Описание
vk-ads-keywords — скилл сбора семантики для VK Рекламы: реальный Вордстат — данные по спросу через браузер, без Директа — не нужен аккаунт и доступы рекламного кабинета, без платных API — экономия на сервисах подбора, результат — семантика готова к загрузке в кампании VK Ads. Для таргетологов VK, которым нужен спрос по ключам без лишних расходов.
Что умеет:
— собирать спрос из Вордстата через браузер;
— работать без кабинета Директа;
— обходиться без платных API;
— готовить семантику под VK Ads.
Полная документация ниже — автоматически из репозитория bratz121/vk-ads-keywords-skill (ветка master). Оригинальные материалы проекта распространяются на условиях его лицензии.
vk-ads-keywords
Семантика для VK Ads под названную тему — до 15 000+ реальных запросов Вордстата по
нужному городу — без Директа, без платных сервисов и без прогнозных цифр. Скилу
достаточно строки вида «клуб миллионеров, Владивосток» или «антон назаров, нижний
новгород»: он задаёт короткий бриф одним блоком (аудитория оффера, город или РФ, цель,
границы — широкие пласты и бренды конкурентов), а дальше сам: ресёрчит оффер и похожие
офферы в сети, подбирает фразы по категориям, меряет спрос, чистит мусор и добирает объём
пластами до цели. На каждый вопрос брифа есть дефолт — ответ «сам реши» превращает запуск
в полностью автономный.
Ключевой приём: весь список меряется одним OR-выражением ((ф1|ф2|…) -минус…) через
внутренний запрос Вордстата из залогиненной вкладки Chrome — точное объединение без двойного
счёта пересечений, сотня фраз за секунды (проверено до 22 500 символов в выражении). Каждая
фраза до попадания в итог проходит аудит двойного смысла по её реальной выдаче: «уроки
французского» — это сериал, «клуб первых» — фильм и свингер-клубы, «айти школа» —
электронный дневник. Такое ловится только глазами по строкам, и скил это делает сам.
Кросс-агентный: одна методичка (AGENTS.md) работает и в OpenAI Codex, и в
Claude Code. Разница одна: агент с браузером, где пользователь залогинен в Яндекс,
меряет Вордстат сам; агент без него (типичный Codex) отдаёт готовый JS пользователю —
тот вставляет его в консоль F12 и возвращает JSON. Оба пути описаны в методичке.
Проверенные прогоны (30 дней, город, автономно от одной строки запроса):
| Тема | Город | Итог | Фраз | Категорий |
|---|---|---|---|---|
| Клуб миллионеров (фин. рост) | Владивосток | 19 496 | 133 | 11 |
| Осознанная Меркантильность (вход в IT) | Нижний Новгород | 15 095 | 61 | 6 |
Что внутри
| Файл | Назначение |
|---|---|
AGENTS.md |
Кросс-агентная методичка (Codex подхватывает автоматически): конвейер, оба пути замера (A — свой браузер, B — пользователь-курьер через F12), команды kw.py. |
SKILL.md |
Обёртка Claude Code: тот же конвейер с именами его браузерных инструментов (mcp__claude-in-chrome__*). |
prompts/vk-ads-keywords.md |
Готовый Codex-промпт для слэш-команды /vk-ads-keywords. |
references/selection-rules.md |
Правила категорий, мусора, двойного смысла и лестница пластов — как город добирает 15к (ядро → тематический интерес → инструменты аудитории → события/конкуренты). |
references/wordstat.md |
Протокол замера, таблица ошибок (капча, лимит, битый перенос JSON), запасной путь без Chrome. |
scripts/kw.py |
Машина состояния проекта: фразы, категории, минус-слова, замеры с чек-суммами, аудит-гейт, экспорт. Только stdlib. |
scripts/wordstat_batch.js / wordstat_audit.js |
Шаблоны JS для пакетного замера и аудита во вкладке Вордстата (ретраи, защита от троттлинга, FNV-чек-сумма результатов). |
scripts/ru_stem.py |
Русский Snowball-стеммер: дубли и поглощение фраз считаются как в Вордстате. |
scripts/regions.txt |
Справочник id регионов РФ в Вордстате. |
scripts/test_kw.py |
15 юнит-тестов: python scripts/test_kw.py. |
Установка
Везде нужны: Python 3.9+ (только стандартная библиотека, API-ключей нет) и вход в Яндекс
в браузере пользователя (wordstat.yandex.ru открывается без логина).
