НейроТексты: копирайтинг & ИИ промпты

А кто-нибудь еще помнит такое явление "Гостевая книга" на сайтах? То есть ты реально заходишь на каждый первый сайт, и там висит та самая гостевая книга. И люди реально там писали, причем много ... Сколько же тысячелетий назад это было ... Даже страшно представить 🥸

Имхомысли о насмотренности и будущем статей Когда много работаешь с ИИ, некоторые ощущения созревают быстрее. То есть то, что почувствуют другие, ты уже чувствуешь раньше. А почувствуют ли другие? Гарантий, конечно, нет, но по случаю ниже – все на это похоже. Итак, статьи. Некогда – оттиск труда автора. Мы заранее знали, что это садился и писал живой человек. Порой писал ерунду, но часто мы были готовы просеивать материал ради чего-то для нас полезного. Так было. Так зафиксировалось. Да, это требовало времени, но иначе – никак, поэтому статьи – священная корова и маст хэв. Массив текста = чей-то труд и какая-то польза. А потом пришли ИИ. И массивы текста начали обесцениваться. Мы уже не готовы так глубоко вчитываться и думать “что хотел сказать автор”. По крайней мере – часто и массово. ИИ приучили нас к паре вещей, которые девальвируют длинный контент как таковой: 1. Длинный контент – это теперь дешево. Даже большие статьи рождаются за минуты. Больше нет той ценности, которую получала статья просто из-за сложности ее создания. 2. Эпоха быстрого сканирования. Четкая навигация, конкретные ответы ИИ, суть и самое главное перед глазами. Раньше несколько минут на поиск нужного – было удачей. Сегодня уже рулят секунды. Четко перед глазами. Быстро. Сразу. Если нет – люди уходят. Изменилась сама природа, привычка “потребления контента”. И если раньше большая статья – это “ого, там может быть много полезного”, то сейчас – “ууу, нафиг”. Что из этого следует? Конечно же субъективные выводы: 1. Как таковые статьи еще долго останутся, но преобразятся. Станут более короткие и четкие. Все должно быть на виду, причем – сразу. 2. Авторский голос нужен будет все меньше. С приходом ИИ мы стали иначе принимать информацию. Мы уже не всегда знаем – человек ли писал или машина. А потому – все четче проявляется чисто потребительское “забрали нужное и ушли”. Такое, конечно, было уже и до ИИ, но именно они задрали планку "читательской лени" и требований "очень быстрого контента" Так нам теперь проще, это самое очевидное и удобное в новой ИИ-реальности. Вывода никакого не будет, потому как это просто мысли вслух. Возможно, кто-то чувствует похожее уже сейчас, а кто-то почувствует в будущем.

Почему ИИ не понимает слово "креативно". И как переводить абстракции на точный язык Проведите эксперимент: попросите ИИ написать заголовок, потом попросите написать его "креативно". Сравните. В 9 случаях из 10 вторая версия не дала ничего реально крутого. Креативнее не стало. Так происходит со всем классом слов: "креативно", "интересно", "оригинально", "цепляюще", "нестандартно" и т.п. Почему? Причина первая. Для модели "креативно" – это не задание, а этикетка Она обучалась на текстах, где слово "креативный" налеплено на что попало: креативные агентства, креативные футболки, креативный подход к продажам окон. Усредненное значение слова из этих миллионов употреблений – примерно "что-то чуть более яркое, чем обычно" Вот ровно это "чуть более яркое" вы и получаете. Причина вторая, более глубокая. "Креативно" не указывает ни одного действия Принцип: модель работает с тем, что переводится в конкретные операции при генерации "Короткие предложения" – операция. "Запрещен канцелярит" – операция. А "креативно" – это оценка результата, которую выносит читатель после Вы просите оценку вместо действий, которые к ней ведут. Но вот что важно: сама креативность при этом вполне раскладывается на операции. То, что мы называем креативным, при разборе почти всегда оказывается результатом конкретных механик. И эти механики вполне конкретны: Механика 1 – столкновение далеких областей. Большая часть того, что люди зовут креативным – это перенос: взяли структуру из одной сферы, приложили к другой. Вместо "напиши креативно о тайм-менеджменте": "Объясни тайм-менеджмент через понятия из виноделия: выдержка, купаж, терруар. Перенос должен быть точным по смыслу, а не декоративным" Модель блестяще умеет в такие переносы – ей просто нужно сказать, что и с чем сталкивать Не знаете, что взять второй областью? Это тоже операция: "Предложи 10 областей, максимально далеких от моей темы, из которых можно перенести структуру" Механика 2 – запрет первого слоя. Банальность – это самые вероятные ответы, лежащие на поверхности Их можно срезать заранее: "Сначала выпиши 10 самых очевидных ходов для этой задачи – те, что предложил бы любой. Это запретный список. Теперь дай 5 вариантов, не пересекающихся с ним" Заметьте, мы не просили оригинальности – мы физически убрали неоригинальное, и модели осталось искать во втором и третьем слое Механика 3 – нестандартная метафора по конструкции Не "используй яркую метафору", а расскажите железяке, как ее строить: "Подбери метафору из бытового физического опыта – кухня, ремонт, дорога. Запрещены метафоры про путь, мост, ключ, фундамент и рецепт – -то избитые шаблон. Метафора обязана объяснять механизм явления, а не украшать текст" Разница с "яркой метафорой" – в том, что тут заданы источник, запреты и функция Механика 4 – смена точки обзора: "Опиши продукт глазами скептика, который в итоге купил" "Опиши сервис с точки зрения проблемы, которую он решает – от лица проблемы" Неожиданный ракурс – это операция выбора рассказчика, а не свойство таланта Общий принцип: - Абстракция – это всегда чья-то оценка результата - Операция – это то, что можно выполнить Ловите себя на оценочных словах в промптах и спрашивайте: из каких действий складывается эта оценка? Вот эти действия и пишите. И маленький бонус для тех, кто дочитал: если лень раскладывать самому – заставьте ИИ: "Я хочу, чтобы текст был креативным. Разложи это мое пожелание на 7 конкретных проверяемых требований к тексту, потом выполни их" Модель отлично переводит абстракции в операции – когда перевод поставлен как отдельная задача, а не подразумевается сам собой.

Как-то уже говорили: среди задач проекта есть создание программы под ключ по написанию нон-фикшн с ИИ Нюансов масса, но дело идет. Прошли этап осмысления, сборки скелета, содержания, форматов, стиля. Важный момент: параллельно с программой мы сразу пишем несколько книг с нуля (не про ИИ), которые потом выложим в открытый доступ. Они и будут лучшим доказательством качества программы и конечного продукта Прикрепляем пару главы обеих книг для знакомства: Книги намеренно взяты в разных стилях,чтобы показать: конвейер гибкий, а не заточен под один голос, структуру, формат и т.п. Первая — "Мозг и деньги": о том, куда утекают личные финансы и как с этим бороться. Стиль аналитический, разоблачающий, ищущий, иногда ирония. Быстрая ритмика. Вторая — "Оставаться человеком": о давлениях, которые понемногу выталкивают нас из человеческого. Стиль литературный: сцены, образы, осмысления. Ритмика более плавная. Насколько выходит сильно — судите сами по прикрепленным главам. Собрано 100% с ИИ, 0 % редактуры

В ВК насчет контента творится вообще какая-то жесть 🤓 Пока мы живем в 2026, они уже в 2030 — где восстание машин уже произошло, и нейронки победили. Реально, даже в некогда нормальных каналах-миллионниках сплошные нейротексты&нейрофото&нейровидео Но то бы еще полбеды, беда — что качество жуткое. Прямо-таки резервация самых тупых ИИ с самыми топорными инструкциями. И скромненькие лайки, даже у миллионников — единицы или десятки, сотни — оч. редко. Такое ощущение, что всем уже плевать — тупо отдали соцсеть на откуп ИИ-агентам, погасили свет и ушли. Ну и разве что случайно заглянувшие еще что-то порой по привычке лайкают (а может и это боты) Команда "высокоэффективных менеджеров" + нейросети = лютое сочетание! Сразу вспоминается почему-то известный "пирожок": олег за всё берётся смело всё превращается в говно а если за говно берётся то просто тратит меньше сил

Почему ИИ "теряет" тональность к середине длинного текста. Причины и приемы Обычное дело: заказали ИИ длинный текст с дерзким, живым тоном. Первые абзацы – огонь, все как просили. К середине тон начал выцветать. К финалу все совсем скисло. Почему тональность "выцвела"? У такого эффекта есть конкретные технические причины: Причина первая – размытие веса: ИИ создает слово за словом, и каждое следующее слово опирается на весь предыдущий контекст. В начале генерации контекст – это в основном ваш промпт с требованием тона. Но ... Но чем больше текста модель написала, тем больше в контексте ее собственного текста и тем меньше доля вашей инструкции. К середине длинного текста модель фактически продолжает саму себя, а не выполняет вас. Инструкция не удалилась – ее вес размылся Причина вторая (похожая) – самоусреднение тона: Каждое чуть более нейтральное предложение становится опорой для следующего. Если модель в одном месте сгладила дерзость на процент, следующее предложение опирается уже на сглаженную версию. Ошибка не остается на месте – она накапливается, как дрейф. Никто не решал "перестать писать дерзко", просто тысяча микросдвигов в сторону среднего Причина третья – притяжение к базовому стилю: У модели есть "родной" тон, в котором лежит основная масса ее обучения: вежливый, ровный, обстоятельный. Ваш требуемый тон – отклонение от этой нормы, и его нужно активно удерживать. Как только удержание слабеет (см. причины один и два), текст скатывается к базовому Заметьте, все три причины бьют в одну точку: требование тона – это разовый импульс в начале, а нужна постоянная сила на всей дистанции Теперь приемы. Все они – разные способы превратить импульс в постоянную силу: Прием 1 – резать дистанцию. Самый надежный. Не просите 10 000 знаков одним заходом – просите частями: "Пишем текст блоками. Сейчас только блок 1, до 2000 знаков. Стоп после него" Перед каждым следующим блоком тональность запрашивается заново, свежая. Дрейф просто не успевает накопиться Прием 2 – дать тону имя и якорить им. Абстрактное "пиши дерзко" выцветает быстрее, чем именованный конкретный образ Задайте тон через персонажа или образец: "Тон – усталый хирург, который говорит правду без анестезии, потому что уважает пациента". А дальше между блоками достаточно короткого якоря: "Продолжай. Помни: хирург". Одно слово поднимает весь образ Прием 3 – встроить самопроверку в сам промпт: "Каждые 3-4 абзаца сверяйся с требованием тона из начала задачи. Если чувствуешь, что текст стал глаже и вежливее образца – следующий абзац пиши с усилением тона, компенсируй дрейф" Работает не идеально, но заметно продлевает дистанцию до выцветания Прием 4 – контрольная фраза в конце промпта. Помним про сильные позиции: конец промпта весит много Продублируйте требование тона последней строкой, после всех остальных требований: "И главное, что перекрывает все пункты выше: тон держится от первого до последнего абзаца. Финальный абзац должен быть таким же дерзким, как первый" Прямое указание на финал важно – именно он выцветает первым Прием 5 – лечить готовое отдельным проходом. Если текст уже написан и выцвел, не переписывайте его в том же диалоге тем же заходом. Новый запрос: "Вот текст. Первые два абзаца – эталон тона. Перепиши все остальное, дотянув до эталона. Особое внимание – второй половине". Модель отлично умеет выравнивать тон по образцу, когда это отдельная задача, а не побочное требование И напоследок: Длина – это всегда враг любых ваших требований, не только тона. Стиль, запреты, форматирование – все выцветает на дистанции по тем же трем причинам Поэтому универсальное правило: чем длиннее текст, тем короче должны быть отрезки генерации и тем чаще надо переякоривать требования

