В этом посте хочу показать, как у меня сейчас устроен процесс написания статей с ИИ: где я подключаюсь сама, что делает Claude и что полностью автоматизировано через n8n.
И немного про то, как я постепенно дорабатываю этот пайплайн по мере работы с реальными статьями.
Последнее время я тестирую и дорабатываю свой процесс написания статей с ИИ, иллюстрацию которого можно увидеть на схеме.
Сначала я даю Claude исходный контекст: о чём хочу написать, зачем мне эта статья, что именно хочу в ней раскрыть и какие мысли уже есть. Это может быть несколько тезисов, черновые заметки или надиктованный текст.
После этого Claude проводит со мной интервью. Для этого у него есть отдельный скилл с правилами проведения интервью. По сути это несколько проходов рекурсивного брифинга: сначала он собирает общий контекст, потом возвращается к слишком общим ответам, уточняет нестыковки, спрашивает про детали и пограничные случаи. Вопросы появляются из моих предыдущих ответов, а не идут по заранее заготовленному списку.
У меня есть база проектов в Notion, размеченная тегами. В процессе интервью Claude может подобрать конкретные проекты, которые подходят к теме статьи. Например, для статьи про дашборды он сначала найдёт проекты, где был такой функционал, и покажет мне список. Я выбираю несколько действительно подходящих, и только после этого Claude открывает их в Figma и смотрит макеты. Это нужно чтобы задавать мне более предметные вопросы: почему здесь было принято такое решение, какую задачу оно решало, что было важно именно в этом проекте.
После интервью ответы собираются в связный контекст с примерами и сохраняются в Notion. Там же автоматически создаётся карточка будущей статьи, к которой привязываются эти материалы и теги.
Дальше начинается автоматическая часть процесса. Вся оркестрация собрана в n8n на моём сервере: там лежат промпты для каждого этапа, настроены переходы между статусами и вызовы Claude через API.
Сначала n8n собирает из моего архива посты, кейсы и заметки по совпадающим тегам. Потом Claude отдельно ищет внешние источники по теме и сохраняет их как материал для исследования и последующего фактчекинга. Из темы, интервью, моего архива, внешних источников и документа «Tone of Voice» собирается структура статьи.
Вот здесь я подключаюсь второй раз. Структура приходит в Notion, я её читаю и либо утверждаю статусом, либо оставляю правки. Если отправляю на доработку, n8n сам запускает новый проход и возвращает мне следующую версию.
После утверждения структуры Claude пишет черновик. Дальше его проверяет отдельный агент аудитор, который не видел процесс написания и получает только готовый текст. Он проверяет тезис, логику, факты, примеры, повторы, пользу и соответствие правилам из документа «Tone of Voice». Сам текст аудитор не переписывает, он выдаёт список замечаний.
Далее к работе приступает агент редактор. Он работает со списком замечаний от агента аудитора и исправляет только найденные проблемы. Если замечаний нет, редактура вообще пропускается.
После этого я подключаюсь третий раз и читаю уже саму статью в Notion. Могу исправить что-то прямо в тексте, оставить комментарий или отправить статью ещё на один проход. Claude каждый раз начинает с актуальной версии, поэтому мои ручные изменения не теряются.
Есть ещё отдельный механизм, который постепенно накапливает мои стилевые правила. Если моя правка относится не к конкретной статье, а вообще к стилю, например «не упрощай до примитива», Claude отделяет её от смысловых замечаний и добавляет как новое правило в документ «Tone of Voice».
В итоге схема в n8n получается довольно большой, но этапов с моим участием в ней фактически три: исходный контекст и интервью → проверка структуры → проверка готового текста. Всё, что происходит между ними, от поиска материалов и исследования темы до аудита и редактуры, выполняется автоматически.
После публикации из готовой статьи Claude автоматически собирает короткие анонсы для соцсетей с учётом формата конкретной площадки. #n8n #ai #ии #claude
