Когда я перестал писать черновики и начал редактировать AI — примерно так формулируют свою точку перелома многие российские специалисты, которые приходят ко мне с вопросами про нейросети. В России это особенно ощутимо: нагрузка растет, команды сокращают, а требования к качеству текста и скорости только вверх. Для экспертов, которые привыкли все держать под контролем, идея отдать первый черновик модели кажется рискованной, почти предательством ремесла. В этой статье я разберу, что реально меняется, когда вы перестаете геройствовать в Word и начинаете системно редактировать тексты, которые генерирует ИИ. Без иллюзий, что он сделает все за вас, но и без уныния, что «это все игрушки».
Один предприниматель обратился с очень показательной задачей: нужно было регулярно выпускать длинные экспертные статьи для отраслевого издания, а времени не было вообще. Он пытался сначала писать черновики сам, потом «допиливать» их с помощью нейросетей, но к концу месяца честно признался, что выдохся. Я пообещала показать ему другой подход — сначала выгружать сырую версию из модели, а уже потом включать свой опыт и править. Ниже я расскажу, как мы к этому пришли и что из этого реально получилось.
Почему старый подход «я сам напишу, ИИ подправит» больше не тянет
Если коротко, привычная модель «сначала человек, потом ИИ» сегодня часто просто не выдерживает конкуренции по скорости. Когда я перестаю писать черновики и начинаю вместо этого редактировать AI, я выигрываю не только время, но и энергию на смысловую работу. При этом большинство экспертов в России первую встречу с нейросетями начинают именно с такого сценария: они пишут объемный текст, потом просят модель «вычистить стилистику», «добавить структуры» или «сделать покороче». Звучит логично, но это переворачивает потенциал инструментов с ног на голову. Нейросеть отлично создает базовый «каркас», но куда слабее в осторожной правке чужого стиля, особенно если он осознанный и выверенный годами. Поэтому мы часто слышим жалобы, что после «редакции» ИИ текст становится безликим, зато мало кто признает, что проблема в постановке задачи, а не только в самой модели.
Вот как это выглядит на практике: эксперт тратит полтора часа на черновик, еще полчаса на мучительное общение с моделью, пытаясь вернуть «живость» после обезличивающей правки, и в итоге все равно вручную дописывает переходы и примеры. Это критично, потому что ощущение «ИИ мне не помогает, а мешает» формируется именно в таких сессиях. Нормальная логика работы с нейросетью другая: сначала вы даете ей право на первый неидеальный заход, а потом уже включаете свой вкус, опыт и здравый смысл. Когда человек забирает себе только тонкую настройку и принятие решений, а не тяжелую рутину, производительность растет, а раздражения становится меньше.
Когда ИИ отвечает за черновик, а эксперт — за финальное качество, результат получается быстрее и честнее, чем при попытке «деликатной машинной правки» уже готового авторского текста.
Что теряет эксперт, когда пишет все сам, а ИИ зовет «на десерт»
На практике главный провал старого подхода в том, что эксперт продолжает выполнять механическую работу, которую спокойно отдала бы нейросеть. В длинных текстах, особенно для B2B и сложных ниш, огромная часть энергии уходит не на поиск смысла, а на то, чтобы разложить этот смысл по абзацам, придумать связки, повторить базовые объяснения для новых читателей. Я заметила, что люди, которые годами пишут сами, почти не замечают, насколько устают именно от повторения одного и того же. ИИ в этом смысле выносливее — он не возмущается, когда в третий раз за неделю вы просите объяснить отличие двух методик или собрать список типичных ошибок. Проблема в том, что пока вы пишете черновик, вы просто не доходит до момента, где модель могла бы проявить себя.
Здесь имеет смысл вслух сформулировать потери. Эксперт теряет скорость реакции: когда в компании в России вдруг меняется регуляторика или рыночная ситуация, он физически не может за вечер написать качественный текст-ответ, потому что все силы уже ушли на текущие задачи. Кроме того, он теряет возможность быстро тестировать разные углы подачи: когда черновик кровью и потом вымучен в единственном варианте, рука не поднимается просить ИИ сделать еще пять альтернатив. И наконец, теряется ощущение игры с материалом, текст превращается в тяжёлую обязанность. Отсюда и вечные выгорания «контентщиков», которые внезапно обнаруживают, что ненавидят собственную экспертизу (нет, подожди, не экспертизу, а то, как её заставляют оформлять).
