Примечание автора: на примере подхода Prose «AI — редактор, а не автор на подхвате» разберём полный цикл работы с правками AI: от привязки изменений к тексту и показа различий до их поштучного принятия, отката и подтверждения человеком.
Попросите AI отредактировать фрагмент текста — и он, скорее всего, перепишет его целиком. Читать результат, возможно, станет легче. Но чтобы понять, какое предложение исчезло, на месте ли номера ссылок и не изменились ли ключевые данные, пользователю придётся самостоятельно сравнивать тексты слово за словом. В этой статье мы рассмотрим поштучную проверку и откат правок AI и предложим схему взаимодействия и технической реализации, которую можно сразу использовать для создания прототипа.
Это не очередная вводная статья о том, как подключить большую языковую модель и получить инструмент для письма. Мы рассмотрим вопрос с точки зрения продукта и разработки: почему замена целого фрагмента не подходит для профессиональной работы с текстами и какие конкретные задачи должна решать поштучная проверка правок.
Что вы получите: подход к проектированию работы с правками AI — от привязки изменений к тексту и показа различий до поштучного принятия или отклонения, отката и определения того, что должен подтверждать человек. В конце вы также найдёте практический чек-лист для реализации.
Главное о проверке правок AI по отдельности
Прежде чем переходить к проектированию, рассмотрим публичный пример. На V2EX разработчик поделился своим настольным инструментом Prose для работы с длинными текстами. Его принципы сформулированы прямо: «AI — редактор, а не соавтор» и «Засчитывается только то, что можно проверить». Первый означает, что AI лишь редактирует текст, а каждую правку должен одобрить пользователь. Второй — что изменения можно увидеть в diff, а источники открыть и проверить.
Функция редактирования описана так: AI меняет файл прямо в редакторе, каждая правка выделяется отдельно, а пользователь принимает или отклоняет их по одной. Если правку приняли по ошибке, её можно откатить. Прежде чем приступить к работе, AI находит нужный раздел и меняет только те предложения, которые требуют исправления, — не переписывает целую главу ради замены одного слова. Важно: техническая реализация Prose не раскрыта. Ниже представлен общий подход, выведенный из опубликованных принципов, а не описание внутреннего устройства инструмента.
| Принцип | Описание | Польза для пользователя |
|---|---|---|
| Сначала найти, потом изменить | Модель сначала находит раздел и предложения, которые нужно исправить, а затем предлагает правки | Не нужно переписывать целую главу из-за одного слова |
| Правки как отдельные единицы | Каждая правка — структурированный объект с ID | Можно проверять правки по одной, а не принимать всё сразу |
| Визуализация различий | Diff на уровне слов или предложений показывает исходный и новый текст | Сразу видно, что удалено и что добавлено |
| Принятие или отклонение по отдельности | Решение принимается для каждой правки независимо | Последнее слово остаётся за пользователем |
| Возможность отката | Журнал операций и снимки версий | Ошибочно принятую правку можно отменить |
| Границы, требующие подтверждения | Запись во внешние хранилища и массовые изменения требуют подтверждения | AI не сможет изменить данные пользователя без разрешения |
Почему нельзя заменять текст целиком после правок AI
Проблема не в том, что модель плохо пишет, а в том, что всю работу по проверке приходится выполнять пользователю. Если в исходном тексте 300 знаков, а в новом — 320, нужно мысленно сравнить их целиком, чтобы понять, не пропустила ли модель важный аргумент. В научных работах, отчётах и договорах незаметно удалённая оговорка или ошибочно изменённый номер ссылки [3] могут привести к серьёзным проблемам.
В исходных материалах тоже описана эта ситуация: веб-чат выдаёт новый текст, а сравнивать его с оригиналом приходится на глаз. Многие встроенные в документы AI-инструменты заменяют выделенный фрагмент целиком и редко позволяют проверить правки по одной. Поэтапная проверка призвана устранить этот пробел: вместо «я должен верить, что AI всё исправил правильно» пользователь получает возможность проверить, что именно изменилось.
