Когда мы сделали первую версию AI-генерации в Content Pilot, я был уверен что мы решили большую проблему. Любой автор может теперь — раз — и пост готов. Я постил эти посты в свой канал. Через две недели в комментариях написал старый подписчик: «Слушай, ты как-то странно писать стал. Будто другой человек».
Я тогда подумал что подписчик придирается. Перечитал последние десять моих постов. Подписчик не придирался. Я писал как ChatGPT. Гладко, структурированно, аккуратно, с маркированными списками, без матерка, без личных вставок, без «короче говоря» в конце абзаца. Текст был хороший. Просто это был не я.
Я три недели пытался решить это промптами. Писал в системную часть длинные инструкции: «пиши неформально», «используй разговорные обороты», «иногда матерись», «ставь риторические вопросы». Получалось ещё хуже. AI начинал имитировать человека, и эта имитация была настолько кринжовой, что лучше был стерильный «AI-стиль».
Потом я понял в чём дело. Промпт «пиши неформально» — это пустая инструкция. У всех людей разная неформальность. У меня в текстах часто двоеточие в середине предложения вместо тире — это моя личная привычка которую я не замечал. У меня всегда «короче говоря» в начале вывода — а не «итак» или «таким образом». У меня каждый второй абзац начинается с глагола, не с подлежащего. И таких микро-привычек у каждого автора десятки.
Никакой промпт-инжиниринг это не передаёт. Потому что я сам не знаю как я пишу. Большинство людей не знает.
Что сработало в итоге
Идея была простая — пусть AI читает мои тексты и сам выясняет как я пишу. Не «пиши неформально», а «вот тебе десять моих постов, посмотри и пиши так же». Технически это называется few-shot learning или in-context learning. Не новая идея, ей в LLM-индустрии уже несколько лет.
Сложность была не в самой идее. Сложность была в том чтобы из десяти эталонов извлечь стилевой профиль, а не просто передавать их в промпт каждый раз. Если каждый раз передавать десять постов как контекст — это дорого по токенам и медленно. Нужно один раз проанализировать и зафиксировать как параметры.
Мы написали свою модель которая читает 5-10 эталонных постов и выдаёт JSON с 14 параметрами стиля. Тон, длина, плотность эмодзи, любимые обороты, маркеры структуры (используются ли символы типа ▪️ или —, или нет; нумерованные списки или маркированные), типичный hook (как автор начинает посты), типичное закрытие (как заканчивает). Если в эталонах часто встречается «короче говоря» — это попадает в любимые обороты. Если каждый второй абзац начинается с глагола — это попадает в структурные правила.
На моих эталонах вышло что я пишу абзацами по 3-4 предложения, начинаю с глагола, заканчиваю риторическим вопросом раз через раз, использую двоеточие как тире, эмодзи density около 1 на 100 символов (то есть мало), любимые обороты — «короче говоря», «по факту», «в общем». И ещё несколько таких мелочей которые я сам бы не назвал.
После того как этот профиль попал в системный промпт каждой генерации — AI стал писать в моём голосе. Не идеально. Но точно лучше чем имитация-через-инструкции.
Как тестировать что работает
Я провёл эксперимент. Сгенерил пять постов для своего канала через StyleExtractor. Опубликовал среди обычных. В течение двух недель никто из подписчиков не написал «ты странно писать стал». Один из этих постов получил больше реакций чем мои собственные за те же две недели.
Это меня неприятно удивило. Не то что AI хорошо подделал стиль — это ожидаемо. А то что AI-пост получил больше реакций чем мои. Может быть, AI пишет даже лучше меня, просто в моём голосе? Я не знаю как это интерпретировать. Это вопрос с которым я до сих пор разбираюсь.
Что не работает
StyleExtractor не идеальная штука. У него есть пределы.
Если у вас канал на 5 постов в истории — извлечь профиль почти невозможно. Слишком мало материала. Минимум 5 эталонов, оптимум 10-12. Меньше — плохо.
Если ваш стиль за полгода сильно изменился — старые посты дадут устаревший профиль. Поэтому мы добавили автообновление раз в 60 дней — берём последние 10 ваших постов и пересчитываем. Стиль автора эволюционирует, профиль за ним догоняет.
Если вы пишете на сложные технические темы (квантовая механика, юриспруденция) — AI может скопировать ваш стиль, но факты не поймёт. StyleExtractor про как, не про что. Фактологию вы дописываете сами либо подаёте через RAG (отдельная история).
Если у вас несколько личностей в канале — например, пишете и сам автор, и его жена, и иногда гостевые посты — профиль усреднится в кашу. Решение: разделить эталоны по авторам, делать отдельные профили для каждого, переключать вручную.
Цена
Анализ эталонов — 1-2 рубля разовый. Это не плата за фичу, это просто LLM-вызов на стороне сервиса. Дальше профиль работает бесплатно — он инжектируется в каждую генерацию автоматически. Сама генерация поста стоит как обычно (1-2 ₽), без наценки за «индивидуальный стиль».
Я думаю это правильная экономика. Стилевой профиль — это не премиум-фича за подписку. Это базовое качество которого должно быть достаточно по умолчанию. Иначе AI пишет как ChatGPT — и какой смысл от такого AI.
Кому это надо
Авторам с собственным голосом — однозначно. Если ваш канал держится на личности — без StyleExtractor AI-генерация бесполезна. Подписчики унюхают подмену через две публикации.
Корпоративным каналам — спорно. Если канал «нейтральный голос компании», AI и без профиля пишет в этом регистре. StyleExtractor нужен только если у компании есть выраженный tone of voice (юмор, провокации, особый словарь).
Агентствам которые ведут чужие каналы — обязательно. Каждый клиент со своим стилем. Без индивидуальных профилей — все клиенты говорят одним голосом, и через месяц аудитория уходит. С профилями — клиенты звучат как они сами, и подписчики не палят.
Канал-агрегаторам без авторского голоса — не нужно. Если канал просто публикует RSS и сводки новостей нейтрально — никакого стиля у него нет, профиль ничего не даст.
Дальше про визуальную часть в едином стиле и контент-план через AI. Вместе они закрывают тему «узнаваемого канала который ведёт сам себя».