Второй мозг контент-менеджера. Часть 2. Четыре задачи из моей недели

Не откладываем в долгий ящик — продолжаем цикл. Год назад я описал свой день списком задач. По сути он не изменился, но у каждого дела появилась одна общая точка старта. Это сессия Claude Code, открытая внутри моего репозитория. Не потому, что я полюбил терминал. Это единственное место, где одновременно лежат память, правила и агенты: чат без репозитория забывает всё после закрытия вкладки, а репозиторий помнит, что я туда положил за полгода.

Покажу на четырёх реальных задачах, как я работаю с нейросетями. Можно сказать, что тут полностью реализован подход ai-first.

Пресс-релиз про технологический анонс. На входе: тема, бриф и имя спикера для цитаты. Я пишу в сессии «напиши пресс-релиз про ...». Начинается мастер: шаг за шагом, по одному вопросу. Тип релиза, продукт, потом выбор из трёх заголовков, трёх лидов, набора блоков. Я выбираю, как выбирал бы из вариантов коллеги. Дальше конвейер уходит в фон: ресёрчер собрал семь источников и сохранил конспект отдельным коммитом ещё до того, как его увидел автор. Фактчекер проверил четырнадцать утверждений: семь подтвердил, четыре уточнил, три не нашёл в публичных источниках, выдуманных не нашёл ни одного. Например, одна цифра вела на SEO-агрегатор, первоисточника не было — и в текст она не вошла. На выходе три версии релиза: общая, техническая и упрощённая техническая, и рядом отчёт, где написано, что проверено, а что осталось на согласование. Моя работа — согласовать то, что осталось.

Интервью для СМИ. На входе документ, в котором уже есть комментарии от разных сторон: заход от лица вендора, рыночный блок на подтверждение спикеру, никаких оценок про чужие платформы, у заказчика стилевой контракт без длинных тире и конструкций «не X, а Y». Раньше это был вечер правок руками и три переписки. Теперь я даю ссылку на документ, он импортируется в библиотеку как Markdown, а дальше говорю: «переработай по комментариям, образец канвы — вот это интервью из базы». Система берёт старое интервью как референс структуры, проходит комментарии, прогоняет финальную траст-редактуру. Идём согласовывать.

SEO-статья для блога. На входе документ с ТЗ: тема, ключи, структура. Я говорю: «напиши статью по этому ТЗ, работай автономно». Система сначала проверяет базу: у меня уже есть конспекты по теме, их она дополняет, а не собирает заново. Потом ресёрч, автор, фактчекер. И вот тут самое интересное: фактчекер снял из текста цифру, которая пришла из нашей же продуктовой фактуры, но публичного первоисточника у неё нет, а та публичная, что нашлась, относится к другому направлению. Заодно он заметил, что условия скидки в фактуре и на сайте расходятся. В статью ни то ни другое не вошло, но в отчёте появилась строка для продуктовой команды: сверить фактуру с сайтом. Траст-редактор внёс 26 правок и статья сохранена со статусом «на ревью». Идём согласовывать.

Обновление лендинга по SEO-ТЗ. На входе документ с тремя вкладками (анализ, структура, SEO) и текущая страница. Я говорю: «обнови лендинг баз данных по этому ТЗ». Режим обновления отличается от создания: структура страницы жёстко сохраняется, число блоков и предложений плюс-минус одно, на выходе таблица «было — стало» по каждому блоку. Редактор оценил черновик на 8 из 10, повторный круг не потребовался. Цифры в новых блоках траст-редактор пометил на перепроверку, фактчекер прошёл по ним точечно. В CMS я несу таблицу, а не текст: так тот, кто вносит правки на сайте, видит, что именно изменилось.

Что общего у этих четырёх задач. Я ни разу не писал текст с нуля и ни разу не искал факты сам. Моя работа сдвинулась в две точки: решения на входе (какой заголовок, какой угол, что считать источником) и приёмка на выходе (что взять на согласование и что из открытых вопросов нести людям на проверку). Всё между ними делает система, и всё между ними остаётся в репозитории: конспект, черновик, отчёт с трассой проверок. Поэтому следующая такая задача начнётся не с чистого листа, а с того, что уже найдено.

В следующем посте: про то, как у меня всё хранится и три вида памяти.

#контентменеджерское #ai_agents #второймозгконтентменеджера