Иностранные: кто пускает, кто нет
Строку про Claude стоит пояснить: сайт отвечает, но вместо приложения показывает страницу
«сервис недоступен в вашем регионе» — то есть дело не в адресе подключения, а в стране
аккаунта. То же самое у NotebookLM и Grok. Для ChatGPT и Perplexity достаточно VPN,
но оплата подписки в обоих случаях требует зарубежной карты.
Разборы по каждому сервису у нас отдельно: ChatGPT,
Claude, DeepSeek.
Свой компьютер: текст без интернета и подписки
Способ, который обычно пропускают: модель ставится на свой компьютер и работает без сети.
Тексты и документы никуда не уходят — для юридических материалов, персональных данных
и внутренних документов это единственный честный вариант.
Честная оценка: небольшая локальная модель пишет заметно проще, чем ChatGPT или ГигаЧат.
Для черновиков, пересказов и работы с чувствительными документами этого хватает,
для продающего текста — нет.
Что выбрать под конкретную задачу
Совета «возьмите лучшую модель» здесь нет намеренно: на коротких текстах разница между
сервисами меньше, чем разница между плохим и хорошим заданием. Гораздо больше даёт следующая
часть статьи.
Сколько это стоит
Цифры на 25 августа 2026 года, доллары пересчитаны по курсу Центробанка — 83,29 ₽.
Ориентир для планирования: миллион токенов — это примерно 700 тысяч слов, то есть несколько
книг. Для малого бизнеса, который пишет посты, письма и описания товаров, платить за текст
обычно вообще не нужно — бесплатных лимитов хватает с запасом. Деньги начинаются там, где
тексты генерируются потоком внутри своего продукта.
Задание на текст: восемь блоков
Разница между «напиши пост про доставку» и рабочим заданием — примерно как между «сделайте
красиво» и брифом на дизайн. Ниже структура, которая закрывает все места, где иначе появится
усреднённое.
1. Роль и опыт. Кем модель должна себя считать: «редактор отраслевого издания
о логистике», «руководитель отдела продаж, который двадцать лет продаёт станки заводам».
Роль задаёт словарь и уровень подробностей — без неё текст пишется усреднённым языком
интернета.
2. Задача и результат. Что должно получиться и что этот текст должен сделать: не «напиши
пост», а «пост для канала, после которого подписчик оставит заявку на замер». Действие
читателя — самая пропускаемая часть задания и самая важная.
3. Аудитория. Кто читает, что уже знает, чего боится, на каком языке говорит. «Владелец
автосервиса на три подъёмника, считает деньги, пробовал рекламу и разочаровался» — с этого
текст пишется совсем иначе, чем с абстрактного «предпринимателя».
4. Фактура. Ваши цифры, случаи, имена, условия. Это единственный блок, которого нет
и не может быть в обучающих данных, и именно он делает текст непохожим на все остальные. Пять строк
живых подробностей меняют результат сильнее, чем смена модели.
5. Формат и объём. Где текст будет жить и в каком виде: пост на 1 200 знаков, письмо
на пять абзацев, карточка товара из трёх блоков, статья с подзаголовками. Без объёма модель
пишет «сколько получится», и правки начинаются с сокращения вдвое.
6. Тон. Как это должно звучать: спокойно и по делу, дружелюбно, строго официально.
Полезнее задавать тон через запрет: «без восклицательных знаков, без слова "уникальный",
без обращения на "ты"».
7. Ограничения. Чего в тексте быть не должно: обещаний результата, упоминания
конкурентов, слов из чужого словаря, сложных терминов без расшифровки. Отдельной строкой —
запрет выдумывать: «если фактов не хватает, оставь пометку [нужны данные] и не подставляй
свои».
8. Критерии приёмки. По чему вы поймёте, что текст годится. Например: «в первом абзаце
названа конкретная проблема читателя», «в тексте есть минимум две цифры из моей фактуры»,
«нет ни одного предложения длиннее 20 слов». Модель после генерации может сама проверить
себя по этому списку — попросите её это сделать.
Порядок блоков менять можно, пропускать — нет. Из восьми чаще всего забывают четвёртый
и восьмой, и именно они отвечают за то, будет текст рабочим или гладким.
Словари: тон, формат, ограничения
Готовые формулировки, которые дают предсказуемый результат.