Как понять, что пора переложить черновик на ИИ, а не тянуть все на себе
Представь себе ситуацию: ты открываешь чистый документ, у тебя в голове есть структурное понимание темы, пара ярких примеров и ощущение, что вечером еще три созвона и дедлайн завтра. В этот момент выбор «писать самой или сначала прогнать через модель» — не философский, а очень практичный. Я заметила, что рубеж наступает, когда на формулировку задачи для ИИ уходит меньше времени, чем на написание первого абзаца руками. Если вы честно замеряете, сколько минут уходит на то, чтобы раскачаться и перейти от заметок к связному тексту, то часто окажется, что описать модели задачу в 2-3 абзацах быстрее, чем самому завести первую страницу.
Есть и более тонкий маркер: если вы ловите себя на том, что откладываете написание текста, хотя тему знаете как свои пять пальцев, это почти всегда признак не лени, а усталости от черновиков. В такой точке выгоднее дать нейросети задание: «Собери черновик по таким-то тезисам, в таком-то тоне, на такую-то аудиторию», а уже потом прийти и аккуратно повырезать лишнее. Чужой сырой текст проще править, чем собственный выстраданный, тут можно спокойно быть жесткой без внутренней драмы. В итоге вы сохраняете авторский голос, но жертвуете не своим временем, а машинным. Это означает, что сопротивление «не могу сесть и начать писать» постепенно уходит — вы открываете не пустой лист, а уже что-то, с чем можно спорить и что приятно улучшать.
Как сформулировать задачу ИИ, чтобы первый черновик не хотелось выбросить
Чтобы перестать писать черновики и начать действительно редактировать AI, мало просто «скормить» модели тему. Ключевой вопрос — как именно описать ей задачу, чтобы на выходе был не мусор, а текст, к которому рука тянется с карандашом, а не к кнопке «удалить». Помнишь про ситуацию из начала? Там предприниматель долго мучился именно потому, что формулировал запросы слишком общо, в духе «напиши статью для бизнес-аудитории». Естественно, модель выдавала ему обобщенный текст с дежурными фразами, и править это было так себе удовольствием. Поэтому первый шаг — перестать относиться к промпту как к формальности и начать видеть в нем техническое задание для напарника. Чем конкретнее ты опишешь цель, аудиторию, формат и ограничения, тем меньше будет потом слоев редактуры.
На практике рабочий промпт для черновика у меня занимает 1-2 плотных абзаца, иногда чуть больше, если тема совсем тонкая. Я всегда фиксирую: кто читатель (например, «руководители проектов в российских IT-компаниях»), где текст будет жить (телеграм-канал, деловое медиа, корпоративная рассылка), какой у меня тон (спокойный, ироничный, строгий) и какие вещи моделям делать запрещено. Запреты часто важнее пожеланий, потому что они отсеивают шаблонные конструкции еще до генерации. Например, я прямо пишу «без мотивационных клише», «без обещаний про чудеса ИИ», «ноль кликбейтных заголовков». Модели, конечно, иногда «забывают», но частота промахов заметно снижается, если это прописать в явном виде (звучит странно, но работает).
Чем чётче описан читатель, цель текста и список «так не писать», тем ближе первый черновик к материалу, который действительно хочется редактировать, а не переписывать с нуля.
Как выглядит живой промпт для черновика, а не магическая мантра
На практике промпт, который дает нормальный черновик, всегда чуть скучнее, чем ждут новички. В нем нет красивых формул, зато есть подробности, которые экономят мне время на правке. Вот как это выглядит на практике: я пишу один абзац про задачу («Нужна статья о том, когда имеет смысл перестать писать черновики и перейти к редактированию текстов, которые генерирует ИИ»), второй абзац — про аудиторию и площадку, третий — про структуру. Обязательно добавляю 2-3 тезиса, которые точно должны попасть в текст: например, «объяснить, почему модель плохо правит авторский стиль», «разобрать экономию времени в часах», «честно написать про провал, если промпт был сырым». Такой промпт не выглядит «умным», но отрабатывает задачу.
Дальше я иногда добавляю два коротких примера того, как я сама формулирую мысли, чтобы модель подстроилась под ритм и лексику. Это не мартышкин труд, потому что эти примеры я все равно потом использую в финальной версии текста, если модель сгенерирует их слабо. Ключевой момент — не пытаться описать в промпте каждую деталь, иначе вы просто перенесете проблему черновика на уровень задания. Там должно остаться пространство для вариативности, иначе ИИ превращается в очень медленную клавиатуру. Получается, что рабочий промпт — это компромисс между «я все контролирую» и «пусть само как-нибудь напишется».
