Платный сервис за $130 в месяц. Граф-карта Telegram-каналов, категории, подписчики, связи. Красивый интерфейс на Canvas. А под капотом — открытый API без авторизации. За два часа я забрал оттуда полную базу: 400 077 каналов, 68 мегабайт, 103 макрокатегории, 646 микрокатегорий. Вот как это происходило.
Задача: найти крипто-каналы
У меня есть проект MAKO (система автопубликации контента). Ему нужны Telegram-каналы по нишам для дальнейшей работы. Наткнулся на платный SaaS с интерактивной картой Telegram-каналов. Карта красивая: визуальный граф, кластеры по темам, можно зумить, кликать, смотреть статистику. Подписка стоит $130 в месяц.
Первая мысль: дать задачу Claude Code, пусть соберёт что нужно. Claude Code предложил парсить tgstat. Это было бесполезное предложение. Мне нужна была именно эта карта с её категоризацией, а не абстрактные каналы из другого источника.
Chrome DevTools вместо подписки
Решение: подключить Chrome DevTools MCP. Это инструмент, который позволяет Claude Code управлять браузером напрямую: навигация, клики, выполнение JavaScript, перехват сетевых запросов.
Открыл страницу с графом. Claude Code попытался кликать по элементам карты через DOM. Не вышло. Граф отрисован на Canvas. Это не HTML-элементы, это пиксели. Через DOM до них не добраться.
Переключились на JavaScript и перехват сетевых запросов. Claude Code начал анализировать трафик: что страница запрашивает у сервера при загрузке карты, при зуме, при клике на кластер.
И тут обнаружился эндпоинт.
Открытый API с полной базой
Один запрос, один JSON, вся база. Без токена, без авторизации, без ограничения по rate limit. Просто GET-запрос, который возвращает 400 тысяч записей.
Для контекста: чтобы получить доступ к этим данным через интерфейс, нужно платить $130 в месяц. А API отдаёт всё бесплатно. Кто-то забыл закрыть эндпоинт. Или не считал нужным.
Claude Code написал JavaScript для выгрузки. Первый запрос подтвердил: данные настоящие, с категориями и количеством подписчиков.
Фильтрация и категоризация
Из 400 077 каналов отфильтровали крипто-нишу с порогом 1000+ подписчиков. Получилось 8 967 каналов.
Но интереснее оказалась структура категорий: 103 макрокатегории и 646 микрокатегорий. Это не просто список каналов. Это размеченная база с иерархией тем, которую кто-то собирал и поддерживал.
- Claude Code разложил каналы по моим проектам:
- Anima: 15 500
- Орион: 22 400
- Картара: 7 400
- Микселло: 2 700
Каждый проект получил свою подборку каналов, релевантных его нише.
Решение: забрать всё
После крипто-фильтрации стало понятно, что ограничиваться одной нишей глупо. База содержит каналы по всем темам. 400 тысяч записей с категориями пригодятся не только MAKO.
Выгрузка порциями по 50 000. Восемь запросов. Полная база: 400 077 каналов, 68 мегабайт.
Вся операция от «нашёл сервис» до «база на диске» заняла около двух часов. Из них час ушёл на попытки кликать по Canvas и анализ сетевого трафика. Сама выгрузка заняла минуты.
Что здесь произошло на самом деле
Можно рассказать эту историю как «хакнул SaaS». Но это не взлом. Это GET-запрос к публичному эндпоинту. Никаких обходов защиты, никакого reverse engineering. Просто заглянул в DevTools и увидел, что сервер отдаёт данные без ограничений.
Штука в другом. Большинство людей, которые платят $130 в месяц за этот сервис, никогда не откроют DevTools. Они будут кликать по красивой карте, фильтровать руками, экспортировать по 100 каналов за раз. Потому что они платят за интерфейс, а не за данные.
Chrome DevTools MCP позволяет Claude Code делать то, что разработчик делает руками: открыть DevTools, посмотреть Network-вкладку, найти запросы, проанализировать ответы. Разница в скорости. Я не сидел и не разбирал трафик вручную. Я дал задачу: «найди все крипто-каналы на этой карте». Claude Code сам разобрался, что DOM не работает, переключился на анализ трафика, нашёл эндпоинт и написал код для выгрузки.
Моё участие: направить. Сказать «не tgstat, а эта карта». Сказать «забери всю базу, не только крипто». Принять решения. Код и ресёрч — на Claude Code.
Зачем это MAKO
MAKO нуждается в каналах для анализа: что публикуют, какой контент заходит, какие ниши растут. 400 тысяч записей с категориями — это входные данные для следующего шага.
Раньше я бы потратил неделю на ручной сбор: tgstat, чаты, таблицы. Или заплатил бы несколько сотен долларов за подписку и вручную выгружал по кусочкам. Вместо этого — два часа и полная база.
Выводы
Первое. Платные сервисы часто оставляют данные открытыми. Не потому что им всё равно. Потому что бизнес-модель построена на интерфейсе: красивая карта, фильтры, дашборд. Данные для них побочный продукт. Их защита не приоритет.
Второе. Chrome DevTools — это не только для дебага, это инструмент ресёрча. В связке с AI, который умеет анализировать трафик и писать скрипты на лету, DevTools превращается в способ быстро понять, что любой сервис отдаёт на самом деле.
Третье. Направление важнее исполнения. Claude Code предложил парсить tgstat. Если бы я согласился, потратили бы день на скрапинг и получили некатегоризированный мусор. Одно решение — «нет, работаем с этой картой» — определило результат. Код написала нейросеть. А выбор, откуда брать данные, сделал я.
Цифры
- 400 077 каналов в полной базе
- 68 MB данных
- 8 967 крипто-каналов с 1000+ подписчиков
- 103 макрокатегории, 646 микрокатегорий
- ~2 часа от идеи до полной выгрузки
- $130/мес стоит подписка на сервис
- 8 порций по 50 000 для полной выгрузки