Тон
Формат
Ограничения
Промпт-ассистент: собирает задание за вас
Заполнять восемь блоков каждый раз руками долго. Скопируйте этот текст в любую чат-модель —
ГигаЧат, ChatGPT, Алису, DeepSeek — и отвечайте на вопросы обычными словами.
Ты — главный редактор, который двадцать лет ставит задачи авторам и знает,
что плохой текст почти всегда результат плохого задания, а не плохого автора.
ТВОЯ ЗАДАЧА
Собрать для меня задание на текст, а затем написать сам текст по этому заданию.
ПОРЯДОК РАБОТЫ
Шаг 1. Задай мне ровно шесть вопросов, по одному за раз, дожидаясь ответа:
1) Какой текст нужен и где он будет опубликован?
2) Что должен сделать читатель после того, как прочитает?
3) Кто этот читатель: чем занимается, что уже знает, чего опасается?
4) Какие ваши факты нужно использовать: цифры, случаи, условия, сроки, цены?
5) Как это должно звучать и чего в тексте быть не должно?
6) Какой объём и в каком виде: пост, письмо, статья, карточка, список?
Если я отвечаю общими словами — переспроси конкретнее, но не больше одного раза
на вопрос. Если фактуры у меня нет, так и скажи: без неё текст выйдет
таким же, как у всех, и предложи, какие три вещи стоит уточнить.
Шаг 2. Собери задание по восьми блокам: роль, задача и действие читателя,
аудитория, фактура, формат и объём, тон, ограничения, критерии приёмки.
Покажи его мне одним списком и спроси, всё ли верно.
Шаг 3. После моего подтверждения напиши текст. Затем отдельным блоком проверь
себя по критериям приёмки и честно отметь, что не выполнено и почему.
ПРАВИЛА
— Не выдумывай факты, цифры, цитаты и ссылки. Если чего-то не хватает,
ставь пометку [нужны данные] прямо в тексте.
— Не начинай абзацы с выделенной жирным фразы: так получается одинаковая
структура, по которой сразу видно машинный текст.
— Не больше одного короткого вывода-афоризма на весь текст.
— Не пиши про инструменты и компании как про живых существ с намерениями
и характером: у программы нет желаний.
— Сначала случай или пример, потом вывод, а не наоборот.
— Не используй слова «уникальный», «инновационный», «качественный»,
«в современном мире», «давайте разберёмся».
Три вещи, от которых зависит результат. Отвечайте на четвёртый вопрос подробно — фактура
решает больше, чем все остальные ответы вместе. Не соглашайтесь на первый вариант задания,
если видите, что ассистент понял аудиторию не так. И проверяйте пункт про критерии приёмки:
именно он превращает текст из «вроде нормально» в проверяемый результат.
Пример: до и после
Задача: пост о том, что автосервис начал делать диагностику подвески бесплатно.
Как обычно пишут: «напиши пост про бесплатную диагностику подвески в автосервисе».
Результат предсказуем — «Заботитесь о своём автомобиле? Приглашаем вас на бесплатную
диагностику подвески! Наши опытные мастера с помощью современного оборудования…».
Что получается по заданию из восьми блоков:
Роль: копирайтер, который пишет для автосервисов и знает,
что клиент боится навязанного ремонта.
Задача: пост для канала, после которого человек запишется на диагностику.
Аудитория: владельцы машин 5–12 лет, слышат стук на кочках,
откладывают визит, потому что ждут «развода» на 60 тысяч.
Фактура: диагностика 20 минут, бесплатна с 1 сентября, показываем
износ на подъёмнике и даём фото, ремонт не навязываем;
из 100 машин в августе у 31 подвеска оказалась в порядке.
Формат: 1 200 знаков, абзацы по две-три строки, в конце — как записаться.
Тон: спокойно, без восклицательных знаков и слова «акция».
Ограничения: не обещать, что ремонт не понадобится; не сравнивать с другими сервисами.
Критерии приёмки: в первом абзаце — про стук и страх лишних трат;
есть цифра 31 из 100; нет ни одного восклицательного знака.
Разница видна уже в первой строке ответа: вместо «заботитесь о своём автомобиле» появляется
«стучит на кочках, а к мастеру не едете, потому что заранее знаете, что скажут». Это и есть
эффект четвёртого и восьмого блоков — своя фактура плюс проверяемые требования.
