Автоматический ОТК статей: публикация по числу, не на глаз

Автоматический ОТК статей — проверка текста по числовым порогам вместо оценки на глаз перед публикацией

Коротко: главный тормоз контент-конвейера — проверка перед публикацией. Её можно автоматизировать, если превратить редакционный чек-лист в набор вопросов с вероятностными ответами. Всё выше порогов уходит в публикацию, что-то ниже — агент правит и проверяет заново, третий провал — зовёт человека.

Почему именно этот процесс стоит автоматизировать первым

Данные уже есть: исходник, готовый текст, справка.
Риск нулевой: в худшем случае статья подождёт человека.
Экономия сразу: проверка каждой статьи занимает 15–30 минут, а это самая скучная часть работы.

Чек-лист превращается в вопросы

Каждый пункт — отдельный вопрос, все задаются одним вызовом:

Вопрос Тип ответа Цифры и даты совпадают с первоисточником? да или нет как вероятность Есть практический блок с пошаговой инструкцией? да или нет Пути в интерфейсе подтверждены ссылкой на справку? да или нет Насколько текст близок к оригиналу? оценка по шкале Заголовок и описание в норме по длине и ключу? да или нет Общая готовность к публикации оценка по шкале

Состояние, которое отдаётся модели: текст статьи плюс текст первоисточника. Если не влезает в лимит, сначала сжимаем исходник до фактов.

Логика решения

все ответы выше порогов → сборка и публикация хотя бы один ниже → агент правит и прогоняет ОТК заново третий провал подряд → пишет человеку, что именно не сходится

Важно: правит агент, а не модель-судья. Jev не пишет текст — он только оценивает. Это разделение и делает схему предсказуемой.

Пошаговая сборка

Что нужно заранее: письменный редакционный чек-лист, 30–50 своих статей с оценкой «пошла бы в публикацию или нет», доступ к модели.

Перепишите чек-лист в вопросы. Формулируйте так, чтобы ответ не зависел от вкуса: не «хороший ли текст», а «есть ли пошаговая инструкция».
Добавьте примеры к каждому вопросу: как выглядит хороший ответ и как плохой.
Соберите состояние: финальный текст, исходник, ключевые поля вроде заголовка и описания.
Задайте вопросы одним вызовом и получите вероятности.
Подберите пороги на размеченных статьях. Для фактов порог высокий: ошибка в цифре дороже, чем лишний круг правок.
Запишите протокол в базу: дата, вердикт, замечания, что исправлено. Это ваша история качества.
Ограничьте число кругов — два или три, дальше человек.

Что проверять машиной нельзя

Смысл и позицию. Модель не скажет, правильную ли мысль вы продвигаете.
Юридические риски. Реклама, персональные данные, обещания результата — это к человеку.
Тон бренда. Оценить можно, но решать лучше вам.

Отбор материалов до написания устроен по тому же принципу — смотрите статью про фильтр тем вместо стоп-слов.

Сколько времени и денег экономит

Ручная проверка статьи занимает 15–30 минут: сверить цифры с исходником, пройтись по длине заголовка и описания, проверить, что шаги в инструкции не выдуманы. На потоке в 20 статей в месяц это рабочий день редактора.

Машинная проверка укладывается в секунды и стоит доли копейки за статью. Человеку остаётся спорная зона: обычно это одна-две статьи из десяти, где вопрос не в чек-листе, а в смысле.

Отдельная выгода — дисциплина. Когда критерии записаны в виде вопросов, они перестают зависеть от настроения и усталости: одна и та же статья получает одну и ту же оценку в понедельник утром и в пятницу вечером.

Коротко в цифрах

Ручная проверка статьи занимает 15–30 минут; на 20 статьях в месяц это рабочий день редактора.
Машинная проверка укладывается в секунды и стоит доли копейки.
Все пункты чек-листа задаются одним вызовом — так дешевле, чем по одному вопросу.
Число кругов правок ограничивается двумя-тремя, дальше подключается человек.
Для настройки порогов достаточно 30–50 своих статей с ручной оценкой.

FAQ

Не начнёт ли машина пропускать плохие тексты? Она пропускает ровно то, что вы описали в рубриках. Чем подробнее критерии и примеры, тем строже проверка.

Сколько стоит проверка одной статьи? Доли копейки за вызов: даже при сотне статей в месяц это незаметная сумма.

Что делать, если модель придирается к мелочам? Снижать порог по этому вопросу или переписывать формулировку: скорее всего, критерий описан слишком узко.

Можно ли так же проверять чужие тексты? Да, схема не зависит от автора: те же вопросы работают для внешних авторов и подрядчиков.

Нужно настроить Яндекс Директ или контент-завод? Пишите мне лично: @albert_dzh