Признаки, по которым видно текст нейросети: десять шаблонов с заменами и навык, который их убирает
«Это не X, это Y», «чего вам никто не говорит», фальшиво глубокие концовки. Разбираю шаблоны из навыка No AI Slop по-русски, даю замены и рассказываю, почему ИИ плохо чистит ИИ
В ролике я пообещал шаблоны с заменами и рассказ про навык Caveman. Сначала уточнение по цифре.
Откуда 22 и почему в статье 10
Блогер Dubibubi в ролике «9 навыков Claude, которыми я пользуюсь каждый день» (53 тысячи просмотров) говорит, что навык No AI Slop убирает 22 шаблона ИИ-письма. В описании самого навыка у автора, Питера Янга, раскрыты десять шаблонов и сказано, что проверок больше двадцати. Я разбираю те десять, что названы в первоисточнике. Этого хватает, чтобы убрать главное.
Десять шаблонов
1. Противопоставление. «Это не X. Это Y». Самый узнаваемый приём. Было: «Это не просто инструмент. Это новый способ мышления». Стало: «Инструмент экономит мне два часа в день».
2. Разгон перед мыслью. «Вот в чём дело», «Скажу прямо», «Давайте честно». Замена: удалить и начать с самой мысли.
3. Ложное откровение. «Чего вам никто не говорит», «То, что все упускают». Замена: сказать сам факт. Если он сильный, анонс ему не нужен.
4. Раскрытие через двоеточие. «Самое главное: он учится». Замена: обычное предложение. «Он учится на твоих правках».
5. Драматичные обрубки. «Вот и всё. Это весь секрет». Замена: одно полное предложение или ничего.
6. Пустой анализ. «Что подчёркивает приверженность команды инновациям». Замена: что конкретно сделали и что из этого вышло.
7. Раздувание значимости. «Знаменует поворотный момент», «является свидетельством». Замена: цифра или факт. Если их нет, фразу убрать.
8. Размытые ссылки. «Эксперты сходятся», «исследования показывают». Замена: кто именно и где. Не знаешь, не пиши.
9. Смена синонимов. Одно и то же в соседних предложениях названо тремя словами: сервис, платформа, решение. Замена: одно слово на всю статью.
10. Фальшиво глубокая концовка. «Будущее не наступает. Оно уже здесь». Замена: что читателю сделать после прочтения.
Навык проверяет ещё и основы: главное в начале, действительный залог, распутанные длинные предложения, конкретика вместо абстракций.
В русском тексте добавь свои
Наши приметы отличаются от английских. Вот что я ловлю чаще всего.
- Длинные тире через строчку.
- «Давайте разберёмся», «на самом деле», «важно отметить».
- «В современном мире», «в эпоху цифровизации».
- Три прилагательных подряд: «быстрый, удобный и эффективный».
- Точка в конце каждой строки поста, как в документе.
- Абзацы одинаковой длины.
Почему ИИ плохо чистит ИИ
Dubibubi формулирует это точно. Когда ты просишь нейросеть «очеловечить» текст, она заодно стирает живое: неровную длину фраз, странное сравнение, шутку, понятную только твоим. Это и было хорошее. На выходе получается та же проблема, только глаже.
No AI Slop устроен иначе по двум пунктам. Он убирает шаблоны и не выравнивает голос. И он выдаёт список всех правок. С ним можно спорить: «эту фразу я написал сам, верни».
Список правок важнее самой чистки. Без него ты не видишь, что потерял.
Как поставить
Способ из описания навыка: дать ИИ ссылку на репозиторий github.com/petergyang/no-ai-slop и попросить установить глобально. Есть и команда для терминала, она указана там же.
Перед установкой любого чужого навыка прочитай его главный файл. Почему это важно, я писал в статье про 9 бесплатных навыков.
Навык Caveman
Второй навык из той же подборки. Его идея: зачем много слов, если хватает нескольких. Claude любит вступления: «отличный вопрос, давайте я расскажу, как подойду к задаче». Caveman это срезает и оставляет ответ по делу.
Заодно экономится лимит: слова в ответе тоже стоят токенов. Автор навыка заявляет сокращение на 65%. Dubibubi проверил сам и получил около 35%. Обе цифры я привожу как чужие.
Про то, из чего складывается расход, есть статья как экономить токены.
Как это устроено у меня
У меня два слоя.
Фильтр. Последним шагом каждый текст проходит чистку по списку шаблонов, настроенному под мой голос: что я говорю, что не говорю никогда.
Скрипт. После фильтра текст проверяет программа. Она ловит длинные тире, точки в конце строк, стоп-слова и длину. Если что-то не так, текст не уходит дальше.
Второй слой появился после неприятного открытия: я считал, что пишу «по правилам», а проверка нашла 46 длинных тире в десяти текстах. Правило, записанное словами, ИИ забывает. Скрипт не забывает.
С чего начать сегодня
Возьми свой последний пост, написанный с ИИ. Пройди по десяти шаблонам и посчитай, сколько нашлось. Обычно от трёх до семи. Перепиши эти места руками. После двух-трёх таких разборов ты начнёшь видеть шаблоны сразу, а потом отдашь эту работу навыку.
Частые вопросы
Работает ли навык с русским текстом?
Он написан под английские шаблоны. Для русского допиши в него свой список, например из раздела выше.
Распознают ли площадки текст нейросети?
Надёжных детекторов нет. Зато читатели распознают шаблоны быстро, и это важнее.
Можно ли просто попросить «пиши как человек»?
Можно, но результат слабый. Работает конкретный список того, чего делать нельзя, и образцы твоих текстов.
Продолжение в Telegram
Как я чищу тексты и что из этого выходит, показываю каждый день в Telegram-канале: рилсы, статьи, воронки и все грабли по ходу. Подписывайся, там продолжение этой темы: t.me/Evgeniy_Tolstobrov
Это только фундамент. А дальше?
Как собрать первый скилл под себя, построить контент-завод, привести трафик и превратить подписчика в оплату — разбираю по шагам в Telegram. Честный дневник стройки с нуля.
📲 Зайти в канал и идти рядом 🔥