Дисклеймер: я никогда не прошу нейросеть написать статью с нуля и не публикую черновик как есть. ChatGPT помогает мне искать информацию, структурировать, проверять и редактировать текст; цель, отбор фактов и финальные решения остаются за мной. В статье о фактчекинге в эпоху AI я подробно показала, сколько итераций, ручной редактуры и проверки источников требует результат.
Задачи главреда почти никогда не бывают изолированными, они тесно связаны между собой: статьи блога, внешние публикации, страницы услуг, рассылки, вебинары и кейсы должны следовать общей редакционной политике и одинаково передавать позиционирование, ключевые сообщения, состав и стоимость услуг.
Когда несколько лет назад я начала использовать чат-боты как помощников, этот контекст приходилось восстанавливать в каждом чате: заново объяснять, для кого пишет компания, как мы проверяем факты, что уже выпустили и какие редакторские решения приняли. Сейчас черновую работу я веду в ChatGPT (за исключением подбора источников — с ним качественнее всего справляется Comet), и сохранять рабочий контекст в ChatGPT позволяют «Проекты».
У меня два проекта, связанных с TexTerra. В проекте «TexTerra» собраны рассылки, вебинары, отчеты, кейсы и другие регулярные задачи, в «Статьях TexTerra» — работа над блогом. Я выделила их из общего проекта компании, поскольку для статей важны соседние материалы, будущие темы и принятые решения, а для вебинаров и рассылок — история формата и предыдущих выпусков.
На примере проекта «Статьи TexTerra» я и покажу, как устроен инструмент.
Редакционную работу вдолгую удобнее делить между чатами
«Проекты» — это рабочие пространства для продолжительной работы, где можно собрать чаты, файлы и внутренние инструкции. Такой формат подходит для повторяющихся процессов, исследований и подготовки контента.
Внутри проекта чаты и источники собраны в одном рабочем пространстве
Новый чат можно создать внутри проекта, а существующий чат — перенести в проект через его меню или просто перетащить в боковой панели. После переноса он получает инструкции и файловый контекст проекта.
Еще один вариант — создать ответвление. Оно сохраняет беседу до выбранного места, а исходный чат остается без изменений. Так можно, к примеру, проверить другую гипотезу, не смешивая два направления работы.
Однажды автор прислал мне несколько объемных статей с похожим содержанием. В общем чате я развела их по темам и уточнила фокус каждой, затем создала для каждой статьи отдельную ветку. Во всех ветках сохранились результаты общего разбора, а дальнейшая работа над текстами шла независимо.
От ответа можно создать ветку в новом чате и проверить другую гипотезу, сохранив исходный разговор
Память «только в проекте» удерживает контекст внутри одного проекта
При создании проекта ChatGPT предлагает выбрать «Память по умолчанию» или «Память только в проекте». Для Plus и Pro память по умолчанию может учитывать сохраненные сведения и разговоры за пределами проекта, хотя собственные чаты и файлы проекта получают приоритет. В режиме «только в проекте» ChatGPT использует сведения из текущего пространства: его чаты могут обращаться друг к другу, а внешние разговоры остаются за границей.
Для меня как главреда это важно. Если в ChatGPT ведутся несколько брендов, клиентов или направлений, изоляция снижает риск случайного смешения контекстов. Я всегда создаю редакционное пространство с памятью «только в проекте» и храню в нем только материалы нужного направления — но вы в зависимости от ваших задач, разумеется, можете поступать иначе: в этом прелесть многочисленных настроек!
Выбрать этот режим можно при создании проекта в разделе «Память». У уже существующего проекта сменить память по умолчанию на память «только в проекте» нельзя (по крайней мере, пока): потребуется создать новое пространство и перенести туда подходящие чаты. После предоставления общего доступа изолированная память включается автоматически и уже не переключается обратно.
Тип памяти выбирается при создании проекта; позже изменить этот параметр нельзя
Память «только в проекте» ограничивает контекст рамками этого проекта.
То, как хранятся и используются данные, зависит от тарифа, настроек аккаунта и правил рабочего пространства. Например, в Free, Plus и Pro содержимое проектов может использоваться для обучения моделей, если включена настройка «Улучшать модель для всех». Поэтому, пожалуйста, помните о конфиденциальности и безопасности ваших данных и данных ваших клиентов!
Проект хранит карту всей редакционной линии блога
В «Статьях TexTerra» у меня собрана история публикаций: выпущенные и будущие темы, тезисные планы, черновики, согласованные определения, требования к источникам, важные редакторские решения и финальные версии связанных материалов.