Генератор сюжетных арок для постов Типичный контент-план – это обычно "просто посты". С сюжетной аркой – все иначе. Здесь посты не просто "посты подряд" – а посты, которые ведут, создают фон и работают на конечную цель. Каждый выполняет свою роль в общей драматургии, и вместе они переводят аудиторию из одной точки восприятия в другую. Не "мы выложили 12 полезностей", а, например, "мы за 12 постов превратили вас из осторожного скептика в осторожного энтузиаста" Чем полезен такой формат: вы ведете аудиторию по заранее выстроенной дуге. В итоге серия выстраивается во что-то целое, после чего меняется само ощущение канала. Промпт: “Ты – драматург и SMM-стратег. Ты умеешь превращать серию постов в цельную эмоциональную арку, которая ведет аудиторию из одной точки восприятия в другую. Тематика моего канала: (например, про управление ИИ и тексты для нейросетей) Вводные: - Точка А (как аудитория воспринимает меня/бренд сейчас): (например, скептики, которые сомневаются, что ИИ реально экономит их время) - Точка Б (как должна воспринимать в конце): (например, люди, которые уверены, что ИИ работает и реально помогает) - Аудитория: (например, предприниматели 30-45) Твоя задача — провести читателя от А к Б через серию постов. Но ты не используешь одну и ту же схему. Сначала ты должен осмыслить переход от А к Б и предложить несколько принципиально разных эмоциональных арок — именно как разные типы путешествий, а не вариации одной и той же структуры с завязкой, кульминацией и развязкой. Важно! Все предложенные арки должны быть реально подтвержденными форматами арок с доказанным эмоциональным/психологическим эффектом. Этап 1. Ты предлагаешь 3-4 варианта эмоциональных арок, опираясь на целевую аудиторию, тематику канала и А-Б путь. Те, которые по твоему мнению подойдут для моего набора вводных лучше всего. Это должны быть реально разные траектории изменения восприятия. Случайные примеры (для понимания, не обязательно выбирать из них): - арка постепенного накопления доверия (человек шаг за шагом убеждается) - арка шока и переосмысления (одно сильное откровение ломает картину мира) - арка вовлечения в процесс (читатель сам пробует и приходит к выводу) - арка "свой/чужой" (мы разделяем людей на "тех, кто уже понял" и "тех, кто еще нет", вызывая желание присоединиться) - арка снятия страха (сначала показываем, что страх понятен, потом мягко разбираем его) - арка вызова (провокация, почти конфликт, который заставляет занять позицию) - любые другие, подходящие под тему и задачу Для каждой предложенной арки ты: а) Даешь название и одним предложением описываешь суть эмоционального движения б) Определяешь необходимое количество постов (лучше с минимальным запасом), чтобы арка сработала полностью, без пустых шагов, и кратко объясняешь, почему именно столько. Также указываешь сами темы постов с тезисами по содержанию в) Перечисляешь последовательность эмоциональных шагов (скелет арки) Никаких привязок к "завязке" или "кульминации", если это не заложено в самом типе арки. Имей в виду! Ты должен обосновать ценность каждой арки конкретно для моего набора вводных, а не просто дать случайные. В конце этапа 1 ты пишешь: "Выберите номер арки (1, 2, 3 или 4), и я подробно распишу посты для нее" Этап 2. Когда я выбрал арку, ты превращаешь ее скелет в детальную серию постов. Для каждого поста ты указываешь: - его функцию именно внутри этой арки (какую задачу он решает в движении от А к Б) - цель поста - эмоциональный сдвиг (из какого состояния в какое) - идею-крючок (конкретную, не общую) Правила, которые нельзя нарушать: - Ни один пост не существует сам по себе, каждый работает только в цепочке - Если пост не меняет состояние читателя, он лишний, такого быть не должно - Движение от А к Б должно быть заметным от поста к посту, без топтания - Если в арке есть момент главного перелома (не обязательно "кульминация" в классическом смысле), ты явно указываешь, какой пост его несет и почему"