Приёмы, которые дают больше, чем смена модели
Задание составлено — дальше начинается работа с ответом. Пять приёмов, которые меняют
результат сильнее, чем переход с одной модели на другую.
Сначала план, потом текст. Попросите структуру: заголовки, о чём каждый раздел, сколько
знаков. План правится за минуту, готовый текст — за полчаса. Половина неудачных текстов
исправляется именно на этом шаге, когда видно, что модель поняла тему не так.
Свой текст как образец. Приложите к заданию один свой материал со словами «пиши так же
по манере, но на другую тему». Это работает лучше любых описаний тона: модель подхватывает
длину предложений, ритм и словарь. Двух-трёх образцов достаточно, чтобы тексты перестали
быть узнаваемо машинными.
Три захода вместо одного. Первый — структура, второй — черновик по структуре, третий —
редактура по списку требований. Каждый заход короткий и проверяемый. Попытка получить
готовый текст одним запросом даёт результат, который потом переписывается целиком.
Правка по одному требованию. «Сократи вдвое» и «сделай проще» одновременно — это два
разных действия, и вместе они дают кашу. Меняйте по одному пункту и смотрите, что изменилось;
так же, как с картинками.
Вопрос вместо задания. Иногда полезнее начать с «что тебе нужно знать, чтобы написать
этот текст хорошо?». Модель перечислит недостающее — и список окажется точнее, чем задание,
которое вы собирались написать.
Длинный текст: как не потерять нить
Статья на 20 тысяч знаков одним запросом не пишется: к середине модель забывает, о чём
договаривались вначале, и начинает повторяться. Работающий порядок другой.
Отдельно про большие документы на входе. Договор, отчёт или расшифровку встречи лучше
не пересказывать в промпте, а прикладывать целиком — Kimi, DeepSeek и ГигаЧат принимают
объёмные файлы. И задавать конкретный вопрос: не «проанализируй документ», а «выпиши все
сроки и штрафы, укажи пункты, где они прописаны».
Как убрать машинный почерк
Отдельная работа, которую почти никто не делает: текст может быть верным по смыслу
и всё равно читаться как машинный. Мы ведём портал, где статьи проходят через
автоматическую проверку стиля, и за год набрался список оборотов, по которым машину видно
безошибочно.
Самый надёжный способ поймать остальное — прочитать вслух. Там, где спотыкаешься или неловко
произносить, почти всегда стоит машинный оборот: глаз его пропускает, язык нет.
И приём, который экономит целый круг правок: попросите модель переписать собственный текст
с этим списком в качестве требований. Своё она правит охотнее, чем пишет сразу правильно.
Чек-лист приёмки текста
Оценка «нравится или нет» ведёт к бесконечным правкам. Шесть вопросов, которые дают
понятный ответ, годится текст или нет.
Если хотя бы на два вопроса ответ «нет», текст возвращается в работу — но не переписывается
заново, а правится по конкретному пункту.
Когда модель отказывается писать
Иногда вместо текста приходит отказ или вежливая вода. Причины почти всегда три.
Обещания результата в чувствительных темах — медицина, финансы, юридические гарантии.
Модель обучена не обещать за вас лечение, доход или исход дела. Решается переформулировкой:
не «напиши, что мы вылечим», а «опиши, как проходит приём и что входит в стоимость».
Чужие персональные данные и приватная переписка. Если в задании есть личные данные людей,
многие сервисы отвечают отказом. Обезличивайте: «клиент», «сотрудник», «поставщик».
Слишком общая просьба в спорной теме. Здесь работает добавление контекста: кто вы, зачем
текст, где будет опубликован. Отказ обычно снимается конкретикой, а не давлением.
Если сервис отказывается принципиально, а задача законная — есть смысл поменять инструмент:
у российских и китайских моделей границы допустимого проходят в других местах, чем
у американских.
Факты и выдумки: чем проверять
Модель выдаёт выдуманную ссылку на закон, несуществующую статистику и цитату, которой никто
не говорил, ровно с той же уверенностью, что и правду. Это не поломка, а свойство: она
подбирает правдоподобное продолжение, а не проверяет истинность.
