Почему нейросети меня не понимают и как выстроить принцип работы с ИИ

Многие из нас тратят часы на уточнение промтов, потому что нейросети не всегда выдают то, что у них спрашивают. Да и тексты выходят часто шаблонными, хотя в брифе четко указывается, что нужно получить на выходе. 

Проблема, как ни странно не в промтах, а в том, какую нейросеть для задачи выбрать. В этой статье расскажу подробно, какие нейронки и как выбирать, а также раскрою хитрости при работе с промтами на конкретном примере. 

Разница ИИ-моделей для написания текста и анализа

Для начала определим, для чего больше подходят основные модели — Chat GPT и Claude. Первая идеальна для структуры текста, а вторую лучше выбирать, когда нужно работать с длинными документами и выстраивать сложную логику. 

Помимо основных, есть и другие нейронки, которые тоже помогают с написанием текста. Например, Gemini отлично справляется, когда нужно одновременно анализировать текст, изображения и файлы. А вот Deep Seek хорошо заходит для повседневных задач, небольших постов и разбора тем, которые не будут связаны с политикой Китая. Но переключаться между ними утомительно.

Можно не переключаться между вкладками, если работать с Машей ГПТ — там ИИ для текста собраны вместе

Почему формат агрегаторов нейросетей популярен 

Именно по той причине, что я описала ранее. Все нейросети, нужные для написания текста, собраны в едином интерфейсе. А чтобы не терять контекст, используется ИИ-агент, который есть в любом агрегаторе - например, как в Masha GPT (на скрине выше). Это настроенный ассистент, который помнит правила работы, вне зависимости от переключения нейронок. 

Функции агрегаторов выходят за рамки простого переключения чатов. Вы можете задать агенту:

1. целевую аудиторию и тон бренда;
2. список запрещенных слов и клише;
3. формат и структуру готового материала.

Для контент-мейкера это возможность держать все нейросети в одном месте. Грамотный ИИ для проектов экономит время, а не создает новую рутину с переключениями. 

Как сделать пост для бренда косметики

Расскажу, как эффективно работать с нейросетями на практике. Нужно создать пост в соцсетях для бренда косметики. Аудитория — женщины 25-40 лет, тон — экспертный, но без клише. 

Я дала бриф Chat GPT. Результат на 70% подошел, но потребовал четыре правки, а именно убрать рекламность, изменить заголовки, добавить конкретику.

Попробовала Claude — логика лучше, но стилистику снова пришлось объяснять. Gemini дал креативные заголовки, но ушел в излишнюю эмоциональность. В итоге на один пост ушло три модели и десяток уточнений. Время, которое должно было сэкономить ИИ, ушло на ручное управление.

Меня спас агрегатор нейросетей Masha GPT. В нем я настроила агента, задала ему аудиторию, запрещенные слова и тон. Дальше просто отправила бриф. Система сама предложила подходящую модель, сохранив контекст. 

Отрывок из поста. Оригинально, но где-то нужны правки, так как пропитать посты о патчах древнегреческой мифологией сложно, но этого требует ТЗ заказчика

Шаги работы в агрегаторе:

1. задаете контекст проекта один раз;
2. выбираете модель под задачу (или доверяете агенту);
3. получаете результат, соответствующий вашим правилам.

Тот же пост был готов за две итерации вместо десяти. Если у вас проект состоит из десятков таких постов, то проще просто подключить агента в агрегаторе нейросетей и сократить свои операционные расходы.