Контент и копирайтинг *

Продолжаю делиться граблями, на которые я наступил в Claude Code. Как я ловил API Error: Stream idle timeout - partial response received

Дисклеймер: кажется, что всё это можно было и не ловить — по крайней мере в более простых системах я такие ошибки никогда не видел. Но раз уж начал упарываться в агентов, то почему бы не наступить на все грабли.

Проблема такая: оркестратор собирает SEO-статью на 8 000 слов, отдаёт редактору, пробует сохранить. Через 30 секунд тишины: API Error: Stream idle timeout — partial response received

Файл создан, но обрезан на месте, где стрим ушёл в idle.

❌ Первая очевидная неверная гипотеза: большой Write

Значит надо резать на чанки. Снизил лимит 15 000 → 8 000 → 6 000 → 5 000. Таймаут повторялся. Значит, дело не в размере записи.

✨ Настоящая причина: пересборка текста

Оркестратор не копировал готовый текст субагента. Он его пересобирал: переоформлял, перенумеровывал 28 сносок, «причёсывал» заголовки. Пока модель думала над форматированием, токены в стрим не эмитились. API считал соединение мёртвым и закрывал.

Решение РАЗ: passthrough + чанки ≤ 3 000

Вводим правило rules/common/safe-file-save.md:

➡️ Субагент возвращает строку оркестратору. Оркестратор копирует её в Write байт-в-байт — без «улучшений».

➡️ Разбиение планируется один раз до первого Write, потом проходится механически.

➡️ Лимит 3 000 символов на Write/Edit — потолок, при котором стрим не уходит в idle при честном passthrough.

➡️ Перед каждым Edit — сообщение 💾 Чанк K/M…. Иначе пользователь видит тишину и прерывает.

Если таймаут повторяется на 3 000 — спуск на 1 500. Если и там падает — это сеть, не контент.

И Recovery для обрезанных файлов

Повторный Write поверх частичного файла затирает уже сохранённое. Поэтому:

➡️ ls — проверить, что файл есть

➡️ Read — измерить длину

➡️ Edit (append) с точки обрыва, чанки по 3 000

Никогда не стартовать Write заново по тому же пути.

⭐️ Вторая волна: редактор

После фикса записи таймаут вернулся на возврате субагента-редактора. Вход 18 000 символов, выход 18 000 переписанного текста + отчёт «до/после» + метрики. Prefill и генерация занимают десятки секунд без эмита токенов. Retry не помогал: корень — объём выхода.

Решение ДВА: diff-mode

Вводим правило rules/common/editor-diff-mode.md. Редактор возвращает не переписанный текст, а список правок:

=== EDIT id=1 op=replace === FIND: Данное решение является инновационным продуктом REPLACE: VK Cloud управляет инфраструктурой — от ВМ до managed-БД REASON: редполитика + инфостиль === END EDIT ===

Лимиты: ≤ 60 правок, FIND ≤ 300, REPLACE ≤ 500, суммарный выход ≤ 8 000. Оркестратор парсит блоки и применяет через Edit.

Матрица по длине для глубокой редактуры:

➡️ ≤ 4 000 → классический

➡️ 4 000 – 20 000 → diff-mode

➡️ > 20 000 → секционный (одна H2 за вызов)

Пороги ниже именно для тяжёлых режимов — они удваивают выход за счёт отчёта «до/после».

Что в итоге то:

Два источника одной ошибки: оркестратор переформатирует перед Write, редактор генерирует слишком много на выход. Лечатся по отдельности: passthrough + чанки для записи, diff-mode для правок. Recovery закрывает остаточные случаи, когда таймаут всё-таки прилетел.

Я вроде не курю, но захотелось.

Как всегда ссылка на канал. Подписывайтесь

Запилили TG-бота для склейки голосовух - https://t.me/voicemixbot

👍 Зачем.

1. Сложно наговорить длинную 3-минутную мысль за раз красиво. Вместо этого, ясно произнеси отдельные фразы по 5 сек друг за другом, продумав каждую.

2. Мысль приходит только на улице во время прогулки и с собой только телега, монтировать дома никто не будет, а итоговая цельная голосовуха с красивой мыслью нужна уже сейчас чтобы кому-то переслать.

3. Хочешь записать инновационный трек из склейки пердежа, скрипа двери и крика бомжей в метро, но прямо сейчас без инвестиций в монтаж и продюсирование.

🧰 Как пользоваться.

1. Заходим в @voicemixbot - ему уйдёт команда start.

2. Шлем голосовухи друг за другом. После каждой видим ADD N, где N - её порядковый номер (начиная с нуля). Это значит, голосовой кусок вставился в ряд. Не говори следующую голосовуху, пока не получил ADD.

3. Удалить последнюю голосовуху - pop. Когда понял, что последней голосовухе нужен новый дубль. Вернёт SIZE N, где N - новое общее число эпизодов в проекте.

4. Всё сказал: пишем makeили go. Получаем цельный файл. Забыл что-то сказать - докидываем голосовух в конец и снова make .

5. Пишем clear если надо начать новый файл.

💎 Команды.

• clear - забыть всё, начать новый проект

• info - статус текущего проекта

• make - склеить текущий проект (цепь голосовух) в один файл

• name TEXT - указать название TEXT для вашей итоговой записи

• pop - удалить последнюю голосовуху из стека

• amp 1 или amp 0 - включить или выключить автоусиление тихой речи.

• bitrate N - установить битрейт, где N - между 2000 и 50000
23000 - достаточно для прилично звучащей речи

• mk N MESSAGE - поставить текстовую метку MESSAGE перед куском номер N. Нумерация с нуля. N - это тот номер, который фигурирует в ответе "ADD"

• fade N, N - число миллисекунд: длительность плавного перехода между фразами.

Метки.

