Маркетинг-стратег, IT-предприниматель, ментор по вайбкодингу
10+ лет в маркетинге, 300+ клиентских проектов: сайты, реклама, боты. Создатель GoBanana (228K+ пользователей, 11.6 млн ₽ выручки) и VibeCoderz. Делаю AI-продукты сам через Claude Code, Cursor, Windsurf и консультирую тех, кто хочет так же.
🎯 О чём этот конспект: Разбор трёхэтапного пайплайна генерации контента для коммерческих проектов (на примере кейса на 320 постов и 450 000 рублей для частной гимназии). Показана архитектура основного промпта-генератора и двух специализированных промптов-ассистентов: фактологического критика и фильтра нейростиля.
👤 Кому будет полезно: Копирайтерам, редакторам, контент-маркетологам и вайбкодерам, внедряющим LLM в создание клиентского контента и стремящимся автоматизировать написание текстов без потери качества и без эффекта «галлюцинаций нейросети».
✨ Что получите: Готовую архитектуру и шаблоны связки из трёх промптов, которые превращают языковую модель из поверхностного генератора в строгого исполнителя, запрашивающего недостающий фактаж и удаляющего канцелярит и паттерны ИИ.
1. Архитектура основного промпта: 5 уровней точной настройки генератора
Контекст: Большинство пользователей ставят моделям абстрактные задачи в духе «напиши красиво и интересно», из-за чего нейросеть начинает додумывать факты и генерировать бессмысленный официоз. Для стабильного коммерческого результата промпт должен не просто описывать тему, а задавать узкую контекстную роль, триггеры целевой аудитории (особенно то, что её раздражает), жесткий скелет структуры, стоп-слова и интерактивный формат выдачи. Это переводит LLM из режима свободного сочинения в режим точной сборки фактов.
Тайминг: , ,
Выгода: Полное исключение фактологических галлюцинаций (нейросеть не выдумывает цифры и имена), сохранение исходных вводных данных и сокращение правок со стороны заказчика до минимума.
Как применить:
Шаг 1: Определение узкой роли — ChatGPT / Claude] — Задайте контекст одной жесткой фразой с указанием формата площадки и типа организации.
Шаг 2: Профиль ЦА с анти-триггерами — ChatGPT / Claude] — Опишите не только демографию, но и ключевую ценность аудитории, а также список вещей, которые вызывают раздражение (официоз, штампы, шаблонные поздравления).
Шаг 3: Фиксация жесткой структуры и объёма — ChatGPT / Claude] — Укажите требования к каждому блоку: конкретная зацепка в начале вместо общей темы, 2–4 абзаца с именами и названиями, живой интерактив в финале, диапазон символов (900–1300 знаков).
Шаг 5: Запрос формата выдачи и обратной связи — ChatGPT / Claude] — Обяжите модель отдавать три хука на выбор, сам текст и перечень фактов, которых не хватило во вводных данных.
Ты пишешь посты для Telegram-канала частной гимназии в Москве.ЦЕЛЕВАЯ АУДИТОРИЯ:Родители учеников (в основном матери от 30 до 45 лет). Они платят за обучение серьёзные деньги и хотят видеть, за что именно.- Что им важно: чтобы ребёнку в школе было психологически комфортно, а учителя были живыми увлечёнными людьми.- Что их раздражает: официоз, пустые поздравления, бюрократический язык и тексты, которые подошли бы любой типовой школе.СТРУКТУРА ПОСТА:1. Первая строка: цепляет конкретной бытовой деталью происходящего (без общих вводных слов и тем).2. Тело поста: 2–4 абзаца, насыщенных фактами, именами учителей и реальными названиями проектов.3. Финальная строка: живая бытовая деталь или один простой открытый вопрос родителям.4. Объём: строго от 900 до 1300 знаков с пробелами.СТОП-ЛИСТ (эти слова и конструкции запрещено использовать):- в рамках- осуществляется / реализуется- данный / является- подрастающее поколение- всестороннее развитие личностиФОРМАТ ВЫДАЧИ:1. Три варианта первой цепляющей строки на выбор.2. Готовый текст поста.3. Блок «Чего не хватило во вводных»: список конкретных фактов/деталей, которых не хватило для максимальной точности.