Что делать, если первый ответ модели выглядит ужасно и хочется все бросить
Когда я первый раз столкнулась с этим форматом работы, меня по-честному выбесил первый ответ: текст был слишком гладким, без опорных деталей, с дежурными фразами про «новую эру ИИ». Если у вас было похоже, это нормально. На этом шаге многие делают вывод «нейросети не для меня» и тихо возвращаются к своим ночным марафонам за клавиатурой. Но здесь работает следующее: относиться к первому ответу не как к готовому черновику, а как к разведке. Задача первой генерации — показать, что модель поняла из вашего промпта, а не выдать финальный текст. Если на этом этапе все плохо, это обычно означает, что запрос был либо слишком общим, либо перегруженным противоречиями (забудь, что я только что сказала про «меньше деталей» — нюансы в формулировке действительно важны).
Мой рабочий алгоритм такой: я кратко комментирую, что не так, прямо в чате. Например, «меньше общих слов, добавь конкретные сцены и цифры», «убери весь пафос, это текст для экспертов», «добавь честный абзац про ограничения ИИ». На вторую-третью итерацию качество резко растет, если замечания конкретные, а не оценочные. Фраза «это не то, сделай лучше» почти всегда бесполезна, гораздо сильнее работает «убери эти три абзаца и перепиши вот этот с фокусом на времени, а не на эмоциях». В итоге за 2-3 круга получается вполне рабочий черновик, который уже можно тащить в свой редактор и резать без жалости. Это означает, что первый провал — не приговор, а просто часть настройки общей связки «человек — ИИ».
Как я перестроила свой процесс: от ручных черновиков к редактированию AI
Когда я окончательно перестала писать черновики сама и перешла к формату «сначала AI, потом мой редакт», процесс неожиданно стал проще и спокойнее. Возвращаясь к тому, с чего начала, именно это помогло тому самому предпринимателю перестать ночами дописывать тексты для отраслевого издания. Но, если честно, внутри меня долго жило сопротивление: казалось, что я «ленюсь» или «теряю авторство». Пришлось поймать себя за руку и разложить работу на этапы: кто за что отвечает. И тут пазл сложился: нейросеть берет на себя все, что связано с рутиной — накидать структуру, собрать типовые пояснения, предложить варианты формулировок. Я оставляю себе только то, ради чего меня вообще читают: выбор примеров, расстановку акцентов, честные оговорки про ограничения и те самые мелкие «неидеальности», от которых текст оживает.
В итоге типовой цикл работы над статьями и длинными постами стал довольно предсказуемым. Я не начинаю с пустого листа, я начинаю с описания задачи модели. Потом получаю первый черновик, ругаюсь, прошу переписать куски, получаю второй, реже третий вариант и только после этого ухожу в свою среду для финальной правки. На каждый такой текст времени уходит в среднем в полтора-два раза меньше, чем раньше, а нервов — существенно меньше. Качество при этом не падает, а часто растет, потому что у меня появляются силы проверить фактуру, перечитать вслух сложные места, вернуться к началу и привести к единому тону. Получается, что я сместила фокус с «написать текст» на «сделать текст понятным и полезным».
- Шаг 1: описать задачу и аудиторию модели в 1-2 абзацах.
- Шаг 2: получить грубый черновик и отметить, что в нем категорически не подходит.
- Шаг 3: через 1-2 итерации довести черновик до состояния «можно править руками».
- Шаг 4: перенести текст в свой редактор, выкинуть лишнее, переписать слабые абзацы.
- Шаг 5: финально проверить факты, логику, соответствие тону и аудитории.
Где именно экономится время: разбор на этапы с примером
Вот как это выглядит на практике на том самом кейсе с предпринимателем. У него уходило по 4-5 часов на одну статью: час на сбор тезисов, два на написание черновика и еще час-полтора на редактуру. После перехода к формату «ИИ-первичка, человек-редактор» расклад стал другим. Сбор тезисов остался, но стал короче: вместо подробного плана на 2 страницы он формулировал 6-8 ключевых мыслей и пару историй из практики. Это занимало 30-40 минут. Потом он за 10-15 минут описывал задачу модели, еще 5-7 минут уходило на уточняющие запросы и вторую версию черновика. Самая долгая часть — правка — сократилась примерно до часа, иногда полутора, но при этом стала спокойнее, без ночных спринтов.
