← Кейсы
Автоматизация AI-агент Контент-завод

Росток - ИИ-конвейер статей для Дзена

Редактор задает одно ключевое слово. Система собирает факты о сорте, пишет статью голосом живого агронома и готовит обложку для проверки в Телеграме.

Клиент Питомник Росток
Срок 2 недели
Стек Node.js · Perplexity Sonar · Gemini 3 Flash · Gemini 3.1 Flash Image · Wordstat
Результат Редактор получает статью уже собранной - с фактами, текстом и обложкой. Проверка занимает 2–3 минуты вместо 30–40 минут подготовки с нуля; режим модерации и дневной лимит остаются под его контролем.
  • 1–2 → 10
    Статей в день
  • 35 мин → 3 мин
    Время на статью
  • ручное ТЗ → одно ключевое слово
    Запуск статьи

Проблема

Питомнику нужен был регулярный поток статей для Дзена, но каждый материал занимал до 40 минут - от выбора темы и проверки фактов до текста и обложки. Увеличивать частоту публикаций за счет такого же ручного процесса было уже некуда.

Отдельная задача - сохранить голос живого агронома, чтобы материал не выглядел шаблонной ИИ-генерацией.

Решение

Построил автоматизированный конвейер на Node.js с тремя AI-моделями и полным циклом: от ключевого слова до публикации в Telegram.

Генерация заголовков

Редактор вводит ключевое слово. Система забирает данные из Wordstat и генерирует 30 кликабельных заголовков с SEO-оптимизацией. К каждому заголовку подбирается 5–10 ключевых запросов для органичной вставки в текст. Заголовки бьют в реальные боли аудитории (дачники, садоводы): частые ошибки при посадке, шпаргалки «для ленивых», честные отзывы о зимовке.

Модерация

Редактор просматривает заголовки и выбирает нужные — ставит статус «Согласован». Генерация текста запускается автоматически. Без согласования ничего не публикуется.

3-этапная генерация текста

Каждая статья проходит три стадии:

  • Граундинг (Perplexity Sonar) — сбор актуальных фактов: характеристики сортов, агротехника, реальные данные из каталога питомника. Никаких выдуманных сортов — только то, что есть на сайте.
  • SEO-черновик (Gemini 3 Flash) — структурированный текст 3 800–4 000 знаков с двумя CTA и UTM-ссылками на каталог. Конкретные высоты в сантиметрах, зимостойкость, размер плода.
  • Очеловечивание по ДНК бренда (Gemini 3 Flash) — выбор эксперта-персоны (Олег, Алёна или Юля) с отдельным голосом. Анти-AI настройки: чередование длинных и рубленых предложений, асимметричные списки, эффект «озарения», стоп-слова на штампы. На выходе - текст в заранее заданном тоне выбранной персоны.

Генерация обложек

По расписанию (05:00) система создаёт обложки через Gemini 3.1 Flash Image с опорой на справочник фотореференсов. Стиль — «уютная русская дача»: деревянный забор, тёплый свет golden hour, глубина резкости. Заголовок статьи рендерится прямо на изображении.

Публикация

Готовые статьи с обложками отправляются в Telegram с интервалом 60 минут в окне 7:00–15:30. UTM-разметка для аналитики подставляется автоматически. Вечерняя сводка в 21:00 — что опубликовано, что в очереди.

Результат

Редактор получает статью уже собранной - с фактами, текстом и обложкой. Проверка занимает 2–3 минуты вместо 30–40 минут подготовки с нуля; режим модерации и дневной лимит остаются под его контролем.

Стек

Node.js, Perplexity Sonar (граундинг), Gemini 3 Flash (текст), Gemini 3.1 Flash Image (обложки), Wordstat, Telegram, Яндекс.Дзен.

Итог

Редактор получает статью уже собранной - с фактами, текстом и обложкой. Проверка занимает 2–3 минуты вместо 30–40 минут подготовки с нуля; режим модерации и дневной лимит остаются под его контролем.

Следующий кейс

Velvet Mebel - бот поддержки покупателей с Wildberries

QR-код на коробке открывает в MAX видеоинструкцию. Через сутки бот спрашивает о сборке, передает сложный вопрос в поддержку и фиксирует его в Гугл-таблице.