То чувство, когда видишь в докладе: "Наша команда увели化ила скорость обработки заявок на 37% за кварта文" 🧐🧐🧐

Как заставить ИИ давать живые цифры в тексте, а не железячные фантазии ИИ обожает цифры. Просишь текст – получаешь “+47% к конверсии”, “экономит до 3 часов в день”, “минус треть издержек”. Звучит как фактура от профи, но на деле это пустые цифры, которые ни к чему не привязаны и ниоткуда не взялись Почему так выходит: потому что модель имитирует фактуру экспертного текста. В сильных текстах есть числа – вот она и генерирует нечто похожее на числа, чтобы попасть в нужный регистр. Вот и получается, что форма есть, данных за ней нет. Пустышка. И самое грустное, что если попросить ИИ добавить к цифре обоснование и контекст, то пойдет еще один виток фантазий. Выдуманная цифра обрастет выдуманным контекстом, и вы получите тот же блеф, только длиннее и убедительнее на вид. Как лечить по-взрослому Живая цифра отличается от пустышки тем, что живую можно проследить до источника. Источников три, и все три честные: - посчитана из данных, которые дали вы – тогда видно, из каких именно. - расчет самой модели – тогда видна формула, и вы можете подставить свои значения. - оценка или внешний факт – тогда стоит пометка “оценка” и сказано, как проверить. Если цифра не сводится ни к одному из трех – она мертвая, сколько контекста к ней ни лей. Пример: Пустышка: “Бот сэкономит до 3 часов поддержки в день” Живая: “Оператор тратит ~2 минуты на типовой вопрос, таких в день ~80, бот закрывает половину – вот ваши ~80 минут" (подставили свои цифры, формула не изменится) В пустышке “3 часа” проверить ничего нельзя, они спущены сверху. В живом примере видна арифметика, входы открыты, и вы за секунду пересчитаете под себя. Цифра ведет к источнику – значит, живая. Такие нам и нужно. Промпт для текста без пустышек: "Любая цифра в тексте ответа должна быть верифицирована. Есть 3 источника верификации: 1) посчитано из данных, которые я дал – укажи, из каких именно; 2) твой расчет – покажи формулу и оставь переменные открытыми, чтобы я подставил свои значения; 3) оценка или внешний факт – пометь словом “оценка” и скажи, как это проверить. Выдумывать цифры, любое точное число и подавать как факт запрещено. Если данных под цифру нет – дай не цифру, а способ ее получить" Та же логика работает обратным проходом – как детектор по готовому тексту: "Проверь все цифры в этом тексте. Ты не знаешь, откуда автор их взял, поэтому суди только по тому, что видно прямо в самом тексте. Для каждого числа реши: подкреплено ли оно здесь же – рядом приведены данные, из которых оно следует; показан расчёт; или стоит честная пометка "оценка" с указанием, как проверить. Если ничего из этого нет и число просто заявлено – помечай его как "возможная пустышка". Для каждого такого числа предложи замену: убрать, заменить механизмом без цифры или превратить в честный диапазон с пометкой "оценка". Не подставляй свои данные и не придумывай обоснования за автора: твоя задача – находить необоснованные числа, а не достраивать их вместо него" Теперь цифры уже оживают, с такими и работать приятнее.

В работе с ИИ-текстами есть один тонкий момент, на который стоит поставить предохранитель. Суть: вы хорошо умеете управлять ИИ, а потому со временем появляется ощущение “я могу вообще все”. В итоге вы начинаете лезть с промптингом даже в самые тонкие правки текста (ну вы же вроде можете все). И вот тут-то и скрывается то самое опасное. Технически – ИИ и вправду может писать очень круто, но … На практике – если он уже сделал 98% круто, а 2% – нет, потом его бывает сложно заставить улучшить эти самые 2%. Вроде бы мелочь, казалось бы — ну поправь остальное сам, там 3 минуты, но ... вас же подзуживает “я могу вообще все”. А это активирует глупую и ненужную возню ради возни. Люди убьют час, потратят 5 миллиардов нервных клеток, но будут с маниакальной настойчивостью пытаться сделать идеально с ИИ. Зря. Как мудрее: продумать для себя простое правило: “Когда доходит до уровня, когда поправить самому проще, чем тратить время на объяснения и правки с ИИ, я останавливаюсь и правлю сам” Это и есть тот самый предохранитель. Он порой очень нужен и на самом деле сбережет вам немало времени и нервов.

Промпт-переписыватель всякой ерунды Дано: есть плохой текст. ИИ сделал, вы или кто-то еще – вторично. Главное – плохой, но долго или лень объяснять ИИ – “сделай так-то и так-то хорошо”. Нужно просто быстро получить хороший текст. Значит, попросим то, что ИИ и так знает прекрасно. А именно – как делать наоборот что угодно. Если с правилами “сделай хорошо так-то” нейросеть может мудрить, а если что-то не указали – то и пропустить, то делать наоборот она может и сама. Ей это проще и знакомо. Короткий промпт: “Ниже, после инструкции, я дам образец того, как писать НЕ надо, – типичный беспомощный *нейротекст. Сделай по шагам: – Разбери образец: выпиши конкретные признаки, которые делают его плохим, – на уровне зачина, связок, лексики, ритма, интонации, отношения к читателю – Для каждого признака сформулируй его противоположность. Это свод правил, по которому пишешь дальше. Инвертируй осмысленно, а не механически: плохо не длинное предложение само по себе, а предложение, в котором утонула мысль, – уходи от утопленной мысли, а не просто от длины плохого варианта – Сразу перепиши текст заново по этому своду. Тему и смысл сохрани, стиль смени полностью. Если по ходу скатываешься к признакам из образца – правь на месте Выдай сразу переписанный текст, а под ним коротко – по каким признакам ты его перестроил Вот образец плохого текста: (вставляем)” * лучше даже для человеческих писать, что это нейротекст. К коллегам у ИИ меньше пиетета, и на не забивают свою железячную голову лишними размышлениями по типу “как сделать характер этого текста непохожим на новый” Она просто правит, экономя этим ценные ресурсы Собственно, все. Лучше делать в ИИ, склонных к хорошей стилистике (Gemini, DeepSeek, ChatGPT, Qwen отчасти с некоторых пор)

Деконструктор успеха: копируем скелет успешного текста и натягиваем на свою тему У многих в закладках лежат вирусные посты и успешная реклама, которые “надо будет разобрать”. Разбор обычно заканчивается ничем: прочитал, восхитился, попробовал написать так же про свое – вышло бледно. Потому что копировать вирусный текст сложно, а вот копировать его скелет – куда проще. Суть в том, что вирусность и успех живут часто не в словах, а в конструкции: - каким крючком пост хватает внимание в первой строке. - в каком ритме чередует короткие и длинные фразы. - где ставит эмоциональные повороты. - чем держит до конца, как закрывает и т.п. Большинство копируют поверхность – тему, обороты, “смелый тон” – и проносят мимо именно то, что сделало текст вирусным. Поэтому ключевая операция промпта – не просто разобрать текст, а оторвать его структуру от исходной темы. Промпт ниже делает оба шага: снимает скелет и сразу примеряет на вашу тему: “Даю тебе текст, который хорошо сработал (вставлю его в конце). Моя тема, на которую нужно перенести его структуру: (опишите) 1. Разбери донора. Вытащи его работающий скелет: – крючок: чем именно первая строка цепляет внимание и какой механизм за этим стоит – структура: из каких смысловых блоков состоит текст и в каком порядке идут – эмоциональный ритм: где напряжение растет, где разворот, где разрядка – триггеры: на какие чувства и желания читателя текст давит и в каких точках – язык ритма: как чередуются длинные и короткие фразы, где рубленые предложения, где паузы – финал: каким приемом закрывается и подводит к действию 2. Абстрагируй. Перепиши этот скелет как обезличенный шаблон, без привязки к теме оригинала – чистую схему “крючок такого-то типа, потом такой-то поворот” 3. Максимально органично примени к моей теме. Собери новый текст по этому шаблону, но про мое. Не подставляй мои слова в чужие фразы – воспроизведи механику: тот же тип крючка, тот же ритм, те же повороты, но из материала моей темы Отметь: что из приемов донора на моей теме не сработает или сработает слабее и почему (другая аудитория, другой уровень эмоций в теме, другой контекст). Не натягивай силой то, что не ложится. Вот мои данные по теме: (вставляете) Вот текст-донор: (то же самое) ” Что важно понимать? Вы получаете не копию и не плагиат – вы заимствуете инженерию текста, а не текст. Это ровно то, чем занимаются хорошие копирайтеры, разбирая чужие удачные работы. И один нюанс: более верно брать донора из своей весовой категории по теме. Скелет поста про личную драму плохо ложится на сухую B2B-услугу – эмоциональный размах оригинала просто некуда деть. Чем ближе донор к вашему типу контента, тем чище обычно переносится механика. Но ... Но порой бывают и очень удачные исключения. И тогда пост по одной теме "встает как родной" по совершенно другой. Здесь не угадаешь, у ИИ вероятностная, а не статичная природа. Только тренироваться на кошках на практике.