Модель доверия за поэтапной проверкой
Поэтапная проверка по сути заново распределяет обязанности между человеком и моделью. Модель ищет проблемы и предлагает изменения, пользователь принимает окончательное решение, а система записывает каждое действие и обеспечивает возможность его отменить. При таком подходе AI больше похож на редактора, который оставляет комментарии, а не на автора, который сразу сдаёт готовый текст.
Когда эта модель доверия определена, многие вопросы проектирования решаются проще. Например, стоит ли по умолчанию принимать все правки? Ответ очевиден: они должны иметь статус «ожидает проверки», а не «применено».
Как быстро внедрить проверяемое редактирование текста с помощью ИИ
Разберём создание функции редактирования с помощью ИИ в порядке разработки: от определения области изменений до возможности их проверки и отката. Весь процесс состоит из шести этапов. Чтобы подход можно было применить в разных технологических стеках, вместо кода приведём определения полей и пункты для проверки.
Этап первый: определение области изменений
На первом этапе модель не должна ничего переписывать — ей нужно найти нужные фрагменты. Если пользователь просит «сделать аргументацию в третьей главе более строгой», система должна сначала попросить модель определить, какие абзацы нужно изменить. При необходимости область изменений подтверждает пользователь, и только после этого начинается редактирование.
У такого подхода два преимущества: во-первых, ограниченный контекст снижает вероятность того, что модель изменит текст, не относящийся к задаче; во-вторых, пользователь может скорректировать направление работы ещё на раннем этапе.
Для длинных текстов можно сначала разбить документ по заголовкам и составить указатель разделов. Затем модель на основе этого указателя и запроса пользователя возвращает список ID нужных абзацев. На этап редактирования передаются только исходные тексты этих абзацев.
Этап 2: представьте правки AI в структурированном виде
Это техническая основа всего решения. Вместо того чтобы возвращать текст целиком после правок, модель должна выдавать список изменений, каждое из которых представляет отдельную правку. Рекомендуемая структура полей:
| Поле | Значение | Особенности |
|---|---|---|
id |
Уникальный идентификатор правки | Генерируется системой для проверки правок и отслеживания откатов |
anchor_text |
Исходный фрагмент для замены | Должен дословно присутствовать в исходном тексте |
context_before / context_after |
Небольшие фрагменты до и после якоря | Помогают найти нужное вхождение, если исходный фрагмент повторяется |
replacement |
Текст для замены | Пустое значение означает удаление |
reason |
Причина правки | Одно предложение, которое показывается пользователю |
category |
Тип правки | Например, грамматика, формулировка, логика или факты; используется для фильтрации |
Здесь важно использовать в качестве якоря «цитату из исходного текста», а не «смещение в символах». Модель ненадёжно вычисляет позиции символов, зато намного стабильнее воспроизводит фрагменты текста. Получив anchor_text, система ищет точное совпадение в исходном тексте. Если совпадений нет, значит, модель неточно воспроизвела фрагмент; если их несколько, найти нужное помогает контекст.
Этап третий: проверка якорей и запасной вариант при ошибках правки ИИ
Правки, предложенные моделью, нельзя сразу показывать пользователю — сначала их нужно проверить. Как минимум стоит убедиться в следующем:
- Уникальность якоря:
anchor_textвместе с контекстом встречается в исходном тексте только один раз. Иначе правку нужно пометить как «требует ручного поиска». - Отсутствие пересечений: диапазоны якорей двух правок не должны пересекаться. Если это произошло, правки нужно объединить или отбросить вторую.
- Защищённое содержимое: если при замене исчезают или меняются ссылки на источники вроде
[1], числа, имена собственные, формулы и другие подобные элементы, нужно дополнительно выделить предупреждение. - Масштаб правки: если одна правка заменяет слишком большую часть текста, покажите предупреждение «эта правка близка к переписыванию», чтобы пользователь обратил на неё особое внимание.
Правки, не прошедшие проверку, необязательно сразу отбрасывать. Их можно показать на боковой панели в виде карточек с рекомендациями, чтобы пользователь обработал их вручную. Это лучше соответствует принципу «засчитывается только то, что можно проверить», чем ошибки, которые исчезают без следа.