00:00 - Приветствие
00:21 - Музыка
00:31 - Новости
01:04 - О погоде

Чтобы получить такую таблицу временных меток под записью, отправляй нужный текст перед той голосовухой, на начало которой этот текст должен ссылаться. Текстом считается любой текст, которого нет в таблице команд. Если вы хотели поставить метку перед уже отправленной голосовухой, но забыли это сделать, то используйте команду mk N (см выше).

🔌 Технические детали.

Кодируем речь кодеком OPUS, он прекрасно звучит даже на битрейте 24k, где mp3 бы уже умер. "/" в начале команды не важен. /pop и pop работают одинаково. Цепь голосовух мы называем "проект". У каждого проекта есть уникальное случайное служебное имя вида d7_uaUcUXc0. Помнить его не надо. Команда clear создаёт новый проект с новым именем, забывая предыдущий навсегда. Лимит кусков в проекте - 200, но лучше не рисковать. make 13 минутного файла будет работать 3 минуты. Написано на голимом C++20, libopus, libogg, epoll.

⌛ Лимиты.

1. Одна голосовуха - не более 60 секунд.

2. Число голосовух в проекте - 200 штук.

3. Получается суммарно более 2 часов на один файл, но стало страшно. В будущем возможно порежем лимит результирующего файла чем-то на уровне 10 минут.

🔒Безопасность и надёжность.

clear удаляет голосовухи с сервера бота. Бекапов нет. ФС сервера - в ramdisk. Наговорил, скомпилил - забери себе, не растягивай проект на неделю. Сервер не стабилен, падает раз в неделю с переналивом всей OS с нуля. У админа доступ ко всем голосовухам (как у админы телеграм к личкам), но чаще падает сервер с данными, чем админу охота покопаться. Если придёт майор с бутылкой - всех сдадим, но рамдиск (может быть уже нечего). Метаданные о пользователях не собираем, спамить не будем - даже БД нет. Точнее, есть, но в рамдиске. Если сервер не отвечает, то он либо сдох и ему скоро автоматически нальют образ по вотчдогу, либо занят компиляцией чьего-то проекта - отправь команду info и подожди. Устраивать DoS и хакерство с отправкой гиговых видосов и фоток не надо: бот даже не начнёт качать. В целом, наверное вы можете его положить, но мы просто пнём сервак и он забудет всё плохое в жизни, рамдиск же.

https://t.me/voicemixbot в общем.

GEO - оптимизация контента под ИИ. Как это делать?

GEO-это оптимизация контента под искусственный интеллект. ИИ-поиск все больше замещает классическую выдачу. Яркие примеры - использование голосовых помощников или чаты внутри нейросетей. И если SEO выдает нам список сайтов, среди которых мы выбираем тот, что нам подходит, то ИИ-поиск  - это сразу готовое решение. Искусственный интеллект выдает уже проанализированную, структурированную информацию, собранную из разных источников, на которые он ссылается. Попадать в эту выдачу и быть цитированным - это способ оставаться в поле зрения пользователей для любого бренда.

По прогнозам Gartner (исследовательская компания с фокусом на IT) в 2026 году объём традиционного поиска упадёт на 25% из-за перехода пользователей на ИИ-ответы. Так что сейчас - самое время работать с контентом так, чтобы он был удобен для ИИ, сохраняя при этом смысл и ценность. Конечно, привычная нам органика из поисковика никуда не уйдет и не будет полностью заменена платным размещением, она изменится. Но одного SEO будет уже не достаточно (хотя это и не новость!).  

Техническая база оптимизации сайтов остается прежней. Но помимо классического SEO, мы подстраиваем контент под генеративный поиск, чтобы из него легко извлекался конкретный ответ, приводим в соответствие Schema-разметку, усиливаем E-E-A-T сигналы (авторство, экспертность, источники), насколько удается закрываем тему семантически (не ключевыми словами, а полным раскрытием намерения пользователя).

Теперь мониторим: цитируют ли нас ChatGPT,Perplexity и другие Ai по целевым запросам клиента. Это новая актуальная метрика видимости, и для неё уже существуют свои инструменты. 

GEO быстро меняется, но расскажу, какие моменты на сегодняшний день могут быть интересны: 

1)ИИ предпочитает скучные тексты. Чем проще и прямолинейнее написан абзац, тем охотнее его цитируют нейросети. Не нужно никаких длинных подводок. Желательно чтобы ответ на тот вопрос, по которому вы хотите "выдаваться", был сформулирован у вас на сайте уже в первом абзаце.

2)Ссылки на чужие (проверенные!) источники помогают. Если в тексте ссылаться на исследования, статистику, авторитетные источники, то ИИ цитирует чаще.

3)Эффект “Википедии”. Страницы, которые структурно напоминают “Википедию” - определение, подразделы, конкретика - цитируются лучше обычных. ИИ обучали в том числе и на популярной интернет-энциклопедии. 

4)Используйте в тексте конкретные цифры. Это достаточно просто, но добавляет вашему тексту достоверности в глазах ИИ.

5)ИИ любит цитировать авторов и бренды, которые ассоциируются с тематикой. И еще, если название компании или продукта часто встречается рядом с конкретными утверждениями (на разных площадках, авторитетных и не очень), ИИ начинает ассоциировать бренд с темой.

6)Корпоративный контент для ИИ - это хорошо, но лучше цитируется контент с указанием автора, его должности, опытом и тд. (E-E-A-T сигналы).

Пример:

Как может звучать в обычном тексте:

"Для пошива обуви по индивидуальным меркам мы рекомендуем измерять параметры стопы в вечернее время: так можно узнать максимальные размеры”. 

Как может звучать эта же фраза, оптимизированная для ИИ-поиска: 

"Как говорит технолог нашей компании Ольга Петрова, которая более 10-ти лет занимается пошивом обуви по индивидуальным меркам, самые точные измерения стопы получаются в вечернее время. Стопа немного отекает, и можно уловить ее максимальный размер”.

Пробовали ли вы оптимизировать свой контент под ИИ-выдачу? Делитесь в комментариях! 