Результат: Модель выдает фактологически точный черновик с тремя вариантами вступления и формирует список уточняющих вопросов вместо выдумывания деталей.
2. Разделение генерации и критики: Промпт-ассистент для поиска логических дыр
Контекст: Попытка упаковать в один промпт более 15–20 условий приводит к перегрузке контекстного внимания модели: она начинает игнорировать стоп-листы и путать факты. Чтобы избежать этого, проверка логики и сбор фактуры выносятся во второй автономный шаг. Промпт-критик не переписывает текст заново, а тестирует его на внутренние противоречия и готовит для клиента короткий список вопросов, на которые можно ответить за одну минуту.
Тайминг: , ,
Выгода: Экономия до 80% времени на коммуникации с клиентом. Вместо десятков разрозненных сообщений вы отправляете один структурированный список точечных вопросов, сокращая цикл согласования.
Как применить:
Шаг 1: Настройка контура проверки логики — ChatGPT / Claude] — Запустите проверку текста на несостыковки в цифрах, действиях без субъекта и необоснованных выводах.
Шаг 2: Аудит фактологических пробелов — ChatGPT / Claude] — Выявите оценки без фактов («было весело», «интересный урок») и безымянных персонажей.
Ты — строгий редактор-фактчекер. Твоя задача — не переписывать текст, а провести его жесткий аудит по трём критериям:1. ЛОГИКА И ПРОТИВОРЕЧИЯ:- Найди места, где текст спорит сам с собой.- Выдели выводы, которые не следуют из предыдущих предложений.- Проверь сходимость всех чисел, дат и хронологии действий.- Найди действия, где не указано действующее лицо.2. НЕДОСТАТОК ФАКТАЖА:- Найди оценочные суждения, не подкрепленные фактами.- Найди пропущенные имена, фамилии, классы, должности, названия оборудования или локаций.3. ВОДА И ПУСТЫЕ МЕСТА:- Укажи предложения, которые можно удалить целиком без потери смысла.ФОРМАТ ВЫДАЧИ:- Краткий отчет по найденным ошибкам (по пунктам).- Блок «Вопросы для заказчика»: список из 3–7 предельно коротких вопросов, на которые можно ответить одним словом или строкой (например: «Какая буква у 7 класса?», «Сколько конкретно шариков подожгли?», «Фамилия преподавателя?»).
Результат: Готовый аудит текста с перечнем смысловых дыр и списком вопросов для заказчика в формате одного сообщения.
3. Де-нейросетизация: Очистка текста от характерных паттернов и штампов ИИ
Контекст: Заказчики и читатели мгновенно считывают шаблонный язык генеративных моделей по структурным паттернам: навязчивым эмодзи в заголовках, жирным подзаголовкам, риторическим вопросам и нравоучительным концовкам. Стандартный стоп-лист канцеляризмов не решает проблему, так как нейросеть заменяет чиновничий язык на «восторженно-маркетинговый». Третий промпт выполняет финальную чистку, срезая весь визуальный и стилистический шум нейросетей.
Тайминг: , ,
Выгода: Текст уменьшается в объеме до 40–50% за счет удаления искусственного нагнетания эмоций и приобретает естественный тон живого автора, проходя любые проверки со стороны заказчиков.
Как применить:
Шаг 1: Фильтрация визуального шума LLM — ChatGPT / Claude] — Удалите эмодзи из заголовков, маркированные списки с пиктограммами и жирные подзаголовки внутри коротких постов.
Шаг 2: Удаление риторических конструкций и морализаторства — ChatGPT / Claude] — Срежьте финальные выводы-назидания («А вы знали, что...?», «Обязательно спросите у ребенка вечером»).
Шаг 3: Снятие синтетического восторга — ChatGPT / Claude] — Перепишите абстрактные восторженные фразы («было по-настоящему громко в хорошем смысле») в простые констатирующие факты.
Ты — литературный редактор. Очисти предоставленный текст от характерного «нейросетевого почерка» и канцелярита. Сделай текст естественным, строгим и живым.ПРАВИЛА ОЧИСТКИ:1. Удали весь визуальный шум: эмодзи в заголовках, эмодзи вместо буллетов, жирные подзаголовки в тексте короче 1500 знаков, хэштеги.2. Удали стилистические штампы ИИ: риторические вопросы, восклицательные знаки, слова заглавными буквами для акцента.3. Удали морализаторство и надуманные концовки: финальные призывы к родителям, абстрактные выводы о важности образования/науки.4. Удали канцеляризмы: «важно отметить», «стоит подчеркнуть», «необходимо учитывать», «представляет собой», «является», «таким образом», «в первую очередь», «безусловно».5. Убери искусственный пафос: замени восторженные описания на сухие факты о том, что конкретно произошло.ФОРМАТ ВЫДАЧИ:Только очищенный финальный текст без твоих комментариев и пояснений.
Результат: Чистый текст без искусственного пафоса и визуального мусора, готовый к публикации или передаче клиенту.
FAQ
В: Почему нельзя объединить все три промпта в один большой системный запрос?
О: При превышении 15–20 условий и правил модель начинает страдать от расфокусировки внимания (attention drift). Она неизбежно пропустит часть стоп-слов, забудет формат или начнет галлюцинировать факты. Разделение процесса на три последовательных этапа (генерация → фактологический аудит → стилистическая очистка) гарантирует 100% соблюдение всех ограничений.
В: Что делать, если заказчик не отвечает на список уточняющих вопросов от критика?
О: Сформированный промптом-критиком список содержит короткие закрытые вопросы («Точная дата?», «Имя преподавателя?»). Если оперативного ответа нет, замените спорные факты на нейтральные общие формулировки без оценок либо оставьте плейсхолдеры в тексте, уведомив заказчика, что эти поля требуют заполнения перед выкладкой.
В: Работает ли эта связка с небольшими постами для соцсетей или она только для длинных текстов?
О: Связка универсальна для любого формата от 500 до 3000 знаков. Для коротких постов критически важным становится именно третий промпт, так как на малых объемах эмодзи, капс и искусственные подзаголовки нейросетей бросаются в глаза сильнее всего.
В: Как адаптировать стоп-лист под другую нишу (например, IT или B2B)?
О: Соберите 10–15 постов или статей ваших прямых конкурентов в этой нише и выпишите все шаблонные обороты, обо которые спотыкается взгляд (например, для IT: «динамично развивающийся», «инновационное решение», «бесшовный опыт»). Добавьте их в блок СТОП-ЛИСТ первого и третьего промптов.
В: Какая модель лучше всего справляется с этой цепочкой промптов?
О: Связка оптимизирована под современные флагманские LLM (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet). Для первого промпта отлично подходят Claude 3.5 Sonnet или GPT-4o, а задачи критика и чистильщика одинаково эффективно выполняют даже быстрые модели (GPT-4o-mini, Claude 3.5 Haiku).
Ресурсы и ссылки
Telegram-канал Марка Николаева — площадка с базой готовых промптов для работы и заработка на текстах — упомянут в видео.
5-дневный марафон по копирайтингу с нейросетями — практический интенсив автора с проверкой домашних заданий редакторами — упомянут в видео.
Конспект создан на основе видео «Промпт, который принес мне 450.000₽ за месяц (Забирай бесплатно)» канала Марк Николаев. Все права на оригинальный материал принадлежат авторам.Источник: https://www.youtube.com/watch?v=HJpivuHdeSI
