Bizally Parser Lidorubik: автоматический поиск заявок и запросов в Telegram, где уже ждут именно твои услуги.

Сервис “Bizally Lidorubik Parser“ ищет сообщения по ключевым словам в чатах/каналах Telegram, на которые подписан отдельный «технический» аккаунт клиента. Мы не рассылаем сообщения и никому не пишем автоматически — мы ловим горячие запросы там, где люди их уже опубликовали. Клиент видит нужные сообщения, кликает на автора и сам отвечает. Это быстрее и чище, чем холодные посевы и рассылки. Кому подходит: *Эксперты/фрилансеры (юристы, маркетологи, бухгалтеры, психологи, репетиторы, разработчики и т.д.) *Агентства и подрядчики (SMM, продакшн, таргет/контекст, рекрутинг/HR) *Владельцы сообществ и организаторы мероприятий *Продажи услуг и товарки, онлайн-школы, инфобизнес *Партнёры MLM/сервисов *все, чей клиент «живет» в Telegram. Как работает (поток данных): 1. Технический аккаунт Telegram, подписанный на нужные чаты/каналы клиента, логинится в приложении. 2. Задачи: в панели задаются правила — списки ключевых слов/фраз для фильтрации сообщений: *“Действия (A)“ — «ищу», «нужен», «требуется», «сделать», «настроить», «куплю», «зарегистрировать» и т.п. *“Объекты (O)“ — предмет запроса («бухгалтер», «сайт», «дизайн», «юрист», «регистрация ИП» и т.д.) *“Гео (G)“ — при необходимости («Москва», «СПб», «Екатеринбург», страны/районы) *“Минусы“ — то, что надо исключить (несвязанные темы, запрещённые фразы, слова-маркеры спама/правил/собеседований и т.п.) *Точное слово: можно требовать строго отдельное слово с префиксом `=` (например, `=ип` — совпадает только «ИП» как отдельное слово, НЕ «стереотип», «кипа»). 3. До анализа ИИ: парсер непрерывно читает новые сообщения, сравнивает с правилами и складывает сырые попадания в БД. 4. После анализа ИИ: модель присваивает метку и балл (0–100) короткую причину. Это помогает отсеивать «почти-подходящее» и шум. 5. Клиент сам пишет авторам (клик по ссылке) и общается вручную. Мы помогаем найти, а не «спамить». Что есть в панели (вкладках): 1. 📊 Статистика — агрегаты (продавцы/отправлено/сводные метрики). 2. Сообщения до LLM — контроль качества правил: Показывает последние N (10/20/50/100) пойманных сообщений. Полный текст (без усечения), автор со ссылкой. «Задача» и «Ключевые» — объясняет, почему сообщение попало (какие A/O/G сработали). Фильтр авторов-ботов: если username заканчивается на `bot`, строка скрывается. 3. Сообщения после LLM Последние 50 оценок LLM: время, задача, ID, балл, метка, причина, совпадения правил (A/O/G/минусы). 4. 🧪 Тест сообщений — проверка одного текста «как система думает»: какие правила сработали, что говорит LLM . 5. 🧩 Настройки задач — редактирование задач, списков A/O/G/минусов; вывод множественных списков через запятую с пробелом; поддержка `=точных слов`. 6. ⚙️ Настройки сервиса — пути, параметры, продавцы/адресаты и т.п. Уникальные фичи (почему это удобно) *Правила LLM: строгие ключи и минусы модель, которая «объясняет», почему отнесла к категории. *Точные слова (`=…`): без ложных срабатываний по аббревиатурам. *До/после LLM: видно «сырые» попадания → можно быстро улучшать правила, потом смотреть итоги классификации. *Быстрое добавление минусов в задачу выбранной строки — не надо «лазить» по задачам. *Автофильтр ботов: авторы-боты не попадают в анализ. *Этика и легальность: мы не делаем рассылок, не пишем в ЛС автоматически в холодную, мы помогаем клиенту, отвечая на его запрос, предлагая наши услуги. Установка и окружение: *Платформа: Windows (ноут/ПК клиента). *Запуск: локально, работает в браузере. *Интернет: нужен для Telegram и, если используется, для LLM API.