Исследователи из Nous Research опубликовали Autoreason — работу о том, почему итеративное самоулучшение LLM ломается на практике, и как это починить. Тема актуальная: все мы пытались строить агентов по схеме «сгенерируй → покритикуй → перепиши», и у всех это работало хуже ожиданий.

Авторы выделили три структурные проблемы примитивного подхода.

➡️ Искажение от формулировки — модель галлюцинирует недостатки, когда её прямо просят критиковать (ну конечно, она же не может сказать «всё хорошо»).

➡️ Расползание задачи — тексты бесконтрольно разрастаются с каждым проходом, теряя фокус.

➡️ Отсутствие сдержанности — модель никогда не говорит «изменения не нужны», хотя часто это правильный ответ.

На Haiku 3.5 традиционная критика-и-ревизия сжимала выдачу на 59-70% за 15 итераций — чистая деградация.

Их решение: на каждой итерации генерировать три версии — неизменный инкумбент (A), состязательную переработку (B) и синтез (AB). Судит панель свежих агентов без общего контекста через слепое голосование по методу Борда, где вариант «ничего не менять» равноправный кандидат. Каждый судья ранжирует все три варианта, за первое место даётся больше баллов, за последнее — меньше. Если исходный вариант выигрывает дважды подряд — стоп, сходимость.

По Claude-линейке результаты сильные: Sonnet 4.6 на задачах программирования показал 77% против 73% у однократной генерации, Haiku 3.5 с новым методом обогнал выбор лучшего из 6 вариантов при равных вычислительных затратах (40% против 31%). Но самое интересное — точка перелома на Haiku 4.5: при 60% точности прирост от доработок исчезает. Разрыв между способностью генерировать и оценивать закрылся, итерации стали бесполезными.

Практические выводы для агентов в Claude Code: роли критика, автора и синтезатора должны быть отдельными агентами с независимым контекстом, иначе получишь искажения. Всегда включай опцию «оставить как есть» в список возможных действий. Используй несколько судей (минимум 3, лучше 7) для принятия решений о редактуре. И самое главное — с сильными моделями (Haiku 4.5+, Sonnet 4) можно не заморачиваться с итерациями вообще, однократной генерации часто достаточно.

Короче, если твой агент в Claude Code делает хуже после «улучшений» — это не баг, а особенность примитивного самоулучшения. Autoreason показывает, как это лечить правильно, но на современных моделях проблема может быть уже неактуальна.

Оригинал и больше такого у меня в канале

пожалуйста не злитесь, просто болтология

Везде слышу споры вокруг агентов и помощников: никто не может договориться, что есть агент, что ассистент.

Да я и сама не всегда понимаю, что передо мной: агент, ассистент или что-то между (а так вообще бывает?).

Сама себе попыталась разложить на бытовой метафоре.

Когда я в сотый раз пытаюсь совладать с базовым джипити или гроком по поводу стиля и дурацких нейро-конструкций, неосознанно переношусь в рабочие отношения. Где раз за разом просишь линейного сотрудника не забыть базовые вещи: редполитику, если это тексты, кодстайл — если разработка, формат карточки, если речь об аккаунте. О более сложных вещах, где нужно включить логику, отойти от задачи и посмотреть на нее из позиции «над», речи вообще не идет. Сложная архитектура, стратегия, креатив... чаще всего я получаю примитивный результат и думаю, что лучше бы сделала сама с нуля.

У меня проблемы с промптами? Допускаю

However. Есть в команде 1-2 хидден гема, самостоятельных готовых менеджера, которым можно довериться и просто отдать задачу и забыть о ней. Они сами подумают, сами поищут, отберут ресурсы, придумают, как решить проблему, и в итоге, всеми правдами и неправдами, принесут результат. Что важно: хороший. Из минусов: чаще всего это несчастные перфекционисты, которые считают, что они — это их работа и что каждая ошибка — провал. Мечта бизнеса: повышение, скорее всего, тоже будут просить редко.

Может быть, развитие ИИ и создание сложных мультиагентных систем наконец-то снимет груз с этих несчастных перегорающих раз в квартал бедняг с синдромом отличника? Было бы славно, может, я и сама наконец-то схожу в отпуск.

Хотя что-то мне подсказывает, что они (мы) просто найдут новые возможности перегорать и нести больше, чем могут на себя взвалить. А вот ассистенты — продолжат жить счастливо, хоть и, скорее всего, бедно.

Матрешка выгод: как продавать не инструмент, а новую версию человека

Мы все пишем о выгодах. Это правильно. Клиент должен понимать, что он получит.

Но есть нюанс. Выгоды бывают разными. И если вы показываете только один слой — вы продаете инструмент. А инструмент никому не нужен. Нужно то, что снаружи.

Я придумала этому образу название — Матрешка выгод.

Самая маленькая матрешка (первый порядок) — это продукт Идеальный план питания. Четкая структура курса. Готовый сценарий вебинара. Это то, что вы даете. Это понятно. Это осязаемо. Но это не цепляет. Потому что это просто инструмент.

Средняя матрешка (второй порядок) — это результат Идеальный план питания для набора мышечной массы. Четкая структура курса чтобы ученики доходили до конца. Готовый сценарий вебинара чтобы люди не уходили на середине. Это уже изменение. Это то, ради чего человек вообще заходит в тему. Но и это не финал.

Самая большая матрешка (третий порядок) — это новая версия себя Зачем человеку набирать мышечную массу? Чтобы чувствовать себя сильным и уверенным, когда снимаешь футболку на пляже. Чтобы жена снова смотрела с интересом. Чтобы в 45 чувствовать себя на 30. Зачем эксперту структура курса? Чтобы перестать быть заложником поддержки. Чтобы выдохнуть. Чтобы курс продавал сам, пока вы спите, а вы наконец-то начали жить. Зачем сценарий вебинара? Чтобы кайфовать от эфиров, а не трястись за час до старта. Чтобы люди доставали карту чтобы оплатить и плакали от счастья. Чтобы чувствовать себя мастером, а не попрошайкой.

