В конце августа мы провели вебинар «Вскрытие показало: нейросеть шьёт на глазок». На нём за два часа вскрыли тринадцать типовых поломок товарной нейросъёмки: почему на генерациях уезжают крой и посадка, сложный рисунок ткани упрощается, украшение выходит крупнее настоящего, а цвет товара «улучшается» сам собой. Разбирали не только то, что чинится словами, но и то, что промптом не лечится в принципе, и что тогда делать.

Обычно после вебинара спикер щедрым жестом кидает в чат архив на сорок файлов, желает удачи и растворяется, а вы потом неделю открываете эти файлы по одному и пытаетесь понять, в каком порядке их вообще читать.

Мы решили так не делать.

После «Вскрытия» вы получаете не папку с промптами, а базу знаний, с которой работаешь вместе с ИИ. Мы специально причесали каждый материал так, чтобы им можно было пользоваться прямо в диалоге с нейросетью, без всякой настройки.

Самый простой способ выглядит так:

1. На странице находите свой случай, например «Ткань выглядит пластиковой», и открываете материал.
2. Копируете промпт (или, если у вашего чата есть доступ к веб-страницам, просто даёте агенту прямую ссылку на него).
3. В том же сообщении дописываете свою задачу обычными словами: «шёлковая блузка, свободная посадка, вот фото вещи».
4. Агент собирает по этому промпту готовый бриф кадра, который уходит прямо в генератор.

По сути вся работа это открыть нужный материал и дописать в чат пару слов про свою вещь. Один и тот же промпт работает как станок: прогоняете его на разных изделиях и получаете разные брифы. А таких промптов на странице дюжина, плюс готовые комплекты под конкретную задачу.

А кто хочет капитально: те же материалы можно один раз собрать в проект Claude или ChatGPT, и агент будет держать всю базу под рукой сам. Но для старта это не обязательно, начать можно за минуту, прямо в окне чата.

Всё лежит на продакшене, вместе с записью эфира и картой из тринадцати поломок: https://looktwinstudio.ru/webinars/refusal-index/. Забирайте, и если какой-то метод у вас не заведётся - напишите. Мне это интересно даже больше, чем истории про то, как всё сработало с первого раза. 🙂