Один трюк с промптом — и AI пишет как вы. Звучит громко, но в реальности речь идет не про волшебную кнопку, а про один структурный прием, который помогает нейросети перестать писать обезличенные тексты и начать попадать в ваш тон, ритм и логику. Особенно это полезно в России для специалистов, которые уже устали от одинаковых «нейросетевых» заготовок и хотят, чтобы ИИ реально подстраивался под их стиль, а не наоборот. В этой статье я разберу, как именно можно добиться эффекта «AI пишет как вы» без сложных настроек, с помощью продуманного промпта и пары итераций. Покажу на кейсах: как я работаю с экспертами, что прошу у них прислать, как собираю примеры и куда вставляю их в запрос. У одного клиента недавно была ровно эта боль: «Я не узнаю себя в своих же текстах, которые выдает чат». Я пообещала, что мы попробуем решить это не переписыванием всей стратегии контента, а точечной работой с промптом, и сейчас разберу, как мы к этому подошли.
На практике проблема даже не в том, что ИИ «пишет плохо». Он пишет усредненно, безопасно, как редактор корпоративного журнала, который боится вылететь за рамки. Эксперту же в России сегодня нужно другое: узнаваемый голос, свой ракурс и при этом достаточная скорость, чтобы закрывать рутину по отчетам, постам, письмам. Когда я первый раз столкнулась с жалобой «AI пишет как все», я поймала себя на том, что сама виновата: промпт был общим, без опор на живые тексты человека, без явного описания стиля, без негативных ограничений. Модель выдала ровно то, о чем ее попросили — обезличенный, аккуратный текст, который можно повесить хоть на стену, но читать не хочется.
Вот как это выглядит на практике: ко мне обратился эксперт по корпоративному обучению из крупной российской компании, который регулярно пишет методические материалы, рассылки и тексты для внутреннего портала. Его запрос был очень прагматичный: «Мария, я готов работать с ИИ, но я не могу каждый раз переписывать за ним. Мне нужно, чтобы он сразу попадал в мой тон — ровный, иногда ироничный, без мотивационных лозунгов». Мы начали с того, что он прислал 5 своих любимых текстов и 3 текста, которые ему категорически не нравятся (да, это тоже важно). Я посмотрела на них и поняла, что можно обойтись одним приемом: правильно оформленной инструкцией, в которой мы одновременно и показываем примеры, и просим нейросеть проанализировать стиль, а затем строго придерживаться его. Дальше уже была техника и серия шлифовок с третьей попытки, но суть осталась именно в этом трюке.
Получается, что вопрос не в «чудесах» ИИ, а в том, насколько четко мы показываем ему, кто здесь автор и как он говорит. И если это сделать один раз правильно, потом можно масштабировать подход и на письма, и на презентации, и на длинные статьи.
Почему AI по умолчанию не пишет как вы и что с этим делать
Если говорить честно, без приукрашивания, нейросети в базовой конфигурации вообще не обязаны «узнавать» ваш стиль. Они обучены на огромных массивах текста и стремятся к среднему, сглаженному варианту выражения мысли. В этом нет заговора, просто так устроена модель: она подбирает наиболее вероятные слова, которые чаще всего следуют за другими в похожем контексте. Поэтому, когда вы даете ей общий промпт «напиши пост в Телеграм о…» без описания себя, она приносит вам не «вас», а статистически удобоваримый текст. Это критично, потому что многие российские эксперты ожидают от чата роли ассистента-редактора, который уже «знает» их голос, как это сделал бы живой редактор после года совместной работы, а получают универсальный тон инструкций из методички.
Чтобы это изменить, нужно не «умолять» модель быть живее, а дать ей структурную задачу: сначала разобрать ваш стиль по образцам, затем жестко следовать ему и только после этого писать новый текст. Здесь работает простая логика: ИИ хорошо имитирует то, что видит в явном виде, и плохо угадывает то, что вы держите у себя в голове и никак не показываете. Я заметила, что специалисты часто недооценивают силу пары своих реальных примеров: считают их «сырыми», стесняются, пытаются сразу переписать. А именно они и нужны, чтобы нейросеть «сняла слепок». Помнишь про ситуацию из начала? Там все началось именно с пяти таких «сырых» текстов, а не с идеального брендбука.