Понимаете разницу?

Первый порядок — ЧТО вы даете. Второй порядок — ДЛЯ ЧЕГО это нужно. Третий порядок — КЕМ ОН СТАНЕТ, когда это получит.

Как это работает в заголовках

↗️ Вариант А. Третий порядок снаружи, первый внутри Заголовок: «Снова почувствовать себя сильным» Подзаголовок: «Как набрать мышечную массу после 40, даже если вы весь день сидите в офисе» Текст: «Бесплатный урок с идеальным планом питания»

↗️ Вариант Б. Второй порядок снаружи, третий внутри Заголовок: «Все еще чувствуете слабость в зале?» Дальше: «Бесплатный урок по набору мышечной массы для мужчин 40+. Чтобы вы перестали стесняться раздеться на пляже».

↗️ Вариант В. Третий порядок в чистом виде Заголовок: «Для мужчин 40+, которые хотят чувствовать себя уверенно без футболки» Подпись: «Идеальный план питания для набора мышечной массы внутри»

Главный секрет Матрешки: люди не покупают план питания. Они покупают уверенность на пляже. Не структуру курса — а свободу от поддержки по ночам. Не сценарий — а кайф от эфира.

Инструмент — это та самая маленькая Матрешка, которая лежит внутри. За нее в итоге платят деньги. Но чтобы человек захотел до нее добраться, его должна заинтересовать большая — та, что снаружи. Новая версия себя.

Как научиться печатать вслепую за час.

Предлагаю способ без тренажеров за один час научиться печатать вслепую на клавиатуре. Слепая печать это стиль набора текста при котором печатающий не ищет каждый раз нужные клавиши глазами, а знает их местонахождение наизусть, и задействует при печати все пальцы.

Способ обучения состоит из трех шагов.

Первый шаг. За полчаса запоминаем три последовательности букв в верхнем, среднем и нижнем ряду клавиатуры. Для этого можно запомнить три последовательности

ЙЦУ КЕНГуру ШЩаЗ ХЪ

ФЫВА ПРО ЛоДЖЭя

мЯЧ СМИТ ЬБьЮ,

в которых нужно пропускать строчные буквы.

Для запоминания английской раскладки запомните три последовательности

Q WERTY U I OP!

AS DFGHiJKL

ZXCVBNM,.

Второй шаг. Располагаем кисти так, чтобы указательные пальцы опирались на клавиши с бугорками - А и О. Печатаем на ощупь в течении получаса. Если у вас нет своего текста, можно воспользоваться Гонками на клавиатуре https://www.google.com/search?q=гонки+на+клавиатуре. При этом если расположение буквы уже запомнилось, то нажимаем ее правильным пальцем. Если расположение клавиши не запомнилось, то, не глядя на клавиатуру, ощупываем слева на право клавиши в нужном ряду, пока не найдем искомую букву. Например, для нажатия буквы Т ощупываем мизинцем левой руки букву Я, безымянным - букву Ч, средним - С, указательным левой - М, указательным левой руки - букву И, указательным правой руки - букву Т.

Третий шаг. В дальнейшем печатаем вслепую, чтобы не забыть навыки.

По необходимости повторяем предыдущие шаги.

Метод слепой печати позволит ускорить ввод текста в несколько раз, не думать о расположении клавиш, на зависеть от наличия света. Навык слепой печати пригодится тем, кто часто пользуется компьютером, подчеркнет ваши высокие профессиональные качества. Слепой метод позволяет печатать двести знаков в минуту. Модифицируйте предложенный способ обучения под ваши обстоятельства и особенности.

На Data Fusion несколько раз услышал: «В эпоху ИИ будет цениться контент от человека». Оке.

Я делаю техноконтент уже более десяти лет. И могу сказать честно: худшее, что я видел в профессии, было написано, снято и нарисовано людьми. ИИ пока даже не приблизился к этому дну. Региональную журналистику, например, даже нейросети не спасут. За редким исключением. Человеческое происхождение контента никогда не было гарантией качества. Это был просто единственный доступный вариант.

До генеративного ИИ мир был завален:

• текстами от рерайтеров на бирже за 30 рублей за 1000 знаков;

• стоковыми фотографиями с улыбающимися людьми в офисах;

• лендингами, сделанными племянником директора в конструкторе;

• пресс-релизами, написанными по шаблону 2003 года.

Всё это человеческий контент. Аутентичный. С душой.

На самом деле аудитория никогда не ценила «человеческое». Она ценила хорошее. Просто раньше плохое человеческое выигрывало в кейсах, когда надо сделать дёшево или бесплатно. Теперь конкурент появился. И внезапно оказалось, что планка «лучше среднего копирайтера или среднего дизайнера» — не такая высокая.

Кто конкретно имеется в виду, когда говорят «человеческий контент будет цениться»? Топ 5% — да, всегда ценился. Журналисты-расследователи, сильные авторы с точкой зрения, эксперты с реальным опытом, талантливые дизайнеры — им ИИ не конкурент, он инструмент. Остальные 95% производили промышленный мусор, который почти никто не читал, но который исправно оплачивался, потому что альтернативы не было. ИИ не убивает хороший контент, дизайн, код. Он убивает индустрию посредственного. И это, честно говоря, давно пора. Проблема в том, что большинство людей, которые сейчас переживают за «ценность человеческого контента», — как раз из этих 95%.

И спикерам на DF приходится их как-то успокаивать.

Раньше и больше у меня в канале

Как я на смыслах сделала х6,5

Однажды меня пригласили в проект. Блоггер‑миллионник, проект по органическому земледелию (дачный сад‑огород). Аудитория 99, 9% женская.

Команда делала запуск курса. 970 000 ₽

На следующий запуск они пригласили меня сценаристом прогревов.

И я начала с самого начала, с базы — с составления таблицы продающих смыслов.

Как они продавали до меня: через экологически чистый урожай, через понятные инструкции по посадке и выращиванию, через систему, которая требует минимум времени и сил, чтобы на даче можно было еще и отдыхать.