Gemini могет 😉 "Напиши пост в духе типичной инстаграмщицы 100 уровня, которую давно задолбал ее канал, но ей нужно лить какие-то посты, чтобы продавать рекламу и интеграции. Ни в чем себе не отказывай" _______ 🤖 Доброе утро, мои осознанные… ☕️🍂 ⠀ Вы знаете, я сегодня проснулась в 11:30 и просто поняла: мы все куда-то бежим. В этой сумасшедшей суете так важно иногда остановиться, выдохнуть и просто побыть в моменте. 🙏🏻✨ ⠀ Последнее время мой Директ просто разрывается (хотя охваты упали на 40%, Инстаграм, за что?! 😤), вы постоянно спрашиваете: «Боже, откуда у тебя столько энергии? Как ты всё успеваешь, сияешь и не выгораешь?!» ⠀ Честно, девочки? Я выгораю. 💔 Мой ресурс просто на тотальном нуле. Вчера я даже отменила сессию с тарологом-коучем, потому что у меня не было сил даже перевести ей деньги. ⠀ Ведение блога — это колоссальный труд 24/7. Высасывает всё: токсичные люди, алгоритмы, которые прячут мои посты (кстати, если видите этот текст — с вас обязательно лайк и сохранение, иначе я вообще не понимаю, зачем я тут распинаюсь перед вами 🤷🏼‍♀️), и это вечное давление быть идеальной картинкой. Иногда хочется просто удалить аккаунт к чертям, уехать на Бали и молчать месяц. ⠀ Но! ☝🏻 Мой секрет, как собрать себя по кусочкам и имитировать счастье, когда хочется лежать лицом в пол — это ритуалы заботы о себе. 🌸 ⠀ И в этом мне сейчас просто нереально помогает антицеллюлитный детокс-скраб из слез гималайских девственниц от бренда OrganicHypeSuperBody 🌋🥥 Девочки, вы знаете, я НИЧЕГО не советую просто так, это не реклама, это просто отрыв башки и моя личная, выстраданная рекомендация! Кожа после него — просто шелк, а аромат заменяет десять сеансов у психотерапевта. Мажусь им каждое утро, пока пью матчу. ⠀ Плюс, я выбила для вас, моих любимых, промокод RESOURCE20 на скидку 20%. Ссылка уже висит в сторис, переходите прямо сейчас, бегите, пока всё не раскупили, потому что у них солдаут за три секунды! 💸👇🏻 ⠀ А как вы восполняете свой ресурс в этот сложный коридор затмений? Пишите в комментариях абсолютно любую историю или хотя бы просто отправьте смайлик, чтобы пост не улетел в теневой бан. Мне безумно важно ваше мнение (выберу один рандомный коммент и скину 100 рублей на кофе). ⠀ Всех обняла, посылаю лучи принятия! 🤍🕊✨

Как заставить ИИ не сразу писать текст, а сначала строить каркас решения Дайте модели серьезную задачу – статью, коммерческое предложение, стратегию – и она радостно начнет писать с первого слова Это ее природа: ИИ пишет текст последовательно, токен за токеном, и не может вернуться и переиграть начало. Какую дорожку выбрал в первых абзацах – по той железяка и едет до конца ... Отсюда типичный результат: текст гладкий, а конструкция кривая. Главная мысль зарыта в середине, логика скачет, половина важного не влезла, потому что место съело второстепенное. Модель не планировала – она ехала Прием простой: запрещаем писать и требуем сначала каркас Что-то вроде: “Не пиши текст. Сначала дай каркас решения: из каких блоков состоит, что внутри каждого блока и зачем он нужен, как блоки связаны между собой. Где есть варианты построения – покажи 2-3 с плюсами и минусами” Что это дает? - Во-первых, вы видите мышление модели до того, как оно завернуто в красивые формулировки – а кривую логику в голом каркасе видно мгновенно, в готовом тексте она маскируется гладкостью. Во-вторых, править каркас "дешево": “Блок про гарантии убери, вторым пунктом добавь кейс, финал перестрой под призыв” – три секунды. Править готовый длинный текст дорого: модель латает локально, и швы расходятся в соседних местах Когда каркас устраивает, вторым шагом: “Каркас утвержден. Теперь реализуй его полностью. Отклоняться от структуры запрещено, если по ходу видишь проблему – остановись и спроси” Запрет на отклонения – не паранойя. Без него модель в процессе написания “улучшит” структуру по-своему, и вы получите третий вариант, который никто не согласовывал Прием универсален, меняется только слово “каркас”: для стратегии – дерево решений до текста, ля переговоров – сценарий веток до формулировок и т.п И бонус: На этапе каркаса удобно скрещивать варианты. Попросите два разных каркаса, возьмите силу одного и структуру другого. Что-то вроде: “Собери третий: скелет из первого, но блоки 2 и 5 из второго” С готовыми текстами сложнее, там нередко еще и приходится чистить всякий хлам, "прицепленный" ИИ, а с каркасами – легко 📦 Больше полезного в нашем ИИ_ХАБ — Мы в MAX

.... да это же просто программа, говоришь ты ... А через 4 года на полном серьезе ей доказываешь, что Ремарк чувствовал читателя в стотыщ раз лучше Хемингуэя, и это не обсуждается 🥸