Самый интересный для меня сценарий связан с границами статей. В 2026 году мы выпускаем большую серию материалов о GEO, AEO и AI-видимости. В ней есть статьи о стратегии, метриках, мониторинге и технической доступности. Темы соприкасаются, поэтому новая публикация, бывает, начинает пересказывать соседние. Читатель снова получает общую теорию и дольше добирается до ответа, ради которого открыл материал. Поисковым системам приходится выбирать между несколькими близкими страницами; для AI-систем выбор конкретного источника становится менее предсказуемым, особенно если похожие фрагменты содержат разные даты и формулировки. Само пересечение тем естественно, но я слежу, чтобы у каждой статьи оставался собственный вопрос, а повторяющийся контекст сокращался до необходимого минимума.
Например, в статье о различиях AEO и GEO нужно было ответить на конкретный вопрос: зачем редактору, маркетологу или заказчику разделять два близких направления. При этом общую систему целей, фактов и источников мы уже разобрали в материале о стратегии AI-видимости, метрики и ответственность исполнителя раскрыли в статье о KPI в GEO, а технические условия собрали в чек-листе по SEO- и AI-доступности.
При работе над новым планом я прошу ChatGPT сверить его с этой редакционной линией: найти смысловые повторы, отметить вопросы для будущих публикаций и предложить места для внутренних ссылок. Модель получает доступ к связанным чатам и источникам проекта, поэтому первая проверка занимает меньше времени. Окончательное решение остается за главредом: иногда повтор действительно лишний, но иногда читателю нужно короткое пояснение для понимания текущего текста.
История решений делает редактуру последовательнее и быстрее
Для следующей итерации статьи важны и факты, и причины предыдущих правок. В материале о различиях AEO и GEO мы несколько раз перерабатывали вступление, формулировки целей и разделы о метриках. Одни версии слишком рано вводили термины, другие уводили текст в общий рассказ об AI-поиске, третьи содержали натянутые примеры.
После каждой крупной итерации я прошу ChatGPT собрать короткую редакционную памятку: какой вопрос закрывает статья, что уже решено, какие ходы отвергнуты и по какой причине, что нужно сохранить в следующей версии. Затем добавляю памятку в источники проекта отдельным текстом или файлом.
Также я поступаю, когда часть текста уже отредактирована вручную: загружаю актуальную версию и прошу отдельно перечислить фрагменты, определения и оговорки, которые нельзя потерять при перестройке. Следующая задача формулируется точнее: переработать конкретные разделы, сохранить согласованные решения, проверить переходы и вернуть цельный текст.
В новом чате я ссылаюсь на памятку и актуальный файл. На объяснение исходных условий уходит меньше времени, и следующая итерация начинается с уже принятого решения.
Проектные инструкции закрепляют постоянные редакционные правила блога
В настройках проекта можно задать отдельные инструкции. Для этого нужно открыть меню проекта, перейти в «Настройки проекта» и добавить требования к ответам. Они действуют только внутри выбранного проекта и имеют приоритет над общими пользовательскими инструкциями ChatGPT.
В инструкциях проекта, подобного моему, имеет смысл закрепить:
-
общие сведения об аудитории блога и уровень объяснения терминов (аудиторию конкретной статьи я уточняю в запросе);
-
какую роль выполняет ChatGPT при подготовке статьи: выступает как аналитик, который объясняет тему менее погруженному коллеге, или как консультант, который продает услугу;
-
как выбирать и проверять источники;
-
какие формулировки и стилистические приемы нежелательны;
-
как оформлять заголовки, списки и ссылки;
-
как обозначать неопределенность: отделять факты от выводов и гипотез, показывать нехватку данных и перечислять то, что нужно проверить;
-
что ChatGPT должен проверить, прежде чем вернуть мне готовый для моей проверки вариант: цельность, повторы, ссылки и соответствие задаче; после этого я перечитываю материал, проверяю факты и принимаю финальное решение.
Полное техническое задание каждой статьи туда не входит. Цель, объем, границы темы, структура и особые ограничения конкретного материала я передаю в запросе.
Инструкции проекта задают общие требования ко всем чатам внутри него
Проектные инструкции задают исходные правила и экономят повторные объяснения. Каждая статья все равно проходит отдельное исследование, собственное техническое задание, несколько вариантов структуры, ручную редактуру и проверку источников; там, где тема этого требует, в текст входит опыт штатных авторов и экспертов.
Важно: по мере работы я корректирую и сами инструкции — убираю дубли, обновляю устаревшие требования и оставляю только то, что действительно должно применяться ко всем статьям проекта.
Источники дают проекту опорную базу для фактчекинга
В проект можно загружать PDF, документы, таблицы и изображения, вставлять текст вручную и сохранять полезные ответы ChatGPT. Для редакции это возможность аккумулировать материалы, с которыми приходится регулярно сверять новые формулировки.
Во вкладке «Источники» можно загрузить файлы и подключить поддерживаемые приложения
В моем проекте такими источниками могут быть описание услуг TexTerra, паспорт GEO-услуги, бриф, факт-матрица, исследования, финальные версии связанных статей и расшифровки интервью с экспертами. Они помогают проверить, как компания описывает услугу, какие сведения уже подтверждены, какие определения согласованы и где проходит граница между фактами, планами и обещаниями.
