Собираем всё: от темы до публикации одного материала

Чему научитесь

• Собирать в одну рабочую цепочку все инструменты трека на живом материале, а не абстрактно.
• Видеть, где AI реально экономит часы, а где вклинивается так, что замедляет.
• Планировать бюджет времени и денег на одну публикацию — чтобы знать заранее, что съест пятницу, а что закроется за 30 минут.
• Повторить этот пайплайн на своём материале завтра — все инструменты перечислены поимённо, с версиями и ценами.

Сквозной пример: задача и герой

Представим автора — назовём её Катя. Работает одна, ведёт собственный Telegram-канал про образование, иногда публикуется во внешние издания. Редакции за ней нет, бюджет ограничен, дедлайнов от внешних заказчиков нет — только свои. Задача, которую Катя берёт: лонгрид «Рынок AI-репетиторов в России: кто есть, кто реально работает, что выбирать родителям».

Тема живая: в 2025–2026 в русскоязычном сегменте появились десятки сервисов — от YaClass и Учи.ру с AI-подсказками до специализированных AI-тьюторов на базе GigaChat и YandexGPT. Родители пишут в чаты с вопросом «что из этого не пустышка» — значит, спрос на разбор есть.

Формат: лонгрид на 2500–3500 слов для публикации в Telegram-канале (в формате развёрнутого поста со ссылкой на расширенную версию) + репурпоз в короткое видео для Reels и пост в профессиональное сообщество.

Ниже — семь шагов Кати от пустой страницы до выхода в эфир.

Шаг 1: Тема → бриф → угол (M.3.1, M.7.4)

Катя не начинает писать сразу. Первые 20 минут — бриф самой себе. Открывает Claude через arckep.ru (все модели, без VPN, рублями, 100 руб стартовый баланс) и даёт задачу:

«Я делаю лонгрид про рынок AI-репетиторов в России. Аудитория — родители школьников 5–11 классов. Помоги сформулировать: главный вопрос, на который должен ответить материал; три угла, под которыми можно рассказывать; чего читатель ждёт и чего боится; какой финальный тейкавэй должен остаться».

Claude возвращает три угла: «AI заменит репетиторов», «AI дополнит репетиторов», «AI — дорогая игрушка без реального эффекта». Катя выбирает второй — «AI дополняет, но не заменяет: где грань». Это её редакторская позиция; AI её не формулировал, но помог увидеть пространство вариантов.

Результат шага. Готовый бриф: главный вопрос, угол, 5 подтем, 3 возможных заголовка, список из 6–8 людей, у которых стоит взять комментарий (учителя, родители, основатели сервисов, независимые исследователи образования). Время: 25 минут. Бюджет: ~10 руб на arckep.ru за сессию.

Шаг 2: Ресёрч (M.3.1–M.3.4)

Что Катя ищет: публичные цифры рынка, полный список игроков, недавние исследования эффективности AI-обучения, свежие скандалы и провалы.

Инструменты:

• Perplexity Deep Research — один глубокий запрос про российский рынок AI-репетиторов 2025–2026, возвращает размеченный ответ с ссылками. Катя сохраняет все ссылки в Notion.
• Claude через arckep.ru — проверка противоречий между источниками, запросы «сопоставь, что говорит об эффективности ВШЭ и что говорит McKinsey — где они расходятся».
• Яндекс.Поиск + Google — поиск русскоязычных статей в профильных изданиях.
• arckep.ru для Gemini 3.1 Pro — для перекрёстного ресёрча международных данных (edtech-рынок, Khan Academy Khanmigo, Duolingo Max).

Параллельно Катя ведёт отдельный файл «claims to verify» — утверждения, которые попадутся в материал, сгруппированные по «надо перепроверить через живой источник» и «достаточно публичной статистики». Это тот самый inventory, который в фактчеке M.7.2 экономит часы на финальном этапе.

Результат. Готовая фактологическая база: 40+ ссылок, таблица с 12 сервисами (название, модель, цена, аудитория, заявленная функциональность), список 8 конкретных тезисов, которые будут в тексте. Время: 3 часа. Бюджет: 20 руб arckep.ru + $20/мес подписка Perplexity (если есть).