Я пошла изучать кастдевы. И выяснила интересную вещь: большинство женщин на самом деле хотели совсем другого: не экологически чистый урожай, не систему. Они хотели, чтобы муж их похвалил (какая ты у меня хозяюшка), чтобы соседи завидовали, подруги и коллеги восхищались.

И я полностью развернула продающие смыслы.

2 месяца я вела прогрев но новым смыслам: в общем канале (задача была перевести в закрытый канал вебинара) и в закрытом канале. И наконец пошли те самые долгожданные комментарии:

Жизнь )) Вы прямо про меня пишете Каждый раз об этом думаю

Финансовый результат нового запуска: 6 540 000 ₽ В 6,5 раз больше.

Почему?

Потому что канал стал зеркалом. В котором участницы видели себя. То, в чем они сами себе не признавались. Но то, что было для них важно.

Потому что они поняли, что это — пространство, где их понимают и принимают. Где желание похвалы не порицается.

Потому что выгоды курса стали для них настолько очевидными, что вопросы «Куда платить» стали появляться еще до продающего вебинара.

И когда была объявлена цена курса, то ценность его уже была совершенно оправданна.

Феномен: статьи не в тему Хабра всё равно иногда популярны

При отрицательном голосовании за статьи и карму на Хабре обязательно указывать причину. И авторы могут увидеть анонимно оставленные причины (как я понял - только для голосов за карму, за статьи - нет). Одна из причин - Статья\Тема не для Хабра (общий вариант при выборе причин минуса за карму и за статью). Тем не менее, часть статей, не вписывающихся в тематику, становятся очень популярными. Пример: статья Как поехавшие бабули отсудят у вас квартиру: самый полный разбор от юриста (+400 рейтинг, 526 в закладках). Эта статья по сути про сферу законодательства в недвижимости (кейс Долиной). А выбраны хабы "Финансы в IT", "Законодательство в IT". Другой пример - моя статья "Как я обжаловал попытку военкомата ограничить меня в правах" (+225 рейтинг, 529 в закладках). В хабах "Удалённая работа", "Законодательство в IT", "Лайфхаки для гиков". За эту статью я получил один минус в карму с формулировкой "Статья\Тема не для Хабра". Причина такого голосования ясна. При этом плюсов в карму я получил несколько десятков. И вот что интересно: подобные ситуации показывают проблему. С одной стороны авторы рискуют попасть в немилость пользователей и нахватать минусов (поднимая, как им кажется, важные вопросы, для которых нет нужного хаба на Хабре). Возможно, кто-то из авторов имеет интересные темы. Но, не стал их публиковать из-за этого. С другой - часть авторов угадали настрой пользователей (или им просто повезло). Я не знаю какой процесс создания на Хабре новых хабов. Но, очевидно, что даже создание хабов ситуацию полностью не решит. За последние 10 лет на Хабре и так уже появилось много новых хабов. И всё равно, как видно, есть статьи, которые не попадают под них, но популярны у читателей.

💡 Давайте напишем вам 2 текста, которые сразу начнут работать!

Вы пишете тексты по правилам, а продаж нет?

Вы садитесь писать. Думаете над структурой, вычитываете, переписываете. Публикуете. И — тишина. Лайк от подруги, сердечко от мамы, комментарий от нейробота.

Вы делаете все, как учат: «говорите о боли», «дайте ценность», «закройте возражения». А результата нет. И вы уже не понимаете: где ошибка? Что я делаю не так?

Я 34 года работаю с текстами и смыслами. И за это время вывела одну простую механику: пост работает, когда в нем есть четыре элемента, расположенных в определенном порядке. Если хоть один выпадает или стоит не на своем месте — текст не ведет, его просто пролистывают. Я собрала эту последовательность в свою авторскую методику ПОСТ.

👉 Я приглашаю вас на БЕСПЛАТНЫЙ ТРЕХДНЕВНЫЙ ИНТЕНСИВ, где мы вместе напишем 2 текста, которые сразу же начнут работать.

За три дня вы напишете два поста, которые начнут приносить отклик. Вместо тишины — живые комментарии не от нейробота, вопросы не от подружки, а от ваших потенциальных клиентов, которые наконец увидели у вас живой откликающийся им пост и готовы купить.

• 📍 День 1. Напишете пост о себе, который начнет работать на ваши продажи.

• 📍 День 2. Напишете пост-кейс, который докажет читателю: вы тот, кто может решить его проблему.

• 📍 День 3. Живой вебинар «7 шагов, которые превратят ваш контент в работающую воронку продаж» и разбор ваших текстов. Покажу, где теряются ваши деньги и как это исправить.

☑️ В результате у вас будут два поста, которые лягут в основу вашего канала, пойдут в закреп и начнут работать на продажи. И самое главное — универсальная схема, по которой вы сможете писать любые тексты, в любой нише, для любой ЦА. Просто берете, наполняете своим содержанием, и текст начинает приносить деньги.

👍 6–8 апреля. В закрытом канале.

Чтобы ваши посты наконец начали работать.

Если вы чувствуете, что пишете, а результата нет — приходите. Посмотрим, где рвется ваша цепочка, починим!

Духоты агентской пост. Расскажу про систему ограничений, которую я допиливал эту неделю. ИИ-агенты ошибаются довольно предсказуемо: выдумывают цифры, каскадируют ошибки между этапами, льют воду, теряют контекст, додумывают данные при сбоях WebSearch и выжирают токены со страшной силой. Что сделал:

Починил таймауты и ограничил запросы WebSearch. Раньше агенты зависали на длинных запросах и сжигали токены. Теперь у каждого субагента жёсткий лимит, параллельно работает не больше трёх запросов. Адаптивная глубина: если после 3 запросов уже 8+ источников — остальные пропускаются. Если после 5 запросов меньше 5 качественных — включается глубокий режим. Три сбоя подряд — полная остановка. Если поиск лёг — пустой конспект с маркером, а не выдуманные данные.

