Human-assisted AI: новый сервис от iGamingTextLab🔥
Как и обещала, рассказываю вам об инструменте, над которым наша команда работала последние полгода и вложила туда весь свой опыт в контенте за последние 12 лет.
Human-assisted AI — это пайплайн создания iGaming-контента с помощью AI, где ключевые этапы контролирует человек.
Мы сделали его вокруг простой идеи: хороший AI-текст начинается не с генерации, а с правильной подготовки: сбора контекста, фактуры, структуры, редакционных требований, сущностей. А главное — все необходимые инструменты должны быть собраны в одном месте и контролироваться человеком, который разбирается в iGaming.
Процесс разделен на несколько стадий:
1. Data research
Мы считаем, что любой текст должен опираться не на "память модели", а на конкретные и актуальные данные о продукте: бонусы, платежи, библиотека игр, лицензии, условия, ограничения по гео. Как это реализовано с технической точки зрения — можно почитать здесь.
2. Entity-based outline
Структура строится от сущностей и интентов: что нужно раскрыть, какие блоки важны, где нужна дополнительная фактура и какие темы нельзя потерять.
3. Editorial policy layer
Для каждого проекта можно завести редполитику. В ней мы фиксируем, какие формулировки нужно использовать, каких избегать, добавляем отдельные требования по каждому гео. Правки клиента по проектам — туда же.
4. Author persona layer
Когда текстам нужен живой голос и прокачка по E-E-A-T, есть возможность подключить написание текста от лица "персоны". У каждой из них — своя легенда, свои соцсети и свой стиль повествования: что автор замечает, чему доверяет, как аргументирует. Вот тут рассказывали подробнее о том, как такой подход помог нам поднять сайты.
5. Human editorial control
На всех этапах текст сопровождает редактор, который понимает iGaming-специфику. Он смотрит, не перепутала ли модель продукты, не выдумала ли факты, не потеряла ли важные условия, не ушла ли в generic и не противоречит ли текст задаче страницы.
6. Audit / QA
После генерации текст проходит проверку: факты, логика, структура, соответствие брифу, редакционные требования, AI-маркеры, качество языка. При необходимости подключаем LQA и локализацию.
На входе вы даёте нам имя продукта, ключи, GEO, язык, требования. На выходе мы отдаём готовый текст, который уже прошёл редактуру и проверку.
Но главное отличие нашего решения от обычной работы в Claude, GPT или Gemini — мы не пытаемся загрузить в один чат всю информацию и получить идеальный текст одним промптом. Данные поступают поэтапно, а оператор контролирует, что именно модель делает на каждой итерации.
Каждый блок пайплайна мы ещё разберём отдельно. А в следующем посте расскажу, как затестить Human-assisted AI на своих задачах :)
Если интересно попробовать сейчас — пишите в личку @igamingtextbot
Даша,
CMO iGamingTextLab
Как и обещала, рассказываю вам об инструменте, над которым наша команда работала последние полгода и вложила туда весь свой опыт в контенте за последние 12 лет.
Human-assisted AI — это пайплайн создания iGaming-контента с помощью AI, где ключевые этапы контролирует человек.
Мы сделали его вокруг простой идеи: хороший AI-текст начинается не с генерации, а с правильной подготовки: сбора контекста, фактуры, структуры, редакционных требований, сущностей. А главное — все необходимые инструменты должны быть собраны в одном месте и контролироваться человеком, который разбирается в iGaming.
Процесс разделен на несколько стадий:
1. Data research
Мы считаем, что любой текст должен опираться не на "память модели", а на конкретные и актуальные данные о продукте: бонусы, платежи, библиотека игр, лицензии, условия, ограничения по гео. Как это реализовано с технической точки зрения — можно почитать здесь.
2. Entity-based outline
Структура строится от сущностей и интентов: что нужно раскрыть, какие блоки важны, где нужна дополнительная фактура и какие темы нельзя потерять.
3. Editorial policy layer
Для каждого проекта можно завести редполитику. В ней мы фиксируем, какие формулировки нужно использовать, каких избегать, добавляем отдельные требования по каждому гео. Правки клиента по проектам — туда же.
4. Author persona layer
Когда текстам нужен живой голос и прокачка по E-E-A-T, есть возможность подключить написание текста от лица "персоны". У каждой из них — своя легенда, свои соцсети и свой стиль повествования: что автор замечает, чему доверяет, как аргументирует. Вот тут рассказывали подробнее о том, как такой подход помог нам поднять сайты.
5. Human editorial control
На всех этапах текст сопровождает редактор, который понимает iGaming-специфику. Он смотрит, не перепутала ли модель продукты, не выдумала ли факты, не потеряла ли важные условия, не ушла ли в generic и не противоречит ли текст задаче страницы.
6. Audit / QA
После генерации текст проходит проверку: факты, логика, структура, соответствие брифу, редакционные требования, AI-маркеры, качество языка. При необходимости подключаем LQA и локализацию.
На входе вы даёте нам имя продукта, ключи, GEO, язык, требования. На выходе мы отдаём готовый текст, который уже прошёл редактуру и проверку.
Но главное отличие нашего решения от обычной работы в Claude, GPT или Gemini — мы не пытаемся загрузить в один чат всю информацию и получить идеальный текст одним промптом. Данные поступают поэтапно, а оператор контролирует, что именно модель делает на каждой итерации.
Каждый блок пайплайна мы ещё разберём отдельно. А в следующем посте расскажу, как затестить Human-assisted AI на своих задачах :)
Если интересно попробовать сейчас — пишите в личку @igamingtextbot
Даша,
CMO iGamingTextLab