Нейросеть для текстов: как получать свой голос, а не усреднённый

Сначала я обрадовалась. Написала «сделай пост про то, как я собирала дашборд», получила полторы тысячи знаков за пятнадцать секунд, всё грамотно, структурно, с подзаголовками. Перечитала и поняла, что опубликовать это не могу. Не потому что плохо написано. Потому что писала это не я. Там было «в современном мире аналитика становится ключевым инструментом». Фраза, которую я в жизни ни разу не произнесла.

Дальше месяца три я ходила по кругу: генерировала, переписывала руками почти целиком, злилась, что быстрее было бы сразу самой. Судя по тому, как часто я слышу это от других, история знакомая.

Выход нашёлся не в промтах. Точнее, не только в них.

Почему «напиши статью про X» всегда даёт воду

Модель обучена на огромной куче текстов. Когда вы даёте ей задачу без ограничений, она выдаёт не «лучший» текст, а самый вероятный: пересечение всего, что писали по этой теме до вас. А пересечение миллиона статей про контент-маркетинг и есть вода. «Важно понимать», «в современных реалиях», «комплексный подход».

Отсюда две вещи, которые надо принять сразу.

Первая. Усреднённость тут не баг, а прямое следствие того, как устроен инструмент. Ругать нейронку за то, что она пишет как все, примерно так же осмысленно, как ругать среднее арифметическое за то, что оно среднее.

Вторая. Чтобы получить не-среднее, надо дать ей то, чего в среднем нет: вашу фактуру и ваш голос. Больше взяться неоткуда.

Признаки AI-текста, по которым читатель всё понимает

Тут надо развести два разных вопроса. Есть детекторы, программы, которые пытаются определить машинное происхождение текста. Работают они, честно говоря, так себе: путаются, дают ложные срабатывания на живых людях. А есть читатель, который ничего не запускает, но за две строки чувствует, что перед ним. Вот это интереснее.

Что выдаёт текст, собранный нейросетью без правки:

• Ровный ритм. Самый сильный признак. Все предложения примерно одной длины, 12-18 слов, аккуратные. Живой человек пишет рвано: длинный поток мысли через запятые, потом обрубок в три слова. Потом опять длинный. Ровность бросается в глаза раньше всего остального, даже если человек не может объяснить, что именно его смущает.
• Дежурные вводные. «Стоит отметить», «важно понимать», «в современном мире», «нельзя не согласиться». Никто так не говорит вслух. Это чистый шов между абзацами, сделанный из ничего.
• Тройные конструкции. «Не просто инструмент, не просто помощник, а полноценный партнёр». Три параллельных куска подряд это очень характерная машинная фигура. Один раз на текст нормально, а когда они идут через абзац, это уже подпись.
• Нет ни одной цифры. «Значительно повысить эффективность», «в короткие сроки», «многие компании». Человек, который делал работу руками, скажет «за четыре дня» и «одиннадцать возвратов». Модель без фактуры цифр не выдумывает, она обобщает.
• Идеально симметричные списки. Пять пунктов, в каждом ровно по два предложения, каждый начинается с глагола. Живой список кривой: где строка, где абзац с отступлением.
• Финальный абзац-резюме. «Таким образом, использование нейросетей открывает новые возможности». Заключение, которое ничего не добавляет, а просто пересказывает статью покороче. Живые люди обычно заканчивают на последней мысли и уходят.
• Гладкая уверенность. Ни одного «вроде», «скорее всего», «у меня не получилось». Текст, в котором всё удалось и ничего не сломалось, читается как реклама.

Хотите проверить себя, откройте свой последний сгенерированный текст и посчитайте, сколько из семи пунктов в нём набралось. У меня в том первом посте было пять.

Что такое скилл голоса и как он собирается

Идея простая. Вместо того чтобы каждый раз объяснять нейросети, как вы пишете, вы один раз описываете это в файле, и дальше она читает его перед каждым текстом.