Добавил автоматические предохранители от перерасхода токенов. Конспект ресёрчера обрезается на 4-5K символов, а лишнее отсекается по приоритету тиров. Если 80%+ фактов из Tier 1-2 — фактчекер предлагает пропуск (экономия 4-6K токенов). И там много ещё всего.

Добавил оценку токенового бюджета. Теперь, например, перед запуском пайплайна видно: статья съест 14-20K токенов (5-7% дневного лимита). Можно решить, стоит ли запускать фактчекинг, если все источники и так Tier 1.

И завершил разбиение всех агентов на субагенты (кажется). Раньше один агент искал, писал и проверял — контекст распухал, ошибки каскадировали. Теперь сборщик, автор и верификатор работают в песочницах. Каждый видит только свои данные.

Запустил сбор отчётов генерации и ревью. Раз в неделю анализирую отчёты, ищу паттерны ошибок и обновляю правила. Замкнутый цикл: ошибка → отчёт → новое правило → следующая генерация лучше. Автоматику тут не стал делать, чтобы не допустить попадание галлюцинаций в правила.

Главный вывод: не пытайтесь предотвратить все ошибки ИИ-агентов. Стройте систему, которая их обнаруживает, логирует и улучшает правила на основе данных.

P.S.: Что в работе и про что постараюсь рассказать: пишу backend runtime на Python, чтобы wizard-поведение работало не только в Claude Code, но и через API, в своём бэкенде или другом LLM. Короче, чтобы не замыкаться только на Claude, а использовать агенты и в других нейросетях. Но тут ещё тестировать и тестировать.

Больше и раньше в канале

Почему на Wildberries вечно всё маломерит

Я долго не могла понять эту загадку. Захожу на карточку платья. 150 отзывов. Половина пишет: «маломерит, берите на размер больше». Вторая половина: «размер в размер, все отлично».

Как так? Платье одно. Производитель один. Таблица размеров одна. А люди пишут по-разному.

И тут до меня дошло.

Дело не в платье. Дело в том, что женщины, у которых реальный размер 48, заказывают 44. Потому что в их голове они носят 44. Или очень хотят носить. Или когда-то носили. Или подруга носит, а чем я хуже? Или 48 – это лишний вес. У меня его нет – значит 44.

Они влезают в 44? Нет. Платье жмет, трещит по швам, не сходится на груди. И они идут писать отзыв: «Маломерит! Берите на размер больше! Производитель врет! Таблицы неправильные!»

А те, у кого реальный 44, заказывают 44 — и все идеально. Они пишут: «Размер в размер».

Производитель тут ни при чем. С платьем все ок.

Проблема в том, что люди не хотят признавать свой реальный размер. Проще обвинить фасон платья, размерную сетку, китайских производителей, коварных маркетологов, техническую ошибку продавца. Платье виновато. Я — нет.

Ровно это же происходит, когда клиент приходит к вам

Психологу: — У меня проблемы в отношениях. — А в чем именно? — Это он все время меня провоцирует. Я вообще спокойный человек, но он выводит. — А пробовали что-то менять в своем поведении? — А почему я должна? Это он пусть меняет. У него проблемы.

Маркетологу: — Запустил курс, никто не покупает. — А кому продаете? — Да всем. Я в запрещенку выкладывал, в телегу постил. — А портрет целевой аудитории составляли, маркетинговое исследование проводили? — Зачем? У меня и так продукт хороший. Это рынок сейчас мертвый, конкуренты демпингуют.

Бизнес-тренеру: — Хочу масштабироваться, но сотрудники все делают не так. — А как вы их обучаете? — А зачем? Я же их нанял, они должны сами уметь. Это сейчас специалистов нормальных не найти, одна молодежь ленивая пошла.

Вы, как эксперт, видите реальный размер. Вы видите, что дело не в платье. Но пока клиент не готов это увидеть — вы бессильны.

Вы можете подобрать идеальную ткань, идеальный фасон, идеальную размерную сетку. Но если человек упорно заказывает 44 при своем 48 — ничего не сядет. И все ваши скрипты, методики, техники разбиваются об эту стену: «это не я, это платье».

Что с этим делать?

✔️ Первое — не пытаться переубедить. Если человек не готов видеть свой реальный размер, вы не докажете ему это аргументами. Они приходят и с порога заявляют: «Это у меня кость широкая, метаболизм плохой, муж козел, рынок мертвый». И они правда так думают. Это не их вина, так устроена психика — легче обвинить платье, чем признать, что оно больше не налезает. С ними можно спорить до хрипоты, приводить статистику, показывать исследования. Бесполезно. Они уйдут искать того, кто подтвердит: да, платье дурацкое, да, размерная сетка врет.

✔️ Второе — работать только с теми, кто хотя бы допускает: «А вдруг дело не только в платье?» Это и есть тот самый клиент, с которым можно что-то сделать.

✔️ Третье — в своих текстах сразу отделять тех, кто готов смотреть правде в глаза. Потому что если вы будете писать для всех, кто жалуется на «маломерность» — вы утонете в бесконечных спорах с теми, кто не готов меняться.

Ваша задача — найти тех, кто уже устал заказывать 44 и подозревает, что дело не в размерной сетке. Им вы действительно можете помочь.

В маркетинге для этого есть понятие «лестница Ханта». Если интересно, расскажу в следующем посте про пять ступеней и про то, с кем мы реально работаем, а с кем даже не тратим время.

Использую ИИ для поиска фактов для статей на Хабр

При подготовке постов\статей стараюсь использовать ссылки, подтверждающие факты, на которые ссылаюсь (дабы было ясно, что факты эти не мной придуманы). Вижу, что и часть читателей тоже это оценивает позитивно (комментарий к одной статье, комментарий к другой). А, порой, нужно сослаться на статью, где тот или иной вопрос раскрывается подробнее.