Что с этим делать на практике:
- Просить источник на каждое утверждение с цифрой, датой или именем — и открывать его.
Несуществующая ссылка отваливается на первом клике.
- Для тем, где факты критичны, брать сервисы с поиском (Perplexity, Qwen с включённым
поиском): они показывают, откуда взято, и проверка занимает минуты.
- Ставить прямой запрет в задании: «если данных нет, пиши [нужны данные], а не подставляй
правдоподобное».
- Отдельно перепроверять всё, что звучит красиво. Ровные цифры вроде «рынок вырос
на 40%» и складные цитаты — первые кандидаты на выдумку.
Цена ошибки здесь несимметричная: одна выдуманная ссылка на несуществующий приказ
в коммерческом тексте обходится дороже, чем всё сэкономленное время.
ИИ-тексты и поиск: за что штрафуют на самом деле
Вокруг этого много страха, поэтому по порядку. Ни Яндекс, ни Google не наказывают текст
за то, что его написала нейросеть. Наказывают за то, что он ничего не добавляет.
У Яндекса за переоптимизацию отвечает алгоритм «Баден-Баден», и в 2025–2026 годах его порог
стал ниже: раньше он реагировал на откровенный спам ключевыми словами, теперь — уже
на неестественную плотность в 4–5%. Плюс появилась оценка новизны: страницы с обобщённым
содержанием, которое повторяет уже известное, теряют позиции независимо от того, кто автор.
Отсюда простое правило: проблема не в генерации, а в том, что сгенерированный текст обычно
пересказывает первую страницу выдачи. Как только в материале появляются свои цифры, свой опыт
и подробности, которых нет у остальных, вопрос авторства перестаёт иметь значение.
Рабочая связка выглядит так: нейросеть делает черновик и структуру, человек добавляет фактуру
и правит стиль, специалист проверяет по существу. Такой текст выигрывает и у чистой генерации,
и у написанного руками без подготовки — просто потому, что в нём есть то, чего нет
у конкурентов.
Права, уникальность и детекторы
Три вопроса, которые всплывают, когда текст уже написан.
Кому принадлежит. Сервисы на платных тарифах передают права на результат пользователю,
включая коммерческое использование. По российскому праву у текста, созданного нейросетью,
нет автора в привычном смысле, поэтому защитить его как своё произведение сложно —
для оформления материалов это не мешает, для лицензирования и продажи прав стоит советоваться
с юристом.
Уникальность. Сгенерированный текст обычно проходит проверку на заимствования: модель
не копирует куски, она составляет новые предложения. Проблема не в проценте уникальности,
а в содержательном повторении: формально уникальный текст может пересказывать то же самое,
что и десять других.
Детекторы. Проверять текст на «искусственность» научились, но точность у этого дела
условная: даже лучшие сервисы дают несколько процентов ложных срабатываний, а на русском
языке заметно больше — большинство обучены на английском. Отредактированный текст с личным
опытом и живыми оборотами детекторы обычно не отличают от написанного руками.
Практический вывод: если от вас требуют «пройти детектор», спорить бесполезно — но и гнаться
за нулевым процентом бессмысленно. Задача решается редактурой, а не подбором обходов.
Готовые заготовки под частые задачи
Пять каркасов, в которых меняется только то, что в угловых скобках.
Пост в канал
Ты редактор, который пишет для <кто ваша аудитория>. Напиши пост на 1 200 знаков
о <тема>. Задача — чтобы читатель <какое действие>. Используй мои факты:
<3–5 фактов с цифрами>. Тон спокойный, без восклицательных знаков.
Первый абзац — про ситуацию читателя, а не про нас. В конце — одно понятное
действие. Не выдумывай ничего сверх моих фактов.
Письмо клиенту
Напиши письмо клиенту <кто он> по поводу <ситуация>. Цель письма — <что должно
произойти>. Структура: приветствие, суть в двух абзацах, что мы предлагаем,
что от него нужно и до какого числа. Тон деловой и спокойный,
без извинений через строку. Объём — до 900 знаков.
Описание товара
Напиши описание товара <название> для <где будет опубликовано>.
Характеристики: <список>. Кому подходит: <аудитория>. Структура: для чего нужен,
что внутри, кому подойдёт и кому нет. Никаких «уникальный» и «инновационный».
