Разбор
$30 в месяц вместо личного аналитика: как устроен AI-дэшборд Мэтта Вулфа на Codex
$25-30 в месяц - во столько Мэтту Вулфу обходится персональный AI-аналитик на Codex, который сам читает новости, рассылки и Slack. Разбираю, как это собрано и что взять маркетологу себе.
Мэтт Вулф платит $25-30 в месяц за API-вызовы своего собственного дэшборда, который читает за него все рассылки, сайты конкурентов и Slack, а потом решает, что из этого важно именно ему. Раньше на это уходили часы каждую неделю.
Зачем человеку личный аналитик-CIA
Идея простая до банальности: вместо того чтобы самому листать TechCrunch, The Verge и десятки AI-рассылок, Мэтт построил систему на Codex, которая делает это за него. Она мониторит сайты компаний типа OpenAI, Anthropic, Alibaba, AMD, читает рассылки через отдельный Gmail-аккаунт и раз в несколько часов выкатывает дайджест на дэшборд.
Система фильтрует новости по релевантности через AI-фильтр (“это вообще про AI?”), дедуплицирует их из пяти источников в одну карточку и показывает, кто именно эту новость поднял. Это слой принятия решений над информационным шумом, а не обычный RSS-ридер.
Как это физически работает под капотом
Механика новостного модуля построена на двух проверках. Сначала система смотрит, есть ли у сайта RSS-лента: если да, вытягивает новости прямо оттуда. Если RSS нет, она делает снапшот sitemap.xml при первом запуске и потом на каждой проверке сравнивает текущую карту сайта со старой, находя появившиеся страницы.
Это работает на scheduled-функции Codex (аналогичная есть и в Claude Code): проверка крутится примерно каждые пять минут. Рассылки читаются реже, где-то раз в час, потому что дедупликация по нескольким источникам требует накопить массив писем перед сравнением.
Отдельный хак касается рассылок: Мэтт кликает по оригинальной ссылке из письма, а не переходит прямо на сайт статьи. Так почтовый провайдер видит активность и не чистит адрес из базы за 90 дней бездействия - у большинства рассылок это стандартная практика для неактивных подписчиков.
Как дэшборд собирался на самом деле
Здесь Мэтт разрушает миф про “идеальный промпт на 10 страниц”. Первый запуск системы начинался с голосового brain dump: он просто наговорил вслух всё, что хочет получить, Codex собрал скелет, а дальше пошли голосовые правки по каждому модулю отдельно.
Всё начиналось с самого простого модуля: ручной трекинг подписчиков по каналам, без парсинга API.
Появилась идея “а что если та же логика будет подтягивать новости” - и это стало отдельным разделом AI Intel.
Дальше добавился аналог Google Alerts с фильтрацией по идентичности: система отличает “того самого” Мэтта Вулфа от однофамильцев.
Отдельный Gmail для рассылок и связка с Obsidian-папкой, откуда система дважды в день поднимает пять релевантных заметок с аудиообзором.
Когда стало понятно, какие модули нужны, весь дэшборд пересобрали заново и выложили на GitHub, чтобы любой мог склонировать репозиторий.
Парадокс, который тут не разрешить
В разговоре прозвучала мысль, которая цепляет сильнее самого дэшборда: если весь контент превращается в данные, которые фильтрует персональный агент, то что остаётся создателям контента? Один из собеседников сравнил это со Spotify, который убил привычку слушать альбом целиком: теперь берут три любимые песни и крутят только их.
Дэшборд Мэтта делает то же самое с рассылками и новостями: выдаёт факт, минуя сайт с его рекламой. Модель монетизации внимания, на которой держится большая часть интернета, в этой логике перестаёт работать: пользователь получает суть, а автор теряет контакт с читателем.
Дэшборд Мэтта решил конкретную личную проблему: не тратить часы на ручной мониторинг. Но он открывает более широкий вопрос про будущее контента, который ещё никто не решил. Проверьте себя ниже, насколько ваша текущая рутина с новостями и рассылками уже похожа на то, что можно автоматизировать.
Нужен ли вам личный AI-аналитик
Два вопроса про то, как вы сейчас читаете рассылки и новости
Что с этим делать прямо сейчас
Не нужно строить всё это с нуля. Открытая версия дэшборда лежит на GitHub, и весь процесс запуска укладывается в два шага: попросить Codex или Claude Code склонировать репозиторий, а потом дать команду установить зависимости и запустить локальный сервер. Дальше вы просто голосом или текстом убираете модули, которые не нужны, и добавляете свои.
Отдельная мысль касается локальных моделей: Apple M5 Ultra стартует от $10 000, и это пока не массовый инструмент. Но логика в том, что через несколько лет такая мощность станет обычным домашним компьютером, а фоновая обработка вроде дедупликации новостей уже сейчас может крутиться на дешёвых open source моделях локально, без облачных счетов вообще.
Для контент-команды и SMM-специалиста это рабочий инструмент конкурентной разведки: тот же модуль brand-алертов раньше продавался как отдельный сервис за тысячи долларов в год, а теперь это одна вкладка в дэшборде, который вы настроили под себя за вечер.
Источник: подкаст Marketing Against the Grain, выпуск с Мэттом Вулфом об AI-дэшборде на Codex.
Источники
Источники
Читайте также
Часто задаваемые вопросы
- Сколько стоит содержать личный AI-дэшборд для мониторинга новостей?
- Мэтт Вулф оценивает свои расходы на API в $25-30 в месяц. Точной цифры у него нет: расходы размазаны по нескольким API-дэшбордам, но это десятки долларов, а не единицы.
- Как AI-дэшборд находит новости на сайтах без RSS?
- Система сначала проверяет RSS-ленту сайта. Если её нет, она делает снапшот файла sitemap.xml при первом запуске, а потом при каждой проверке сравнивает его с текущей версией и ловит появившиеся новые страницы.
- Можно ли скачать дэшборд Мэтта Вулфа бесплатно?
- Да, упрощённая версия лежит на GitHub в открытом доступе. Достаточно открыть Codex или Claude Code, попросить склонировать репозиторий, установить зависимости и запустить локальный сервер.
- Как дэшборд читает рассылки и не даёт себя отписать?
- Мэтт завёл отдельный Gmail-аккаунт только для подписок на AI-рассылки. Система проходит по письмам примерно раз в час, а при клике на новость открывает не финальную ссылку, а оригинальную ссылку из письма: так почтовый провайдер рассылки видит, что письмо читают, и не снимает адрес с подписки за неактивность.
- Сколько стоит Apple M5 Ultra и зачем это упомянули в контексте локальных AI-моделей?
- M5 Ultra от Apple начинается примерно от $10 000. В разговоре это привели как пример того, что мощность для локальных моделей пока дорогая, но через несколько лет такой уровень вычислений станет обычным домашним компьютером, и AI-расходы на фоновую обработку данных переместятся с облака на розетку.
Пока без комментариев. Будьте первым.