Здесь удобно выделить несколько признаков, по которым ИИ может описать ваш голос, если его об этом прямо попросить. По сути, мы просим его сыграть роль лингвиста и редактора. Перед тем, как перейти к самим шагам, мне важно зафиксировать ключевую мысль в виде короткого тезиса.
Если вы хотите, чтобы AI писал как вы, дайте ему не только задачу, но и набор ваших реальных текстов с явной просьбой разобрать стиль и имитировать его в дальнейшем.
Как устроено «усредненное письмо» нейросети и почему оно всех раздражает
На практике «универсальный» текст от ИИ легко узнается: аккуратные формулировки, предсказуемая структура, много обобщений и мало конкретики. Это не потому, что модель «ленится», а потому что так выглядит безопасный ответ, который подойдет большинству ситуаций. Для короткой справки это норм, для личного блога — мимо. Когда я в тестовых сессиях даю модели абстрактный промпт без контекста автора, она выдает текст, который любой редактор в России назвал бы «средней температурой по больнице». И тут нет смысла возмущаться, нужно просто признать: мы сами попросили ее написать «как обычно». И она послушно так и сделала (хотя сама я так делала ровно один раз, чтобы потом показывать это как антипример).
Если разобрать этот усредненный стиль, можно увидеть несколько повторяющихся паттернов: вступление с общим вопросом, пара обтекаемых советов, финал с общим выводом и призывом к действию. Никаких острых углов, никаких личных наблюдений, минимум живых оборотов. Автор как будто растворен. Это удобно для справочных материалов, но убивает личный бренд эксперта или узнаваемый формат отдела. Я поняла, что жалоба «AI пишет не как я» по сути означает «AI пишет в обезличенном, safe-режиме». И решение тут не в запрете шаблонов (они все равно полезны), а в том, чтобы переподключить модель к вашим собственным примерам и дать ей роль ученика, а не учителя.
Чтобы зафиксировать отличия, полезно сформулировать краткий перечень признаков «усредненного» текста. Я часто проговариваю их вслух клиенту, чтобы мы потом могли отслеживать, уменьшаются они или нет.
- Правило: нет конкретных деталей контекста (Россия, ниша, тип клиентов).
- Правило: почти не используются индивидуальные обороты и любимые слова автора.
- Правило: структура «вопрос — пара тезисов — общий итог» повторяется из раза в раз.
- Правило: много сглаживающих конструкций, мало прямых формулировок.
Это означает, что если мы хотим выйти из усредненности, нужно прямо заявить в промпте: «проанализируй мои тексты, выдели устойчивые обороты, структуру, типичные примеры» и только потом просить «сгенерируй новый текст в этом же стиле». Без первого шага второй всегда будет слабым.
Что должно быть в промпте, чтобы AI начал учиться у вас
Когда я первый раз столкнулась с задачей «пускай пишет как я», я по инерции написала что-то вроде: «Ты опытный редактор, пиши в моем стиле: спокойно, без пафоса, с примерами». Результат был лучше базового, но все равно дул в сторону общих мест. В какой-то момент я поймала себя на мысли: «Мария, забудь, что ты только что сказала — вот как правильно». То есть описание стиля словами «спокойный», «ироничный», «экспертный» почти не помогает, если у модели нет перед глазами живых образцов. Она просто не понимает, что для вас значит «иронично», а что — «чересчур».
На практике мне стало намного проще, когда я ввела три обязательных блока в промпт. Первый — короткое описание роли модели и задачи, чтобы зафиксировать контекст. Второй — набор 3-7 реальных текстов автора, не вылизанных, а настоящих, со всеми шероховатостями. Третий — четкая инструкция: сначала проанализируй стиль, выпиши его признаки, потом жди нового задания, не генерируй текст сразу. Только после этой «разминки» я прошу написать новый фрагмент. И да, даю себе право на 2-3 итерации правок, потому что попадание в тон редко случается с первой попытки.
