Напомню вводные: у меня есть два сайта. Один — технический портал (где ИИ пашет как проклятый), второй — справочник (обновляется реже).

В прошлый раз я хвастался, что система работает. Теперь пришло время проверить, можно ли на этом заработать на доширак. Я подключил рекламную сеть Яндекса (РСЯ).

Хроника пикирующего бомбардировщика:

• День 1. Я с дрожащими руками обновляю статистику.

  • Итог: 2,55 рубля.

  • Мысли: На коробок спичек хватит. Успешный успех.

• День 2. Решил, что я слишком скромный. Добавил рекламные блоки внутрь статей (каждые 1500 символов) и один жирный баннер сразу после заголовка.

  • Итог: 12,96 рубля. Рост в 5 раз!

• День 5. Алгоритмы рекламы обучаются, трафик чуть подрос.

  • Итог: 30,85 рубля за сутки.

Наблюдение:
Технический портал, где статьи генерируются активно и с внутренней перелинковкой, приносит львиную долю дохода. Баннер внутри статьи оказался золотой жилой. А вот справочник отстает — там нет такой глубины просмотра.

Эпизод 2: Экономика (Считаем убытки)

Чтобы вы не думали, что я тут купаюсь в золоте, давайте посчитаем себестоимость моей «цифровой империи».

Расходы в день:

1. Сервер + Домен: ~26,5 ₽ (если разбить месячную плату по дням).

2. Переменные расходы (API нейронок): ~79 ₽ (генерация около 70 статей в день + эмбеддинги).

❌ Итого расход: ~105,5 ₽ в сутки.
✅ Текущий доход: ~30,8 ₽ в сутки.

Результат: Я гордо теряю по 74 рубля в день.

Когда окупаемость?
Сейчас доход с одного визита составляет примерно 0,13 ₽. Чтобы выйти в ноль, мне нужно около 800 визитов в сутки. Судя по графику роста трафика из поисковиков (а он растет, Яндекс начал индексировать страницы пачками), точка безубыточности наступит где-то в марте-апреле этого года.

Полная окупаемость всех вложений (ROI 100%) ожидается к июлю. Для классического бизнеса выйти в плюс через полгода — это круто. Для меня — повод не бросать эксперимент.

Эпизод 3: Видео-конвейер (Нейросети делают YouTube)

Мне стало мало текстов, и я решил, что моим сайтам нужны видео. Но я же ленивый, понимаете? Монтировать, озвучивать — не мое.

Я собрал схему, которая делает контент почти без рук.

Как это работает:

1. Отбор: Скрипт берет 3 свежие статьи с сайта и скармливает их LLM с просьбой: «Выбери тему, которая зайдет на Ютубе».

2. Подкаст: Выбранные статьи закидываю в NotebookLM (гугловский сервис). Он генерирует шикарное видео в формате маркерной доски.

3. Лайфхак: NotebookLM не дает скачать видео в хорошем качестве. Я нашел «костыль»: открываю превью на полный экран, запускаю OBS и тупо записываю захват экрана.

4. Сборка: Закидываю запись в Premiere Pro, леплю логотип.

5. Shorts: Длинное видео нарезаю через AI-сервис на 5 шортсов.

Итог: Из 3 статей получается 1 длинное видео и 5 Shorts. Качество шортсов пока 50/50 (бывают баги), но они тянут канал и дают трафик.

Планы и мысли

Сейчас я стою перед выбором новой ниши. Технари — аудитория хорошая, но дорогая. Смотрю в сторону спорта. Там трафика море, но конкуренция бешеная.

Самое главное, что я понял за эту неделю: идеального кода не существует, существует работающий продукт.

Я продолжаю этот эксперимент в формате полной прозрачности. Каждый день выкладываю отчеты по доходам (даже если там копейки), показываю промпты, архитектуру агентов и фейлы (например, как однажды нейронка забыла русский и начала писать статьи на китайском).

Если интересно следить за тем, как превратить 30 рублей в 30 000 — заглядывайте в мой ТГ-канал «Muresda: Бизнес на коде». Там я выкладываю статистику и делюсь своими мыслями.