В сухом остатке вышло примерно так: 4-5 часов против 2-2,5. Экономия вроде бы «всего» пара часов, но если умножить это на 4-5 материалов в месяц, получается полноценный рабочий день, который можно отдать стратегии, продукту или хотя бы отдыху. Сам предприниматель честно признался, что больше всего его удивило не сокращение времени, а уменьшение чувства вины: раньше каждая незаконченная статья висела в голове тяжёлым хвостом, теперь же он видел конкретный прогресс уже после первой генерации. Это означает, что работа с ИИ здесь выступила не только как ускоритель, но и как психологический «антизатык».
Как не потерять свой голос, когда черновик пишет не ты
Самый частый страх у экспертов: «Если черновик пишет модель, читатель перестанет слышать меня». И он понятен. Когда в ленте все чаще мелькают одинаковые гладкие тексты, хочется дистанцироваться от этого моря одинаковости. На практике я заметила, что риск потерять голос возникает не из-за того, кто пишет первую версию, а из-за того, кто принимает финальные решения. Если отдать модели не только черновик, но и контроль над структурой, тоном и акцентами, да, получится обезличенный материал. Но если относиться к ИИ как к стажеру, который приносит черновую заготовку, а себе оставить право «последнего штриха», голос не исчезает, а, наоборот, становится чётче.
Я делаю несколько вещей. Во-первых, специально «заражаю» модель своим языком: периодически подаю ей свои же тексты как примеры стиля, прошу подстроиться под них. Во-вторых, в конце всегда прохожусь по черновику и возвращаю мелкие речевые привычки, которые модель сглаживает: где-то убираю лишние вводные, где-то, наоборот, добавляю разговорное слово, иногда оставляю одну-две мелкие огрехи, чтобы текст не блестел как полированный стол. Эти «несовершенства» и создают ощущение живого автора, а не идеального корпоративного тона. В-третьих, я сознательно оставляю в тексте честные «я не уверена» или «здесь есть нюанс», даже если модель предлагает более уверенные формулировки (хотя сама я так делала ровно один раз, теперь это просто рабочий прием).
Если финальное «да» или «нет» каждой фразе говорит человек, голос не исчезает, даже если черновик родился в диалоге с ИИ, а не в одиночной борьбе с пустым листом.
Слабые места подхода: где редактирование AI может навредить
Чтобы картина была честной, нужно проговорить и зоны риска. Формат «я перестала писать черновики и редактирую AI» не работает одинаково хорошо для всех задач. Есть темы, где даже первый черновик я по привычке делаю сама — и это нормально. Обычно это чувствительные темы с высокой ответственностью: юридические разборы в узких областях, тексты с плотной фактурой по российскому законодательству, сложные аналитические обзоры с уникальными выводами. В таких случаях я иногда использую ИИ не для черновика, а для сопутствующих задач: проверить последовательность, подсветить неявные допущения, предложить альтернативные подзаголовки. Сам текст при этом рождается руками, потому что цена ошибки слишком высока.
Отдельная слабость — склонность моделей к обобщениям и «сглаживанию» конфликтов. Там, где эксперт должен честно сказать «данных мало» или «здесь у коллег есть другой взгляд», нейросеть часто предлагает аккуратную усредненную формулировку. Если бездумно редактировать такой «мирный» черновик, текст теряет остроту и честность, особенно в дискуссионных темах. Еще один риск — постепенное сужение собственного стилевого диапазона: когда вы часто редактируете AI, можно незаметно начать подстраивать себя под его «любимые» конструкции. Это не катастрофа, но стоит иногда перечитывать свои старые тексты, написанные целиком вручную, чтобы не потерять себя в пожертвованных оборотах и интонациях.
Когда лучше вернуться к ручному черновику и не мучить ни себя, ни модель
Есть ситуации, когда честнее признать: нейросеть здесь больше мешает, чем помогает. На практике это два типа задач. Первый — когда вы еще сами не очень понимаете, что хотите сказать. Внутри есть смутное ощущение, но нет ни структуры, ни тезисов. Если в такой момент прийти к модели и сказать «напиши что-нибудь про…» — велик шанс получить гладкий, но пустой текст, который только усилит ощущение каши в голове. Здесь полезнее старый добрый ручной черновик, пусть и корявый, только для себя. Потом его уже можно показывать ИИ и просить помочь вытащить из хаоса опорные мысли.
