Большинство советов про «писать с AI» сводятся к одному: попроси модель написать текст, потом немного поправь. Томас Птачек — эксперт по безопасности и автор с многолетним стажем — делает ровно наоборот. Он пишет сам, а модель использует только как инструмент проверки. И вводит одно жёсткое правило, которое меняет всё.
Правило номер один: ни одного чужого слова
Птачек формулирует так: ни одно слово, предложенное LLM, не попадает в финальный текст. Никогда. Даже если формулировка кажется лучше вашей.
Это не каприз. У LLM есть характерный «запах» — усреднённые обороты, которые звучат гладко, но не звучат как вы. Стоит один раз взять чужую фразу — и граница между вашим голосом и голосом модели начинает размываться. Правило работает именно потому, что оно абсолютное: исключений нет, решение не нужно принимать каждый раз заново.
Симон Уиллисон (Simon Willison), чья заметка стала отправной точкой, придерживается похожей позиции: LLM в его блоге не пишет контент, но помогает с фактчекингом, орфографией, грамматикой и иногда работает как тезаурус (словарь синонимов).
Что модель реально умеет делать за вас
Если модель не пишет — что она делает? Вот конкретный список задач, где LLM добавляет ценность, не трогая ваш стиль.
| Задача | Что просить |
|---|---|
| Орфография и грамматика | Найди ошибки, не переписывай |
| Фактчекинг | Проверь даты, имена, версии — укажи, что сомнительно |
| Структура | Есть ли логические провалы между абзацами? |
| Тезаурус | Дай 5 синонимов к слову X, я выберу сам |
| Тон | Этот абзац звучит агрессивно? Почему? |
Ключевой момент: вы просите диагноз, а не лечение. Модель указывает на проблему — вы решаете её своими словами.
Как собрать свой промпт для корректуры
Птачек публикует скриншот своего личного инструмента редактуры и даёт стартовый промпт. Логика такая: промпт должен явно запрещать модели переписывать текст и требовать только указывать на проблемы.
Вот базовая структура, которую можно адаптировать:
Ты — строгий корректор. Твоя задача — найти проблемы в тексте, но НЕ переписывать его.
Формат ответа:
1. Орфографические и грамматические ошибки — список с указанием строки.
2. Фактические утверждения, которые стоит проверить — список с пояснением, почему они сомнительны.
3. Места, где логика провисает или переход между мыслями неочевиден — список с цитатой из текста.
4. Слова или фразы, которые повторяются слишком часто — список.
Не предлагай альтернативных формулировок. Не переписывай предложения. Только диагностика.
Текст для проверки:
[вставьте текст]Этот промпт работает с любой моделью — Claude, GPT-4o, Gemini. Главное — явный запрет на переписывание в теле промпта.
Как выстроить рабочий процесс
Практически это выглядит так:
Шаг 1. Пишете черновик полностью сами, без модели. Не открывайте чат во время написания.
Шаг 2. Даёте тексту отлежаться — хотя бы 30 минут. Перечитываете сами.
Шаг 3. Вставляете текст в корректурный промпт. Читаете только диагностику — список проблем без предложенных решений.
Шаг 4. Возвращаетесь в текст и правите каждую проблему своими словами. Если модель сказала «логика провисает в третьем абзаце» — вы сами решаете, как это починить.
Шаг 5. Опционально: прогоняете через тезаурус-запрос отдельные слова, которые кажутся слабыми. Получаете список вариантов — выбираете сами.
Google в своём руководстве по техническому письму с LLM советует итерировать промпты, а не ждать идеального результата с первого раза. Это работает и здесь: если первый прогон корректурного промпта даёт слишком общие замечания — уточните, что именно хотите проверить.
Где ломается этот подход
Модель начинает «помогать» без спроса. Некоторые модели по умолчанию переписывают текст даже когда их об этом не просят. Решение — добавить в промпт жёсткий запрет и проверить на коротком тестовом тексте перед работой с важным материалом.
Соблазн взять хорошую фразу. Если модель в диагностике всё-таки приводит пример «как могло бы звучать» — это ловушка. Птачек настаивает: правило работает только если оно абсолютное. Половинчатое соблюдение не даёт защиты.
Фактчекинг — не замена проверке. LLM уверенно указывает на «сомнительные» факты, но сам может ошибаться. Используйте его как первый фильтр, а не как последнюю инстанцию. Даты, версии и имена проверяйте в первоисточниках.
Длинные тексты теряют контекст. Большинство моделей хуже работают с текстами длиннее 3000-4000 слов в одном запросе. Для длинных материалов — режьте на смысловые блоки и прогоняйте по частям.
Что попробовать дальше
Уиллисон публикует свой промпт для корректуры на сайте — его стоит взять за основу и адаптировать под свой жанр. Для технических текстов имеет смысл добавить отдельный блок проверки терминологии. Для публицистики — проверку на клише и канцеляризмы.
Если хотите пойти дальше: попробуйте Socratic-режим, где модель задаёт вам вопросы по тексту вместо того, чтобы давать ответы. «Что вы имеете в виду в этом абзаце?» — иногда это сильнее любой корректуры.
FAQ
Можно ли использовать LLM для написания черновика, если потом полностью переписать его своими словами?
Технически — да, но это рискованная практика. Структура и логика чужого черновика незаметно влияют на финальный текст. Метод Птачека предполагает, что черновик пишете вы — модель видит только готовый текст.
Какая модель лучше подходит для корректуры по этому методу?
Claude и GPT-4o одинаково хорошо справляются с диагностическими задачами. Важнее промпт, чем выбор модели. Проверьте, что конкретная модель не переписывает текст по умолчанию — и работайте с той, которая точнее следует инструкции.
Как быть, если я пишу на языке, который не является родным?
Правило можно смягчить для орфографии и грамматики — брать исправления ошибок допустимо. Но формулировки, обороты, метафоры — по-прежнему ваши. Иначе текст потеряет индивидуальность, которую вы нарабатываете именно через практику письма на неродном языке.
Что делать, если модель игнорирует запрет и всё равно переписывает текст?
Добавьте в начало промпта явную инструкцию заглавными буквами: «НЕ ПЕРЕПИСЫВАЙ ТЕКСТ». Если не помогает — попробуйте другую модель или разбейте запрос: сначала только орфография, потом только структура.
Подходит ли этот метод для командной работы над текстами?
Да, и особенно хорошо — для ревью чужих текстов. Корректурный промпт даёт структурированный список замечаний без субъективных «мне кажется, лучше вот так». Это снижает конфликтность правок и ускоряет итерации.