Всем высокого CPM!

Думаю, многие слышали истории, как к людям приходят в 6 утра за картинку, сохраненную в 2015 году. Я думал, это байки, пока не начал разбираться в работе системы «Окулус». Спойлер: всё хуже, чем мы думали.
Пока мы обсуждаем новые модели LLM, алгоритмы «Окулус» уже вовсю сканируют наши медиатеки. Недавно в Туле и Астрахани создали прецедент: за пост 10-летней давности теперь можно получить реальный срок, даже если ты про него забыл. Как инженер, я решил разобрать, как это работает технически, почему ручная чистка невозможна математически и как я написал скрипт для защиты.
Помните серию «Рика и Морти», где дьявол раздавал вещи? Кому-то давал микроскоп, открывающий суть вещей, кому-то — крем для красоты. Но за всё нужно платить. Дал микроскоп — забрал свободу, крем сделал красивым, но в то же время слепым.

Интернет стал таким же магазином. Мы взяли возможность общаться и серфить без границ. Мы думали, что это бесплатно, но не прочитали мелкий шрифт на ценнике. Мы отдали самое дорогое — данные и безопасность.
Мы привыкли думать, что старые посты тонут в ленте, «живут в прошлом». Но это иллюзия. Так жил и Никита из Тулы. Он вел страницу как обычный человек. Тогда, когда за это еще не наказывали, он выложил картинку с символикой (которая тогда была легальной). Это могло быть 5 или 10 лет назад. Он мог забыть пароль, забросить аккаунт. Но 30 ноября 2023 года символику запретили. Никита забыл про пост, а майор — нет. И 2 марта к нему пришли.

Математика срока давности

Суду плевать, когда вы сделали пост. Для системы дата публикации — пустой звук. Важно только то, когда пост обнаружили. С точки зрения закона (ст. 4.5 КоАП и Постановление ВС РФ № 5), срок давности начинает течь не с момента клика «Опубликовать» в 2018 году, а с момента, когда лейтенант (или бот) открыл вашу страницу в 2024-м и составил протокол. А вы уж поверьте: если пост нашли, то вас накажут быстрее, чем истекут сроки. В цифровом мире нет прошлого. Есть только длящееся настоящее. И Вечная Вина.
Вы скажете: «Подожди. Есть же ст. 54 Конституции РФ! Закон обратной силы не имеет!». Я скажу: «Вы правы». Но у Конституционного Суда другое мнение.
Механика проста. Ваш пост от 2020 года спокойно лежал в архиве. Но в 2026 году символ на нем признали незаконным. В ту же секунду ваш старый пост превратился в новое преступление. Вы спали, не трогали телефон, но состав правонарушения уже сформировался.
Судьи сформулировали это хитро (Определение КС РФ № 575-О):

Противоправность деяния заключается в факте публичной демонстрации. При этом момент размещения не имеет правового значения, поскольку после запрета демонстрация должна быть прекращена.

Под лезвие ножа попала и Ирина Мосина. Блогер разместила фото с радужным флагом на своем канале (задолго до запрета). Но суд решил: раз фото висит после запрета — это нарушение. Так сформировалась практика для всех блогеров.
Никите из Тулы еще повезло. Если бы он не только запостил картинку, но и добавил пару комментариев — это была бы уже не картинка. Это было бы «Оправдание терроризма» или «Экстремизм». А это уже реальный срок. Границы стираются: одно лишнее движение на клавиатуре отделяет штраф от колонии.
Спросите у жителя Астрахани. Он вел канал, публиковал новости. Но со временем его старые сообщения, пройдя через цепочку новых запретов, из обычных постов превратились в «праворадикальные». Итог — 1,5 года тюрьмы.
И таких дел полно. Если вас до сих пор не оштрафовали или не посадили за архивы вашего канала, вспомните старую поговорку чекистов:

«Это не ваша заслуга. Это наша недоработка».

Почему вы не сможете почистить это вручную

«Хорошо, — подумаете вы. — Я просто сяду в выходные и удалю всё старое». Никита тоже так думал. Но он разбился о математику. Если вы вели канал несколько лет, выкладывая по 2-3 поста в неделю, это тысячи записей. Чтобы проверить один пост на наличие актуальной «запрещенки», нужно минимум 30–60 секунд. Для архива из 5000 постов это 40+ часов непрерывной работы.

