Сегодня хотим поделиться еще одним собственным опытом работы с нейросетями, на этот раз мы испытали их в роли репортеров или журналистов.
Задача – довольно простая и мне кажется, что многие коллеги с ней сталкиваются, особенно те, которые « в нагрузку» поддерживают также сайт организации.
В общем и целом, нам нужно разместить на сайте короткий материал о некотором проведенном мероприятии. Казалось бы, ну что тут сложного?
Но не тут-то было. Обычно «ответственные сотрудники» не утруждают себя и просто присылают канцелярский отчет. Что-то в плане: Иванов, Петров и Сидоров посетили симпозиум по проблемам бессонницы в период зимней спячки медведей… На абзац – два, не больше.
Вот теперь сиди и думай, как на эту канцелярщину нарастить немного «мяса», придумать заголовок и т.д. и т.п. Такая задача отнимает достаточно много времени и сил, приходится хоть немного вникать в контекст, находить подходящие формулировки, менять стиль текста.
А если попросить об этом нейросеть? Почему бы и нет. Мы не стали писать какие-то сложные промпты, хотя с ними результат может быть и получше, а просто дали простую вводную:
Помоги обработать текст для статьи на сайте общественной организации о проведенном мероприятии и придумай заголовок:
После чего скормили текст, практически полностью состоящий из канцеляризмов и перечислений.
Теперь результаты:
🔹 Yandex GPT (Алиса) – разочарование года. Алиса очень щепетильна к темам и стоит ей обнаружить какой-то чувствительный для нее контент (а туда она относит практически все, что отличается от благостно-травоядного) как она откажется с вами общаться:
Есть темы, в которых я могу ошибиться. Лучше промолчу.
Причем такой щепетильности у нее ранее не наблюдалось, и она могла свободно общаться на самые разные темы. Теперь все чаще так.
Хотя если попросить ее просто рассказать, как написать такую статью она дает вполне годные рекомендации. В общем – попробуйте, может ваша тематика прокатит.
🔹 GigaChat – подходит к делу с размахом и из пары абзацев сухого текста он делает развернутую статью с подзаголовками, для этого он активно использует поиск в интернет по вашей вводной и вполне может набрать недостающей фактуры по другим источникам.
По сути, это работа хорошего журналиста, которому дали тему и потребовали объем. Также сеть умеет придумывать броские, привлекательные заголовки.
Однако для нашей задачи это был перебор, нам все-таки требовался более строгий стиль репортажа, но если вам нужно «сварить кашу из топора» - то присмотритесь.
🔹 СhatGPT – справился с задачей на отлично, ровно настолько, насколько требуется. Сохранив общий стиль текста и формат репортажа умело убрал канцеляризмы, расставил акценты, сделал вводную часть и завершение. Разбавил текст там, где нужно, но без фанатизма – одно два емких предложения.
При этом часто чат предлагал нам два варианта и спрашивал какой нам больше нравится, после чего продолжал в выбранном стиле.
С его помощью мы не только быстро выполнили поставленную задачу, но и причесали некоторые старые материалы, которые оставляли желать лучшего.
🔹 DeepSeek – также достаточно неплох, может предложить несколько вариантов на выбор – от более формального, к более живому и вполне может использоваться если СhatGPT вам недоступен или вы исчерпали лимиты.
Но, возможно по причине китайского происхождения, не всегда верно строит предложения. Они правильные с орфографической точки зрения, но тяжелы в восприятии и вообще так у нас не пишут и не говорят.
Избавится от этого можно, скормив готовый текст другой сети и попросить его улучшить (тот же GigaChat отлично с этим справится).
🔹 Grok и Gemini – не сказать что плохо, но гораздо слабее СhatGPT или DeepSeek. По сути, вы вместо репортажа получите причесанный исходный текст, из которого уберут излишние канцеляризмы, структурируют, поправят стиль изложения, но не более.
Все равно остается ощущение что вы читаете отчет, а не репортаж. С другой стороны, это может пригодиться, если вам действительно надо подготовить отчет, скажем о проделанной работе.