Первая часть дневника о том, как я строил себе статейный комбайн из ИИ-ботов. Нулевая часть — про семнадцать лет ручного письма и почему из этого не родилась система. Здесь — почему первые нейротексты я забраковал и что такое речевой профиль. События — май–июнь 2026-го.
Когда кто-то пишет за вас, вы сразу понимаете: текст написан не вами. Я это знал ещё по работе с копирайтерами: статья полностью собрана из моей фактуры, моих тезисов, моих акцентов — где подсветить инфографикой, где выделить жирным, где добавить контекстный акцент. Вроде как я совместно с копирайтером добивался этого совместно (итерациями, правками), а ощущения авторства не было. Даже публиковать такую статью от своего имени всегда было немного неловко.
Поэтому когда нейросети начали выдавать мне первые тексты, написанные совсем не моим языком, у меня, честно говоря, поначалу опустились руки: “ага, понятно, на выходе будем получать примерно то же, что с копирайтером, только хуже — копирайтеру хотя бы можно передать что-то интонационно в голосовом или на созвоне, а нейросети ты никак интонацию не передашь“. Вера в связку “человек плюс нейросеть равно хорошая статья” просела почти до нуля.
Почти — но не до нуля. Я решил протестировать напоследок: а что если задать нейросетке мой tone of voice? Тогда мне казалось, что дело именно в тоне голоса, это позже я понял, что речь пойдёт не только и не столько про ToV, а про речевой профиль в целом: он складывается из множества факторов, и ToV — лишь одна его грань.
Комментарий от иишки по содержанию речевого слоя на сервере:
Если открыть папку речевого профиля Вадима, ToV там — только один файл из многих. Рядом лежат:
profile.md— речевые привычки, снятые с расшифровок: как автор заходит в тему (“через мысленный эксперимент с воображаемым читателем”, “через определение-вопрос”), характерные связки дословно — “то есть”, “грубо говоря”, “вот это вот”, усиление удвоением (“значительно значительно дешевле”);
rules.md— заявленные правила: лицо повествования (“я” — рассказчик, “мы” — только кейсы агентства), запрещённые слова и отдельные секции под каждую площадку;
aphorisms.md— банк из 91 авторского афоризма: максимум один на материал, похожие не выдумывать;
phrases.md— банк оборотов, вплетаемых внутрь предложений;
corpus.jsonl — 49 крупных записей-сессий, из которых профиль пересобирается: счёт идёт материалами и сессиями, не отдельными голосовыми — ранние голосовые вплавлены прямо вprofile.md;
edits.jsonl — 46 пар “было → стало” из правок автора к живым публикациям — включая правки к нулевой и вот этой самой части: механизм пар молодой, исторические правки переплавлены сразу в правила. Экспертный профиль — что автор знает и чем это подтверждает — отдельная сущность рядом, не внутри голоса.
Больше десяти часов меня
И я взялся формировать этот речевой профиль — тогда ещё мало понимая, из чего он должен состоять. Начал с того, что попросил коллег собрать материалы, которые уже были в открытом доступе: статьи, видео, вебинары, уроки курсов. С важной оговоркой: статьи — только написанные мной, а не копирайтером; видео — только с живой речью, а не где я читаю курс с телесуфлёра. Получилось более 10 часов выступлений, видео и голосовых — не считая текстов написанных вручную статей.
И я, вооружившись главным принципом перфекциониста-прокрастинатора (“лучше сделаю безупречно, но никогда, чем кое-как, но сегодня”), начал прогонять тексты через этот профиль, пытаясь добиться ощущения своего текста.
Даже на этом материале текст получался лишь приблизительно похожим на меня. И появилось ощущение “зловещей долины”: как будто кто-то мимикрирует под меня. Если вы когда-нибудь читали текст, частично похожий на вас, — он вызывает куда больше внутреннего дискомфорта и даже неприязни, чем текст, совсем на вас не похожий, где кто-то написал по вашим мыслям своими словами.
Заодно стало видно, как профиль вообще работает: не как принцип, который формирует текст изнутри, а как фильтр на выходе. Поверх уже сгенерированного материала он вторым проходом накладывает речевую оболочку — и накладывает туда, куда накладывается: огромные куски остаются без изменений. Задача — набрать такой объём правил и инструкций, чтобы непокрытых зон не оставалось вовсе, а покрытые правились глубоко, большими кусками.