И что искать? Свастику*? Если бы всё было так просто. Искать нужно:

• Старые ссылки: Ссылка на ваш Instagram 2019 года? Это символика экстремистской организации Meta.

• Репосты СМИ: Новость была легальной вчера, а сегодня СМИ стало иноагентом или нежелательной организацией.

• Фамилии: Упоминание человека, который сегодня попал в список террористов.
  Вам нужно сверяться с десятками реестров Минюста и Росфинмониторинга. Они обновляются каждую пятницу. То, что вы проверили и оставили в четверг, в пятницу вечером может стать поводом для штрафа. Это сизифов труд.

Машина против Машины

Самая большая ошибка — думать, что посты проверяют люди в погонах. Нет, первичный скрининг делают алгоритмы «Окулус» и парсеры. Машину можно победить только другой машиной.
Я понял, что вручную не справлюсь, и решил написать свой «щит» — скрипт LinShield. Если государственная система работает на поиск состава преступления, то мой алгоритм работает на превентивный поиск уязвимостей.

Я использую модульную архитектуру. Сейчас скрипт умеет:

1. Парсить архив канала за минуты (то, на что у человека уйдет неделя).

2. Сверять тексты и ссылки с актуальными реестрами экстремистов, террористов и иноагентов.

3. Искать паттерны рисков на основе базы судебных решений (NLP-анализ).
   Я развиваю LinShield как личный проект, чтобы защитить в первую очередь себя и друзей от случайностей и помочь с базовой цифровой гигиеной.

   Мы находимся в состоянии цифровой гонки вооружений: реестры растут, и мой бот учится адаптироваться под новые угрозы.

   Сейчас инструмент находится в стадии закрытого тестирования, формирую лист ожидания.

   Больше материалов по цифровому праву, разборов новых законов и изнанку разработки LegalTech-системы с нуля я публикую в своем канале:
   🏗️ Цифровой Гамбит - t.me/it_gambit.

📂 Источники:

Для тех, кто хочет закопаться в базу самостоятельно, вот ключевые опоры:

• Срок давности: ст. 4.5 КоАП РФ и Постановление Пленума ВС РФ № 5 (п. 14). Именно тут зарыта логика «считаем со дня обнаружения».

• Длящиеся преступления: Определение КС РФ № 575-О от 28.03.2024. Читать осторожно — вызывает чувство цифровой незащищенности.

• Запрещенка: ФЗ № 114 «О противодействии экстремистской деятельности» и обновленный ФЗ № 215 от 23.07.2025.

• Ответственность: ст. 20.3 КоАП (символика), ст. 205.2 и 280 УК РФ (публичные призывы и оправдание).

⚖️ Дисклеймер:

* — Международное общественное движение ЛГБТ признано экстремистской организацией и запрещено на территории РФ.
* — Компания Meta Platforms Inc. (владелец социальных сетей Facebook и Instagram) признана экстремистской организацией и запрещена на территории РФ.
* — Пропаганда либо публичное демонстрирование нацистской атрибутики или символики запрещены на территории РФ (ст. 20.3 КоАП РФ).

Предварительные требования

Перед тем, как погрузиться в код, убедитесь, что у вас есть следующее:

1. Установленный Python на вашем компьютере.

2. Библиотека Free Spire.Doc для Python . Вы можете установить её с помощью pip:
   bash

   pip install spire.doc.free

3. Текстовый редактор или IDE для написания кода на Python.

4. Примерные файлы DOCX и TXT для тестирования.

Конвертация DOCX в TXT на Python

Следующий код читает документ Word (Sample.docx) и сохраняет его содержимое в качестве простого текстового файла (DocxToTxt.txt).

from spire.doc import *

from spire.doc.common import *

# Создать объект Document

document = Document()

# Загрузить файл docx

document.LoadFromFile("C:/Users/Administrator/Desktop/Sample.docx")

# Сохранить файл docx в формате txt

document.SaveToFile("DocxToTxt.txt", FileFormat.Txt)

document.Close()

В этом коде:

• Создаётся объект Document для работы.

