Написать в профиле «автоматизирую процессы» несложно, сложнее их реально автоматизировать. Думаю, поэтому многие так легко делятся наработками: на практике чужие инсайты внедряют единицы, а публичное подтверждение экспертизы даёт куда больше профита.

В общем, я принёс на Workspace свой кейс: ссылка на него. В нём подробный разбор эксперимента с нейросимвольным подходом к написанию статей в конкурентной YMYL-тематике.

Я крайне скептически отношусь к модной сейчас «автоматизации» через .md-файлы и вряд ли когда-нибудь признаю её серьёзным инструментом. У себя я выстроил пайплайн из пяти шагов, где LLM подключается только на узких, строго контролируемых участках.

Технически, если у вас кончатся лимиты, работу нейросети спокойно доделает человек. При этом технология экономит время и силы, а сам подход бережёт токены от бездумного сжигания во славу Сэма Альтмана.

В статье есть и скриншоты из Google Search Console. Результаты отличные — эксперимент удался, так что есть смысл докручивать и масштабировать систему дальше.

Если прозвучало чересчур пафосно — я не специально. Просто хочется на живом примере показать, что настоящая автоматизация экономит ресурсы, а не тупо меняет их на токены.