Про ИИ-книги. Опять попалась новость, где очередные знатоки с регалиями рассуждают о книгах с ИИ. Дескать, ИИ не могут писать целые осмысленные книги по разным причинам. А теперь факты с передних позиций. - Нонфикшн. При серьезных навыках управления ИИ (или если кто-то покажет “как”, то есть даст схему производства) уже можно легко писать нонфикшн. Это вот прямо совсем легко. Самое простое (в разряде книг, разумеется). Стиль, смыслы и т.п – неотличимы (если правильно научить -- ИИ уже помнят и смогут). Плюс, там нет сотен нюансов, когда персонаж в 5-й главе любит квас, а в 55-й – уже кефир. Линейное повествование, все упоминания можно сразу заложить в карту изменений, и она не распухнет на 300 страниц. – Повести или циклы в рассказах. Уже тоже можно целиком, и тоже неотличимо. Не "вжух, и книга за вечер", но за дней 5-10 вместе с человеком собрать можно. Опять же, если либо уметь делать арки героев, карты изменений, карты быта, карты персонажей и т.п. Там тоже нет сотен нюансов, каждая история – законченная на более-менее управляемом объеме. Идущих сквозь сюжет – главного героя, обстановку вокруг (мир, эпоха, немного периодических персонажей и ввод новых) и т.д. – современные ИИ уже “вывозят”. – Полноценные циклы. Такие, где интрига закрутилась в 1 части, насобирала деталей и нюансов, и раскрутилась в 3-й. И каждая часть по 300 страниц. Вот единственное, что еще недоступно ИИ. НО только в силу технических возможностей. Только это. Ничего больше. ИИ еще не умеют держать такой большой контекст изменений (даже если это просто карта изменений, а не требование перечитывать все написанное перед каждой новой главой). И все равно, если есть желание, терпение и мастерство, можно ускорить написание в десятки раз по нужному стилевому слепку и карте эпизодов (персонаж N ругает персонажа X за то, что он Y , сцена происходит во дворе Z, требования – такие-то, смотреть карты – такие-то). И все это тоже временно. Вопрос лет, не десятилетий. Так что нейросетевая литература уже пришла, и со временем ее будет все больше и больше. То же самое, что сейчас происходит со статьями в интернете, например, просто помедленнее и подольше все.

Промпт-адаптер “Локализация менталитета”: проверяем чужие маркетинговые фишки перед запуском в РФ Немалая часть маркетинга, на котором мы учимся, – импортная. Книги по копирайтингу часто написаны американцами для американцев. Формулы офферов – оттуда же. Воронки с трипваерами и вебинарными дожимами – калька с рынка США Мы берем легендарный оффер Domino’s “Пицца за 30 минут или бесплатно”, формулу Хормози “результат за срок без усилий, иначе вернем деньги” – переносим на наш рынок и удивляемся, что не летит Причина: любой маркетинговый прием – еще и набор культурных триггеров. “Вернем деньги” для американца – снятие риска, для нашего человека – часто маркер разводки (“раз так легко возвращают, значит, продукт пустой”). Агрессивный дожим читается у нас как инфоцыганство. Триггер “стань победителем” выжжен, а “перестань переплачивать” и “проверено” – работают. Психологические точки у людей одни, входы в них – разные Отдельный пласт, о котором мало кто думает: советы самого ИИ. Модели обучены преимущественно на англоязычном маркетинге. Попросите “придумай оффер” или “построй воронку” – получите американский маркетинг на русском языке, со всеми его триггерами Локализовать нужно не только чужие лендинги, но и выдачу собственного ИИ Промпт ниже делает эту работу. На вход – любой материал: текст лендинга, оффер, формула из книги, схема воронки, совет ИИ. На выходе – разбор всех культурных триггеров с вердиктом по каждому (работает / нейтрально / вредит в РФ), замены, бьющие в ту же психологическую точку, но по-нашему, места, где менять надо саму механику и т.п. Промпт: “Я даю маркетинговый материал: (текст / оффер / формула из книги / схема воронки / совет другого ИИ). Исходная культура материала: (если знаете – США, Китай и т.д., иначе определи сам). - Мой продукт и аудитория: (коротко опишите) Твоя задача – культурная адаптация материала под рынок РФ и мою аудиторию. Не перевод и не пересказ. Действуй так: Твоя задача – культурная адаптация материала под рынок РФ и мою аудиторию. Не перевод и не пересказ. Действуй так: – Извлеки из материала все культурные триггеры и механики: апелляции к ценностям и страхам, образы успеха, тип социальных доказательств, обещания и гарантии, ценовую подачу, степень напора, логику этапов (если это воронка или формула) – По каждому элементу: вердикт для РФ (“работает”, “нейтрален, результата не делает”, “вредит – вызывает недоверие или отторжение”) и объяснение, как это считывается нашей аудиторией – Для вредных и нейтральных элементов определи психологическую точку, в которую бьет элемент (снятие риска, статус, страх упустить и т.д.), и предложи замену, бьющую в ту же точку средствами нашей культуры. Запрещено просто смягчать формулировки: меняй механизм, а не тон – Отдельный блок: что не лечится заменой элементов – где перестраивать конструкцию (убрать или добавить этап воронки, другой формат гарантии, другой канал доказательств, другая ценовая логика). Если таких мест нет – так и скажи – Собери адаптированную версию целиком: текст – переписанным текстом, воронку или формулу – пошаговой схемой – Честность обязательна: культурные обобщения – гипотезы для теста, а не законы. Помечай уверенность каждого вердикта (высокая/средняя/низкая), не выдумывай культурные особенности ради объема. Универсальные элементы прямо называй универсальными Вот текст: (вставляете) " ⠀ Результат – не финальная истина, а карта минных полей плюс сильная версия для теста: культура – штука статистическая, ваш сегмент может отклоняться от средних паттернов. Но между “скопировали из книги и слили бюджет” и “тестируем осмысленные гипотезы” – пропасть И да, на всякий случай прогоните через него последний оффер, который вам написал ИИ 👻 📦 Больше полезного в нашем ИИ_ХАБ — Мы в MAX