• Метод LoadFromFile используется для загрузки файла DOCX из указанного пути.

• Документ сохраняется в формате TXT с использованием метода SaveToFile.

Конвертация TXT в DOCX на Python

В зависимости от того, хотите ли вы применить форматирование программно, вы можете конвертировать текстовый файл (TXT) в файл DOCX, используя один из следующих двух методов:

Метод 1: Простое решение (без форматирования)

Этот базовый подход создаёт документ Word с содержимым TXT, но без специального форматирования.

from spire.doc import *

from spire.doc.common import *

# Создать объект Document

document = Document()

# Загрузить файл txt

document.LoadFromFile("C:/Users/Administrator/Desktop/Sample.txt")

# Сохранить файл txt как файл docx

document.SaveToFile("TxtToDocx.docx", FileFormat.Docx2016)

document.Close()

В этом коде:

• Создаётся объект Document.

• Файл TXT загружается с помощью метода LoadFromFile.

• Документ затем сохраняется в формате DOCX.

Метод 2: Расширенное решение (с форматированием)

Для более профессиональных результатов вы можете применить форматирование во время конвертации:

from spire.doc import *

# Функция для форматирования textRange

defformat_textRange(textRange, font_name, font_size, color):

# Установить свойства шрифта

textRange.CharacterFormat.FontName = font_name

textRange.CharacterFormat.FontSize = font_size

textRange.CharacterFormat.TextColor = color

# Чтение файла TXT и разделение на абзацы

withopen("C:/Users/Administrator/Desktop/Sample.txt", "r") as file:

content = file.read()

# Разделение содержимого на абзацы с помощью пустых строк

paragraphs = content.split('\n\n')

# Создать новый объект Document

document = Document()

section = document.AddSection()

section.PageSetup.Margins.All = 40

# Обработка каждого абзаца и добавление его в документ

for idx, para inenumerate(paragraphs):

# Удалить пробелы и пропустить пустые абзацы

para = para.strip()

ifnot para:

continue

# Создать новый абзац в документе

new_paragraph = section.AddParagraph()

text_range = new_paragraph.AppendText(para)

# Применить разные форматы в зависимости от индекса абзаца

if idx % 2 == 0: # Пример: четные абзацы

format_textRange(text_range, font_name="Times New Roman", font_size=18, color=Color.get_Red())

else: # Нечётные абзацы

format_textRange(text_range, font_name="Times New Roman", font_size=13, color=Color.get_Blue())

# Добавить пустой абзац после каждого форматированного абзаца

section.AddParagraph()

# Сохранить документ как DOCX

document.SaveToFile("TxtToFormattedDocx.docx", FileFormat.Docx2016)

document.Dispose()

В этом коде:

• Определена функция format_textRange для применения определённых свойств шрифта (название шрифта, размер и цвет) к объекту TextRange.

• Файл TXT открывается, его содержимое читается и разделяется на абзацы на основе пустых строк.

• Создаётся объект Document, и добавляется секция с указанными полями.

• Каждый абзац обрабатывается, форматируется и добавляется в документ. Чётные абзацы оформляются красным цветом и большим размером, а нечётные — синим и меньшим размером.

• Пустой абзац создаётся после каждого форматированного абзаца для улучшения читаемости.

• Наконец, документ сохраняется как файл DOCX.

Заключение

В этом посте блога мы продемонстрировали, как конвертировать DOCX в TXT для извлечения содержимого обычного текста, что делает работу с текстовыми данными более удобной без отвлекающего форматирования.

Кроме того, мы показали, как конвертировать TXT в DOCX, предлагая как базовые, так и расширенные варианты форматирования для улучшения общего представления вашего текста.

В этом руководстве вы узнаете, как:

• Вставить страницы в любое место в PDF

• Удалить конкретную страницу

• Автоматически обнаруживать и удалять пустые страницы

Установка необходимой библиотеки

Чтобы работать с PDF-файлами, установите Spire.PDF для Python :

pip install spire.pdf

Примечание: Для работы с PDF с менее чем 10 страницами доступна бесплатная версия, которую также можно установить через PyPI :

pip install spire.pdf.free

Затем импортируйте необходимые модули в ваш скрипт:

from spire.pdf.common

import * from spire.pdf import *

После установки вы готовы загружать, изменять и сохранять PDF-документы через Python .

Добавление новых страниц в PDF (в начале, в середине или в конце)

Добавление страниц — это обычная необходимость при подготовке отчетов , вставке титульной страницы или добавлении пустых страниц для заметок . Spire.PDF позволяет вам вставлять пустые страницы в любое место: в начале, середине или в конце документа.

Пример кода: Вставка страниц в конкретные позиции

from spire.pdf.common import *

from spire.pdf import *

# Создание объекта PdfDocument

doc = PdfDocument()

# Загрузка PDF-документа

doc.LoadFromFile("Input.pdf")

# Вставка пустой страницы в начале как первой страницы

doc.Pages.Insert(0)

# Вставка пустой страницы как второй страницы

doc.Pages.Insert(1)

# Добавление пустой страницы в конец документа

doc.Pages.Add(PdfPageSize.A4(), PdfMargins(0.0, 0.0))

# Сохранение результирующего документа

doc.SaveToFile("AddPages.pdf")

doc.Close()

Как это работает

Pages.Insert(index) вставляет пустую страницу в указанную позицию.

Pages.Add(size, margins) добавляет пустую страницу в конец PDF.

Индексы страниц начинаются с нуля:

• 0 → первая страница

• 1 → вторая страница и т.д.

Удаление конкретной страницы из PDF

Если ваш PDF содержит устаревший контент , образцы страниц или страницы, вставленные в процессе обработки, вы можете удалить их, используя их индекс.

Пример кода: Удаление страницы

from spire.pdf.common import *

from spire.pdf import *

# Создание объекта PdfDocument

doc = PdfDocument()

# Загрузка PDF-документа

doc.LoadFromFile("Input.pdf")

# Удаление второй страницы документа

doc.Pages.RemoveAt(1)

# Сохранение результирующего документа

doc.SaveToFile("DeletePage.pdf")

doc.Close()

Совет: Если вам нужно удалить несколько страниц, удаляйте их в порядке убывания, чтобы избежать смещения индексов.

Обнаружение и удаление пустых страниц в PDF

Пустые страницы часто появляются во время сканирования или пакетной конверсии . Spire.PDF предоставляет два полезных подхода:

• Используйте page.IsBlank() — обнаруживает полностью пустые страницы.

• Отрендерите страницу в изображение и проверьте данные пикселей — обнаруживает визуально пустые страницы, которые технически содержат невидимые объекты.

Ниже представлена комбинированная реализация.

Пример кода: Автоматическое удаление пустых страниц

import io

from spire.pdf import PdfDocument

from PIL import Image

# Пользовательская функция: Проверка, является ли изображение пустым (все пиксели белые)

defis_blank_image(image):

# Конвертирование в RGB-режим и получение пикселей

img = image.convert("RGB")

# Получение всех точек пикселей и проверка, все ли они белые

white_pixel = (255, 255, 255)

returnall(pixel == white_pixel for pixel in img.getdata())

# Загрузка PDF-документа

doc = PdfDocument()

doc.LoadFromFile("Input.pdf")

# Проход по каждой странице в обратном порядке, чтобы избежать проблем с индексами при удалении

for i inrange(doc.Pages.Count - 1, -1, -1):

page = doc.Pages[i]

# Проверка, является ли текущая страница полностью пустой

if page.IsBlank():

# Если она полностью пустая, удалить её из документа

doc.Pages.RemoveAt(i)

else:

# Конвертировать текущую страницу в изображение

with doc.SaveAsImage(i) as image_data:

image_bytes = image_data.ToArray()

pil_image = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))

# Проверить, является ли изображение пустым

if is_blank_image(pil_image):

# Если это пустое изображение, удалить соответствующую страницу из документа

doc.Pages.RemoveAt(i)

# Сохранить результирующий PDF

doc.SaveToFile("RemoveBlankPages.pdf")

doc.Close()

Почему этот метод работает

• IsBlank() обнаруживает истинные пустые страницы.