Этап четвёртый: отображение правок ИИ
От способа отображения изменений зависит, насколько быстро их можно проверить. Обычно используют три варианта: зачёркивание и подсветку прямо в тексте, сравнение в двух колонках и карточки с комментариями на боковой панели. Для редактирования отдельных предложений нагляднее всего показывать diff по словам прямо в тексте; для изменения структуры абзацев удобнее сравнение в двух колонках; для логических правок, которые нужно объяснить, лучше подходят карточки с комментариями.
На практике можно показывать правки в основном прямо в тексте, добавив рядом с каждой небольшую метку: при наведении на неё будет отображаться reason. Также стоит предусмотреть фильтры вроде «только фактические правки» и «только правки формулировок», чтобы пользователь мог проверять их по приоритету.
Этап 5: принятие, отклонение и откат отдельных правок AI
У каждой правки должно быть одно из трёх состояний: ожидает проверки, принята или отклонена. Принятие и отклонение нужно записывать в журнал операций: указывать ID правки, время действия и текст до и после него. При откате операции выполняются в обратном порядке по журналу: можно отменить как отдельную правку, так и вернуться к полному снимку документа до определённого сеанса редактирования с помощью AI.
Здесь важно учесть ситуацию, которую легко упустить: во время проверки пользователь может вручную отредактировать документ. Тогда привязки ещё не проверенных правок могут стать недействительными. Системе нужно проверить их заново и пометить такие правки как «Исходный текст изменился», а не применять их принудительно.
Этап 6: какие правки AI требуют подтверждения пользователя
Не все действия требуют одинаково строгого подтверждения. Например, в Prose найденные публикации сохраняются в Zotero только с согласия пользователя, а изменения заметок после подключения Obsidian также подтверждаются поэлементно через diff. Это задаёт чёткую границу: любое действие, которое изменяет уже существующие данные пользователя, должно быть явно подтверждено.
Действия можно разделить по уровню риска: для изменения одного предложения в редакторе достаточно проверки каждой правки; для массовых изменений в нескольких разделах сначала нужно подтвердить их охват; для записи во внешнюю библиотеку публикаций или заметок требуется отдельное окно подтверждения; для удаления целого фрагмента — повторное подтверждение.
🚀 Совет по созданию прототипа: если вы хотите проверить подход со «структурированным списком правок», начните с минимального прототипа на APIYI apiyi.com, используя совместимый с форматом OpenAI интерфейс chat completions. Платформа поддерживает единый интерфейс вызова разных моделей: с одним набором промптов и одной логикой проверки можно быстро переключаться между моделями и сравнивать точность создаваемых ими привязок. Актуальные адреса интерфейсов и параметры смотрите в центре документации APIYI.
Сравнение подходов к редактированию текста с помощью ИИ
| Подход | Ключевая особенность | Когда подходит | Главный недостаток |
|---|---|---|---|
| Замена всего фрагмента | Выделенный фрагмент целиком заменяется новым текстом | Черновики, короткие тексты, контент с низкими рисками | Проверка полностью ложится на пользователя |
| Карточки с предложениями | Предложения по улучшению выводятся на боковой панели, пользователь применяет их вручную | Рекомендации по логике или структуре, которые нужно обосновать | Пользователю приходится самому вносить правки, что снижает эффективность |
| Проверка каждого изменения в формате diff | Каждое изменение выделяется отдельно; его можно принять или отклонить | Научные статьи, отчёты, книги и другие объёмные профессиональные тексты | Нужны структурированный вывод, проверка привязок и журналирование |
| Гибридный режим | Изменения на уровне предложений идут через diff, а рекомендации по структуре — через карточки | Большинство зрелых продуктов для работы с текстом | Сложнее спроектировать взаимодействие и управлять состоянием |
Сравнение подходов к редактированию текста с помощью AI
Замена всего фрагмента обходится дешевле всего с точки зрения реализации: дополнительная разработка почти не требуется. Но ответственность за проверку полностью ложится на пользователя. В профессиональных текстах так легко пропустить удалённую оговорку или ссылку. Для текстов, которые готовятся к сдаче, удобнее проверять каждое изменение по отдельности с помощью diff.
