Не давай модели подбирать слова. Заметка для редакторов про метод Птачека

Томас Птачек, человек из мира безопасности, написал заметку о том, как он пишет тексты с ИИ. Метод сводится к двум запретам и одному разрешению.

Правило первое: ни одного слова, предложенного моделью

Обоснование у него любопытное. Модели сверхъестественно хороши в подборе приятных оборотов — это, собственно, их главный навык. Проблема тонкая: модель как будто застряла в режиме, где всё, что она пишет, — заголовок для журнала. Заголовки хороши, но человек, написавший статью из нескольких десятков заголовков, вызывает вопросы.

И дальше он предлагает относиться к правилу как к средству индивидуальной защиты: любой конкретный оборот, предложенный моделью, — вне игры, даже если он вам нравится и даже если вы уверены, что он лучше вашего. Логика в том, что вы не сможете надёжно отлавливать все способы, которыми модель превращает текст в нейрослоп. Поэтому запрет тотальный, без исключений на «ну вот тут же правда удачно».

Правило второе: никакой похвалы

Это он называет более тонкой проблемой — влиянием, а не подстановкой слов. Отдаёте черновик, модель отвечает, что это золото. А в первом черновике большинство абзацев плохи, логика скачет и есть лишних слов семьсот пятьдесят.

Модель одобряет структуру, потом абзацы и переходы, потом выбор слов, метафоры, отсылки. В результате вы укрепляетесь во всех импульсах первого черновика, хотя обычно поступили бы иначе: переписали бы, передумали, заменили абзацы. Именно эти передумывания — основа для вашего голоса. Читатель не поймёт, что не так, но почувствует искусственный привкус.

Обходной приём у него был такой: пару лет он открывал каждый промпт враньём. Помогает, но модель обычно начинает подгонять свои выводы под «цели». Так что нынешний совет проще: запретить похвалу прямым текстом и оставаться начеку.

Что модели разрешено
Тут всё про усталость. Ошибки можно ловить и вручную, но это утомительная работа, а модель не устаёт. Отсюда список: перебор со страдательным залогом, отглагольные существительные вместо действия, повторяющиеся обороты; «очень», «к сожалению», «на самом деле», рассыпанные по черновику, как опилки по верстаку. И отдельно — два-три абзаца, которые надо просто переставить в другое место, отчего ясность мгновенно улучшается.

Цикл: попросить модель найти проблемы, самому переписать проблемные куски, потом дать оба варианта на сравнение. И здесь важная деталь, которую легко упустить: сравнивать надо давать другой модели, без контекста вашей правки. Иначе она знает, что вы только что переписали, и знает, какой ответ вы хотите услышать.

Себе он сделал под это инструмент — редактор с подсветкой и комментариями на полях, где по тексту прогоняются заготовленные промпты-проходы. Но в заметке есть оговорка, которая мне нравится больше самого инструмента: что бы вы ни собрали сами, оно будет лучше моего, потому что собранное самостоятельно всегда лучше подходит своему автору.

Он скормил эту заметку GPT-5 со словами «я не автор», и модель сказала, что текст на 20% длиннее нужного. Птачек пишет: вероятно, она права. Но править он не будет.

Что я об этом думаю

Конечно, я не могу все тексты писать сам. Не для этого я целую фабрику контента написал. Но для редакторов экспертных материалов на Хабр эти приёмы очень пригодятся. Особенно проверки разными моделями.

Однако, я заложил эту логику в фабрику. Например, чистый контекст — это как раз проверка моделью без истории создания и правок текста.

Оригинал тут: sockpuppet.org/blog/2026/09/17/how-to-write-with-an-llm/

#ai #контентменеджерское