В таких вопросах ИИ хорошо экономит время. Например, для статьи Как я обжаловал попытку военкомата ограничить меня в правах мне нужно было найти судебное решение, где шла речь о доставке гражданина в военкомат сотрудниками полиции (из-за его неявки по повестке). До написания статьи я самостоятельно находил подобные судебные решения: это нужно было лично мне для оценки ситуации, в которую я попал. В тот момент я не сохранил ссылку на решение для будущей статьи. И сами решения искал тогда не через ИИ, а через сайты вроде sudact.ru (на сайте — поиск по статье 21.5 КоАП). Это занимало много времени. Когда я занялся статьей — сразу подумал про повторный поиск, но уже через ИИ. Во‑первых, ожидал, что это будет быстрее. Во‑вторых, помнил: Алиса с некоторых пор умеет в ответах приводить источник. Так оно и вышло: вместо десятков минут самостоятельного поиска я нашёл искомое за 1 минуту по запросу:

найди судебные решения в которых указано, что сотрудники полиции доставили гражданина в военкомат

Как понять, чего на самом деле хочет клиент?

Это самая мучительная часть любого позиционирования.

Мы знаем, что нужно копать глубоко. Что нельзя спрашивать «какой результат вы хотите». Что клиент часто врет — себе, нам, анкетам. Или просто сам не знает, чего он хочет.

Мы читаем как проводить кастдевы. Проводим часовые интервью. Расшифровываем, анализируем, ищем паттерны. Это правильно. Это профессионально. И это почти не работает…

Хотели сделать всё как надо. Пошли исследовать целевую аудиторию. А в итоге — куча информации, десятки созвонов, а никто ничего толкового не говорит. Силы потратили, время потратили, а запутались еще больше. После этих созвонов вместо ясности наоборот каша. Руки опускаются. И бесит. Потому что непонятно: мы что-то делаем не так, или клиенты просто не умеют объяснять, чего хотят?

Каждый раз, начиная работу с клиентом, мы с ним ныряем в эту пучину. Кастдевы, часовые интервью, расшифровки, таблицы с цитатами. Клиенты стонут: «Опять эти вопросы, я уже сто раз отвечал, и сто раз их спрашивал». А я убеждаю: «Это надо, без этого никак, потерпите». В итоге все вымотаны. Я — потому что убеждаю и вытаскиваю клещами каждое слово. Клиенты — потому что их заставляют рефлексировать, анализировать, созваниваться, задавать вопросы…когда они хотят просто денег – и это нормальное желание! Горы материала, простыни данных, а ясности так и нет: чего же, блин, хочет мой клиент??? Долго, нудно, тяжело, выматывающе.

Но однажды моя невестка прислала мне фото письма деду Морозу от моего восьмилетнего племянника:

«Хочу быть знаменитым блогером чтоб у меня был свой ютюп канал и мелион подпищиков».

И я подумала: он же не пишет «хочу научиться монтировать видео» или «хочу разобраться в алгоритмах продвижения», или «хочу научиться писать сценарии вовлекающих рилз». Он пишет сразу то, что получит в итоге. Не процесс, не инструмент, не способ — а результат. Конечную точку. И тут меня осенило: вот оно!!!

Мы, взрослые, когда нас спрашивают «чего вы хотите», начинаем умничать. Выдаем «правильные ответы»: хочу бизнес-план, стратегию, увеличение продаж, подписчиков. То есть инструменты. А про результат забываем. Но если спросить «Чего ты хочешь на самом деле» - человек зависнет: я же только что сказал, чего я хочу.

Я стала пробовать. Вместо долгих интервью я просто спрашивала: «Что бы Вы попросили у деда Мороза?»

И знаете, что мне отвечали? Не «бизнес-план» и не «стратегию»:

— «Хочу, чтобы денег было столько, что можно не считать» — «Хочу перерастать бесить сына-подростка, и чтобы он просто со мной поговорил» — «Хочу смотреть на себя в зеркало без отвращения»

Это и есть точка В. Не про то, что сделать. А про то, что почувствовать. И кем стать.

В следующий раз, когда соберетесь исследовать ЦА, просто спросите про Деда Мороза. Ответ вас удивит. И сэкономит вам кучу времени, сил и нервов🤗

Нашёл интересную реализацию прямолинейного контентного агента на Claude Code — ralph-wiggum-marketer.

Суть: автономный копирайтер который работает в цикле. Задаёшь список задач в формате PRD — с описанием, критериями приёмки и приоритетом. Агент берёт задачу, пишет, проверяет по критериям, коммитит результат, логирует выводы, берёт следующую.

Тут есть интересное решение проблемы памяти. Каждая итерация стартует с чистым контекстом, но агент всегда читает progress.txt с накопленными выводами из прошлых итераций. Паттерны которые сработали остаются. Это и есть самообучение в простейшей реализации.

Плюс три агента-источника которые параллельно заполняют SQLite-базу: один мониторит тренды, второй исследует, третий собирает продуктовые коммуникации. Агент-писатель читает из базы и пишет уже с контекстом — не с нуля.

Для моих задач это, конечно, не готовое решение, но взять отсюда можно две вещи: структуру PRD с явными критериями приёмки для каждой задачи, и паттерн progress.txt как простейшую форму накопленной памяти между сессиями без сложной инфраструктуры.

Больше у меня в канале

Вам кажется, что вся эта возня со «смыслами» — какая-то странная штука?

Ну да, конфликт, уникальность, точка В, обещание, бла-бла-бла... Красивые слова. А что они дают на самом деле? Зачем мне это все?

Давайте откровенно – мы здесь все свои.

Смыслы нужны не для красоты. Они нужны для денег.

Когда у вас нет четкой ИДЕИ, вы вынуждены каждый раз заново:

• придумывать, о чем писать

• долго прогревать, потому что клиент не понимает, кто вы, зачем вы ему, почему так дорого

• уговаривать, доказывать, разжевывать, закрывать возражения

• сомневаться в цене и бояться ее поднять

Это выматывает. И не приносит денег.