OpenAI Codex
Вариант А — работать внутри репо (проще всего). Склонируй репо и запускай Codex из
его папки: он автоматически прочитает AGENTS.md и будет следовать конвейеру.
git clone https://github.com/bratz121/vk-ads-keywords-skill.git
cd vk-ads-keywords-skill
codex "собери семантику VK Ads: клуб миллионеров, Владивосток"
У Codex нет браузера с твоим логином, поэтому замер идёт путём B: агент отдаёт ссылку и
готовый JS, ты вставляешь его в консоль F12 открытого Вордстата, затем
copy(document.getElementById('kw-result').textContent) — и возвращаешь JSON в чат.
Пара таких заходов на весь проект.
Вариант Б — глобальная слэш-команда /vk-ads-keywords. Скопируй промпт в каталог
пользовательских промптов Codex:
mkdir -p ~/.codex/prompts
cp prompts/vk-ads-keywords.md ~/.codex/prompts/vk-ads-keywords.md
Дальше в любом проекте: /vk-ads-keywords антон назаров, нижний новгород. Промпт
ссылается на методичку — держи склонированный репо под рукой или укажи агенту путь до
AGENTS.md.
Claude Code
Клонируй репо прямо в каталог скилов — папка и есть готовый скил:
git clone https://github.com/bratz121/vk-ads-keywords-skill.git ~/.claude/skills/vk-ads-keywords
Windows (PowerShell): git clone https://github.com/bratz121/vk-ads-keywords-skill.git "$env:USERPROFILE\.claude\skills\vk-ads-keywords".
Скил подхватится в новой сессии. Дальше /vk-ads-keywords <тема>, <город> или просто
«подбери ключевые фразы для VK Ads под …». С расширением Claude in Chrome (вход в
Яндекс в этом Chrome) агент меряет Вордстат сам — путь A; без расширения работает тот же
путь B, что и в Codex.
Обновление
Установка git-клоном обновляется одной командой (и для Codex-папки, и для скила Claude Code):
git -C ~/.claude/skills/vk-ads-keywords pull
Windows: git -C "$env:USERPROFILE\.claude\skills\vk-ads-keywords" pull. Изменения
подхватятся в новой сессии. Если скил ставился копированием папки без .git — один раз
переустанови клоном по команде выше (старую папку удалить), дальше только pull.
Слэш-команда Codex обновляется перекопированием: cp prompts/vk-ads-keywords.md ~/.codex/prompts/.
Что получается на выходе
Папка проекта kw-research/<имя>/:
export/keywords.txt— все фразы (копируются в VK Ads как есть);export/категория-*.txt— по файлу на категорию: для РФ — отдельные аудитории, для
города — чтобы резать слабые пласты ставкой;export/minus.txt— общие минус-слова;export/report.md— отчёт: числа категорий, что вычищено и почему, статус цели;state.json+evidence/rN.json— всё состояние и сырые ответы Вордстата: каждое число
в отчёте доказуемо.
Область применения
Числа — «Общее число запросов» Яндекс Вордстата (поисковый спрос за 30 дней), это не охват
VK и не прогноз CPL; ориентир «15 000 запросов ≈ 10 000 аудитории VK» — практика оператора,
не гарантия. Замер идёт из залогиненной вкладки самого пользователя: капчу и вход агент не
проходит — просит пользователя. Бренды конкурентов добавляются только с явного согласия.
Широкие пласты добора (вклады, удалёнка и т.п.) в отчёте называются своими именами — решение
лить или резать остаётся за оператором.
Лицензия
MIT.