Чтобы зафиксировать это, я обычно проговариваю клиенту, какие элементы нам нужны внутри промпта. Дальше мы уже варьируем формулировки, но сама рамка сохраняется.
Хороший промпт для имитации стиля всегда содержит примеры ваших текстов, явную команду их проанализировать и только потом — задачу сгенерировать новый текст в этом стиле.
Получается, что не нужно придумывать сложные схемы с «обучением модели», достаточно один раз собрать правильный промпт и сохранить его как шаблон. К нему можно добавлять новые примеры по мере того, как вы пишете, и тем самым «подкручивать» представление ИИ о вас, но базовая конструкция останется прежней.
Как собрать один работающий промпт, чтобы AI писал как вы
Если с концепцией все понятно, дальше встает технический вопрос: как именно собрать этот «золотой» промпт, который можно будет использовать изо дня в день. Короткий ответ: разбить на шаги, не пытаться впихнуть все в одну реплику и принять, что первую версию все равно придется донастраивать. Вспоминая нашего эксперта по корпоративному обучению, я попросила его сначала не трогать ИИ вообще, а просто найти свои тексты, где он сам себе нравится. Это может быть странное письмо коллеге, пост в личном блоге, фрагмент методички, все, что угодно. Мы не делаем литературный конкурс, нам нужны образцы живого голоса. Возвращаясь к тому, с чего начала: именно эти пять текстов стали ключом к промпту, а не его должность или формальное описание аудитории.
Когда образцы собраны, я предлагаю клиенту выделить из них 2-3 характерных черты: например, он часто использует вопросы в середине текста, любит конкретные числа, избегает эмоциональных оценок. Это можно сделать и без ИИ, просто глазами. Затем мы идем к чату и строим многошаговый запрос: в первой реплике даем тексты и просим разобрать стиль, во второй уже заказываем новый текст в этом стиле, в третьей — корректируем, если что-то «поплыло». Уже после пары таких циклов можно собирать все в один многострочный промпт-шаблон и использовать его куда быстрее.
Чтобы было легче воспроизвести это, я обычно показываю структуру такого промпта как последовательность блоков. Здесь удобно зафиксировать их в виде краткого описания, чтобы потом можно было подставить свои формулировки.
Ключевой блок промпта — это явное задание: «сначала анализируешь мои примеры, потом пишешь, как я». Без него модель будет спешить с генерацией и не углубится в стиль.
Какие шаги пройти, чтобы собрать работающий промпт-шаблон
Вот как это выглядит на практике, если разложить по шагам. Я сейчас опишу общий алгоритм, который можно адаптировать под свою нишу — маркетинг, юридические тексты, методички, письма клиентам. Первый шаг: собираете от 3 до 7 своих текстов, где вы чувствуете, что «это я». Не важно, короткие они или длинные, главное — чтобы были разные: пояснение сложной темы, личное наблюдение, ответ на письмо. Второй шаг: идете в чат и в первой реплике пишете инструкцию: «Я дам тебе несколько моих текстов. Проанализируй их стиль, структуру, частые формулировки. Опиши в пунктах, как ты видишь мой стиль. Не пиши новых текстов, пока я не попрошу». После этого вставляете свои тексты как есть.
Третий шаг: смотрите, что ответила модель. Обычно она выдает 5-10 характеристик: «тон спокойный, стиль разговорный, используются конкретные примеры, абзацы средней длины». Что-то из этого вам понравится, что-то покажется странным. Я советую не стесняться и прямо отвечать: «Вот эти три пункта верные, а вот этот вообще не про меня». Для нейросети это обычная обратная связь, она скорректирует свой «портрет». Четвертый шаг: просите ее сформировать краткое описание вашего стиля в 3-5 фразах и сохранить его «в памяти текущего диалога». Пятый шаг: уже на основе этого описания даете задачу: «Теперь напиши текст о… в моем стиле, как ты его описал выше».
Когда этот цикл срабатывает 2-3 раза, можно собрать финальный промпт-шаблон, который будет включать и ваши примеры, и инструкцию. Для удобства я иногда прошу модель самой оформить этот шаблон, а потом чуть его подправляю (нет, подожди, есть нюанс: ИИ часто делает его слишком общим, не стесняйтесь требовать конкретики). В итоге у вас появляется текст, который вы можете копировать в начало каждого нового диалога: он уже содержит анализ вашего стиля и просит модель ему соответствовать.