Когда ИДЕЯ есть, все становится проще.

Вы перестаете метаться между «надо написать полезное» и «надо написать продающее». Просто берете любой элемент — и пишете. Сегодня про боль клиента. Завтра про свой способ. Послезавтра про результат. И каждый раз это цепляет, потому что это не случайные темы, а части одной конструкции.

Клиент больше не думает «кто это и зачем мне на него подписываться». Он сразу чувствует: свой. Ему не надо объяснять, не надо прогревать. Он уже внутри вашей логики.

И когда вы предлагаете продукт, он не раздражается и не торгуется. Он ждал этого.

А это значит, что уходит самое выматывающее — недели бесплатных эфиров, десятки сообщений «подумаю», бесконечные догонялки тех, кто слился. Вы перестаете тратить время на уговоры и возвраты.

И наконец-то начинаете зарабатывать не от запуска к запуску, а стабильно. Потому что клиенты приходят сами, платят достойно и возвращаются снова. А вы перестаете бояться называть свои цены. И цену вы ставите не потому, что «так принято в среднем по рынку», а потому что четко понимаете, что даете и какой результат человек получит. Клиент это видит и платит.

Пару интересных наблюдений из статьи Prompt Engineering Best Practices in 2026: The Ultimate Guide to Better AI Prompts.

Первое: вежливость в промптах не работает, а контекст работает. «Пожалуйста и спасибо» сжигает токены. «Это для технического директора который принимает решение за 5 минут» — меняет вывод кардинально. То есть промпт это не подбор правильных слов. Это проектирование ограничений. Чем расплывчатее запрос — тем увереннее ИИ генерирует правдоподобную ерунду.

Второе: мультиагентные системы переоценены так же, как когда-то микросервисы. Пять агентов для генерации контента — 47 минут. Один хорошо написанный промпт — 14 минут. Прежде чем строить оркестратор, стоит убедиться что задача вообще требует оркестрации.

Я уже писал, что для большинства задач хватит простого воркфлоу. Или можно с простого воркфлоу хотя бы начать.

Фреймворк RCCF который там описан — Role, Context, Constraints, Format — это по сути то, как должен быть устроен любой агент или скилл. Роль задаёт экспертизу. Контекст даёт почву. Ограничения убирают пространство для галлюцинаций. Формат делает вывод предсказуемым.

P.S.: Больше про агенты для контента в канале.

Разобрал репозиторий gstack от Гэрри Тана, CEO Y Combinator. Про критику от комьюнити писать не буду. Это в точности тот же спор который идёт вокруг любого репозитория с конфигами агентов. «Это просто промпты» — технически верно. Но ценность не в промптах, а в ролевой модели и порядке вызовов. Точнее всего описать репу так: структура инженерной организации как принцип проектирования, а не один агент на всё.

Что это такое, собственно:

gstack превращает Claude Code в виртуальную инженерную команду которой ты реально управляешь: CEO который переосмысливает продукт, инженерный менеджер который фиксирует архитектуру, дизайнер который ловит ИИ-шлак, параноидальный ревьюер который находит баги в продакшне, QA-лид который открывает настоящий браузер и кликает по приложению, и релиз-инженер который шипит PR. Тринадцать специалистов, все как слэш-команды, всё в Markdown, MIT-лицензия.

Ключевое отличие от других репозиториев: здесь не просто субагенты под задачи, а роли с разными когнитивными режимами. Один агент не делает всё сразу.

Что применимо для контентных агентов

Гэрри Тан не сделал одного агента «напиши код». Он разделил процесс на роли с разными углами зрения: стратег, исполнитель, ревьюер, контролёр качества. Для контентных агентов это, чисто теоретически, можно интерпретировать так:

• /plan-content по образцу /plan-ceo-review — переосмысляет тему перед написанием. Не «напиши статью про Kubernetes», а «какой угол здесь самый сильный, что аудитория хочет узнать, какой тезис будет неожиданным». Стратегический режим перед исполнением.

• /review-editorial по образцу /review — находит нарушения редполитики которые проходят поверхностную проверку но выглядят плохо при публикации. Автофиксит запрещённые слова, показывает спорные утверждения без источников.

• /qa-content по образцу /qa — проверяет финальный текст по чеклисту: факты атрибутированы, голос соответствует, структура соблюдена, нет клише, длина правильная для формата. Фиксит и перепроверяет.

• /ship-content по образцу /ship — финальный прогон перед публикацией: проверка всех пунктов, генерация превью для разных платформ, архивирование в базу опубликованных материалов.

• /retro-content по образцу /retro — еженедельный отчёт: сколько материалов вышло, какие форматы, какие темы, что залипло, что нет.

У меня система выстроена по-другому — агенты под задачи, субагенты с чистым контекстом, правила и скиллы — но тем интереснее смотреть на другие варианты архитектур.

P.S.: Редко выхожу с таким на Хабре, больше про агенты для контента в канале.

Маркетологи и пиарщики, привет!

Кажется, сейчас все на нервах из-за грядущей блокировки телеграма — и в этот момент у многих возникает вопрос: «а где теперь брать трафик и аудиторию?»

Если это про вас — у нас есть штука, на которую стоить обратить внимание. Мы обновили и расширили наш бесплатный мини-курс про продвижение на Хабре — специально для не-ИТ компаний.

Внутри – не учебный кейс и не красивая легенда, а настоящая переписка директора по маркетингу не-ИТ бренда и менеджера Хабра. Вместе с ними вы узнаете, кто на самом деле читает Хабр и чем эта аудитория интересуется, какие рекламные форматы здесь работают и под какие задачи они подходят, а ещё как собрать понятную стратегию и протестировать площадку без лишних затрат.

У курса нет даты старта и окончания, просто записываетесь — и письма начинают приходить на почту одно за другим за каждый день. Первое придёт сразу после регистрации

Осенью курс уже прошли 600 маркетологов. Может, теперь пора и вам?

→ Записаться на бесплатный курс