Карточки с предложениями хороши тем, что позволяют подробно объяснить проблему. Они подходят для замечаний вроде «этот аргумент недостаточно убедителен», которые нельзя исправить одной заменой. Но карточки не меняют текст напрямую — пользователю придётся сделать это самому. Если нужно в основном поправить формулировки и грамматику, надёжнее проверять каждое изменение через diff.
На практике удобнее всего сочетать оба подхода. Например, публично представленный помощник-наставник Prose «小 P 同学» задаёт по одному вопросу за раз и с позиции наставника или рецензента помогает глубже разобраться в исследовательском вопросе и аргументации. Такие замечания естественно оформлять в виде карточек, а правку отдельных предложений передавать на проверку через diff.
По каким критериям оценивать модели для редактирования текста с помощью AI
При поэлементной проверке многое зависит от того, насколько модель следует заданным правилам. Публичных данных о точности правок и доле принятых пользователями предложений пока недостаточно, поэтому мы не составляем рейтинг. Вместо этого перечислим критерии, которые стоит проверить на этапе прототипирования:
| Критерий | Что проверять | Почему это важно | Как тестировать |
|---|---|---|---|
| Точность воспроизведения якорного текста | Можно ли найти точное совпадение anchor_text в исходном тексте |
Определяет, удастся ли применить изменение | Переключение между моделями через APIYI apiyi.com |
| Стабильность структурированного вывода | Возвращает ли модель корректный список изменений без сбоев | Влияет на частоту ошибок разбора | Поддержку нужно уточнять в официальной документации |
| Сдержанность правок | Меняет ли модель только то, что действительно нужно | Определяет нагрузку на пользователя при проверке | Сравнение на фиксированном наборе тестовых текстов |
| Сохранение защищённого содержимого | Не меняет ли модель по ошибке номера ссылок и числовые значения | Влияет на доверие к профессиональному тексту | Тестовые фрагменты с цитированиями и ссылками |
| Качество объяснений | Насколько конкретны и понятны значения reason |
Влияет на скорость проверки | Выборочная оценка вручную |
💡 Рекомендация по выбору: модели по-разному поддерживают структурированный вывод, вызов инструментов и другие возможности. Ориентируйтесь на официальную документацию и результаты собственных тестов. Через единый интерфейс APIYI можно проверить одни и те же фрагменты на нескольких моделях, записать частоту ошибок сопоставления якорного текста и число ошибочных изменений защищённого содержимого, а затем выбрать основную модель.
Чек-лист реализации AI-редактирования
Сведём шесть этапов выше в чек-лист, по которому можно пройтись перед запуском:
| Этап | Что проверить | Критерий прохождения |
|---|---|---|
| Определение области | Выбран ли целевой абзац до начала редактирования | Пользователь видит выбор и может его изменить |
| Структурированный вывод | Возвращаются ли изменения в виде списка | Каждый пункт содержит якорь, замену и обоснование |
| Проверка якорей | Проверяются ли уникальность и пересечения | Изменения, не прошедшие проверку, превращаются в предложения, а не отбрасываются молча |
| Защищённое содержимое | Отслеживаются ли цитаты, числа и формулы | При изменении появляется заметное предупреждение |
| Показ различий | Поддерживается ли diff на уровне слов или предложений | Удаления и добавления легко различить |
| Проверка изменений | Можно ли принимать и отклонять изменения по одному | Есть и пакетные операции, но они не используются по умолчанию |
| Откат | Есть ли журнал операций и снимки состояния | Можно отменить как отдельное изменение, так и все изменения целиком |
| Параллельное редактирование | Обрабатываются ли ручные правки во время проверки | Изменения, потерявшие актуальность, проверяются заново |
| Граница подтверждения | Требуется ли отдельное подтверждение для записи во внешнюю библиотеку | До подтверждения ничего не записывается |
Из этого списка чаще всего вычёркивают параллельное редактирование и защиту содержимого: во время демонстрации эти ситуации возникают редко. Но на практике пользователи постоянно вносят ручные правки в процессе проверки, а модели нередко попутно меняют номера ссылок. Поэтому оба пункта стоит учесть уже на этапе прототипа.