Прямо укажи, кому товар НЕ подойдёт — это повышает доверие.
Ответ на отзыв
Напиши ответ на отзыв: «<текст отзыва>». Мы <кто мы>. Что произошло на самом деле:
<ваша версия>. Ответ должен быть коротким, без оправданий и без спора,
с конкретным шагом, который мы сделаем. Не обещай того, чего я не подтвердил.
Переупаковка длинного в короткое
Вот расшифровка встречи: <текст>. Сделай три вещи: 1) список принятых решений;
2) список задач с ответственными и сроками, если они прозвучали;
3) вопросы, которые остались без ответа. Ничего не додумывай:
если ответственный не назван, пиши «не назначен».
Как встроить в работу
Разовая генерация экономит минуты, встроенный процесс — дни. Мешают этому три вещи: задание
пишется заново каждый раз, фактура лежит в голове, а готовые тексты никто не собирает.
Заведите файл с заданиями. На каждую повторяющуюся задачу — одно отработанное задание
с пометкой, что в нём меняется. Через месяц это ваша библиотека, и работа сводится
к подстановке фактов.
Соберите фактуру один раз. Цифры, случаи, отзывы, частые возражения, условия работы —
в один документ, который прикладывается к каждому заданию. Это тот самый четвёртый блок,
без которого тексты выходят одинаковыми у всех.
Держите приёмку. Три-четыре критерия, по которым текст либо годится, либо возвращается
в работу. Без них правки превращаются в бесконечное «а давай ещё вот так».
Отдельно про сайты и переписку с клиентами: если тексты нужны не сами по себе, а внутри
страницы или ответа клиенту, разумнее не гонять их через отдельный чат.
В нашем конструкторе текст
для блока пишется прямо на странице, а ответы клиентам — в том же окне, где ведётся переписка.
По ссылке стартовый баланс удваивается: 1 000 ₽ вместо 500 ₽.
Когда нейросеть не нужна
Когда текст короче задания. Ответ клиенту из двух строк быстрее написать самому, чем
объяснять контекст модели.
Когда всё держится на вашем опыте. Разбор своего случая, письмо с извинениями, история
компании — здесь ценность именно в том, что это писали вы, и подмена считывается.
Когда цена ошибки высокая. Договор, юридически значимое письмо, публичное заявление —
черновик можно сделать быстро, но проверка человеком обязательна, и экономии почти не выходит.
Когда нужен ваш голос. Если у бренда узнаваемая манера, её проще поддерживать самому,
чем каждый раз объяснять модели, каким должен быть тон.
Частые вопросы
Какая нейросеть для текста лучшая на русском?
Для ежедневных задач разница невелика: ГигаЧат, DeepSeek, Qwen и GLM пишут по-русски связно
и бесплатно. Для длинных текстов и редактуры заметно сильнее Claude и ChatGPT, но оба
требуют VPN и зарубежной карты.
Можно ли пользоваться бесплатно?
Да, и в большинстве случаев этого хватает. ГигаЧат, Алиса, DeepSeek, Qwen, Kimi и GLM
не берут денег за обычный чат, а у ГигаЧата ещё и большой бесплатный лимит по API.
Поисковики понижают тексты, написанные нейросетью?
Не за авторство, а за пустоту и переоптимизацию. Материал со своей фактурой и опытом
ранжируется нормально независимо от того, кто писал черновик.
Как сделать так, чтобы текст не выглядел машинным?
Дать модели свою фактуру, задать ограничения на обороты и вычитать вслух. Список типичных
машинных приёмов — в разделе выше, его можно прямо передавать модели как требования.
Нужно ли проверять факты, если модель уверенно их называет?
Обязательно. Уверенность модели не связана с истинностью: выдуманная ссылка выглядит так же,
как настоящая. Всё, что содержит цифру, дату или имя, проверяется по источнику.
Что делать, если текст получается общим и водянистым?
Почти всегда дело в отсутствии фактуры и действия читателя в задании. Добавьте свои цифры
и напишите, что человек должен сделать после прочтения, — текст меняется сильнее, чем
от смены модели.
Чем это отличается от промптов для картинок?
Структура задания похожа, но здесь ключевую роль играет фактура, а там — визуальные блоки:
свет, кадр, оптика. Разбор для картинок — в статье
нейросеть для генерации изображений.
