Threads у моего проекта EverStory (семейные фото-книги) долго жил по остаточному принципу. 2–3 поста в неделю, если вспомню, а в неделю релиза тишина. Комментарии я лайкала и забывала. Хотя люди писали там вполне живые вещи: про бабушкины альбомы, коробки с плёнками, про то, кто в семье «хранитель архива». Разбирать это было некому.
Тогда я собрала агента Amy. Она пишет посты и публикует их 5 раз в день, отвечает на комментарии и раз в неделю приносит выжимку того, что говорит аудитория. Управляется кнопками в Telegram, без моего одобрения ничего не публикует. Код открыт, ссылка в конце.
Сразу оговорюсь: я маркетолог, не разработчик. Код писал Claude в Claude Code, моя часть — поставить задачу и принять результат. Поэтому дальше будет больше про устройство и выводы, чем про сам код.
Цифры с запуска
Данные из Threads API, собирает их сама Amy.
188 постов опубликовано, по расписанию, без пропусков.
13 184 просмотра суммарно, около 70 на пост.
61 развёрнутый ответ от 55 разных людей, мои собственные реплаи не считаются.
24 комментария под чужими постами. Amy сама находит релевантные треды и предлагает, что там написать.
5 минут проходит от нового коммента до черновика ответа у меня в Telegram.
$4–6 в месяц, при активном комментировании чужих постов до $10. Платно только обращение к модели, остальное на бесплатных тарифах.
Цифры скромные, понимаю. Подписчиков у аккаунта почти нет, и я их не нагоняла. Мне важнее другое: за этим 61 ответом стоят тексты, где люди рассказывают про свою семью. Лайк такого не расскажет.
Что Amy делает по расписанию
Всё крутится на cron, кнопки «запустить» нет.
5 раз в день берёт ближайший пост из очереди, прикрепляет картинку, если она есть, публикует и пишет мне в Telegram «опубликовано, вот ссылка».
Каждые 5 минут проверяет новые комментарии, кладёт их в архив и пишет черновик ответа. Присылает в Telegram с тремя кнопками: «Опубликовать», «Поправить», «Пропустить».
Каждое утро смотрит очередь. Если черновиков меньше 5, пишет новые и присылает на одобрение.
По понедельникам перечитывает все комментарии за неделю и ищет повторы. Если похожее сказали несколько разных людей, это сигнал поярче. Один-два раза считаются слабым сигналом и уходят в копилку идей.
Отчёт приходит в тот же чат, где Amy просит одобрения. Отдельный дашборд я пробовать не стала: знаю себя, туда бы никто не заходил. А тут в каждой строке тип поста, тема и время публикации, и сразу видно, что микс не поехал.
Как выглядит ответ на комментарий
Аккаунт англоязычный, а мой английский не fluent. Поэтому Amy показывает мне оригинал комментария, перевод на русский и черновик ответа тоже на русском.
Если черновик не нравится, я пишу боту обычными словами, что поменять, и Amy присылает новый вариант с теми же кнопками. После моего ✅ она переводит финальный ответ на нормальный английский и публикует.
Чего Amy не делает:
Не публикует посты и ответы без моего ✅. Это главная защита от ситуации «бот сказал глупость от имени бренда».
Не придумывает факты о продукте. Домен, цены, что продукт делает и чего не делает, лежит в одном файле. Поменялся продукт, правлю файл, и всё.
Не использует запрещённые слова. Для EverStory это, например, «AI», «cherish», «unforgettable», упоминания смерти и болезни.
Почему посты не похожи на нейрослоп
Этого я боялась больше всего. Один промт «напиши пост для бренда» выдаёт ровно тот текст, который все давно научились пролистывать, и я сама в том числе.
В каждый запрос Amy подгружается четыре слоя контекста:
Бренд — кто мы, чем не являемся, какие слова под запретом.
Цель поста — подписка, развёрнутый комментарий или просто тёплое присутствие.
Угол, под которым слушаем аудиторию — что людей останавливает и для какой задачи им вообще нужен продукт.
Анти-повтор — что уже публиковали за последние 14 дней, к этому не возвращаемся.
Каждый слой лежит обычным markdown-файлом в репозитории. Поменялся бренд — правлю один файл, коммичу, Amy подхватывает. В код для этого лезть не нужно.
Три типа постов
Subscribe, 20%. Цель — подписка. Сильный хук, инсайт и закрытие без вопроса: вопрос в конце конкурирует с кнопкой «follow». 300–500 символов.
Discovery, 60%. Цель — открыть пост и написать развёрнутый комментарий. Короткий хук, контринтуитивный тезис и один точечный вопрос.
Brand, 20%. Тон и присутствие, ничего не продаём.
Каждые два-три поста Amy проверяет, какой тип отстаёт от плана, и пишет его. Так микс держится на длинной дистанции, без перекоса в одни лайки или одни вопросы.
Внутри генерации зашиты несколько фреймворков виральности: STEPPS Йоны Бергера, SUCCES братьев Хит, связка Hook → Retain → Reward Алекса Хормози и curiosity gap Лёвенштейна. Под каждую цель Amy выбирает, какой принцип уместен. Плюс правило самой платформы: ссылки в теле поста режут охват, поэтому их в постах нет совсем.
Сигналы из комментариев
Сразу честно: это не кастдев. Amy не проводит интервью и выводов о клиентах не делает. Она вытаскивает формулировки, повторяющиеся темы и неожиданные реплики, а проверяю я их отдельно.
