При массовой генерации RU-текстов часто возникает одна и та же проблема: формально текст есть, но по качеству он слабый. Читается тяжело, конструкции повторяются, местами заметна машинная подача, а иногда ещё и ломается HTML.
На практике это особенно критично для ссылок, сеток и доноров с модерацией, где нужен не просто уникальный текст, а нормальная база, которая выглядит естественно и не разваливает структуру страницы.
🤖 Прогонять такие задачи вручную через ChatGPT - не лучший вариант. Для одной статьи это может подойти, но на большом объёме начинаются ограничения. Чат не контролирует весь пул версий, не отсеивает слишком похожие тексты между собой и не даёт стабильный результат на потоке.
Поэтому под эту задачу мы собрали отдельный процесс.
Основной фокус сделали на нескольких вещах:
▫️ читабельность
▫️ вариативность
▫️ сохранение HTML-структуры
▫️ контроль текстовых и смысловых дублей
▫️ стабильная работа на большом объёме
📎 Как это устроено на практике:
▫️ на каждую статью создаётся несколько вариантов рерайта
▫️ часть версий переписывается глубже
▫️ часть проходит более лёгкую обработку для скорости
▫️ тексты сравниваются между собой по схожести
▫️ отдельно проверяется смысловая близость
▫️ слишком похожие версии отсекаются
▫️ проверка идёт не только внутри одного файла, но и по всей партии
✅ За счёт этого получается убрать типичный потоковый мусор: одинаковые обороты, повторы, слабую вариативность и технические поломки в структуре.
🚀 По итогу мы распределили роли так: Python-скрипты и модели закрывают поток, проверки и обработку, а ChatGPT используется там, где действительно важны качество, естественность и нормальная подача текста.
Именно такая связка даёт более стабильный результат, чем попытка решить всё одним инструментом.