Чтобы зафиксировать порядок, удобно оформить его в виде небольшой последовательности. Это не жесткое правило, но хорошая отправная точка.
- Собрать 3-7 собственных текстов, где вы узнаете свой голос.
- Попросить ИИ проанализировать стиль и описать его характеристиками.
- Скорректировать описание стиля, убрав лишнее и добавив недостающее.
- На основе описания и примеров сформировать многошаговый промпт-шаблон.
- Протестировать шаблон на 2-3 задачах и доработать формулировки.
Получается, что «один трюк с промптом» на самом деле состоит из нескольких шагов, но все они укладываются в одну-две рабочие сессии. Зато потом вы получаете основу, с которой можно работать месяцы.
Как объяснить модели, чего вы точно не хотите видеть в тексте
Когда я первый раз протестировала такой шаблон, выяснилось, что модель неплохо уловила тон, но все равно периодически скатывалась в шаблонные фразы и лишний пафос. Тогда я добавила еще один блок: отрицательные требования. Они кажутся мелочью, но без них ИИ будет время от времени «проваливаться» в любимые конструкции. Здесь я обычно прошу клиента назвать 3-5 вещей, которые его раздражают в типичных текстах: например, «много восклицательных знаков», «обещания чудес», «чересчур разговорные сокращения», «обращение на ты». Этот список мы прямо включаем в промпт, формулируя: «Не используй такие-то фразы, избегай таких-то приемов».
Звучит странно, но работает: отрицательные ограничения помогают модели помнить, чего лучше не делать. Да, иногда она все равно «прорывается», особенно если вы просите ее быть более эмоциональной, но тогда достаточно мягко напомнить: «Перепиши этот абзац, убрав пафос и рекламные клише». В случае с экспертом по корпоративному обучению мы как раз так и делали: в первом варианте текста чат вставил пару мотивационных оборотов, которые в его среде выглядели инородно. Мы просто вернулись к описанию стиля и подчеркнули, что автор избегает мотивационных лозунгов. Со следующей попытки модель уже держала этот фильтр.
Чтобы не усложнять себе жизнь, я обычно предлагаю формулировать отрицательные требования максимально простым языком. Чем меньше абстракций, тем лучше модель понимает рамки.
Хорошее отрицательное требование звучит конкретно: «не используй восклицательные знаки», «не пиши в первом лице множественного числа», «не добавляй мотивационные фразы про успех».
Это означает, что ваш промпт становится не только инструкцией «как писать», но и «как точно не писать». В связке с примерами и анализом стиля это дает тот самый эффект «узнаваемого голоса» без ощущения, что текст прошел через рекламный отдел.
Где я сама обожглась, пытаясь заставить AI писать «как Мария»
Теперь немного честного опыта. Я не родилась с идеальным промптом, который сразу все решает, и первые попытки были довольно забавными. Когда я решила, что пора поручить части своих текстов ИИ, я сделала ровно то, что обычно советую не делать: написала абстрактный запрос в духе «пиши как я, вот несколько моих статей», без четкой структуры и без явной фазы анализа стиля. Результат был… средний. Вроде бы узнаваемые обороты проскальзывали, но текст был плотнее, чем у меня, абзацы короче, а ритм какой-то рваный. Я посмотрела на это и подумала, нет, лучше так: давай сначала договоримся о том, что такое «как я», а уже потом будем писать.
Вторая моя ошибка была в том, что я пыталась обучить модель сразу на большом объеме. Я закинула в чат длинные тексты, полные внутренних отсылок, специфических примеров и сложных переходов. Модель честно что-то там разобрала, но в ответе выдала настолько общий портрет, что его можно было отнести к половине авторов Рунета. Тогда я изменила стратегию: стала брать короткие, но показательные фрагменты, где я объясняю сложное простым языком, добавляю одну иронию, использую характерные вводные. На этих кусках модель гораздо точнее «считала» мой голос.
