iGaming Text Lab - блог про контент в iGaming

Skills для Claude: как мы перестали исправлять одни и те же ошибки в AI-текстах

Если очень коротко, рецепт выглядит так:

1. Создаёте отдельный skill для ресерча.
2. Ещё один — для структуры.
3. Подключаете справочники и доверенные источники.
4. Просите Claude использовать всё это на нужных этапах.
5. Готово, качество текстов выросло :)

Технически всё это действительно можно повторить. Никакой магии в самих skills нет.

Мы тоже ввели их на каждом этапе Human-Assisted AI:

— playbook’и для ресерча разных типов iGaming-страниц;
— правила создания структуры по entity-based подходу;
— списки доверенных сайтов;
— справочники по регуляторам, законам и лицензиям для всех GEO.

Но skill — это всего лишь способ передать Claude инструкции и контекст. Он сам по себе не знает, как правильно исследовать bonus page, чем источники для casino review отличаются от источников для legal content и какая конструкция действительно звучит естественно для носителя языка.

Если попросить Claude с нуля написать себе такие инструкции, он это сделает. Получится вполне убедительный документ, в котором модель аккуратно систематизирует собственные представления о том, как нужно создавать контент.

Вместе со всеми своими слепыми зонами.

Поэтому наши skills составляет команда редакторов. Они определяют, какие сущности нужны для конкретной страницы, каким источникам можно доверять, как разрешать противоречия и где у общего правила начинаются исключения.

Справочники при этом постоянно обновляются.

Внешние источники система периодически обходит повторно: проверяет, действует ли ещё закон, не изменились ли требования регулятора и не появился ли новый документ.

Внутренние справочники дополняются решениями редакторов. Если мы разобрали новый случай, то сохраняем не только правку, но и контекст, в котором она работает. После аппрува это решение используется в следующих задачах.

В итоге система действительно становится эффективнее с каждым днём. Но не потому, что Claude каким-то образом обучает сам себя.

Claude помогает нам реализовать то, что мы уже знаем о создании iGaming-контента. А что именно нужно реализовать — определяют редакторы.

В следующем посте поделимся одним таким skill, чтобы вы реализовали такое же у себя :)

Вова,
Founder iGamingTextLab

Теперь официально: осталось 5 дней до появления водяных знаков в текстах Claude.

Вот такие дела, собачка.

Кстати, у нас в Human-Assisted AI тексты без них. Подготовились, получается 🌚

Почему AI-тексты проверять сложнее, чем человеческие?

Мне есть что сказать на эту тему — намучились с этой проблемой, когда делали свой инструмент.

Заметила, что у людей преобладает убеждение, мол, AI править легче, чем человека.

Звучит логично. Опечаток не делает, строит предложения грамматически правильно и, если дать ему достаточно контекста, генерирует вполне корректный текст.

Что может пойти не так?

Всё.

Когда у нас накопился большой массив сгенерированных текстов, стало понятно: ошибки у AI совсем другого типа. Они могут быть почти незаметны в одном абзаце — зато прекрасно масштабируются на всю статью.

Почему так вообще происходит?

1. Модель выбирает статистически вероятную конструкцию, а не формулировку, которую носитель действительно использовал бы в этой ситуации.

2. Одинаковые инструкции порождают одинаковые решения. Если секции генерируются отдельно по похожим ТЗ, модель снова и снова начинает абзацы одинаково, использует один порядок слов и повторяет одну логику.

3. AI очень последователен даже в ошибочных решениях. Например, он неправильно понял, как классифицировать платёжные методы, а затем аккуратно разнёс эту классификацию по тексту, таблицам и спискам.

4. Гладкий язык маскирует проблему. В человеческом тексте ошибка часто выделяется. У AI каждое отдельное предложение может звучать уверенно и прилично.

Именно поэтому не советуем проверять один ИИ другим или запускать ему самопроверку без контроля. Что получится — смотрите вот в этом посте.

Звучит так, будто мы сейчас скажем "единственный способ избежать этого — поставить человеческого редактора". Но мы попытались решить эту проблему максимальной автоматизацией. Как именно — расскажем в следующей части.

Даша,
CMO iGamingTextLab

Почти все SEO-каналы сегодня утром

Особенно часто пишут о сайтах, которые продвигали через дроп-домены: у одних такие сайты выпали из топа, у других выдача пока просто скачет.

Есть версия, что сильнее задело «склейки» через canonical и hreflang. Но это пока наблюдения по отдельным сеткам, а не подтверждённое объяснение происходящего.

Вы что думаете?

👾 Навигация по каналу

Давно не заглядывали на iGamingTextLab или оказались тут в первый раз? Посмотрите, что было интересного за последнее время :)

🔥 Human-Assisted AI — новый сервис iGamingTextLab

👉 Общий обзор сервиса: что это и зачем

Как это работает?

