Завоёвываем пользователей с помощью текстов
Собрал в онлайн-таблицу гайды от топовых авторов как писать статьи в блог-платформах Хабр, VC, DTF и Дзен, чтобы получить бесплатный целевой трафик или подписчиков. Эти материалы набрали 16500+ закладок в избранное и 3.8 млн просмотров.
Начнём с того, что я всегда хотел писать статьи. Прямо всегда — и по‑своему любил. Первую профессиональную написал году в 2009-м, когда только стартовал в интернет‑маркетинге: на фрилансерском сайте была возможность вести блог, и я расписывал там про клиентский сервис для фрилансера. Семнадцать лет назад. Потом были ещё — почти всегда профессиональные: ну что поделать, есть такая личностная потребность — рассказывать про свой опыт тем, кому он может пригодиться.
Я отдал Claude Code свой Reddit и на несколько дней почти перестал участвовать в процессе. Он сам искал треды, писал комментарии, спорил с людьми и набрал больше 1000 кармы.
Результаты меня радуют и пугают одновременно.
Нейросети радикально повлияли на то, как люди ведут себя в поисковиках.
Например, AI-блок Google Overview на 58% снижает вероятность клика пользователя на первую ссылку [1]. А переход из рекомендации Claude и Chat GPT дает конверсию в покупку в 4,4 раз выше, чем обычный переход из поисковой выдачи [2].
При этом пересечение ссылок в топе поисковой выдачи и источников, используемых нейросетями, составляет всего 46%[3]. А значит, стандартное SEO сильно отличается от GEO. Мир меняется, и если раньше "вас не было, если не было в интернете", то сейчас "вас нет, если вас не упоминают нейронки".
Давайте обсудим, как добиться того, чтобы нейросети вас рекомендовали.
Название кликбейтное, только так сейчас можно заинтересовать современного человека обратить внимание на что‑то. Хук, так сейчас называют первые несколько секунд видео что бы зацепить внимание, что бы нивкоем случае ты не перелистнул ленту дальше. Люди привыкли скролить короткие видео, и возможно это проблема. Есть мнение, что это плохо, внимание становится рассеянным, длинные тексты (и о боже длинные видео) начинают раздражать, а люди буквально тупеют от бесконечного потока Reels, Shorts и TikTok. А вот книги это другое дело. Там все просто супер круто для мозга.
Но так ли это на самом деле? Откуда вообще взялось мнение, что мы «тупеем»? Почему каждый раз, когда появляется новая технология, будь то письменность, телевидение или еще хуже «короткие видео», кто‑нибудь обязательно говорит, что именно она погубит человеческий мозг?
Мы продолжаем рассказ, о том, как в США сформировалось современное законодательство, которое регулирует сбор и распространение информации. В предыдущей части мы подробно рассказали об истоках американского права и тем поправкам, которые внесли тамошние законотворцы.
В финале прошлой статьи я обещал разбор контура генерации ответов с гибридным извлечением данных (LLM‑tools + regex). Но пока немного переиграем планы и переключимся в другую тему — причина практический инженерный эксперимент. Постараюсь вкратце и по существу.:‑)
Иногда текст, который ты пишешь вечером за компьютером, может закончиться совсем не так, как ты ожидаешь.
Это случилось и со мной — сейчас я в Алматы, а вчера рано утром выехал из Перми сначала поездом в Екатеринбург, а потом на самолёте в Астану, а затем ещё один перелёт сюда, в город Алматы. Завтра я должен быть на Байконуре.
А всё это началось с одной статьи на Хабре.
Летом прошлого года (в июле 2025) я опубликовал статью про построение приватного голосового ассистента на базе Home Assistant, Whisper и Piper, а спустя несколько месяцев в ноябре 2025 года узнал, что выиграл главный приз — поездку на космодром Байконур.
Хабр совместно с хостинг‑провайдером RUVDS, который выступил спонсором, проводил конкурс «Космотекст». Избранные тексты авторов отправляли в космос на микроспутнике, а автору самой лучшей публикации за всю историю конкурса дарили поездку на Байконур. Моя статья про отказ от Алисы неожиданно забрала этот суперприз.
В этой статье мы сравним передовые подписочные модели от Anthropic, OpenAI и Google для целей литературного перевода, редактирования и сверки. А конкретнее — Google (gemini-3.7-flash, 3.8 и gemini-3.1-pro), Anthropic (claude-opus-5) и OpenAI (gpt-5.6-sol): кто чище переводит, кто внимательнее редактирует и кому можно доверить вердикт «ошибся автор или перевод».
Все сравнения проводились внутри опенсурсного конвейера BookTrans, о котором уже рассказывалось на Хабре.
Скиллы превращают обычного ИИ-агента в узкопрофильного спеца: он ищет инфу в интернете, работает с файлами, пишет код, анализирует данные, запускает задачи в сторонних сервисах.
В этой подборке я собрал 50 самых популярных скиллов для ИИ-агентов - вместе они набрали 9 млн звезд на GitHub и 22 млн установок.
Используйте бесплатно.
Для каждого скилла указал, что он умеет, где пригодится и команду для быстрой установки.
Площадки перестали пускать машинный текст самотёком. Habr проверяет публикации автоматически, а Кевин Индиг пишет о том, что платформы строят anti-slop-системы — механизмы подавления массового низкокачественного ИИ-контента. Дальше обычно следует совет писать хорошо, и на этом разговор заканчивается.