Пять часов голосовых
И я решил добавить просторечия, живого разговорного языка. Для этого я набрал из тг расшифровки своих голосовых, причём брал те, где общаюсь преимущественно с близкими людьми: абсолютно свободный тон, абсолютно свободная речь. Скормил нейросети больше 150 личных голосовых — суммарно порядка пяти часов: приколы, ситуации, истории. Там было в числе прочего приличное количество, скажем так, нецензурной речи — и это тоже было переварено и адаптировано. Табличка адаптаций моей нецензурщины (заблюрил, чтобы дневник не получился 18+):
Благодаря голосовым, профиль обогатился значительно: текст стал напоминать человеческий, стал напоминать мой.
Полигон: Borderlands
Правок всё равно оставалось много — потому что печатная мысль формулируется иначе, чем голосовая. Голосом мы говорим линейно: вернуться и отредактировать фрагмент нельзя. А печатный текст — особенно у нас, перфекционистов-прокрастинаторов — пишется нелинейно: дописал предложение, понял, что в конце нужен ещё один оборот, а для этого начало должно стоять в другой форме, — стёр и переписал целиком. Впрочем, что я по тексту взад-вперёд гуляю, было понятно ещё из нулевой части. К слову, далеко не все так делают: большинство и письменный текст формулирует линейно — наверняка встречали тексты, где человек по собственным мыслям как пьяный гуляет, из угла в угол, и взаимоисключающие тезисы в одном абзаце его не смущают.
Значит, профиль нужно было доучить тому, как я работаю именно с письменным текстом. Сесть писать с нуля и записывать мысли вслух? Попробовал пару абзацев — сумбур с прерывающимся контекстом, нейросеть он запутает моментально. И тогда пришла мысль: а что если не писать с нуля, а исправлять текст, который предлагает нейросеть?
Я создал несколько простейших статей про одну из любимейших моих игровых серий — Borderlands. Нейросеть, уже обученная на тех самых часах выступлений и голосовых, писала статью — а я садился переписывать за ней: убирал не те обороты, не те сокращения, так называемые “тики” — словечки и конструкции, которые нейросеть тащит из текста в текст в сотый раз. Про нашу борьбу с тиками — с примерами, эмоциями, отчаянием и в конечном итоге одержанной победой — расскажу как-нибудь отдельно: не забудьте подписаться! И прямо по тексту, в квадратных скобочках, тут же давал комментарий: почему убрал, почему из трёх коротких предложений нужно собрать одно длинное (я из тех, кто формулирует длинно, с большим количеством оборотов) и т.д. и т.д.
После такой доводки получились первые статьи, сгенерированные нейросетью, но по сути созданные мной — и выглядящие как мои. До идеала далеко, но это было в сотни раз лучше первых нейротекстов. Настолько лучше, что я сразу решил их опубликовать, хоть они и не были профессиональными. Просто доводка речевого профиля, сбор комментариев и мнений — спасибо всем, кто высказывается в комментариях, кстати, у меня всё идёт “в копилку”.
А из этих правок с комментариями родились пары “было — стало” и накопленные уроки — конкретные ответы на вопрос, почему вот так мы не пишем никогда, а вот такая формулировка предпочтительнее. Как правки превратились в постоянный механизм обучения — отдельная история, расскажу по ходу серии.
Перелом
Открытие речевого профиля стало переломным моментом: я действительно поверил, что с нейросетью можно делать не пустой безликий нейрослоп, а интересные тексты. Чем больше обучался профиль, тем больше текст становился моим — и тем лучше он синергировал с материалом, который я выдавал нейросети.
Сразу оговорюсь: всё это происходило ещё без всяких ИИ-агентов, без автоматизации рабочего процесса, и все комментарии я просто давал текстом в диалоге с нейросетью. Но профиль был обучен на моём вербальном голосе: аудиосообщения, видео с выступлений, вебинары… И тут естественным образом родилась идея: а почему бы и сам материал для статьи, саму фактуру и тезисы не начать выдавать сразу надиктовками…
Автор: neuromamontov