Второй тип задач — очень личные тексты, где важна именно ваша интонация, а не скорость. Личные письма, сложные публичные извинения, тексты про внутренние решения. Там ИИ может помочь с проверкой логики или подсказкой, где вы слишком увлеклись деталями, но отдавать ему первый ход я бы не стала. Мера тут у каждого своя, и это нормально. Нет смысла ради эксперимента звать модель туда, где вы и так справляетесь и получаете удовольствие от процесса. Можно выбирать: здесь я играю в тандем, а здесь предпочту остаться наедине с блокнотом. Это означает, что подход «редактировать AI вместо черновиков» лучше воспринимать как инструмент, а не как новую обязательную религию.
Как не уйти в «автопилот» и не перестать думать своей головой
Отдельный страх, который мне часто озвучивают: «Если я буду всё время редактировать AI, не разучусь ли я думать и писать сама?» Понимаю тревогу. В России многие прошли через школу, где умение формулировать мысли письменно считалось ключевой компетенцией, и воспринимают любую автоматизацию в этой зоне как угрозу. На практике здесь решает не наличие или отсутствие ИИ в процессе, а то, какую роль вы себе оставляете. Если ваша задача сводится к расстановке запятых и легкой стилистической правке, мозг действительно быстро уходит в энергосберегающий режим. Но если вы осознанно берете на себя структурирование смысла, выбор примеров, проверку фактов, критическую оценку предложенных формулировок, мышление никуда не девается.
Я для подстраховки делаю такую вещь: раз в какое-то время сознательно пишу небольшие тексты сама, без нейросети. Это могут быть черновые заметки, личные размышления, быстрые посты. Уже потом, при желании, могу прогнать их через модель для проверки структуры, но первичный набросок — только мой. Это своего рода «мышечная тренировка». Параллельно я отслеживаю, не начинаю ли слишком доверять любым уверенным формулировкам модели и специально задаю ей уточняющие вопросы там, где что-то «звучит слишком гладко». В результате тандем «человек — ИИ» получается не как зависимость, а как партнерство: у каждого своя зона ответственности и свой вклад.
Что в итоге сработало в реальном кейсе и какие цифры это дало
Возвращаясь к тому предпринимателю из начала истории, я обещала показать, чем всё закончилось в цифрах, а не только в ощущениях. Мы договорились поэкспериментировать в течение трёх месяцев: вместо того, чтобы писать черновики статей для отраслевого издания и корпоративного блога самостоятельно, он брал на себя сбор фактуры и тезисов, а черновую текстовую часть делегировал модели. Я помогла настроить первые промпты, прописать запреты (никаких пафосных обещаний, никаких «мы лидеры рынка») и логику правок. Уже к середине второго месяца стало заметно, что сопротивление «садиться писать» ушло: он садился не писать, а проверять и править, это совсем другая нагрузка.
За эти три месяца он выпустил 11 длинных текстов вместо прежних 6 за аналогичный период. Среднее время на статью, как мы считали выше, сократилось с 4-5 часов до 2-3. Если сложить, выходит, что за квартал он сэкономил примерно 25-30 часов — фактически рабочую неделю. Часть этого времени ушла на дополнительную аналитику и общение с клиентами, часть он честно отдал семье. Отдельно он отметил, что перестал бояться, когда редакция внезапно просит «давайте колонку на горячую тему через два дня»: благодаря тому, что первый черновик делает модель, эта просьба перестала ощущаться как приговор бессонной ночи 🙂. Качество текстов по отзывам редакторов не только не упало, но стало ровнее, потому что у него появились силы дочитывать до конца и исправлять логические дыры.
Когда мы пересчитали все в часах и текстах, стало ясно: вопрос был не в «таланте к письму», а в том, кто делает первую тяжелую грязную работу по сборке черновика.
Что я сама вынесла из этого подхода и почему не спешу его абсолютизировать
Для себя я зафиксировала несколько вещей, которые теперь использую как опорные. Во-первых, переход к формату «редактировать AI вместо ручных черновиков» имеет смысл только тогда, когда вы готовы тратиться на формулировку задач и честную обратную связь. Если просто «кормить тему» и ждать чуда, будет разочарование. Во-вторых, этот подход особенно хорошо работает в повторяемых задачах: регулярные статьи, дайджесты, аналитические заметки для клиентов. Там, где структура плюс-минус стабильна, нейросети реально снимают львиную долю рутины. В-третьих, я увидела, насколько критично оставлять за собой право останавливаться и говорить: «Здесь я хочу написать сама». ИИ не должен становиться обязательным фильтром для любого текста, иначе легко потерять вкус к ремеслу.
