Как я выстроил систему для работы с контентом
Работа разбита на редакционные этапы: исследование, планирование, рецензирование плана, написание черновика, редактура, корректура и фактчекинг. Для каждого этапа создан отдельный агент со своей инструкцией, а план описывает не только темы разделов, но и путь читателя и обязательные тезисы. План автор проверяет лично, поскольку модель может найти достоверную, но неуместную для конкретной статьи информацию.
Редполитика хранится в Markdown-файлах и включает правила стиля, примеры хороших материалов и антипаттерны машинного текста. Claude Code разложил её на отдельные навыки для агентов, а результаты каждого этапа сохраняются в папке статьи, поэтому ошибки можно связать с конкретной ролью и исправить её инструкцию.
Полностью автоматическим процесс не стал: финальный текст автор дополнительно проверяет в веб-версии Claude и редактирует вручную. Сложные, незнакомые, юридические, медицинские и финансовые темы требуют постоянного участия специалиста, а ИИ остаётся рабочим инструментом, а не заменой редактору.
Коротко
- По опыту автора, автоматизация сократила его личную работу над статьёй с 5–8 часов до одного-двух часов.
- ИИ-редакция разделена на агентов для исследования, плана, рецензирования, написания, редактуры и фактчекинга.
- Каждый раздел плана должен объяснять тему, изменение понимания читателя и обязательные для упоминания тезисы.
- Редполитика, промежуточные версии и замечания хранятся в Markdown, поэтому систему можно использовать с разными моделями.
- Финальная редактура и контроль сложных тем остаются за человеком, даже когда черновик полностью собирают агенты.
FAQ
Зачем разбивать подготовку статьи между несколькими ИИ-агентами, а не поручать весь материал одной модели и одному промпту?
Узкая роль позволяет подробнее описать задачу каждого агента и быстрее найти причину слабого результата. Ошибку можно исправить в инструкции конкретного этапа, не перестраивая весь процесс.
Какая часть работы над статьёй остаётся за человеком после настройки автоматизированной редакции в Claude Code?
Автор лично утверждает план, контролирует сложные темы и окончательно редактирует текст. Полностью отказаться от ручной проверки ему не удалось.
Почему редполитику и результаты этапов автор хранит в обычных Markdown-файлах внутри папки проекта?
Так инструкции и история работы не зависят от одной модели. Эти файлы могут читать Claude, Codex, Gemini и другие инструменты.
Читайте также
ИИ-агенты для бизнеса в России: обзор 10 локальных платформ и решений
Настройка AI-агентов для ускорения бизнес-процессов компании- Автоматизация рутины нейросетями: как поручить ИИ повторяющиеся задачи
- Как я добавил MAX в китайский AI-мост и запустил Claude прямо в мессенджере
- Окупаемость ИИ: сколько малый бизнес теряет на рутине
- Декомпозиция ИИ-редакции по ролям: Автоматизацию контентного производства лучше строить как последовательность специализированных агентов: исследователь собирает фактуру, планировщик формирует структуру, рецензент проверяет план, автор пишет текст, а редактор и фактчекер контролируют результат. Такое разделение упрощает диагностику: слабый результат можно связать с конкретным этапом и исправить соответствующую инструкцию.
[Процессы / ИИ-редакция]
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Главред Миша Шумовский описал ИИ-редакцию на базе Claude Code, где отдельные агенты собирают фактуру, проверяют план, пишут, редактируют и проверяют статью. По его опыту, такая система сократила личные трудозатраты с 5–8 часов до одного-двух часов на материал.