Шаг 3: Интервью и транскрипция (M.5.1–M.5.3)

Данные без людей — это отчёт, не журналистика. Катя берёт три интервью:

1. Учитель математики из регионального центра — 35 минут очно у себя.
2. Родитель с двумя детьми, которые пользовались AI-репетитором полгода — 25 минут по Zoom.
3. Основатель стартапа AI-тьютора — 40 минут по Zoom.

Инструменты подготовки. Перед каждым разговором Катя загружает в Claude бриф материала + профиль собеседника, просит сгенерировать 10 вопросов. Правит, выбирает 6–7, которые в итоге берёт. Оставшееся время разговора — живой поворот: то, что собеседник сам вытаскивает.

Транскрипция. После разговора — Whisper локально (бесплатно, ничего не уходит в облако, что важно для родительского интервью). Модель large-v3 на CPU — ~10 минут на час записи. Получается чистый текст с тайм-кодами.

Разметка цитат. Катя прогоняет транскрипт через Claude с промптом: «найди в этом интервью 5–8 ярких цитат: что удивит читателя, что он не ожидал услышать от этого человека, что противоречит привычному мнению. По каждой — тайм-код». Результат — список готовых блоков для материала.

Результат. Три транскрипта, 20 размеченных цитат, каждая с тайм-кодом для финальной сверки. Время: 2,5 часа (интервью) + 40 минут (транскрипция и разметка). Бюджет: 30 руб arckep.ru за анализ транскриптов.

Шаг 4: Структура и черновик (M.6.1–M.6.3)

У Кати есть бриф, факты и цитаты. Теперь — собрать текст.

Структура. Открывает Claude с контекстом («вот бриф, вот 8 тезисов, вот 20 цитат») и просит: «Предложи структуру лонгрида на 3000 слов с подзаголовками. Не пиши текст — только структуру и что в каждом разделе лежит». Возвращается структура из 9 разделов. Катя меняет порядок двух, убирает один, добавляет свой — получается её план.

Черновик. Катя пишет сама, секция за секцией. AI на этом этапе не пишет — он редактор параллельно с ней. Для каждой секции Катя пишет первую версию, отдаёт Claude с промптом: «Я написала кусок лонгрида. Проверь: логика идёт связно? где проваливается? где нужен пример? не переключилась ли тональность?». Claude возвращает 3–5 правок-предложений. Катя принимает половину.

Принципиально. Катя не просит AI писать текст целиком. Она знает из M.9.3, почему: голос размажется, ошибки просочатся, читатель почувствует «ChatGPT-like». AI в этом шаге — только критик собственного черновика автора.

Результат. Черновик на 3200 слов, готов к фактчеку. Время: 6 часов. Бюджет: 40 руб arckep.ru.

Шаг 5: Fact-check, редактура, финальная шлифовка (M.7.1–M.7.3)

Fact-check. Катя берёт тот самый claim-inventory из шага 2 и проходит по нему заново — теперь уже с готовым текстом. Каждая цифра, каждое имя, каждая цитата ссылается на источник. Сомнительные утверждения идут на повторную проверку через Perplexity или первоисточник.

Редактура. Через Claude — три прохода:

• Читаемость. «Найди предложения длиннее 25 слов, предложи короче». «Найди лишние повторы слов».
• Тон. «Читается ли ровно, или есть места, где тон сбивается в рекламный/академический/пафосный?»
• Структура. «Где читатель может заскучать? В каких местах я слишком долго держу одну мысль?».

AI предлагает правки, Катя оставляет процентов 40. Остальное — её решение: где-то длинное предложение нужно, где-то повтор — намеренный ритм.

AI-slop проверка. Последний проход — поиск фраз-маркеров «в современном мире», «в эпоху AI», «многогранный», «давайте погрузимся». Такие находятся — и удаляются. Правило из всего трека: если вы написали фразу, которую мог бы написать AI, она не нужна.

Результат. Готовый лонгрид на 3100 слов. Время: 3 часа. Бюджет: 30 руб arckep.ru.

Шаг 6: Визуал (M.8.1–M.8.4)

Текст готов, но Telegram-пост без визуала утонет в ленте. Кате нужны:

• Обложка к материалу — что-то про AI и школу, без стоковой банальщины.
• Сравнительная таблица 12 сервисов в виде картинки (иначе в Telegram таблица превращается в кашу).
• Диаграмма объёма рынка — простая, без 3D и блестящих градиентов.

