Приватный чат. Гребем трафик $ [Забугор|MonteCr] [2026]

[MonteCr]

НОВОСТИ НЕДЕЛИ:

1) После конференции вводим новых реклов в Mtraf.io для того, чтобы ваш доход был еще выше! В целом, это всё, что вам надо знать)

2) Статистика с Mtraf

 

[MonteCr]

НОВОСТИ НЕДЕЛИ:

1) Завершился 31 поток у Наставника по нейросетям.
Это наш первый поток по нейросетям и мы уже получаем восторженные отзывы об обучении.
Мы соберем все отзывы и на днях опубликуем в нашей приватке

2) Статистика с Mtraf

 

[MonteCr]

НОВОСТИ НЕДЕЛИ:

1) 17 апреля запускаем 32 поток обучения у Наставников.
Стартует тренер с обучением по ZennoPoster

🧩Цель потока — научиться автоматизировать любые действия в сети по средствам ZennoPoster и ZennoDroid. Также рассмотрим новый продукт — анти-детект браузер от команды ZennoLab. За 30 дней вы научитесь самостоятельно собирать рабочие проекты, которые позволят вам автоматизировать любые рутинные задачи в сети: от парсинга информации с веб-сайтов до автоматизации мобильных устройств. Стартовать можно с нуля: мы специально структурировали программу так, чтобы она была понятна каждому.

Мы полностью переписали уроки, касающиеся дейтинга. Даже если вы никогда не работали с партнёрскими программами, доменами, хостингами, смартлинками, это не окажется проблемой.

♻️Темы уроков по автоматизации:

🔸 Знакомимся с интерфейсом ZennoPoster и базовой логикой: переменные, условия, циклы, регулярные выражения. На практике создадим первый веб‑проект: парсер, регер, спамер.
🔸 Начнём работу с профилями, инстансами, прокси и куки. Настроим стабильную работу и логику с обработкой ошибок. Создадим второй проект для многопоточных запусков.
🔸 Углубимся в работу с веб‑проектами: научимся создавать гибкие сценарии, делать проекты устойчивыми к сбоям, работать с капчами и антифрод‑системами, изучим работу с антидетект‑браузером.
🔸 Приступим к изучению запросов (post-get): настройка снифферов для анализа трафика; создадим первый безбраузерный проект, работающий на архитектуре клиент-сервер.
🔸 Продолжим работу с запросами: решение капч, загрузка файлов, различные типы данных, работа с API.
🔸 Работа с запросами (post-get) с android‑приложениями. На примере реального приложения. Обход верификации SSL‑сертификатов android‑приложений.
🔸 Пример создания ботов на реальном android‑устройстве: управление любыми android‑приложениями на ваших девайсах, используя Zennodroid. Вы научитесь автоматизировать любые действия как на эмуляторах, так и на телефонах, используя интуитивно понятный интерфейс.

✨Стоимость обучения 150$

2) Статистика с MTRAF

 

[MonteCr]

НОВОСТИ НЕДЕЛИ:

1) 17 апреля запустили 32 поток обучения у Наставника по ZennoPoster

2) Статистика с MTRAF

• Доход упал на 11% по сравнению с предыдущим месяцем. Это связано с тем, что Fb сейчас сильно штормит и многие команды пережидают. В целом, нерушимая классика.
• Ожидается что в течении двух недель штормы в фб успокоятся. А тем временем, другие виды источников чувствуют себя очень хорошо и дают стабильный результат.
• Из хорошего: сама конверсия выросла на 6% за счет более правильного подбора офферов и улучшения методов оптимизации смартлинки. Это частично результат внедрения новых реклов после конфы.

 

[MonteCr]

НОВОСТИ НЕДЕЛИ

1) Вводим ИИ офферы в работу.
Новые тренды рынка. Тестируем

2) Статистика с MTRAF

 

[MonteCr]

НОВОСТИ НЕДЕЛИ

1) Запустили 32 поток наставников.

🎯Цель потока — научиться использовать нейросети как рабочий инструмент: для генерации контента, автоматизации задач, обучения LoRA и интеграции ИИ в свои проекты. За курс вы с нуля разберетесь в LLM, API, ComfyUI, открытых локальных моделях, видеогенерации, вайбкодинге и агентных инструментах. На выходе — сможете самостоятельно собирать ИИ-пайплайны для контента, разработки, обработки данных и автоматизации рутины.

🚀Что вас ждет на курсе?

• Вводный урок. Знакомимся с языковыми моделями(LLM), токенами, API, терминалом и Python. Рассмотрим топовые инструменты для работы на каждый день. Разберемся как интегрировать нейросети в любой софт/проект при помощи API. В финале запустим первый Python-скрипт для массовой классификации статей.
• Локальный запуск ИИ моделей. Знакомство с HuggingFace. Погрузимся в теорию нейронных сетей: параметры, форматы, квантование, память. Узнаем, как запустить нейросеть полностью на своем компьютере. Языковые модели без цензуры, 18+. Транскрибация, TTS.
• Фундамент генерации ИИ контента. Классификация и особенности AI сервисов. Знакомство с Google Colab и веб-интерфейсом Fooocus. Архитектура моделей SDXL: технические особенности, логика промтинга, продвинутые техники.
• Основы ComfyUI. Ноды, связи, семплеры, простейшие воркфлоу. Разберем диффузионные модели изнутри: SDXL, Z-Image-Turbo. Повторим позы с фото при помощи ControlNet. Установка и локальный запуск ComfyUI на своем железе.
• Продолжаем осваивать ComfyUI. Аренда вычислительных мощностей через сервисы RunPod и Vast. Редактирование готовых изображений, применим технику Inpaint при помощи модели Flux Klein. Рассмотрим многоэтапную генерацию через Wan 2.2. Поработаем с различными Lora.
• Соберем датасет и обучим свою Lora персонажа. Разработаем концепцию ИИ онлифанс модели. Captioning. Поработаем с Nanobanana Pro и GPT Image 2.
• Генеруем контент для соцсетей ИИ онлифанс модели. Поработаем с комплексными воркфлоу. Сложные пайплайны из нескольких моделей. Автоматизация в Comfy: датасеты для лор персонажей, автопромтинг, массовая обработка фото.
• Продолжаем генерировать контент для соцсетей ИИ онлифанс модели. Видеогенерация при помощи моделей: Kling, Ltx и Wan Animate. Генерация NSFW 18+ контента. CivitAI.
• Знакомимся с концепцией вайбкодинг. Смотрим популярные инструменты и что они нам могут предложить. Технический фундамент: настройка IDE, виртуальная среда, библиотеки. Напишем решалку(солвер) для кастомной пазл капчи.
• Продолжаем постигать вайбкодинг. Познакомимся с CLI-утилитами, Agentic AI, Skills, MCP и Github. Подключим локальную LLM к IDE. Построим автоматизированный пайплайн для генерации научпоп контента с нуля.

2) Статистика с Mtraf.io