• Рендеринг в изображение помогает обнаружить страницы, содержащие:

  • невидимый текст

  • пустые слои рисования

  • лишние объекты

• Обработка в обратном порядке обеспечивает безопасное удаление без конфликтов индексов.

Резюме

Управление страницами PDF с помощью Python становится простым благодаря Spire.PDF для Python . В этом учебном руководстве вы узнали, как:

• Вставить пустые страницы в любое место в PDF

• Удалить конкретную страницу по индексу

• Обнаружить пустые или визуально пустые страницы и удалить их

Эти техники являются необходимыми для создания автоматизированных рабочих процессов, очистки PDF-файлов и подготовки документов для печати или архивации .

Что, если не гадать на кофейной гуще, а скормить нейронке сухие цифры? Не просто «кто победит», а дать ей полную статистику по каждому игроку, герою и их совместимости.

Спойлер: Сначала я почувствовал себя гением, который сломал систему. А потом система сломала меня.

Как это работало (Техническая часть)

Я не стал просто спрашивать у GPT: «Спирит или Тундра?». Это пальцем в небо. Я написал программу на Python (использовал Streamlit для интерфейса), которая работала как пылесос данных.

1. API OpenDota: Скрипт тянет реальную статистику.

2. Сбор данных: По каждому игроку собиралось досье:

   • На ком играет? (Сигнатурки)

   • Винрейт за последние 30 дней.

   • GPM/XPM (золото и опыт в минуту).

   • Матчапы: Как конкретный герой стоит против героев противника (статистика контр-пиков).

3. Скармливание LLM: Всё это упаковывалось в гигантский промпт. Нейросети (использовал, gpt-4o-mini в основном) ставилась задача: «Ты элитный аналитик. Вот цифры. Кто кого выйграет по драфту и макро?».

"Кнопка БАБЛО" найдена?

Мы начали тестить это на проходном турнире (уже не помню название, какой-то тир-2 уровень, вроде бы риада). И тут у нас отвисли челюсти.

Бот начал выдавать предикты, которые заходили один за другим.
Реальная статистика из моих записей того времени в верху поста)

Итого за тестовый период: 27 побед и 12 поражений. Винрейт ~69%.

Вы понимаете, что такое 69% на дистанции в ставках? Это как будто выиграть в лотерею. Я даже допилил скрипт, добавил многопоточность (concurrent.futures), чтобы данные парсились быстрее, пока идет стадия драфтов. А то кф очень быстро скакали))

Самое сложное было заставить ИИ не галлюцинировать, а анализировать. Я заставлял его разбивать игру на стадии, учитывать силу героев в каждой стадии, учитывать возможные эмоции после прошлой игры из истории...

Инт, который всё испортил

Окрыленные успехом, мы стали ждать The International. "Ну всё, — думали мы, — сейчас на главном турнире года мы просто уничтожим букмекеров".

Начался Инт. Я запускаю шарманку. Бот выдает уверенные прогнозы. Мы ставим.

И... сливаем....

Винрейт упал до позорных 40%. Мы ушли в минус.

Мы конечно не всё слили, как только увидели что предсказания перестали работать - перестали ставить, и по итогу то вышли в +. Но мечты о "халявных деньгах" ушли в небытие.

Почему это случилось? Мои выводы:

Я долго крутил промпты, добавлял "цепочки рассуждений", менял модели. Но потом до меня дошло.

Нейросеть смотрела на цифры: "У этого героя 55% винрейта против того". А в игре команда делала свап линиями, и вся статистика летела в мусорку.

Код для Доты остался в истории, а я пошел дальше.
Сейчас я проверяю гипотезу: может ли сайт, на 100% созданный нейросетью, жить в поиске Яндекса?
Спойлер: Может.
Текущий полет: 150 уников дейли, ИКС 10, монетизация РСЯ подключена и капает.
Каждый день публикую отчеты по трафику, позициям и деньгам. Вот канал @itmuresda, ТЫК