Обложка. Nano Banana через arckep.ru с описанием: «Карандашный рисунок: школьник сидит за учебником, рядом — небольшой робот-помощник, смотрит в ту же страницу. Минималистично, серо-белый плюс один акцентный синий цвет. Квадратный кроп 1:1. Стиль — старинная гравюра». Две итерации, третья подходит. Цена: ~12 руб за изображение.

Таблица картинкой. Катя оформляет таблицу в Google Sheets, делает скриншот, через фоторедактор убирает шум. Без AI — быстрее руками.

Диаграмма. Промпт в Claude: «Сгенерируй HTML + CSS для горизонтальной bar-chart диаграммы с такими цифрами…». Получает готовый код, открывает в браузере, делает скриншот. 10 минут вместо часа возни в Figma.

Результат. Обложка + две инфографики, всё в едином визуальном стиле. Время: 1 час. Бюджет: ~50 руб за генерации.

Шаг 7: Публикация и репурпоз (M.7.5, M.7.6)

Главная публикация. Лонгрид выкладывается во внешний редактор (например, Telegraph или отдельный Substack / подписная рассылка). Короткий анонсирующий пост в собственном Telegram-канале с обложкой и тремя ключевыми тезисами. CTA: «дочитать целиком — по ссылке».

Репурпоз в короткие форматы. Катя отдаёт готовый лонгрид Claude с промптом: «Сделай 5 вариантов телеграм-поста на 400–600 знаков по этому материалу: каждый — один вытащенный тезис. В тональности моего канала (вот 3 примера предыдущих постов)». Получает 5 заготовок — по одной публикует каждый день в течение недели. Материал работает семь дней вместо одного.

Репурпоз в видео. Прогоняет материал через Claude с промптом: «Напиши скрипт для короткого вертикального видео на 60 секунд по этому лонгриду. Один главный тезис, три быстрых факта, финальный крюк». Скрипт → записывается на телефон → монтируется в CapCut (без AI) → выкладывается в Reels и VK Клипы. За 40 минут получается дистрибуция в ещё один канал.

Рассылка профессиональному кругу. Письмо из пяти строк в закрытом чате учителей / родителей / edtech-основателей: «Написала разбор рынка, возможно вам пригодится: …ссылка…». Никаких AI — короткое личное сообщение работает лучше.

Результат. Один материал → Telegram-пост + Telegraph-статья + пять доборных постов + Reels + VK Клип + личная рассылка. Время на репурпоз: 1,5 часа. Бюджет: 20 руб arckep.ru на генерацию вариантов.

Таблица: итого по времени и бюджету

Для сравнения: тот же материал без AI-ассистентов обычно занимает 30–40 часов — за счёт более долгой транскрипции, разметки цитат, ручного поиска источников, медленной редактуры без второй пары глаз. AI здесь экономит ~45–50% времени, не заменяя ни одного принципиального шага.

Где AI НЕ участвовал

Важная деталь — что осталось полностью ручным:

• Вопросы к интервью — AI только предлагал, Катя выбирала и переформулировала под живой разговор.
• Собственный черновик — текст написан автором, AI только критиковал написанное.
• Финальные решения про тон и ритм — ни одна правка AI не была принята «по умолчанию».
• Редакторская позиция — угол «AI дополняет, но не заменяет» сформулирован Катей; AI только показал варианты.
• Общение с источниками — никаких email с AI-шаблонами, все коммуникации личные.

Это и есть граница, которую вся 9-я глава трека выводила из антикейсов: человек отвечает за смысл, за голос, за решение публиковать. AI ассистирует на всех шагах между этими решениями.

Главное

Один материал — семь шагов — 18 часов — 200 рублей на AI-сервисы. Это не обещание «AI сделает за вас» и не реклама конкретного инструмента. Это рабочий контур, который удваивает производительность без потери качества — потому что человек остаётся автором, а AI остаётся инструментом.

Повторить этот пайплайн можно уже завтра: нужен доступ к arckep.ru, Whisper на локальном ноутбуке (установка в пять минут), Telegram-канал или Substack для публикации, телефон для записи короткого видео. Ни одного блокера для соло-журналиста в русскоязычной среде нет.

Следующий урок — M.10.2 «Собственный Echo за вечер: NotebookLM + свой архив». Там перейдём к построению персонального RAG-ассистента на базе NotebookLM — прямого аналога NYT Echo из M.9.4, только под одного человека и его архив. За один вечер, бесплатно или за минимальные деньги.