Здесь важно признать, что промпт — это живая штука. То, что срабатывает у меня, не обязательно один в один подойдет вам, но общая логика сохраняется: избегать слишком общих описаний, дробить обучение на шаги и не бояться говорить модели, что именно вам не понравилось в ее ответе. Ей не обидно, ей полезно. На практике это выглядит как небольшой диалог в несколько итераций, после которого вы получаете версию промпта, которая заметно сокращает время на правки. И да, иногда я сама ловлю себя на автоматическом «потом допилю руками» — в такие моменты полезно остановиться и вернуться к настройке запроса.
Чтобы чуть отойти от абстракции, я хочу зафиксировать одну фразу, которая хорошо описывает мой текущий подход. Она родилась после пары провальных заходов, когда я снова и снова переписывала за ИИ.
Настоящее «пишет как я» начинается не тогда, когда AI угадывает ваш стиль с первого раза, а когда количество правок с третьей попытки падает до минимума.
Что пошло не так в первых экспериментах и как я это исправила
Когда я задним числом разбирала свои неудачные промпты, нашлось несколько повторяющихся ошибок. Первая: слишком много задач в одном запросе. Я одновременно просила «проанализируй стиль», «опиши его», «запомни» и «сразу напиши новый текст». Модель, естественно, спешила к генерации и делала анализ по остаточному принципу. Как только я развела эти шаги по разным сообщениям, качество стиля заметно выросло. Вторая ошибка: отсутствие явного указания целевой аудитории в России. Я-то в голове держала, что пишу для экспертов, а модель иногда уходила в обобщения «для всех». Теперь я всегда добавляю фразу «для российских специалистов, уже знакомых с базой» или что-то в этом духе.
Третья проблема была почти смешной: я не просила модель учитывать мою привычку к длинным абзацам. Она, заботясь о читателе, дробила текст сильнее, чем мне комфортно, и я потом все сшивала обратно. Как только в промпте появилась фраза «пиши длинными абзацами по 7-10 предложений, как в примерах выше», ритм стал гораздо ближе ко мне. Четвертая ошибка — отсутствие негативных требований. Без них модель иногда вставляла «сильные» формулировки, которые в моем стиле звучали агрессивно. Добавление блока «избегай категоричных заявлений и кликбейтных фраз» решило проблему почти полностью.
В какой-то момент я даже составила для себя мини-список маркеров, по которым понимаю, что промпт нужно доработать. Делюсь им, не как идеальной истиной (сама еще экспериментирую), а как отправной точкой.
Если вы после генерации ловите себя на мысли «проще было написать с нуля», это сигнал не «ИИ плохой», а «мой промпт недостаточно точен и не отражает мой стиль».
Нет, подожди, есть нюанс: иногда проблема все-таки в задаче, а не в промпте. Если вы просите модель решать творческую задачу на уровне, который для вас самой граничащий, она может и не дотянуться. В таких случаях я честно признаю, что оставляю себе право писать некоторые вещи руками, а ИИ подключать для рутинных версий, развертывания черновиков и проверки логики.
Как я донастраивала промпт под свой реальный ритм и «ошибки» письма
Один забавный момент, который я не ожидала: когда модель хорошо изучает ваш стиль, она начинает воспроизводить не только ваши сильные стороны, но и мелкие огрехи. В моем случае это иногда чуть сбитый порядок слов и редкие самооговорки в скобках. Сначала я пыталась это вычистить, но потом поняла, что именно это делает текст живым. Я все равно просматриваю финальный вариант, чтобы не было прям уж явных ошибок, но разрешаю модели «дышать» вместе со мной. Для этого я даже добавила в промпт фразу «допускай редкие мелкие огрехи, как в примерах, но не ухудшай читаемость».
Еще один слой настроек касается того, как я работаю с теорией и практикой. Я люблю сначала зафиксировать принцип, а затем показать, как он проявляется в реальной задаче. Модель не сразу это уловила: первые тексты были либо слишком теоретическими, либо, наоборот, уходили в длинные байки. Тогда я прямо прописала: «сначала короткий принцип, потом пример из практики на 1-2 абзаца». После этого структура стала устойчивой. Забавно, но это подсветило и мне самой, как я пишу, потому что до этого я это делала интуитивно.
