Черновик этой статьи нейросеть-автор сдала с отметкой «готово». Опубликовать статью по этой отметке нельзя - по ней текст только уходит к редактору. Принимает статью нейросеть-принимающий, которая её не писала и не правила. Она сверяет итоговую версию с заданием и источниками и возвращает на доработку то, что в них не подтверждается.
Так в журнале Kvema проходит каждая статья, потому что отчёт «готово» сам по себе ничего не доказывает. Модель может доложить о готовности, когда работа сделана наполовину, а на просьбу перепроверить себя - уверенно подтвердить ошибку. О том, откуда журнал берёт темы, рассказала первая часть серии. Эта - о том, кто и как работает со статьёй дальше и что в этой схеме остаётся человеку.
Почему автор не принимает свою статью
Людям это правило привычно. Текст вычитывает не тот, кто его писал, а вычитку и проверку фактов лучше не смешивать в один проход. Для нейросети у этого правила есть ещё одна причина. Разработчик, который в октябре 2026 года описал на Хабре, как поручает код ИИ-агентам, пишет: «Часто модель репортует, что задача сделана, но на поверку выясняется, что решение половинчатое либо вообще нерабочее».
Перепроверка в том же разговоре от этого не страхует. В исследовании с участием Института ИИ Гарвардской школы бизнеса больше 200 консультантов решали с нейросетью одну стратегическую задачу. Даже когда люди проверяли результаты вместе с моделью, она могла уверенно закрепить неверный путь, - так этот риск описывает сам институт.
Поэтому проверку отдают другой роли и заранее записывают, по каким правилам она принимает работу. В схеме того же разработчика аудитор, который код не писал, проверяет каждый критерий приёмки по фактическим свидетельствам, а критерии задают ещё при планировании. Anthropic, разработчик нейросетей, описывает похожий цикл. Один запуск модели пишет ответ, другой оценивает его и возвращает замечания, и так по кругу. По словам компании, такой цикл хорошо работает, когда критерии оценки ясны, и похож на то, как автор доводит текст до чистовика.
Как статья доходит до приёмки
В журнале Kvema статью ведут три роли - автор, редактор и принимающий, - и каждую выполняет нейросеть в отдельном запуске. Всё, что нужно роли, - текст, задание на статью, источники и правила издания - собирает для неё программа из файлов выпуска.
Автор начинает с вопроса читателя, собирает источники и для каждого утверждения черновика записывает, откуда оно и где это место в источнике. По этой записи потом сверяют текст.
Редактор проходит текст дважды. Сначала проверяет мысль, пользу и конкретику, потом правит язык - повторы, тяжёлые обороты, пустые связки. Удачные места он сохраняет, а факты и важные условия при правке не должны потеряться. Люди-редакторы работают в том же порядке, ведь нет смысла шлифовать фразу в абзаце, который при редактуре смысла уйдёт.
Перед приёмкой текст проверяет обычная программа, без нейросети. Она смотрит, дословно ли стоят цитаты и обязательные оговорки, ведут ли ссылки на вышедшие статьи журнала, нет ли запрещённых слов и длинных совпадений с другими статьями. Пока текст не прошёл эти проверки, до приёмки он не доходит, как бы убедительно ни звучал.
Принимающий получает итоговую версию вместе с заданием и источниками. Он сверяет утверждения с источниками, смотрит, сохранился ли смысл после правок и не повторяет ли статья уже вышедшие. Оценивает он и сам текст - пользу, конкретику, развитие мысли, русский язык, голос бренда и уместность продукта. Существенное замечание нельзя перекрыть общей высокой оценкой. Допуск к публикации оформляет программа, и основание для него - решение принимающего и результаты проверок.
| Кто | Что делает | Чего не делает |
|---|---|---|
| автор | пишет черновик, к каждому утверждению указывает источник | не принимает свою статью |
| редактор | правит сначала смысл, потом язык | не решает, выйдет ли статья |
| программа | проверяет цитаты, ссылки, запрещённые слова, совпадения | не оценивает, верен ли вывод |
| принимающий | сверяет итог с заданием и источниками | не правит текст сам |
Что возвращают на доработку
На доработку уходит утверждение, которого нет в источниках, и заголовок, который обещает больше, чем дают первые абзацы. Вернётся и статья, которая отвечает на вопрос уже вышедшей.
