Максим Игошев.
Почта

Lead Radar: система поиска покупателей, которую я построил и веду

Каждые 3 минуты она читает публичные форумы, доски вакансий и Telegram-каналы, оставляет только тех, кто действительно ищет исполнителя, и доставляет каждый лид с его точными словами, способом связи и числом тех, кто уже откликнулся. Я спроектировал и построил её и веду каждый день. Цифры ниже приходят прямо из бота.

Как пост становится лидом: источники, фильтр покупателя, фильтры по словам и смыслу, извлечение через Claude, оценка, карточка в Telegram, вечерняя сводка, CRM на git и рейтинг источников

Данные на момент сборки страницы

469лидов найдено
39сайтов-источников
—последний лид

Лиды по дням

2026-09-23: 112026-09-24: 682026-09-25: 22026-09-26: 102026-09-27: 42026-09-28: 42026-09-29: 372026-09-30: 232026-10-01: 202026-10-02: 1102026-10-03: 192026-10-04: 162026-10-05: 312026-10-06: 322026-10-07: 302026-10-08: 162026-10-09: 192026-10-10: 142026-10-11: 323 сент.11 окт.

Главные международные источники (выделены форумы сообществ)

  • Himalayas (вакансии)96
  • Telegram-каналы83
  • Freelancer.com49
  • Reddit48
  • Форум сообщества n8n31
  • Hacker News20
  • Форум Blender Artists18
  • Форум сообщества Make14
Источники
Форумы, вакансии, Telegram
Доставка
Карточка в Telegram за минуты
Стек
TypeScript, Next.js, Claude, SQLite
Работает
На моём сервере, каждые 3 минуты
  • Один лид в том виде, в каком он приходит: оценка, заголовок, источник, возраст, сколько ответов уже в треде, бюджет и собственные слова покупателя, плюс ссылка на последний пост треда. Каждая цитата сверяется со страницей слово в слово, поэтому ничего не пересказано и не выдумано.

    Один лид в том виде, в каком он приходит: оценка, заголовок, источник, возраст, сколько ответов уже в треде, бюджет и собственные слова покупателя, плюс ссылка на последний пост треда. Каждая цитата сверяется со страницей слово в слово, поэтому ничего не пересказано и не выдумано.

Что делает. Lead Radar следит за местами, где люди просят помощи раньше, чем публикуют вакансию. Это форумы инструментов (n8n, Make, Roblox, Unreal, Blender), Telegram-каналы, доски вакансий, Reddit, Hacker News, Mastodon и Bluesky. Пост проходит фильтр по заголовку (человек нанимает, а не продаёт свои услуги), быстрый поиск ключевых слов и проверку по смыслу, затем Claude извлекает человека, его точный запрос и способ связи. Лид получает оценку по бюджету, срочности и профилю с учётом числа ответов в треде и возраста поста и приходит в Telegram за несколько минут.

Как ведётся. Я веду её каждый день и настраиваю на живых данных. Каждый вечер система пишет сводку с полными переводами, конкурентами в каждом треде, черновиками ответов и рейтингом источников по живым лидам с учётом конкуренции. Каждое отправленное сообщение и каждый ответ записываются в ветку git, поэтому сводка никогда не предлагает один контакт дважды.

Как устроена. TypeScript и Next.js, SQLite с векторным поиском, Claude для извлечения, небольшой сервис эмбеддингов для проверки по смыслу, cron на моём Linux-сервере, Telegram для доставки и git в роли CRM. Один движок, а всё, что зависит от ниши (ключевые слова, источники, тон), лежит в отдельном файле настроек, поэтому для другого рынка нужен новый файл, а не новый код.

Тот же подход ещё на двух рынках. На той же идее я построил две родственные системы, каждая настроена под свой рынок. LeadVillas находит людей, которые хотят купить виллу на Бали и Пхукете, на 45 языках, в Telegram-чатах, комментариях YouTube, соцсетях и поисковиках, и доставляет каждый запрос с переводом и черновиком ответа на языке автора. TopBookers находит свежие кастинги и букеров агентств для моделей по Азии и странам Персидского залива. В его базе больше 2 500 предложений и 1 000 букеров, у каждого предложения есть оценка оплаты, срочности и того, оплачены ли перелёт и виза.

Правила Lead Radar. Система только читает публичные страницы. Она никогда не публикует, не пишет сообщений и не входит в аккаунты от чьего-либо имени, не хранит секреты в коде и не показывает лид, который нельзя подтвердить словами самого покупателя.

Моя роль. Я спроектировал, написал и веду её: архитектура, сканеры, фильтры, промпты, CRM и ежедневная работа.

Обсудить такую систему