Discovery-пост устроен как маленький исследовательский цикл:
Amy смотрит копилку сигналов и выбирает направление, по которому мы знаем меньше всего.
Берёт из него один конкретный вопрос.
Проверяет, не обсуждала ли аудитория это раньше.
Пишет короткий пост с тезисом и этим вопросом.
Через 5–7 дней вопрос приносит новую порцию ответов.
Комментарии в Threads у меня самый поверхностный источник. Кто пишет в соцсетях, тот и попадает в выборку, картина легко смещается. Поэтому параллельно у меня идут синтетические интервью по сегментам, разбор отзывов о похожих продуктах на G2, Trustpilot и Reddit и точечные живые разговоры, когда гипотеза уже оформилась. Решения про продукт принимаю на пересечении всех источников.
Что это дало продукту
Четыре вещи, которые уже поменяли продукт, рекламу и письма.
Хуки из Threads ушли в рекламу и рассылку. Если человек не пролистал, а написал ответ, формулировка зацепила. Тема письма, собранная из такого хука, дала open rate 15,5% против обычных 14%. Прирост скромный, зато бесплатный.
Узкие вопросы работают лучше абстрактных. Я думала, людям трудно начать писать историю из-за чистого листа. Не подтвердилось, пишут легко. Зато на конкретные узкие вопросы отвечают намного чаще, чем на общие. Такие вопросы теперь стоят прямо в продукте, сразу после создания книги.
Память держат не только фото. Из комментариев всплыли бабушкины рецепты, генеалогия, оцифрованные кассеты, голоса родителей. Этого я вообще не закладывала, в бэклоге теперь лежат истории из рецептов, видео и голосовых. А тема «хранителя памяти», который в семье обычно один, превратилась в идею функции «унаследовать аккаунт с книгами».
Живые фразы делают тексты менее «нейросетевыми». Формулировки из комментариев я забираю в голос продукта и в статьи. Получается круг: Amy собирает живой язык аудитории, он питает следующие тексты, и они снова звучат по-человечески.
Про подписчиков и алгоритм
В Threads охват даёт тема, а не размер базы. Алгоритм решает, кому показать пост, по тематической релевантности. Amy понадобилось около двух недель, пока алгоритм понял, про что аккаунт, и начал показывать посты тем, кто думает про семейные архивы и печать фото, а не случайной ленте. После этого и пошли комментарии от своей аудитории.
Это наблюдение про Threads. В X может сработать похоже, но я там не проверяла. В Instagram, TikTok и LinkedIn алгоритмы другие, переносить вслепую не стоит.
Как это устроено внутри
Для тех, кто захочет поднять у себя.
Next.js и TypeScript на Vercel: cron-ручки и serverless-функции. То, что на бесплатном тарифе Vercel cron не вытягивает по частоте, вынесено в GitHub Actions.
Очередь постов — markdown-файлы прямо в репозитории. Бот сам коммитит туда через GitHub-токен.
Голос и стратегия — тоже markdown, в папке
prompts/. Бот читает их напрямую.Модель — Claude через OpenRouter, её можно поменять в настройках.
Состояние диалогов — в Redis, у меня бесплатный Upstash.
Управление — Telegram-бот с вебхуком: команды
/generate,/next,/edit,/analyzeи кнопки.
Две вещи для надёжности, без которых бот рано или поздно ломается:
Токен Threads живёт 60 дней. Если про него забыть, бот молча перестанет публиковать. Поэтому раз в неделю Amy обновляет токен сама и пишет мне в Telegram, если что-то пошло не так.
Двойная публикация. Если два cron-запуска совпадут, один пост может уйти дважды. От этого стоит блокировка с пометкой в Redis.
Репозиторий обезличен: ни одного реального поста, токена или названия бренда, только код и пустые шаблоны. В нём лежит файл AGENTS.md, это инструкция для нейросети. Можно открыть Claude или ChatGPT, дать ссылку на репозиторий и попросить развернуть бота под свой бренд. Модель расспросит про продукт и аудиторию, соберёт настройки и проведёт по подключению сервисов.
Код: github.com/x-bizarre/amy-threads-bot
Ограничения
Это один аккаунт и одна ниша. 61 ответа мало для статистики. Цифры показывают, что механика работает. Сколько она принесёт вашему бренду, по ним не скажешь.
Сигналы — не выводы. Комментарии дают зацепки, но смещены в сторону тех, кто вообще пишет в соцсетях. Без отдельной проверки на них продукт строить нельзя.
Агенту нужен присмотр. Нажимать кнопки в Telegram недолго, но и не ноль. Если перестать одобрять, очередь встанет. Мне это как раз подходит: полностью автономный агент, который пишет от имени бренда, мне был бы не нужен.
Что вынести себе
В Threads подписчики не главное. Дайте алгоритму пару недель понять тему.
Один промт агента не делает. Нужны слои: бренд, цель поста, угол слушания, анти-повтор. Каждый правится отдельно, поэтому голос не плывёт.
Самое ценное в Threads лежит в развёрнутых ответах. Если их некому собирать, они пропадают.
Контроль лучше держать кнопками в мессенджере. Если для одобрения поста нужно открыть отдельный сервис, этого никто не будет делать.
Мне интересно, кто ещё отдаёт соцсети агентам и где у вас проходит граница: что агент делает сам, а что только после вашего одобрения. Расскажите в комментариях.
Автор: Надя Пак, AI-native PMM, автор курса по AI-маркетингу — строю маркетинг на AI-агентах: реклама, аналитика, контент.