Только описать свой стиль словами почти нереально. Я пробовала, получалось «пишу живо, неформально, с юмором», то есть ровно та же вода, только про себя. Работает другой заход: дать ей ваши настоящие тексты и попросить вытащить признаки самой.

Порядок такой.

Шаг 1. Собрать материал. Три-пять настоящих текстов. Не «лучших», не вылизанных, а типичных. Идеально заходят длинные сообщения из рабочих чатов: там вы пишете, вообще не думая о стиле. Ещё посты, письма клиентам, куски переписки. А вот статьи после редактора подходят плохо, там уже не совсем ваш голос.

Шаг 2. Попросить разбор. Не «опиши мой стиль», а конкретно, что искать:

Вот 5 моих настоящих текстов: [вставить тексты].

Задача: разобрать, как я пишу, и собрать профиль стиля.

Что именно вытащить:
1) длина предложений — средняя и разброс, есть ли обрубки,
   есть ли длинные потоки через запятые;
2) мои повторяющиеся слова и обороты — выпиши списком
   дословно, не пересказывай;
3) как я начинаю тексты и как заканчиваю;
4) как я обозначаю сомнение, самоиронию, оценку;
5) пунктуация и её особенности;
6) чего в моих текстах НЕТ — какие обороты я не использую
   ни разу. Это отдельный список, он важнее остальных.

Формат: файл voice.md, разделами, с примерами-цитатами
из моих текстов под каждым пунктом.

Критерии: только то, что видно в текстах.
Не додумывай и не пиши комплименты про мой стиль.
Если признак встречается один раз — так и помечай,
не выдавай за правило.

Шестой пункт, про то, чего в текстах нет, на практике оказался самым полезным. Именно он потом отсекает «стоит отметить» и «в современном мире»: в файле прямым текстом написано, что таких оборотов у автора не бывает.

Шаг 3. Проверить и поправить руками. Разбор выйдет процентов на семьдесят точный. Что-то она преувеличит, что-то пропустит. Прочитайте и допишите сами то, что про себя знаете, а в пять текстов оно не попало.

Шаг 4. Подключить. Дальше файл лежит рядом с проектом, и в запросе на любой текст первой строкой идёт «прочитай voice.md и соблюдай его во всех текстах». В оформленном виде это называется скилл, и тогда его не надо вспоминать руками, он подхватывается сам.

Что меняется в результате

Сравнение на одном и том же задании: пост про то, что мы поменяли поставщика.

Ради последней строки всё и затевалось. Файл голоса не делает текст готовым. Он сокращает ручную правку с «переписать всё» до «поправить пару фраз». Вот в этом и выигрыш.

Как писать статьи нейросетью: рабочий порядок

Тут важно поменять сам процесс, а не один только промт. Схема «одна кнопка, готовая статья» не работает ни у кого, кто пишет всерьёз.

1. Сначала фактура, потом текст. Отдельным заходом соберите то, из чего будет статья: цифры, случаи, цитаты, что вы реально делали. Пока фактуры нет, генерировать нечего, получится обзор обзоров.
2. Структура отдельным шагом. Попросите план разделов и утвердите его до того, как она напишет хоть строчку. Править план дёшево, править готовые двенадцать тысяч знаков дорого.
3. Черновик по разделам, не целиком. Когда просишь всю статью разом, качество к концу проседает: последние разделы всегда водянистее первых. По одному разделу за раз получается ровнее.
4. Первый проход правки ваш, не её. Прочитайте и выкиньте всё, что можно переставить в чужую статью. Обычно уходит процентов двадцать.
5. Второй проход критиком. Отдельным запросом в новом чате: «найди в тексте места без конкретики, повторы мысли и абзацы, которые ничего не добавляют». В том же чате, где писала, она себя критикует плохо, только соглашается, что всё отлично.
6. Финальная вычитка глазами. Всегда. Особенно факты и цифры. Про то, как нейронка уверенно выдумывает статистику, у меня отдельная статья, и это самая дорогая ошибка из возможных.