• Рисерч и сбор фактов
• Добавление редполитики
• Генерация от лица цифровой персоны
• Контроль человека+AI

Первые результаты:

• Пережили июньский апдейт
• Цифровые персоны помогли сайтам залететь
• Первые депозиты 🆕

💼 Кейсы:

• Сделали аудит AI-контента 🆕
• 17k слов без правок на румынском
• Локализация 70 текстов под Польшу
• Точные прогнозы под ЧМ
• Прокачали affiliate-блог
• Увеличили аудиторию Telegram-канала
• Восстановили сайты после апдейта за 16 дней
• Команда под Филиппины с нуля
• Уберегли проект от локализационного кринжа
• Что нужно знать о контенте на арабском

🤖 AI и контент:

• Разбор ошибок в AI-контенте 🆕
• ИИ-агент для мониторинга новостей
• Почему AI-чекеры не определят генеренку
• Может ли живой перевод превратить генеренку в human-written
• Стилистические ИИ-маркеры
• Определяем генеренку с помощью генеренки
• Что проверять в ИИ-текстах перед публикацией
• Список ридабилити-чекеров под разные ГЕО

🌍 Локализация и нейтивы:

• Редкие языки: на что обратить внимание 🆕
• Статистика: контент в Африке 🆕
• Локализация: Северная Европа 🆕
• LQA: что это и как спасает переводы
• Ред-флаги в польском контенте
• Топ ошибок в локализации
• Глобал и локал подходы: в чём разница
• Почему ридабилити-чекеры ломаются на мультилингве

📋 Чек-листы, ТЗ и гайды:

• Что быстро проверить в контенте после Google Update 🆕
• Гайд по созданию цифровых персонажей
• Как составить крутое ТЗ
• Как правильно локализировать бонусы
• Как быстро проверить качество текста
• Чек-лист по распознаванию AI
• Гайд: контент в аффилиатке при NDA
• Глоссарий по Польше
• Глоссарий по Румынии
• Чек-лист под Бразилию

🍸 Комьюнити и митапы:
• IGTL организовал первый митап в Белграде
• О чём говорили на митапе: кул-стори и выводы

🎁 Бонус — мы можем дать вам денег!

Как и за что: читайте тут.

Это лишь малая часть того, что мы написали за годы существования канала. Так что подписывайтесь и зовите друзей, чтобы не пропустить 😉

С любовью,
iGamingTextLab ❤️

Как разозлить греков

— приготовить плохой кофе;
— сказать, что в Испании пляжи лучше;
— попросить AI объяснить им, как правильно писать по-гречески.

На скринах — несколько попыток AI "улучшить" текст, который носители языка считают грамматически правильным и совершенно естественным.

И заодно краткая иллюстрация сразу трёх проблем:

1. Как AI-редактор может испортить нормальный текст ненужными правками.

2. Откуда в разных AI-текстах берутся одинаковые конструкции и штампы.

3. Почему слепо поручать одному AI проверку другого AI — так себе идея.

В следующем посте расскажем, почему модель допускает такие ошибки и как мы намучались с этой проблемой. А потом — что придумали, чтобы её решить.

Даша,
CMO iGamingTextLab

🎉 Большой апдейт Human-Assisted AI

После того, как инструмент выходит в свет, сразу же появляется куча идей, а как ещё всё можно улучшить/допилить/сделать удобнее. Плюс благодарим первых реальных пользователей — ваши фидбеки мы тоже учли.

Результатом стал ряд серьёзных обновлений инструмента. О каждом из них поговорим подробнее позже. Но пока — вот краткая карта:

1. Полностью обновили клиентский кабинет

Теперь в нём можно создавать отдельные и пакетные заказы, следить за статусами и забирать готовые материалы. Для больших объёмов добавили работу через API, а заодно улучшили оплату в USDT и выгрузку таблиц сверки.

2. Пересобрали итоговый результат

Вместо одного файла клиент получает несколько версий под разные задачи: документ для проверки, чистый Markdown, готовый HTML и папку с иллюстрациями. Внутри уже есть источники, метаданные, ключи, статистика и относительные пути к изображениям.

3. Добавили диалогового research-агента

Он изучает выдачу, официальные и доверенные сайты, работает с SEO-инструментами и нашими справочниками, собирает факты и семантику. Если данных недостаточно или источники противоречат друг другу, агент не додумывает ответ, а обращается к редактору.

4. Превратили опыт команды в систему скиллов

Собрали playbook’и для разных типов iGaming-страниц, правила построения структуры, списки доверенных источников и справочники по законам, лицензиям и регуляторам для разных GEO.

Причём теперь эта база умеет отслеживать изменения во внешних источниках, а внутренние правила дополняются решениями редакторов.

5. Подготовились к появлению «водяных знаков» в AI-текстах

Финальное написание текста — лишь один из последних этапов среди 30–40 вызовов AI и внешних инструментов, которые приходятся на одну статью.

Основную работу передовые reasoning-модели выполняют заранее. К моменту генерации каждая секция уже получает подробное summary, набор сущностей, проверенные данные и требования к таблицам, спискам и иллюстрациям.