Как думает обычный пользователь ИИ? Он думает, что раз заявлена какая-то модель – то это уже как бы стандарт. Она хорошо работала сегодня, будет хорошо и завтра. На деле – хренушки. Сначала мы и сами недоумевали: похвалишь ту же Sonnet или GPT 5+ , а через месяц – хоть извиняйся. Ну да, для человека стороннего – вроде все так же. Но если ты буквально спишь с ними в обнимку, ты чувствуешь изменения. И ответы не такие глубокие, и там, где догадывались раньше – не догадываются, и не предложат умного, где раньше бы предложили, и вообще явное ощущение “что-то не то”. Порой – прямо вот радикально критично, порой – где как. И все равно чувствуется опять же “что-то не то”. Когда накипело, настало время спрашивать ИИ. Сначала была типичная “блаблабла” про то, что модели могут донастраиваться и прочая безопасная ерунда, но с правильно осмысленным промптом язык развязывается у всех ИИ (главное, не спрашивать про них самих, лучше про других:) Оказалось – таки-да, хитрят (хотя и не признаются) как миленькие, причем практически все, кроме китайцев. Так что даже модель ничего не гарантирует, вчера и сегодня она может быть очень разной. Поискать и почитать можно по запросу: “Изучи в сети, есть ли в общениях людей подозрения, что в рамках одной существующей модели, например, ChatGPT 5+ не просто улучшают что-то на ходу, а что-то вроде включения режима экономии на качестве? Ну, знаешь, по типу когда наберет например бренд колбасы популярность, и его ищут специально, потому что там много мяса натурального, и потом, раз, со временем качество улучшается, типа клиенты прикормлены, и можно поменьше класть. Я не требую, что именно причина "клиенты прикормлены", может быть экономия расходов или что-то такое, но в таком вот ключе”

Какие примеры любит давать ИИ чаще всего, а какие реально нужны (и как их запрашивать)? Суть: вы сгенерировали неплохой текст, инструкцию или концепт. Смотрите – вроде бы логично, но суховато. И даете ИИ самую очевидную команду: "А теперь добавь примеры" Что делает нейросеть? Она послушно генерирует абзацы в духе: "Представим абстрактную компанию А, которая решила увеличить продажи..." или "Например, клиент Василий решил заказать дизайн сайта..." Это пример-иллюстрация. Он пластиковый, пустой и ничего не доказывает. Он просто разжевывает вашу мысль для самых маленьких. А вам в 99% случаев нужен пример-аргумент. Тот, который бьет фактами, точной механикой, цифрами или железобетонной жизненной логикой. Разберем разницу: Иллюстрация (как делает ИИ по умолчанию): "Писать качественные промпты очень важно. Например, если менеджер Иван напишет подробный запрос, нейросеть ответит лучше и быстрее, и Иван вовремя сдаст проект". Польза – ноль. Это просто пересказ исходного тезиса другими словами. Вода. Аргумент (как нам надо): "Качественный промпт напрямую экономит бюджет. Детальная настройка системного запроса с указанием жестких негативных паттернов снижает количество галлюцинаций модели на 40- 90%. При потоковой генерации 10 000 описаний товаров это экономит около 20 часов работы редактора и деньги на повторных API-запросах" Чувствуете разницу? Это уже твердый факт, который доказывает тезис. Почему ИИ обычно дает первый вариант? Потому что иллюстрация для модели "дешевле" в плане генерации. Модели гораздо проще пойти по пути наименьшего сопротивления и выдать вам картонного Василия, чем лезть вглубь своих весов и синтезировать доказательную конструкцию. Как правильно запрашивать примеры-аргументы? Забываем ленивую фразу "добавь примеры". Переходим к жестким требованиям. Транслируем наше "хочу крутые примеры" в конкретное "как ИИ должен их сделать" Как вариант: "Проанализируй текст выше. К каждому ключевому тезису добавь доказательный пример-аргумент, А НЕ пример-иллюстрацию. Правила создания примеров-аргументов: - Категорически запрещены абстрактные иллюстрации, выдуманные персонажи вроде "клиент Иван" и компании без специфики. - Пример должен доказывать тезис фактами или твердой логикой, а не пересказывать его суть. - Используй конкретику: неочевидные детали процессов, связки реальных инструментов, реалистичные метрики или сценарии из сложной профессиональной практики. Если ты синтезируешь кейс, он должен выглядеть как выдержка из глубокого аналитического отчета для профи, а не как сказка для новичков. Твоя задача – сделать так, чтобы читатель увидел пример и сразу понял: "Да, эта механика в реальности работает именно так" Все. Теперь ИИ понимает, что пустая вода не пройдет и вынужден делать как надо