Как я сэкономил сотни долларов на ИИ-обработке. Рельный кейс и готовый скилл + скрипт. —

Мне тут понадобилось анализировать сотни web-страниц. Больших. В основном со списками.

Простой, но дорогой путь - дать эти ссылки нейронкам, чатикам, Claude Code'ам и иже с ними. Пусть идут, парсят, читают HTML и делают нужные мне выводы.

Но мы-то с тобой ребята умные! И нейронки по назначению используем. Вычитывать HTML ими негоже - дорого. Там в HTML и скрипты, и счетчики, и футер с хедером и тд. Это всё смысловой нагрузки не несет. Точнее несет опционально, но я и это учел.

Поэтому сделал скилл (SKILL.md) и скрипт на Python'не к нему, чтобы перегруженный HTML вычищать в очень аккуратный и содержательный markdown-файл.

Их и прикладываю к посту. Кидай файлы своему Клоду / Курсору / ОпеКло и попроси добавить себе этот скилл. Сможешь потом просить вычистить HTML, сконвертировать страницу / ссылку в markdown и тд. Сэкономишь кучу денег, сможешь больше на дело потратить.

—

Вот в моем конкретном случае, на обработке одной страницы я сэкономил ЧЕТЫРЕ МИЛЛИОНА токенов!!! см. скрин.

💸Это 0.8$ на один запрос в случае использования недорогой модели, уровня DeepSeek 3.2 💸💸3$ на запрос модели уровня xiaomi/mimo-v2-pro или 💸💸💸💸💸 и 12( 12, Карл!!!)$ если это обрабатывать Sonnet 4.6

А таких запросов у меня будут сотни! Вот и считаем.

Экономия на конкретном файле, который я обрабатывал больше чем в 250 раз!!!! А сэкономил, считай заработал))

Пользуйся с удовольствием! Пригодится - кинь ссылку на мой канал кому он может быть полезен - @robocorp_by_Sam —

А тут сайтец на котором можно проверить выживаемость своего бизнеса в эпоху ИИ-агентов: https://killedbymd.yakushev.me/