Поэтому для самого написания нам не обязательно использовать последние модели, которых коснулись требования о маркировке. Достаточно более простой модели, которая изложит подготовленную информацию нормальным языком и в заданном ToV. Сейчас тестируем альтернативные, в том числе китайские, модели — первые результаты выглядят вполне достойно.

За каждым стояла вполне реальная ситуация, в которой редактор, контент-менеджер или клиент говорил: «Так, а почему мы вообще до сих пор делаем это руками?» Или находил проблему, которую никакой дополнительный self-check не исправлял.

Дальше будем разбирать эти истории по одной: что именно ломалось, как это обычно пытаются решить и как это решаем мы:)

Если хотите потестить новую версию инструмента, пишите 👉 @igamingtextbot

Вова,
Founder, iGamingTextLab

Авторский мем в тему прошлого поста :)

На прошлой неделе мы серьёзно обновили Human-Assisted AI. Об этом — позже.

Сравнивая то, с чего мы начали год назад, и то, что получилось, я наткнулся на старую сессию, где Claude советовал, как построить такой сервис:

Гейты, множественные верификации, самоаудиты, куча прогонов, невероятные фазы... На первый взгляд все эти предложения Claude выглядели круто и серьёзно.

По факту — это рандомный пайплайн без реального понимания, как делается ресерч, как создаётся контент и на что в итоге должна повлиять каждая буква.

Если бы не почти 14 лет опыта нашей команды в контенте, мы бы просто собрали кучу оверинжинирингового барахла. И это в лучшем случае.

Наши редакторы, которые годами занимались iGaming-контентом, полгода находили недочёты в HAAI. И каждый этап нашего инструмента, например, ресерч, редполитика, цифровые персоны, аудит — это не просто навороты ради наворотов, а попытка решить конкретные проблемы на пути к идеальному тексту.

Клод очень классно пишет код — без него нам было бы сложно воплотить нашу экспертизу в инструмент. Но не более. Настоящую ценность в инструмент принесли люди.

За экспертизу, опыт и результат, за который не стыдно — спасибо моей суперкрутой команде, особенно Алине, Оле, Соне, Свете, Маше, Даше 🤝

Без вас это все превратилось бы в очередной дженерик-сервис, тексты которого ничем не круче того, что делает сын маминой подруги.

Вова,
Founder, iGamingTextLab

Настрой ИИ-агентов за один вечер и улетай пить смузи на Бали

16 сентября Денис Большаков и Саша Уснул проведут онлайн-воркшоп по настройке и использованию ИИ для маркетинга — два часа мясной практики с разбором на ваших проектах

Эфир точно будет полезен маркетологам, контентщикам, редакторам, SMM — вообще всем, кто работает с контентом и хочет перестать копать землю лопатой в эпоху роботов-комбайнов ⬛️

Что именно будет на стриме:

— Как настроить Claude Code + хранилище, чтобы ИИ знал ваш проект и не приходилось каждый раз скидывать контекст
— Как написать первые скиллы под повторяющиеся задачи — от постов до аналитики
— Как подключить внешние сервисы через MCP (Notion, Google Sheets, аналитика) — чтобы агент сам ходил за данными
— Как выстроить флоу, при котором шаблонный контент пишется за несколько минут

А прямо сейчас забирайте пошаговый гайд по настройке ИИ-среды с нуля — от установки Claude Code до первых скиллов

Регистрация на эфир

До встречи 16 сентября в 17:00 (GMT+3) 👍

Как победить Google и забраться в топы?

Попалось исследование на основе большого опроса SEO-специалистов от Zyppy. Лучше бы опросили тех, кто занимается поисковыми алгоритмами в Google :)

Результаты — ожидаемы. Но нам как всегда гораздо интереснее, что SEO-специалисты имеют в виду под «качеством контента».

Если кратко, то главные критерии качественного контента сейчас — это собственные данные, исследования, опыт и информация, которую нельзя получить, просто попросив AI пересказать первые десять результатов выдачи Google.

Авторы прямо связывают это с распространением AI: генерировать обычный информационный текст стало почти бесплатно, поэтому ценность смещается в сторону уникальности, оригинальности, точности и свежести.

Причём статья не ставит знак равенства между низкокачественным контентом и AI.

Негативно эксперты оценивали прежде всего массово сгенерированный AI-контент без дополнительной ценности. Один из участников, наоборот, приводит пример хороших результатов у AI-контента при масштабировании, когда на сайте уже есть много уникального контента и UGC, а AI-материалы проходят серьёзную редакторскую проверку.

Для нашего любимого кладбища одинаковых casino review особенно показателен кусок про information gain. Один из экспертов формулирует мысль примерно так: когда десять страниц уже одинаково хорошо удовлетворяют интент и рассказывают одно и то же, преимущество получает та, которая добавляет что-то, чего нет у остальных.

В общем, исследование нам понравилось. Подчёркивает, что всё мы делаем правильно, добавляя редактора к собственному ИИ-инструменту для прокачки качества и внедряя диджитал-персоны для получения information gain.

Даша,
CMO iGamingTextLab