Выглядит длиннее, чем «напиши статью». По времени выходит примерно вдвое быстрее, чем писать самой с нуля. Но не в двадцать раз, как обещают в рекламе.

Честно: где предел

Такой раздел обычно не пишут: он мешает продавать.

• Полностью сгенерированный текст без правки видно. Даже с отличным файлом голоса. Модель повторит ваши обороты, но не повторит ваш ход мысли, то есть почему вы вообще решили поставить этот абзац именно здесь. Правка нужна всегда, вопрос только в объёме.
• Она не знает того, чего вы ей не сказали. Все интересные детали приходят от вас: испорченная курица, одиннадцать возвратов, четыре дня собирали и забили. Без них текст выйдет грамотным и никаким.
• Юмор получается редко. Самоирония, которая в вашем исполнении звучит живо, у неё выходит либо плоской, либо натужной. Шутки я почти всегда переписываю сама, если они вообще нужны.
• Голос дрейфует к концу длинного текста. Первые разделы держат стиль, дальше он потихоньку сползает в дефолт. Это то же переполнение контекста: инструкция про голос утонула среди написанного. Лечится генерацией по разделам с напоминанием.
• Детекторам AI-текста верить не стоит ни в одну, ни в другую сторону. Они врут в обе стороны: помечают живые тексты как машинные и пропускают машинные как живые. Ориентируйтесь лучше на семь признаков выше и на собственное ухо.
• Тонна текста не равно результат. Соблазн понятный: раз получается быстро, давайте по статье в день. Только поиск и нейросети режут пустой контент, и сотня пустых статей работает хуже пяти живых. Скорость имеет смысл поверх качества, а не вместо него.

Что делать на этой неделе

Если брать один шаг, то вот он: соберите файл голоса. Не читайте больше статей про промты. Откройте свои чаты, вытащите пять длинных сообщений и прогоните разбор по промту выше. Час работы, вместе с правкой файла руками.

Дальше он работает сразу на всё: на посты, на письма, на лендинг, на сценарии. Про контент в соцсетях есть отдельная статья про нейросети для SMM, там контент-план, форматы и креативы, а здесь мы разбирали именно тексты. А если хотите сначала разобраться с формулировками запросов, вот разбор промтов на пяти задачах и каркас из пяти частей.

Частые вопросы

Какая нейросеть лучше для написания текстов?

Разница между топовыми моделями сейчас меньше, чем разница между текстом с вашей фактурой и без неё. Гораздо важнее не какая модель, а есть ли у неё файл вашего голоса, ваши цифры и ваш контекст. Плохой запрос портит результат в любой модели одинаково.

Можно ли публиковать текст, написанный нейросетью, без правки?

Технически можно, но читатель это заметит: по ровному ритму, дежурным вводным и отсутствию конкретики. Рабочий подход такой: нейросеть даёт черновик и скорость, финальный проход остаётся за вами. С хорошим файлом голоса правок пара фраз, без него переписывать почти весь текст.

Как сделать, чтобы нейросеть писала моим стилем?

Дать ей разобрать 3-5 ваших настоящих текстов и собрать из них файл с признаками стиля: длина фраз, обороты, пунктуация и отдельно список того, чего вы не пишете никогда. Дальше подключать этот файл к каждой задаче на текст. А вот описать стиль словами «пишу живо и неформально» не работает.

Как определить, что текст написан ИИ?

Самый надёжный признак это ровный ритм: все предложения одной длины. Дальше идут дежурные вводные вроде «стоит отметить», тройные параллельные конструкции, полное отсутствие цифр и деталей, симметричные списки и заключительный абзац-резюме. Автоматическим детекторам доверять не стоит, они ошибаются в обе стороны.

Сколько времени экономит нейросеть на текстах?

По моему опыту статья выходит примерно вдвое быстрее, чем писать её с нуля. Это если считать вместе со сбором фактуры, правкой и вычиткой. Обещания про «в двадцать раз быстрее» относятся к тексту, который вы не станете публиковать.