Например, статья о KPI должна соответствовать реальному устройству услуги. До того как паспорт GEO-услуги появился в проекте, мы согласовали с командой состав аудита, стратегии и регулярного продвижения, границы управляемости, наши обязательства, ограничения и терминологию. В документе хранится вся система условий, включая нюансы, которые легко потерять в коротком брифе. Поэтому ChatGPT может сверять формулировки статьи с общей договоренностью команды, а я вижу конкретный источник, к которому нужно вернуться при спорном утверждении.
Проверку версий тоже можно начать внутри проекта. Когда появляется новый документ — например, я планово обновляю страницу услуг или приурочиваю проверку к обновлению тарифа, — я прошу ChatGPT сравнить его с источниками и подготовить таблицу расхождений: факт, формулировка в каждой версии, дата и статус источника, вопрос для владельца информации. После согласования загружаю утвержденную версию, указываю ее дату и статус, а устаревшую удаляю.
С Google Drive можно работать через ссылки на документы и папки, добавленные в «Источники». OpenAI утверждает, что приложение Google Drive внутри проекта не синхронизирует содержимое заранее: ChatGPT ищет и открывает доступные файлы во время конкретного запроса и не хранит постоянно обновляемую копию для последующего поиска.
Что касается меня, то я всегда загружаю файлы прямо в проект. У меня нет файлов с динамическим содержимым, которое требовалось бы в работе, а если такие появятся — скорее всего, я более придирчиво изучу, что здесь с безопасностью.
Память проекта требует регулярного ухода
OpenAI не показывает отдельный список всего, что проект может учитывать из прошлых разговоров. Если старый чат содержит решение, которое больше нельзя применять, его нужно удалить или перенести в другое пространство. Надежда на то, что модель сама распознает устаревший контекст, создает лишний риск.
Поэтому я более-менее регулярно делаю следующее:
-
удаляю устаревшие источники;
-
разделяю черновые и финальные версии;
-
обновляю проектные инструкции.
Такая гигиена особенно важна для материалов о быстро меняющихся технологиях. Проект сохраняет историю нашей работы, а актуальность фактов все равно приходится проверять по свежей документации, исследованиям и другим первичным источникам.
С ревизией тоже помогает ChatGPT. В отдельном чате я прошу его по доступному контексту составить предварительный реестр источников с датами и статусами, найти дубли и противоречия и подготовить список кандидатов на удаление или замену. Поскольку полный список памяти проекта не виден, результат нельзя считать исчерпывающим: я сверяю его с вкладкой «Источники» и поиском по чатам, затем подтверждаю эталонные версии. Модель сокращает объем ручного поиска, но ответственность за актуальность остается у редактора.
Проекты дополняют редакционную систему
У каждого инструмента остается своя задача. В таблице, где я веду контент-план, я вижу автора, дедлайн, статус и согласования; в редакционном документе хранится версия, с которой работает команда; в проекте ChatGPT — материалы и решения, которые помогают эту версию подготовить. Например, открывая новый чат для обновления статьи о KPI, я сразу могу сопоставить ее с паспортом услуги, предыдущими публикациями и принятыми требованиями к источникам.
Проект можно предоставить коллегам для общей работы. Участникам можно разрешить общаться в проекте или редактировать инструкции, загружать и удалять файлы. Вместе с доступом они видят сохраненные чаты, источники и рабочую историю, поэтому перед приглашением я проверяю содержимое. Для команды иногда разумнее создать отдельный проект с отобранными материалами и разговорами.
История проекта отвечает на вопрос, почему мы выбрали конкретную структуру или формулировку. Текущие сведения об интерфейсах, документации и отраслевых подходах я проверяю заново. Если ChatGPT напоминает прежнее решение, оно помогает продолжить редакционную линию; если сообщает, как функция устроена сегодня, я открываю свежую документацию или другой первичный источник. Такое разделение позволяет использовать накопленный контекст и не принимать его за доказательство актуального факта.
Главная польза проектов проявляется со временем
Отдельный запрос к ChatGPT помогает проверить структуру, сократить абзац, найти источник или разобрать таблицу. Проект связывает эту операцию со всей предыдущей работой: опубликованными материалами, будущими темами, требованиями к фактам и принятыми редакторскими решениями.
Больше всего меня радует возможность качественнее делать ту часть работы, которая раньше требовала держать огромное количество деталей в голове. Освободившееся внимание я трачу на то, чтобы обдумать получше фокус статьи, чтобы сделать фактчекинг или помочь авторам раскрыть их личный опыт.
Читайте также:
Образовательный контент в 2026: зачем завоевывать доверие, когда ответы собирает AI
Фактчекинг в эпоху языковых моделей: еще важнее, чем раньше
От текстов к бизнес-результату: 7 тезисов о новой роли главреда