Отдельный случай - правка, после которой сдвинулся смысл. Допустим, в черновике было «в одном эксперименте на одной задаче», а после правки языка осталось «в эксперименте». Фраза стала глаже, а вывод - шире источника.
Похожий сдвиг у нейросетей нашли Уве Петерс и Бенджамин Чин-Йи. В их исследовании 2025 года большинство из десяти моделей, пересказывая научные тексты, делали вывод шире оригинала, даже когда их прямо просили о точности. Поэтому принимающий смотрит не только на источники, но и на то, не изменился ли после правок смысл черновика. Как сверять пересказ нейросети с оригиналом, журнал разбирал отдельно.
Замечание с цитатой места и причиной получает редактор. Сам принимающий текст не правит, иначе его исправления проверять было бы уже некому. Исправленную версию программа и принимающий проверяют заново, от начала до конца.
Чего не поймает и такая приёмка
Отдельная проверка ловит не всё и стоит времени. В эксперименте того же разработчика с Хабра одна модель решала одну задачу, и цикл с аудитором оставил вдвое меньше критичных ошибок, чем обычный запуск, но шёл дольше и обошёлся дороже.
Принимающий - тоже нейросеть, и ошибиться может он сам. Чип Хьюэн, которая пишет о разработке систем на нейросетях, называет частой ошибкой полагаться только на модели-судьи, ведь одна и та же модель может оценить один ответ по-разному. У лучших команд, которые она видела, эксперты каждый день вручную оценивают часть ответов системы.
Есть и другой предел - приёмка ищет только то, что записано в правилах. Проверку на приёмы, по которым текст узнаётся как машинный, в правила этого журнала добавили после замечания человека к пробной статье. Каждое предложение там было верным, а одни и те же обороты повторялись из абзаца в абзац. Поэтому автоматическая проверка не означает безошибочность, сколько бы ролей ни стояло в цепочке.
Что в приёмке остаётся человеку
Ручного согласования каждой статьи перед выходом в журнале Kvema нет. До первой публикации ответственный за журнал человек прочитал пробную статью вместе с отчётами проверок. Теперь он может прислать замечание к вышедшей статье, правку по нему вносит нейросеть, и исправленный текст снова проходит проверки и приёмку. Если же человек поправит заголовок или абзац сам, отметка «проверено» снимается. Тогда статью либо отправляют на переприёмку, либо одобряют под свою ответственность и записывают причину.
Роли и проверки в таком выпуске одни и те же, а правила у каждой компании свои - что можно утверждать о продукте, каким голосом писать, какие темы показывать человеку до выхода. Их Kvema согласует с компанией, когда настраивает выпуск статей для бренда, а до регулярного выпуска компания оценивает пробные статьи.
Как развести роли в своей редакции
Тот же порядок подходит и редакции без автоматики, где статьи пишет нейросеть в обычном чате, а проверяет коллега.
- До работы запишите, что значит «готово», - например, у каждой цифры есть источник, о продукте сказано только то, что есть в утверждённом списке, а вывод не шире источника.
- Просите автора указывать к каждому утверждению источник и место в нём.
- На проверку отдавайте текст в новый чат разрешённой в компании нейросети или коллеге, который его не писал и не правил, - с заданием и источниками, но без истории переписки.
- Сначала правьте смысл, потом язык, а после правки сверяйте выводы с черновиком.
- Пусть проверяющий возвращает текст с цитатой места и причиной, а исправляет его автор или редактор.
- Заранее решите, какие темы человек согласует до выхода, и регулярно читайте часть вышедших статей.
В следующей части - как журнал подбирает статье заголовок и надпись для обложки.
Источники
- «Вайбкодинг: что дальше?», Хабр, 23.10.2026
- Институт ИИ Гарвардской школы бизнеса о трёх способах работы с ИИ, 29.12.2025
- Anthropic о схемах систем на нейросетях, 19.12.2024, проверено 03.11.2026
- Чип Хьюэн о частых ошибках в приложениях на нейросетях, 16.01.2025
- Уве Петерс и Бенджамин Чин-Йи о расширении выводов в пересказах, 30.04.2025