Если попробовать связать все это с тем, с чего мы начали, получается довольно трезвая картина. Нейросети сегодня могут быть надежным «черновичным» напарником для российских специалистов, особенно в условиях высокой нагрузки и ограниченного времени. Но ответственность за смысл, честность, фактуру и тон остается за человеком. Это не магический переход в новую реальность, а постепенная перенастройка рабочих привычек. Я вижу в этом не угрозу, а возможность отдать машине то, что ей дается легко, и наконец освободить голову для того, ради чего вообще стоит заниматься текстами. Да, местами процесс еще сырой, промпты требуют доработки, модели ошибаются… но именно поэтому нужен человек, который умеет редактировать, а не только писать с нуля.
Если хочется попробовать этот подход без истерики
Для тех, кто дочитал до этого места и думает: «Вот бы аккуратно протестировать все это на своих задачах», у меня простой путь. Начни не с самых важных текстов, а с чего-то средне-ответственного: пост для корпоративного блога, обучающий материал для клиентов, внутреннюю инструкцию. Попробуй честно засечь время: сколько уходит на обычный ручной черновик и сколько — на вариант, где ты сначала формулируешь задачу ИИ, потом редактируешь его черновик. Не делай из этого эксперимент века, просто сравни ощущения и цифры. Если почувствуешь, что сопротивления стало меньше, а качество не просело — можно будет расширять зону применения. Если нет, значит, сейчас не твой момент, и это тоже нормальный результат.
Я довольно подробно показываю такие эксперименты в своём телеграм-канале «ИИ без истерики», где разбираю, как работать с нейросетями как с умным напарником в российских реалиях: от промптов до организации процесса. Там можно подсмотреть живые формулировки заданий, реальные диалоги с моделями, случаи, когда всё пошло не так, и мы честно разбираемся, почему. Если чувствуешь, что пора перестать тащить на себе всю рутину и хочется посмотреть, как это делают другие специалисты без хайпа и паники, приходите. Будем вместе искать баланс между ручным ремеслом и машинной помощью и спокойно перестраивать процессы без ощущения, что «надо срочно успеть в поезд ИИ».
Что ещё важно знать
Вопрос: Можно ли полностью доверить ИИ написание экспертных текстов и не редактировать их вообще?
Ответ: Я бы так не делала, особенно если речь о материалах от вашего имени. Модель может помочь с черновиком и структурой, но она не чувствует контекст рынка, нюансы российских реалий и ваши профессиональные риски. Минимальная правка и проверка фактов со стороны человека здесь обязательна, иначе ответственность висит в воздухе.
Вопрос: Сколько итераций с ИИ считать нормой, прежде чем переходить к ручной правке?
Ответ: На практике у меня чаще всего хватает двух-трех кругов: первый черновик, потом уточнение требований и доработка. Если после третьей попытки текст всё ещё «не ваш», проще забрать лучшую версию и дописать руками. Бесконечные перегенерации обычно только выматывают и не приводят к радикально иному результату.
Вопрос: Как понять, что мой промпт для черновика достаточно конкретный?
Ответ: Если по нему другой человек из вашей команды смог бы примерно понять, какой текст нужен, значит, промпт достаточно детализирован. Там должны быть читатель, цель, площадка, тон и хотя бы несколько обязательных тезисов. Если в запросе только тема и «сделай интересно», вы почти наверняка получите обобщенный и пустой черновик.
Вопрос: Можно ли использовать один и тот же промпт для всех текстов по теме?
Ответ: Базовый каркас промпта можно и нужно переиспользовать, это экономит время. Но я бы каждый раз адаптировала детали: уточняла цель конкретного текста, акценты и запреты. Полностью шаблонный промпт быстро приводит к таким же шаблонным текстам, даже если тема вроде бы разная.
Вопрос: Что делать, если заказчик боится, что ИИ «убьет» его авторский стиль?
Ответ: В такой ситуации полезно начать с гибридного подхода: взять уже написанный человеком текст и попросить ИИ не переписывать его, а только подсветить слабые места и предложить варианты формулировок. Когда заказчик увидит, что у него сохраняется полный контроль за финальной версией, страхи обычно снижаются. Потом можно аккуратно переходить к формату, где черновик делает модель, а человек оставляет за собой решающую правку.