Как Гендальфу провести ИИ-хоббитов по fullstack проекту – Тексты

Вступление

Привет! Меня зовут Николай, я занимаюсь автоматизацией систем отчётности и анализа в ПГК Диджитал. В этой статье я хочу поделиться опытом ведения личного творческого проекта, где многие функции переложены на нейросети. Это вторая часть цикла, первая статья была посвящена разработке кастомных инструментов под частные специфические задачи моего проекта – цифрового мультимедийного комикса. Здесь я собираюсь рассказать о создании текстов.

Хоббит №2 – полу-писатель, полу-уточка

При работе с текстами я пользуюсь LLM Deepseek, немного Chat GPT и Grok. Сразу скажу, интересный текст самостоятельно он написать не может. И это очень закономерно, статистическая модель, обученная на существующих текстах может выбрать в массе известного ей что-то, с определённой степенью допуска подходящее под заданные критерии, и выдать усреднённый результат с некоторой степенью разброса. По моему мнению, её функционал прямо противоположен задаче создания чего-то оригинального. Кроме этого, ограничен объём, максимум получалось сгенерировать текст в пределах 10-15 тысяч символов. Но некоторую пользу извлечь можно.

Резиновая уточка

Известный приём с уточкой.

Когда надо сформулировать мысль до конца и собрать все её компоненты воедино, можно сажать перед собой резиновую уточку и пытаться объяснить ей свои мысли. Другой вариант – обсуждать это с нейросетью. Получая в основном позитивный фитбек, можно, во-первых, немного поддерживать свою мотивацию (негативного фитбека добиться очень сложно, даже если попросить напрямую – нейросеть сгладит углы до предела), а во-вторых, косвенно понять насколько складны твои идеи. Например, описывая сухую структуру рассказа, персонажей, каркас их взаимодействия и акценты, можно спросить нейросеть, о чём этот рассказ. Анализируя ответ, можно сделать вывод, какие заложенные идеи стоит сделать более явными. А если идеи угадываются в ответе, можно спросить, какими средствами они подаются и сделать вывод, те ли приёмы работают, которые хотелось применить, или нет.

Ещё в рамках подготовительной работы, можно попросить нейросеть предложить схожие произведения, с таким же сэттингом, использующие те же тропы, написанные в тех же стилях. Для существующих произведений в обучающих материалах нейросети присутствуют, в том числе, реальные критические разборы, которые также можно попросить резюмировать, чтобы сделать выводы, как работали приёмы, использованные автором. Также это хорошо помогает в оценке свежести и новизны ваших идей. Придумать что-то по-настоящему новое и достойное – это достижение. Однако составить мнение о том, рассматривалась ли тема под вашим углом, соединялись ли выбранные вами компоненты в таких комбинациях и такими способами, в целом можно.

Ещё одним хорошим критерием для понимания, что что-то свежее есть в ваших идеях – это ошибочные предположения нейросети относительно вашей задумки. Как мы помним, нейросеть опирается на статистику и элементы, определяющие для неё жанр. Например, если нейросеть идентифицирует ваше произведение как киберпанк или другую социальную антиутопию, она будет искать и подсвечивать темы бунтарства, противостояния системе, и если это НЕ ваша задумка, можно спрашивать, почему нейросеть пришла к такому выводу. В результате вы либо обнаружите, что невольно вложили элементы, наталкивающие на такое впечатление, либо поймёте, что нейросеть ошибается.

Миллион обезьян

Если попросить ИИ миллион раз написать рассказ по одним и тем же критериям, есть вероятность появления действительно интересного повествования. Но прочитать миллион рассказов мало реалистично, нейросеть генерировать их будет 200 – 300 лет. А наша цель – получить прирост в скорости производства и сокращение трудозатрат. ИИ можно применять как писателя, но, в моём случае, с очень строгим чётким скриптом и неизбежной постобработкой. Я передаю описание стиля, описания жанра, указываю общее описание мира событий и даю детали, важные для конкретного сюжета. Явно указываю, чего делать нельзя, например: «НЕЛЬЗЯ придумывать технологии, использовать только те, что даны в описании».

Примерная структура описания, которое я использую:

• Описание персонажей.

• Описание сеттинга, в т.ч. локаций, действующих в мире правил и прочих важных элементов.

• Описание стиля с парой примеров, напрямую относящихся к рассказу.

• Заложенная макроидея (например: «это рассказ о последствиях необдуманного выбора и критика культуры потребления»).

• Дорожная карта со списком всех ключевых событий/сцен в том порядке, в котором они должны идти.

• Примечания. Пишутся после нескольких прогонов плана через нейросеть, когда становится понятно, в каких местах нейросеть идёт не туда.

• Опциональное – краткое резюме всех частей/глав.

Получается объёмный набор документов, полезный даже без приложения к работе с нейросетями. Ещё большую ценность такой набор обретает при работе с крупной формой. Например, DeepSeek в рамках одного чата не может прочитать текста, больше чем 100 000 – 120 000 символов, но, к его чести, гораздо лучше справляется с пониманием художественного текста такого объёма, чем, например, ChatGpt или Grok. Но это предел, и чтобы работать дальше, необходимо иметь, помимо самого текста произведения, выжимки, резюме, и важные элементы, чтобы иметь возможность получать заданный результат, не загружая полный текст.

