Как я искал клиентов с помощью Codex: ИИ-агент, Workzilla и четыре подозрительные схемы

Сначала была идея автоматизации карточек товаров

Я занимаюсь автоматизацией бизнес-процессов, работаю с нейросетями, n8n, API и различными ИИ-агентами.

С Wildberries и Ozon уже приходилось работать, поэтому однажды возникла вполне логичная мысль: почему бы не автоматизировать создание карточек товаров?

У продавцов на маркетплейсах огромное количество повторяющихся задач. Особенно если ассортимент большой и товары регулярно обновляются.

Представьте поставщика с тысячей товарных позиций.

У него есть фотографии, характеристики, артикулы, цены, иногда довольно кривые описания из прайс-листов. И всё это нужно превратить в карточки, которые можно нормально продавать на Wildberries, Ozon или Яндекс Маркете.

Причём для каждой карточки требуется не только название.

Нужны:

• SEO-оптимизированные заголовки с учётом поисковых запросов покупателей.
• Описания с ключевыми словами, которые при этом не выглядят как набор бессмысленных SEO-фраз.
• Обработка исходных фотографий и создание товарной инфографики.
• Заполнение категорий, характеристик и обязательных атрибутов.
• Проверка требований конкретного маркетплейса.
• Публикация карточек через API или подготовка данных к загрузке.

Всё это можно объединить в систему, где исходные данные поступают из Google Таблиц, Excel, базы данных или другой учётной системы.

Дальше работают нейросети и автоматизация. Они анализируют информацию, создают тексты, готовят графические материалы, проверяют заполнение полей и передают результат на публикацию.

Человек остаётся в процессе как редактор и контролёр качества.

Не скажу, что такую систему можно сделать за вечер. У маркетплейсов свои ограничения, категории отличаются, требования меняются, а нейросети периодически придумывают характеристики, которых у товара вообще нет.

Но технически задача вполне реальная.

Оставался один вопрос: есть ли клиенты, которым такое решение нужно и которые готовы за него платить?

Строить систему без понимания спроса мне не хотелось.

Поэтому я решил сначала поискать потенциальных заказчиков.

Почему для поиска я выбрал Workzilla

На Workzilla публикуются вакансии и задания по заполнению карточек товаров. По идее, это именно та аудитория, которая тратит деньги на подобную работу.

Если компания нанимает нескольких контент-менеджеров или регулярно заказывает создание сотен карточек, возможно, ей выгоднее автоматизировать хотя бы часть процесса.

Я нашёл несколько подходящих объявлений.

И тут подумал: а почему бы не поручить дальнейшую работу Codex?

Ведь искать объявления, открывать страницы, писать однотипные отклики и сохранять результаты довольно скучно.

А Codex как раз умеет выполнять последовательные действия с доступными инструментами.

Как Codex искал потенциальных клиентов

Задача была примерно следующая: найти на Workzilla вакансии, связанные с созданием карточек товаров, написать работодателям от моего имени, выяснить условия работы и сохранить переписки.

Для общения использовались мои авторизованные Telegram Web и Gmail.

Я не просил агента просто отправить всем сообщение «Здравствуйте, хочу работать».

Вопросы были конкретные:

• Какие категории товаров необходимо обрабатывать?
• Сколько карточек требуется создавать?
• Откуда берутся фотографии и характеристики?
• Нужно ли готовить инфографику?
• Как устроена публикация карточек?
• Возможно ли использование API маркетплейса и автоматизация процесса?

Меня интересовала не обычная работа контент-менеджером, а возможность найти заказчика для внедрения автоматизации.

И вот что принципиально: ради этого эксперимента я не разрабатывал отдельного программного решения.

Не писал парсер Workzilla. Не собирал специальный workflow в n8n. Не настраивал интеграцию через API.

Codex работал с доступными ему сайтами и приложениями, выполняя порученную последовательность действий.

Разумеется, полностью без моего участия не обошлось. Часть переписок я продолжал лично, принимал решения и проверял полученную информацию.

Эксперимент стартовал 23 октября 2026 года.

Результат оказался весьма своеобразным.

Вместо заказчиков мне начали предлагать банковские счета

Некоторые работодатели почему-то не очень интересовались моими навыками создания карточек товаров.

Зато активно интересовались наличием ИП и расчётного счёта.

Типичный сценарий выглядел так: работа есть, зарплата хорошая, всему обучим, но сотрудничество возможно только с ИП на НПД и с оплатой на расчётный счёт.

Если ИП нет, помогут зарегистрировать. Бесплатно, быстро и по специальной ссылке.

Какая забота.

Проблема заключалась в том, что я уже являюсь ИП на НПД и счета у меня открыты.

В одном случае меня направили к человеку, представившемуся администратором самого Wildberries.

Мне обещали оклад 60 тысяч рублей, по 100 рублей за каждую карточку, общий доход до 250 тысяч в месяц и даже аванс 10 тысяч до начала работы.

Но первым делом нужно было сообщить, в каком банке открыт расчётный счёт.

Я ответил: «Есть ИП. Альфа и Озон банки».

После этого содержательного продолжения общения не последовало.

Возникла гипотеза, что реальной целью подобных предложений может быть привлечение новых клиентов в банки по партнёрским программам.

Банки действительно используют партнёрские каналы привлечения клиентов. А вакансия с хорошей зарплатой вполне может оказаться удобным способом мотивировать человека на открытие счёта.

Но подчеркну: я не располагаю доказательствами получения моими собеседниками банковских вознаграждений. Это предположение, основанное на характере общения.

Оплачиваемое тестовое задание, которое осталось неоплаченным

С другим работодателем, Егором, история продвинулась дальше.

Он тоже сначала заговорил об ИП и расчётном счёте. Но я сообщил, что они у меня уже есть, и попросил прислать тестовое задание.

Получил фотографию набора из шести керамических кружек объёмом 350 мл и техническое задание на подготовку описания для Wildberries.

Требовалось написать заголовок, описание установленной длины, альтернативные варианты заголовков и дополнительный вариант текста.

По моему пониманию условий, за всё обещали 1000 рублей.

Я передал фотографию и ТЗ в ChatGPT. Получил два варианта описания, проверил количество символов и соответствие требованиям.

Отправил результат.

Егор положительно оценил работу.

Я спросил, как выставить счёт на обещанную сумму.

Ответа не получил.

Позже обнаружил, что переписка в Telegram исчезла целиком.

Аккаунт собеседника остался, а история сообщений пропала.

Сохранилась история работы над заданием в ChatGPT, но не сама переписка с Егором. Поэтому подтвердить документами все договорённости об оплате я не могу.

Однако впоследствии Workzilla сообщила, что вакансия этого заказчика удалена модераторами, а его аккаунт заблокирован.

Так я получил один вполне конкретный результат эксперимента: выполненную, но неоплаченную работу.

Поддельная вакансия от имени настоящей IT-компании

Самая интересная история произошла с HR-менеджером по имени Ангелина.

Изначально я откликнулся на вакансию по заполнению карточек товаров для зоомагазина.

Ангелина ответила, что место уже занято, зато есть другая работа.

Теперь предлагалось тестировать Android-приложения перед размещением в Google Play.

За каждое приложение обещали 2500–3000 рублей, дополнительно платили бы за обнаруженные ошибки.

Выглядело заманчиво.

Но подобные вакансии требуют осторожности: под видом тестирования приложений иногда предлагают устанавливать вредоносные APK-файлы.

Поэтому я начал задавать вопросы о компании, порядке установки приложений, тестировании и договоре.

Также предупредил, что буду использовать отдельный смартфон без банковских приложений и личных данных.

В ответ получил реквизиты ООО «Перформанс Лаб».

Проверил компанию. Она действительно существует, работает в сфере тестирования программного обеспечения и зарегистрирована ещё в 2008 году.

Но я решил уточнить информацию непосредственно у неё.

Написал на официальный адрес.

Ответил ведущий системный администратор Роман Калюта:

«К сожалению, Вам пишут мошенники».

Он также сообщил, что компания не размещает вакансии на Workzilla и не предлагает выполнять работу или устанавливать приложения до официального трудоустройства.

Здесь уже было не просто моё подозрение, а подтверждение от настоящей компании, именем которой воспользовались.

При этом никаких APK-файлов Ангелина мне не присылала. Поэтому утверждать, что она собиралась распространять вредоносное ПО, оснований нет.

Но история на этом не закончилась.

Когда соискателю предлагают самому размещать вакансии

Через некоторое время Ангелина снова вышла на связь.

Предложила ещё одну работу, теперь менеджером по размещению вакансий.

Нужно публиковать объявления на Workzilla и других площадках со своих личных аккаунтов.

С кандидатами общаться не требуется, этим займутся другие специалисты.

За работу обещали 3000 рублей в день.

Правда, публикации сначала нужно было оплачивать самостоятельно, с обещанием компенсации расходов вечером.

Получалась весьма забавная ситуация.

Сначала меня пытались привлечь через вакансию, связь которой с заявленной компанией была официально опровергнута. А затем предложили самому публиковать объявления от имени неизвестных работодателей.

При этом аккаунт для размещения должен быть мой.

Участвовать в подобной схеме я не стал.

Ещё одно предложение: сдайте аккаунт Авито

В ходе поиска встретилось предложение использовать мой аккаунт Авито для размещения объявлений о продаже дорогой электроники, видеокарт и бытовой техники.

Обещали примерно 3000–4000 рублей в сутки.

На первый взгляд отличная подработка.

Но я так и не понял, зачем добросовестному продавцу дорогих товаров платить за использование чужого аккаунта такие деньги.

Если реального товара нет, чужой профиль может использоваться для размещения фиктивных объявлений и получения предоплаты.