Чтобы не потеряться в этих настройках, я постепенно свела их в отдельный блок внутри своего промпта. Теперь он есть почти в каждом моем диалоге с ИИ и сильно экономит мне время на объяснения.
Когда вы один раз честно опишите свои привычки письма, включая «странности», промпт перестает быть абстрактной инструкцией и превращается в рабочий договор между вами и AI.
Что работает на деле: кейс эксперта и чек-лист для ваших промптов
Возвращаясь к истории из начала про эксперта по корпоративному обучению. После того как мы собрали его тексты, прогнали через анализ стиля и добавили отрицательные требования, началась скучная, но продуктивная часть: тесты. Он взял типовую задачу — ежемесячное письмо сотрудникам о новых курсах. Обычно на него уходило около полутора часов: придумать заход, подобрать тон, не скатиться в «обязаловку». В первый раз мы дали эту задачу через новый промпт. С первой попытки получилось на троечку: стиль был слишком сухой. Мы добавили в промпт фразу про «дружелюбный, но не навязчивый тон» и попросили чуть больше конкретных примеров. Со второй попытки стало лучше, но финальный абзац опять потянул в мотивацию. С третьей попытки письмо стало таким, что он сказал: «Я бы так и сам написал, только потратил бы больше времени».
В итоговой настройке промпта мы оставили всего несколько ключевых элементов: 5 его текстов как образцы, краткое описание стиля, перечень запрещенных приемов и явную инструкцию про аудиторию и длину письма. После этого он в течение месяца делал через этот шаблон все регулярные коммуникации. В среднем, по его словам, время на одно письмо сократилось с 90 до 25 минут, включая правки и адаптации под текущие новости. В пересчете на месяц это около 10-12 часов экономии — не космос, но очень ощутимо, если у вас параллельно десятки других задач.
Чтобы не оставлять это на уровне истории, я предлагаю небольшой чек-лист признаков того, что ваш промпт действительно помогает ИИ писать как вы. Его можно использовать как зеркало: если большинство пунктов «да», значит, вы на верном пути.
Рабочий промпт заметно снижает количество правок, сохраняет вашу лексику и структуру, а читатели не задают вопрос «это точно ты писал?».
Как понять, что промпт настроен и AI пишет достаточно «по-вашему»
Вот как это выглядит на практике, если смотреть со стороны. Вы открываете сгенерированный текст и в первые секунды не испытываете отторжения. Да, вы видите, где можно подправить, но в целом чувствуете: это моя интонация, мои любимые конструкции, мой подход к раскладке мысли. Коллеги, которые читали ваши тексты раньше, не пишут вам: «что-то ты сегодня не в своей тарелке», а иногда вообще не замечают, что вам помогал ИИ. При этом вы не тратите час на переписывание, а ограничиваетесь 10-15 минутами финальной правки. Если так происходит стабильно на нескольких задачах подряд, можно считать, что промпт попал.
На практике я ориентируюсь на несколько маркеров. Если хотя бы три из них срабатывают, я оставляю промпт как «стабильный» и использую дальше. Если нет — возвращаюсь к настройке. Здесь нет ничего стыдного: промпт — это не мраморная плита, его можно и нужно переписывать.
- Признак: количество правок меньше, чем если бы вы писали с нуля.
- Признак: в тексте заметны ваши характерные обороты и структуру фраз.
- Признак: нет чужеродных «инфобизнесовых» или канцелярских вставок.
- Признак: вы готовы поставить под этим текстом свое имя без внутреннего дискомфорта.
- Признак: с третьей попытки по одной задаче результат почти не требует переписывания.
В итоге наш эксперт действительно вышел на режим, когда AI стал для него умным напарником, а не источником дополнительной работы. Экономия времени в районе 10-12 часов в месяц плюс снижение раздражения от «чужих» текстов — это тот результат, который мне комфортно озвучивать без пафоса. Не все задачи поддаются такому упрощению, но регулярные письма, посты, базовые методические материалы — очень даже да.