Мне нужно было проверяемое условие вместо совета, поэтому я собрал детектор на правилах и прогнал через него 59 собственных статей. Главный результат оказался не в том, сколько текстов он забраковал, а в том, что при агрегатном подсчёте он не забраковал ни одного, хотя дефекты были в сорока.
Этот материал открывает серию статей о том, как в Штатах сформировалось современное законодательство о СМИ, которое во многом определяет не только на американскую IT-сферу, деятельность прессы, блогеров, но и на многие другие аспекты повседневной жизни простых американцев. В сегодняшнем речь пойдет об истоках.
Год назад я написал статью «Переводим fb2 книжки, с нейронками, для себя» — про то, как собрал на паре Tesla P40 в гараже программу Sunny Narrator («Солнечный сказочник»), которая переводит художественные книги через локальные и облачные LLM. Тогда это был скорее прототип «доказать себе, что так можно»: черновики читались с головной болью, книга в тысячу страниц переводилась два дня, а электричество, отключённое посреди процесса, стоило ещё двух.
За год программа доехала до версии 2.1, я перевёл достаточно книг, чтобы набить руку, и понял главное: это уже инструмент не только для меня, но и для переводчиков — и для всех любопытных. Рассказываю, что изменилось, сколько это стоит в токенах и почему без человека ничего не работает.
В августе 2026 года информационная служба Хабра выпустила 826 публикаций (785 новостей и постов, 7 лонгридов и 34 перевода). В текущем дайджесте представлены лучшие технические новости, переводы и лонгриды (отдельные большие публикации) инфослужбы Хабра, согласно оценкам пользователей.
Введение. При написании данного опуса не была использована ни одна нейросеть.
Завязка. Я иногда делюсь своими экспертными наблюдениями в теме, которой занимаюсь уже более 10 лет. В том числе иногда использую нейросети для 2 задач: поиск новой информации, которая могла пройти мимо и финальная обработка текста перед публикацией, чтобы сложный текст сделать более удобным для читателя.
На днях на одной из площадок модераторы снесли статью с формулировкой «Сгенерированный текст». А когда я направил запрос в техподдержку, то в бан улетели еще 3 другие публикации, которые набрали более 50 тысяч просмотров.
На меня выходили журналисты, представители НИИ и государственных структур для получения разрешения на использования этих материалов. Иными словами в уровне экспертности вопросов вроде бы нет, но вот с ИИ‑детектором как‑то подкачал... И мне стало любопытно уже более профессионально посмотреть на этого зверя.
С точки зрения разумной логики в самом начале важно договориться, чего мы хотим добиться за счет тотального использования ИИ‑детекторов. Варианты: 1. Чтобы авторы писали сами. И точка! 2. Чтобы не наплодили миллиард единиц контента! 3. Чтобы..?
И тут я задаю уже сам себе вопрос: а что для меня важно получить от статьи/книги/очерка? И сам себе отвечу: удовольствие от прочтения/новую важную информацию/нового интересного автора или эксперта, чтобы к нему присмотреться. При этом использовались ли тут нейросети сети или нет — вообще не важно«. Понравилось/не понравилось — вот главный критерий! »
Пригодится дизайнерам, блогерам, предпринимателям, маркетологам. Более тысячи промтов для генератора картинок.
Просто копируете, вставляете в нейросеть, если надо правите промт по-своему, и генерируете изображение. В таблице есть пример-картинка для каждого промта.
На прошлой неделе обратил внимание на обильное и, на мой взгляд, не всегда уместное использование слова «честный» на Хабре. Решил детальней изучить ситуацию, собрал данные и в результате оказалось, что мне не показалось и так было не всегда, а пик, возможно, еще не пройден. В этой статье делюсь полученными результатами, методологией и датасетом для тех, кому может быть интересно попробовать найти какие-нибудь закономерности самостоятельно.
Нейродетектор обещает поймать ленивого копирайтера, а подозревает длинное тире, слишком аккуратную редактуру. Проверяем, что он действительно измеряет, а потом отдадим ему часть этого текста. Посмотрим, та ли мышь попадется.
Хабр, привет! Меня зовут Давид Замирович
Я вел аккаунт на VC.ru с 2022 года, писал в основном про IT‑право, интеллектуальную собственность и кибербезопасность. Недавно выпустил материал о фишинговой схеме, которая работала через статьи на самой платформе: об этом есть статья на Habr, где конкретный пострадавший описал свой опыт потери 10к USDT.
Через час мой аккаунт заблокировали. Формулировка в уведомлении — нарушение п. 5 правил, который касается создания или использования дополнительных аккаунтов для обхода ранее наложенных ограничений.
Есть у IT-стартапов один странный момент. Команда может два года строить сильный продукт, собирать сложную архитектуру, искать первых пользователей и переживать бессонные ночи. А потом выйти на рынок и сказать: «Мы делаем AI-native платформу для интеллектуальной оркестрации данных». И ждать, что все сразу поймут, о чём речь. Не поймут, так как не ищут такой продукт, не обсуждают его с коллегами и не закладывают под него отдельный бюджет. У продукта может быть ценность, но для рынка она пока выглядит как набор функций. Тут и появляется нарратив категории.