Нейросеть для редакции – встраивается в новостную ленту
Обычная нейросеть, вроде ChatGPT, для редакции не работает. Она не знает стиль издания, галлюцинирует цитаты, оставляет одинаковый ритм абзацев и «в заключение». Редактор получает шаблонный текст, который потом переписывает вручную – и на этом весь смысл теряется.
Нейросеть для редакции устроена по-другому. Она обучена на архиве конкретного издания, отдельно проверяет факты, убирает AI-маркеры и встроена в ежедневный редакционный процесс. Ниже – как это работает и что уже делают три редакции, которые сидят на такой системе.
Что такое специализированная нейросеть для редакции
Это не одна модель, а последовательность из 5 агентов на конвейере, каждый закрывает конкретную задачу:
- Извлечение фактов. Достаёт из источника имена, даты, цифры, цитаты. Ни один факт не теряется при переписывании – это проверяется отдельным шагом.
- Бэкграунд из архива. Читает архив вашего издания и находит связанные материалы. Опытный редактор помнит, что вы писали про этот же мост год назад – нейросеть тоже помнит.
- Рерайт в стилевом профиле. 200-300 материалов вашей редакции + час обучения = система пишет в вашем голосе.
- Критик. Проверяет: факты на месте, копипаста ниже 15%, стиль соблюдён, нет запрещённых конструкций.
- Humanizer. Убирает 12 AI-маркеров: одинаковый ритм абзацев, длинное тире, «стоит отметить», «следует подчеркнуть».
Шестой шаг – редактор. Он проверяет черновик, дорабатывает голосом, публикует в свою CMS вручную. Автопубликации на сайт редакции нет – это принципиальная позиция. Редактор должен видеть каждый материал перед выпуском.
Почему обычная нейросеть не подходит
ChatGPT, Gemini, Claude – универсальные модели. Их учат на всём интернете сразу. Для редакции это критично по четырём причинам:
- Универсальный голос. Пишут одним корпоративным «голосом нейросети», который читатель узнаёт за 2 секунды. Фонтанка звучит не как 47news, 47news – не как ТАСС. Универсальная модель звучит как никто.
- Галлюцинации. Придумывают цитаты, путают имена, округляют цифры. Для СМИ это критично – за фактическую ошибку прилетает редактору.
- Нет памяти о вашем архиве. Не знают, что вы писали год назад. Бэкграунд к новости надо готовить вручную.
- AI-маркеры. Одинаковый ритм абзацев, шаблонные обороты, длинное тире. Половина текста улетает на переписывание обратно.
Специализированная нейросеть для редакции решает эти проблемы за счёт отдельных шагов: стилевой профиль, фактчек, поиск бэков в архиве, humanizer. Каждый шаг делает то, что универсальная модель не умеет.
Кто уже работает на нейросети для редакции
Ньюс-Баш (Уфа). Соло-редактор Вячеслав. Раньше 10-часовой рабочий день на ~15 рерайтов. Теперь 3-4 часа плюс собственные материалы, которых раньше не было. Кейс – newsbash.
Белгородский Фонарь. Штат 7 человек, 12 лет истории. Первый платящий клиент, старт 1 августа 2026. Тариф РАЙОН. Кейс – fonar.
Ленмедиа (Ленобласть). Сеть из 4 локальных пабликов, 4 миллиона просмотров в месяц. Один редактор обрабатывает весь поток. Кейс – lenmedia.
Как обучить нейросеть стилю вашей редакции
Всё, что нужно – 200-300 старых материалов. Не идеально отобранных, не свежих обязательно, просто типичных для вашего издания. Мы загружаем архив в стилевой профиль, за 1-2 часа система читает и строит модель: типичная лексика, ритм абзацев, форма заголовков, обороты авторов, длина предложений, что редакция никогда не пишет.
После обучения каждый новый рерайт проходит через профиль. Результат звучит как ваш редактор, а не как ChatGPT. Подробнее – как обучить нейросеть под голос издания.
Сколько стоит
| Тариф | Цена/мес | Материалов | Кому |
|---|---|---|---|
| РАЙОН | 20 000 ₽ | 300 | Районная газета |
| РЕГИОН | 35 000 ₽ | 600 | Городской портал |
| БИЗНЕС | 55 000 ₽ | 1200 | Медиахолдинг, отраслевое издание |
| PREMIUM | 120 000 ₽ | 4000 | Сеть СМИ на 5 изданий |
Экономический порог – 10-12 рерайтов в день. Ниже – проще делать вручную, дороже подписки не будет.