А претензии покупателей затем получит владелец аккаунта.

Это лишь один из возможных сценариев, но мне совершенно не хотелось проверять его на собственной репутации.

Codex, теперь отправь жалобы на найденные вакансии

К этому моменту я решил завершить эксперимент.

Вместо потенциальных заказчиков получилась коллекция подозрительных предложений.

Некоторые работодатели вообще не отвечали на отклики. Ещё один спросил возраст и город проживания, после чего общение прекратилось. Эти случаи я к мошенничеству не отношу.

А по четырём наиболее подозрительным вакансиям решил написать жалобы администрации Workzilla.

И снова поручил работу Codex.

Нужно было найти первоначальные объявления, сопоставить их с переписками, подготовить обращения и отправить их от моего имени.

Две вакансии ещё были доступны, поэтому агент использовал штатные инструменты подачи жалоб.

Два объявления уже исчезли, и по ним пришлось обращаться через службу поддержки.

Всего получилось четыре жалобы.

Самое интересное, что для этого снова не понадобилось писать специальную программу.

Codex использовал доступный интерфейс, находил нужные страницы, заполнял формы и фиксировал результаты.

То есть один и тот же агент сначала искал потенциальных клиентов, а потом помогал мне жаловаться на часть найденных им вакансий.

Как отреагировала администрация Workzilla

Признаться, особых надежд на быстрый ответ у меня не было.

Но Workzilla приятно удивила.

26 октября, в день отправки жалоб, пришли ответы по двум вакансиям.

Служба поддержки сообщила:

«Данная вакансия удалена модераторами, а аккаунт заказчика уже заблокирован».

Речь шла о вакансиях Ангелины и Егора.

По двум другим обращениям пришли уведомления, что жалобы были полезны.

В результате:

• Отправлено четыре жалобы.
• Получено четыре ответа от Workzilla.
• По двум вакансиям подтверждены удаление объявлений и блокировка аккаунтов.
• Ещё две жалобы признаны полезными.

При этом я не знаю, когда именно произошли блокировки и были ли другие обращения от пользователей. Поэтому утверждать, что аккаунты заблокировали благодаря исключительно моим жалобам, неправильно.

Но службу поддержки Workzilla здесь стоит похвалить.

Площадка не ограничилась формальной благодарностью, а по двум обращениям сообщила о конкретных мерах.

Что этот эксперимент показал о возможностях ИИ-агентов

Если оценивать результат исключительно с точки зрения поиска клиентов, эксперимент провалился.

Ни одного заказа на автоматизацию карточек товаров я не получил.

Зато проверил на практике довольно интересную возможность Codex: выполнение цепочки действий, которые обычно приходится делать вручную.

В нашем случае агент:

1. Искал подходящие объявления на Workzilla.
2. Готовил сообщения с вопросами о задачах и условиях работы.
3. Отправлял отклики через Telegram Web и Gmail.
4. Сохранял переписки и результаты.
5. Позже находил исходные объявления для подачи жалоб.
6. Заполнял формы обращений и фиксировал итоги.

Это пример работы ИИ-агента не с одной изолированной задачей, а с последовательным процессом, включающим несколько сайтов и приложений.

Причём без специально разработанной интеграции между ними.

Конечно, есть и ограничения.

ИИ-агент не может гарантировать добросовестность работодателя. Не должен самостоятельно принимать все решения, связанные с рисками для человека, его аккаунтов и денег. И ему необходим контроль, особенно при работе с внешними сервисами.

В этом эксперименте я сам продолжал часть диалогов, проверял реквизиты, обращался в настоящую компанию и принимал решение о подаче жалоб.

Но именно такое распределение работы мне и представляется разумным.

ИИ выполняет повторяющиеся действия. Человек контролирует процесс и принимает решения.

А что с идеей автоматизации карточек товаров?

Она никуда не делась.

Я по-прежнему считаю, что массовая генерация SEO-заголовков, описаний, инфографики, заполнение атрибутов и публикация карточек через API представляют интерес для продавцов с большим ассортиментом.

Просто искать таких клиентов, вероятно, нужно не среди объявлений о найме контент-менеджеров.

А эксперимент с Workzilla оказался полезным по другой причине.

Он показал, что ИИ-агентов уже можно использовать для практических многоэтапных задач, в том числе таких, для которых раньше потребовались бы отдельные скрипты и интеграции.

Правда, иногда агент выполняет задачу настолько старательно, что вместо заказчиков приносит тебе материал для расследования мошеннических схем.

Ну что ж, тоже результат.

Автор: Алексей Шишко, AI Digital Студия «Кибериада».

Эксперимент проводился 23–27 октября 2026 года. Материал основан на личном опыте, переписках, письме компании «Перформанс Лаб» и ответах службы поддержки Workzilla. Предположения о возможных мошеннических механизмах отделены от подтверждённых фактов.