Как я автоматизировал написание статей для сайта через скиллы Claude Code

Я собрал в Claude Code свой скилл — файл, куда зашит стандарт статей моей студии: структура, тон, стоп-слова, разметка картинок. Одна команда — и черновик проходит три внутренних прохода: сборка, очистка от AI-штампов, редактура. Факты скилл берёт только из базы знаний проекта, а я проверяю цифры глазами. Немецкую версию тот же скилл пишет сразу на немецком.

Что делает скилл — и почему это не «нажать кнопку»

Скилл — это не разовый промпт, а постоянный стандарт, который Claude Code читает перед каждой статьёй. Раньше я каждый раз объяснял модели одно и то же: как строить статью, каким тоном писать, каких слов избегать. Теперь это лежит в одном файле, и повторять не нужно.

Внутри скилла — не «пиши хорошо», а конкретика. Структура: ответ-вперёд под заголовком (его цитируют AI-ответы), подзаголовки-вопросы под реальные запросы, FAQ внизу. Тон практика, без канцелярита. Список запрещённых слов — «безусловно», «важно отметить» и прочий шум, по которому виден генеративный текст. И жёсткое правило: факты только из базы знаний проекта. Нет факта — скилл задаёт один вопрос, а не сочиняет.

Это и есть разница между «нейросеть написала статью» и «статья вышла по моему стандарту». Первое даёт гладкий текст ни о чём. Второе — текст, который можно ставить на сайт.

Как это работает по шагам

Запуск — одна строка: «Напиши статью на тему X» плюс пара строк брифа: цель, ключевой запрос, для кого. Дальше скилл делает всё сам по стандарту, а я включаюсь только на проверке фактов.

Пошагово так. Скилл собирает факты из файлов проекта — услуги, цены, кейсы, цифры. Пишет черновик по структуре. Прогоняет его через два прохода на качество (о них ниже). Расставляет разметку под обложку и инфографику с готовыми alt-текстами. Я читаю результат и сверяю цифры и цены глазами — это единственный ручной шаг. Картинки скилл генерирует отдельно, в фирменном стиле, сразу файлами под вставку. Готовый текст идёт в вёрстку.

Сборка сайта у меня тоже в Claude Code — на Astro, деплой на Cloudflare. Так что статья и место, куда она встанет, живут в одном инструменте.

Почему статья проходит несколько проверок, а не один проход

Один проход даёт черновик, а не готовую статью. Поэтому в скилл зашиты три прохода подряд, каждый со своей задачей — это и есть те «итерации проверки», после которых текст меня устраивает.

Первый проход — черновик: факты из базы, структура, главное вверху. Второй — очистка: убираются AI-штампы — шаблонные связки, ровный ритм, канцелярит, повторы одной мысли. Предложения намеренно разной длины: короткое, потом длинное. По ровному ритму как раз и палят генеративный текст. Третий — редактура: связность и «скользящая горка», где каждое предложение тянет прочитать следующее, а каждый абзац понятен сам по себе, без «как сказано выше».

Все три прохода Claude делает внутри, за один запуск. Я вижу финал, а не черновики. Смысл в том, что качество не зависит от настроения и от того, как я сегодня сформулировал промпт: стандарт один и тот же каждый раз.

Как получаются немецкие версии

Немецкую версию скилл пишет сразу на немецком, а не переводит с русского. Перевод тащит русский синтаксис и длинные предложения — по ним носитель сразу видит, что писал не немец. Поэтому текст рождается на языке, а не переезжает на него.

После генерации я прогоняю текст через DeepL Write и LanguageTool — стиль и грамматика. А раз на 5–10 статей отдаю носителю на вычитку и его правки вписываю обратно в скилл. Так качество немецкого растёт само: одна правка носителя чинит не одну статью, а все следующие.

Что это поменяло на практике

Главное — предсказуемость. Каждая статья выходит по одному стандарту, а не «как получится в этот раз». Я перестал объяснять модели базовые вещи и держать структуру в голове — это живёт в скилле.

Второе — факты под контролем. Пока факты не привязаны к базе знаний, AI путает сущности: смешивает старую студию с новой, приписывает цифры не туда. База знаний это убирает — модель берёт данные из одного источника, а не выдумывает. Мой ручной шаг сжался до проверки цифр глазами.

И третье — немецкий перестал требовать носителя на каждую статью. Вычитка раз на 5–10 статей вместо каждой — это и есть автоматизация: не «AI пишет за меня», а система, которая выдаёт стабильный результат и требует от меня минимум.

Частые вопросы