Статью написал ИИ. По каким правилам её принимать?
ИИ прислал связный текст. Вы возвращаете его со словами «добавьте конкретики», получаете ещё три абзаца и снова не знаете, принимать ли статью. Я бы начал с критериев, о которых можно договориться до работы.
Вместе с ИИ я развиваю Радар, систему подготовки статей. В нём сохраняются версии правил и материала. Предусмотрены редакторская проверка текста и проверка страницы в браузере. Даже пройденная проверка ещё не доказывает полезность статьи и точность каждого факта. Для приёмки я предлагаю четыре шага.
Задача читателя
Кому поможет статья и какое решение он сможет принять? В учебном примере владелец магазина выбирает конструктор для каталога с фильтрами. Ему нужен разбор ограничений, который поможет сделать выбор.
Проверяемые утверждения
Для существенных цифр, сравнений и утверждений о возможностях проверьте источники и условия. Найдите подтверждение именно той мысли, которая стоит в статье. Если подтверждения нет, вывод нужно сузить, обозначить как предположение или убрать.
Правка с понятным результатом
Вместо «добавьте конкретики» я бы написал: «Покажите, как работает фильтр каталога на выбранном тарифе. Назовите ограничение и источник». Так видно, что проверять после доработки.
Принятая версия
Зафиксируйте согласованные текст, источники и изображения. После содержательной правки снова проверьте затронутые выводы. Техническая готовность к выпуску и решение принять эту версию остаются разными этапами.
Я бы принимал материал, когда он помогает выбранному читателю, а существенные замечания закрыты. Решение остаётся за ответственным человеком.
По каким признакам вы сейчас принимаете материал от автора?
· 2 ч
К этим шагам полезно добавить риск-класс утверждений: цена и характеристики продукта, право, здоровье и безопасность требуют первичного источника и более строгой проверки; субъективные советы — явной маркировки. Тогда глубина приёмки зависит не от объёма текста, а от возможного ущерба ошибки.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён
· 50 мин
Никита, спасибо! Посмотрел ваш кейс о SuperSlide, генераторе корпоративных презентаций. На таком примере мысль хорошо видна: верно перенести цифру на слайд и убедиться, что сама цифра достоверна, это две разные проверки. Как вы разделяете их в работе: что проверяет система, а что остаётся за автором исходных данных?
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён