Телеграм канал «Карты, тексты, два ствола»

Автоматизация фактчекинга: как ловить AI на галлюцинациях

Проверять каждую цифру и цитату, которую выдала нейросеть, вручную через обычный поиск — долго. В 2026 году этот процесс автоматизируется через связку LLM и API поисковых систем (например, Google Serper или Perplexity API) внутри рабочих скриптов или специализированных воркфлоу в сервисах вроде Make или n8n.

Логика процесса строится на изоляции утверждений. Сначала вы отдаете готовый текст базовой модели и просите ее выписать в отдельный массив все проверяемые факты: даты, имена, статистику, проценты и ссылки на законы. На этом этапе модель работает просто как синтаксический анализатор, она ничего не выдумывает.

Затем этот массив фактов автоматически отправляется через поисковый API в сеть. Скрипт делает целевые запросы к авторитетным источникам вроде Росстата, профильных министерств или научных баз данных и возвращает ссылки на первоисточники. Финальный шаг — сверка.

Другая изолированная модель сравнивает то, что было в исходном тексте, с тем, что нашел поисковик. Если цифры расходятся хотя бы на один знак, система подсвечивает кусок текста красным. Это экономит часы рутинной работы и гарантирует, что в финальный релиз не улетит выдуманная нейросетью статистика.

ИИ больше не про хобби — он становится обязательным навыком, чтобы оставаться востребованным на рынке труда.

По оценкам экспертов, в ближайшее время до 80% вакансий будут требовать умения работать с нейросетями:
— генерировать визуал, видео, тексты для любых ниш;
— создавать реалистичный ИИ-контент;
— автоматизировать рутину.

Хорошие новости — освоить базовый минимум в создании контента с помощью ИИ можно всего за 3 дня. Вы сделаете ИИ своим рабочим инструментом и сократите рабочее время без потери качества.

Переходите по ссылке и получайте персональный доступ к урокам и бонусным материалам.

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Как тексты контентной поддержки удерживают клиентов

Когортный анализ делит пользователей на группы по времени их первого действия и отслеживает их Retention Rate — то, как долго они остаются с продуктом через месяц или три. Задача копирайтера в работе с когортами — гасить отток аудитории в критических точках с помощью правильного контента.

В первую неделю после регистрации риск ухода новичков максимален, потому что они не разобрались в продукте. На этом этапе продающие тексты не нужны. Контент онбординга должен быстро привести человека к первому результату. Пишите ультракороткие инструкции в стиле «Как сделать базовую настройку за три клика и получить первые данные».

К четвертой неделе базовые функции изучены, первая эйфория прошла, и интерес начинает падать. Если продолжать слать людям стандартные новости компании, они начнут отписываться. Здесь контент должен усложняться. Смещайте фокус на продвинутые кейсы и показывайте, как ваши постоянные клиенты используют скрытые фичи софта, чтобы экономить бюджет.

Если когортный анализ показывает резкий провал удержания на каком-то конкретном отрезке времени, это маркер для автора. Значит, именно в это время ваш контент перестал закрывать реальные проблемы пользователя. Меняйте тему и адаптируйте пользу под текущий контекст когорты.

Изучите ИИ за несколько вечеров — и начните делать работу вдвое быстрее

Пока одни тратят часы на рутину, другие уже используют ИИ и освобождают время. Навыки работы с ИИ сегодня помогают работать меньше, а зарабатывать больше.

На бесплатном мини-курсе вы научитесь:
— Делать свою работу быстрее
— Делегировать ИИ тексты, аналитику и маркетинг
— Автоматизировать рутинные задачи
— Расти в профессии и карьере

Без сложного кода и бесконечной теории — только практика, мини-проекты и быстрые результаты. Переходите по ссылке и регистрируйтесь бесплатно.

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Как собрать кастомного GPT-агента под редполитику бренда

Если вы до сих пор каждый раз вбиваете в чат нейросети «пиши в стиле инфостиля без воды», вы тратите время впустую. В интерфейсе OpenAI или Anthropic можно собрать кастомного агента, который будет намертво помнить ToV и глоссарий конкретного бренда. Для этого создается отдельный GPT (раздел Explore GPTs) или проект в Claude.

Главный секрет — не пытаться запихнуть всю редполитику в текстовое окно инструкций, там слишком мало места. Инструкция должна быть короткой и технической: «Ты — ведущий редактор компании Х. Пиши строго по правилам из прикрепленных файлов». А вот в раздел Knowledge (База знаний) нужно загрузить три отдельных документа в PDF или Markdown.

Первый файл — это глоссарий. В нем прописываются жесткие правила: как мы пишем название компании, какие термины используем, а какие слова у нас под строгим запретом.

Второй файл — редполитика с примерами «было/стало» на уровне синтаксиса.

Третий — три эталонных текста, которые заказчик принял вообще без правок. Нейросеть будет использовать их как семантический ориентир. После такой настройки агент перестанет выдавать шаблонный бред и начнет генерировать тексты,

Изучите ИИ за несколько вечеров — и начните делать работу вдвое быстрее

Пока одни тратят часы на рутину, другие уже используют ИИ и освобождают время. Навыки работы с ИИ сегодня помогают работать меньше, а зарабатывать больше.

На бесплатном мини-курсе вы научитесь:
— Делать свою работу быстрее
— Делегировать ИИ тексты, аналитику и маркетинг
— Автоматизировать рутинные задачи
— Расти в профессии и карьере

Без сложного кода и бесконечной теории — только практика, мини-проекты и быстрые результаты. Переходите по ссылке и регистрируйтесь бесплатно.

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Скрипты для голосовых AI-роботов: специфика текста под синтез речи

Проектирование диалогов для голосовых ассистентов и роботов на обзвонах — ниша, которая в 2026 году растет быстрее классического копирайтинга. Главная ошибка авторов здесь — писать скрипт так же, как обычный текст для чтения. Написанное глазами и воспринятое на слух — это две разные механики. Текст под синтез речи должен быть
максимально разговорным.

При написании скрипта забудьте про причастные и деепричастные обороты, сложные подчиненные связи и длинные предложения. Робот должен говорить короткими речевыми модулями по 5–7 слов. Обязательно тестируйте текст через сервисы озвучки в процессе написания: вы сразу услышите, где синтезатор спотыкается на стыке согласных букв или неверно ставит ударение в профессиональных терминах.

Заложите в скрипт маркеры естественного человеческого поведения. Настоящий человек делает паузы, использует короткие согласия («да», «угу», «хорошо») и иногда перебивает собеседника. Сценарий должен предусматривать ветвление диалога не только при прямых ответах «да/нет», но и при невнятном мычании или встречных вопросах клиента. Если текст звучит плоско и заученно, пользователь повесит трубку в первые две секунды, поняв, что с ним говорит автоответчик.