Что имеет смысл забрать с собой из этой истории
Если оглянуться назад, вся история с «одним трюком» на самом деле про одно: перестать ждать от ИИ телепатии и дать ему честный, подробный эталон того, как вы пишете. В российской реальности, где у специалистов мало времени и много скепсиса, это особенно заметно: или мы учим модель работать в нашем контексте, или она выдает обезличенную «универсальную» версию. В кейсе с экспертом по обучению пафоса не было: сухая боль «я не узнаю себя в этих текстах» и понятный KPI по времени. В итоге мы вышли на экономию около 10-12 часов в месяц и качество, которое его устраивает без внутреннего сопротивления. Это не чудо, а результат одной-двух сессий по настройке промпта и пары итераций с третьей попытки.
Помнишь ситуацию из начала, когда ИИ выдавал тексты «как все»? Разница между тем моментом и итоговым результатом была не в модели, а в том, как мы с ней разговаривали. Как только в промпте появились реальные примеры, явный анализ стиля, отрицательные ограничения и понятный контекст аудитории, ответы стали ближе к живому голосу. Это означает, что у нас есть достаточно инструментов уже сегодня, без сложных интеграций и кастомных разработок, чтобы превратить ИИ из генератора шаблонов в напарника, который подстраивается под нашу манеру.
Честно скажу: ИИ все равно не станет вашим литературным двойником во всех смыслах. Иногда он промахнется по интонации, иногда предложит слишком безопасный вариант, иногда вам просто не понравится получившийся текст. Но если хорошо настроенный промпт стабильно сокращает количество переписываний и оставляет ощущение «да, это я, просто быстрее», значит, игра стоит свеч. Дальше все упирается в практику: пробовать, сохранять удачные шаблоны, не бояться переписывать промпты и относиться к ним как к живому рабочему инструменту, а не как к священному тексту.
Для тех, кому хочется не просто почитать теорию, а посмотреть, как это делается в живых задачах, я регулярно разбираю такие кейсы и шаблоны промптов в своем телеграм-канале. Если чувствуешь, что пора перейти от «AI пишет как все» к «AI пишет почти как я», заглядывай в канал «ИИ без истерики» — там я показываю, как уже сегодня использовать нейросети как нормального рабочего напарника, без истерики и завышенных ожиданий.
Что ещё важно знать
Вопрос: Можно ли обойтись без примеров текстов и просто описать свой стиль словами?
Ответ: Теоретически можно, но на практике качество будет заметно ниже. Описание в духе «пиши спокойно и экспертно» модель понимает слишком широко, а живые примеры дают ей конкретный материал для подражания. Если нет возможности собрать много текстов, лучше взять хотя бы 2-3, чем вообще работать без образцов.
Вопрос: Как часто нужно обновлять промпт с примерами стиля?
Ответ: Я советую пересматривать его раз в пару месяцев или когда замечаете, что ваши тексты ощутимо изменились. Можно просто добавить 1-2 новых примера и попросить модель учесть их в анализе. Если результат стабильно устраивает, промпт можно не трогать и дольше.
Вопрос: Что делать, если AI все равно уходит в пафос и шаблоны?
Ответ: В таком случае полезно усилить блок отрицательных требований и явно перечислить фразы и приемы, которые вас раздражают. Плюс можно в ответе на неудачный текст прямо попросить переписать проблемные абзацы, объяснив, что именно не подходит. Пара таких циклов обычно заметно выправляет стиль.
Вопрос: Можно ли одним промптом закрыть все типы задач — от писем до статей?
Ответ: Я бы не рекомендовала. Лучше иметь один базовый промпт про стиль и несколько надстроек под разные форматы: короткие письма, длинные статьи, посты. Тогда вы сохраняете единый голос, но даете модели разные рамки по объему и структуре.
Вопрос: Есть ли смысл настраивать промпт, если я пишу редко и немного?
Ответ: Если текстов действительно мало, можно обойтись более простыми запросами и ручными правками. Но если вы хотя бы раз в неделю пишете посты, письма или материалы для клиентов, настройка одного хорошего промпта быстро окупится за счет экономии времени и меньшего раздражения от «чужих» текстов.