После подготовки я прошу нейросеть задать уточняющие вопросы. И прописываю: «Не пиши текст, задай вопросы, уточни детали. Пиши только когда я явно это попрошу», это подходит для заполнения пункта «примечания». Если нейросеть идентифицирует творческую задачу, она тут же бросается её воплощать. Обычно можно удалить последний ответ, чтобы он не засорял контекст диалога, но всё равно время потратится.

Я прошу начинать писать текст, убедившись, что по основным пунктам ИИ понимает задумку. В зависимости от размера планируемого рассказа, я описываю либо все ключевые события пошагово, либо по частям, прикладывая к запросу файлы с предыдущими частями. Получившийся текст редактируется уже вручную. Стабильности здесь нет, иногда результат удачный и требует минимальных правок, иногда приходится переписать до двух третей.

Довольно интересна работа со стилем. ИИ тяготеет к поэтичным пространным эпитетам, и временами сложно заставить его от них отказаться. Еще есть встроенные ограничения. Например, если сюжет связан с криминалом, сцены жестокости придётся писать самостоятельно. Многие ИИ принципиально не опишут действия, в результате которых кому-то причинён вред, даже уровня рейтинга 12+ (допускаются эпизодические сцены жестокости и насилия без натуралистичного показа увечий и убийств).

Как и с кодом, написать с нуля весь текст сразу такой, как надо, было бы быстрее, но здесь задача творческая. Видя весь текст целиком, я легче понимаю, какие детали из конца лучше перенести в начало, где проседает мотивация и хромает логика, где затянуты описания и т.п. Выдавая текст в аналоговом режиме, я получу такой же сырой продукт, как после генерации, он будет требовать постобработки. Мне интереснее сосредоточится на проработке логики и каркаса и уже с осознанием приводить результат в соответствие.

Слепая огранка

Ещё одно применение – это тексты песен и стихотворные формы. Во-первых, придумать интересную идею для песни и превратить её в хороший текст, это две разные задачи. Во-вторых, если текст нужен на неродном язык, задача становится совсем не тривиальной. Для некоторых композиций тексты писались полностью вручную, но есть композиции-филлеры, которые нужны для объёма, атмосферы и передачи общей идеи.

Нейросети, не важно качество вашей идеи, что бы вы ей не дали, она переделает в стихотворную форму. Я действую по следующей схеме, пишу полный текст композиции в виде белого стиха на русском и ставлю задачу нейросети перевести на английский и сделать рифму. Результат я вставляю в переводчик, ужасаюсь тому, на сколько более плоским стал текст (зато с рифмой) и вручную довожу его до ума. Когда текст начинает нравится, снова засовываю его в нейросеть и прошу проверить ошибки.

Уважаемый Эксперт

Очень хорошо нейросетям даются тексты в формате коротких статей. Так как частью моего проекта является энциклопедия по миру, у меня есть потребность писать статьи о политике, финансах, технологиях, социальных явлениях, которые характеризуют особенности вымышленного мира. Например, одна из движущих идей мира – это организация государства без налогов, где все решают сами, что им надо, и за что они готовы платить.

Нейросеть оказалась полезной в проработке концепции, т.к. далеко не сразу очевидно, какие финансовые механизмы надо проработать, чтобы это было возможно, какие сложности возникнут и как они должны быть решены, как можно обеспечить на уровне государства такую систему. В реальном мире это была бы не одна статья, а десятки многотомников, но задача стоит написать псевдонаучную статью, которая не будет содержать явных противоречий с учётом допущений мира.

Нейросеть очень добротно составляет желаемый текст по необходимым для упоминания в статье пунктам. В отличие от художественных текстов, здесь практически не требуется правок. Для подобных статей можно выбирать разные стили: сухая констатация научных фактов, журналистское расследование, бюрократический стиль документов из архива, подкаст из жёлтой прессы.

Вдохновение

Чтобы лучше справляться с задачей, нейросети тоже нужно вдохновение. Его можно обеспечить работой с контекстом. Контекст – это, грубо говоря, предыдущее содержание чата с нейросетью. Формируя ответ на запрос, нейросеть его учитывает. Если идея целевого результата имеет референсы, перед формированием текста, можно обсудить с нейросетью эти референсы, тем самым повысить шансы на получение нужных результатов. Например, можно обсудить философские теории, которые бы хотелось отразить в тексте. Важно учитывать нюансы, если мы хотим настроить контекст на формирование смысла, надо обсуждать события, последствия, взаимосвязи, а если настроить на стиль, то все обсуждение стоит выдержать в этом стиле.

Ещё один важный нюанс – перед отправкой промта лучше самостоятельно проверять орфографию и опечатки. Иногда пары перепутанных местами букв достаточно, чтобы нейросеть интерпретировала это как совершенно другое слово и всё рассуждение пойдёт не в ту сторону. Нейросеть уже настроена на творческую задачу, и слово с опечаткой для нее – придуманный термин. И в результате вместо обычного вечернего ритуала записи прошедшего дня в дневник, ваш герой перед сном будет совершать таинство, переворачивая волшебный артефакт «стАРницу дЕНвика».

Заключение

В следующих статьях я разберу работу с нейросетями для генерации музыки и изображений. А пока оставлю пару примеров, какой результат и с какими промтами получается. В результатах сохранена исходная пунктуация и грамматика.

Преобразование в стихотворную форму: