Обычно, чтобы написать статью, автору нужно проделать ряд манипуляций: разобраться с брифом от заказчика, подготовить вопросы, собрать фактуру, причесать добытый материал, написать текст. Даже на самые простые задачи порой уходит масса времени, которое можно было бы потратить на докручивание формулировок или на чай с печеньками 😊

В рамках открытого микрофона ЖИРа Даниил Дорогов — редактор Яндекс Еды — рассказал нам про работу, которую можно поручить нейросети. Берите на заметку 😏

🔹️ Придумать вопросы для брифа. Если заказчик приносит минимум вводных или автору самому нужно придумать тему для статьи, можно попросить ИИ подготовить вопросы для брифа — в промпте описать, куда пишем статью, какая примерно есть идея, какая есть фактура. ИИ сгенерирует вопросы для брифа, которые помогут нащупать интересные идеи и определиться с темой.

Я хотел предложить тему для ЖИРа, но не понимал, на чем ее строить. Чтобы не перебирать идеи наугад, попросил нейросеть помочь с самобрифингом: разобраться, какой опыт у меня есть, чем он может быть полезен читателям медиа и какой фактуры не хватает для статьи. Вопросы от ИИ помогли мне проверить идею, а из ответов я собрал первый бриф. Так появилась тема об экономии времени.

🔹️ Подготовиться к интервью с экспертом. Бывает тема материала настолько незнакомая, что придумать вопросы для интервью превращается в задачу со звездочкой. Но полагаться на ИИ тут тоже слепо не стоит. Чтобы получить рабочий список вопросов, нужно указать в промпте подробные вводные.
 

Однажды я готовил материал о том, как проходит исследование диджитал-рекламы. Тема была для меня новой, но эксперт заранее записал скринкаст. Я посмотрел запись, разобрался в основных этапах и подготовил первые вопросы. Затем загрузил в ChatGPT скринкаст, описание будущей статьи и свой список вопросов. Я не просил придумать новый список. Задача была другой: сопоставить мои вопросы с процессом из скринкаста и найти пробелы. ChatGPT восстановил цепочку исследования и показал, какие этапы я почти не раскрыл. В результате получился не готовый сценарий, а список пробелов в моих вопросах.

🔹️ Проверить текст и найти слабые места. Когда вычитываешь текст несколько раз, легко пропустить опечатки и смысловые ошибки. В голове все давно связано, поэтому текст кажется понятнее, чем есть на самом деле. В таких случаях можно использовать ИИ как первого критика — попросить найти места, которые читатель может понять неправильно.

Соглашаться со всеми замечаниями ИИ не нужно. Модель тоже может неправильно понять текст, потерять контекст или предложить аккуратную, но мертвую формулировку. ИИ в этом сценарии — дополнительный читатель, который помогает быстрее найти спорные места.

Ставьте 👍, если было интересно!

➡️ Еще два примера из практики и промпты в статье —
https://clck.ru/3WLemc