🎯 Техническая рекомендация: при проверке прототипа подготовьте «каверзный тестовый набор» с номерами ссылок, числами и повторяющимися предложениями. Затем на APIYI apiyi.com по очереди вызовите несколько моделей-кандидатов и проверьте их по пунктам чек-листа. Так ещё до разработки полноценного фронтенда можно выяснить, насколько стабильно разные модели справляются с локальным редактированием.
Частые вопросы о редактировании текста с помощью AI
Q1: Что такое поэлементная проверка правок AI?
При поэлементной проверке AI не заменяет весь фрагмент текста целиком, а разбивает правки на отдельные изменения. Каждое из них выделяется отдельно, и пользователь может принять или отклонить его, а впоследствии — отменить. Главное здесь — возможность проверить и отменить каждую правку.
Q2: Чем поэлементная проверка отличается от замены всего фрагмента?
Замену всего фрагмента проще всего реализовать, но пользователь может только принять или отклонить его целиком, а проверять различия приходится на глаз. Поэлементная проверка требует структурированного вывода и проверки привязок, поэтому её реализация сложнее. Зато она позволяет точно контролировать каждую правку и лучше подходит для текстов, которые готовятся к сдаче, — например, научных работ и отчётов.
Q3: Почему для поиска места правки лучше использовать цитату из исходного текста, а не позицию символа?
Большие языковые модели ненадёжно вычисляют смещения символов: небольшая ошибка — и правка попадёт не туда. Гораздо надёжнее попросить модель воспроизвести фрагмент исходного текста, а затем найти его точное совпадение программно. Контекст до и после фрагмента поможет разобраться и с повторяющимися отрывками. Если совпадение не найдено, это легко обнаружить и передать правку на ручную обработку.
Q4: Для каких задач лучше всего подходит поэлементная проверка правок AI?
В первую очередь она полезна в следующих сценариях:
— **Академическое письмо**: при редактировании научной работы важно не допустить случайных изменений в номерах ссылок и данных
— **Бизнес-отчёты**: даже небольшое изменение формулировки вывода может повлиять на смысл, поэтому важна проверка каждого предложения
— **Книги и романы**: автор хочет сохранить свой стиль и принять только часть предложений
— **Ведение базы заметок**: при чтении и редактировании личной базы знаний с помощью AI каждое изменение нужно подтверждать
Q5: Как быстро создать прототип AI-редактора и проверить идею?
Для минимальной проверки можно начать с платформы API, которая поддерживает несколько моделей:
1. Зарегистрируйтесь в APIYI apiyi.com и получите API-ключ
2. Изучите описание интерфейса в центре документации и отправьте запрос к API дополнения диалога в формате, совместимом с OpenAI
3. Попросите модель вернуть список изменений с полями, описанными в этой статье, а затем программно проверьте привязки
APIYI поддерживает вызов разных популярных моделей через единый интерфейс, поэтому в одном прототипе можно быстро переключаться между ними и сравнивать результаты. Поддержку структурированного вывода каждой моделью проверяйте по официальной документации и на практике.
Q6: Что делать, если пользователь вручную изменил документ посреди проверки?
В этом случае привязки ещё не проверенных правок могут устареть. Системе следует заново проверить привязки всех ожидающих правок: те, для которых совпадение найдено, сохранить, а остальные пометить как «Исходный текст изменился». Затем пользователь сможет решить, нужно ли сгенерировать их заново. Принудительно применять старые правки не стоит.
Q7: Как контролировать расходы на тестирование при сравнении правок разных моделей AI?
Для начала лучше использовать небольшой, но сложный фиксированный тестовый набор: например, десяток-другой фрагментов с цитатами, числами и повторяющимися предложениями. Не стоит сразу тестировать систему на длинном тексте целиком. Через единый интерфейс APIYI можно вызывать несколько моделей пакетно и фиксировать только ключевые показатели, такие как доля найденных якорей и число ошибочных правок. Это позволит выбрать подходящие модели с небольшими затратами.
Q8: Какие ограничения есть у подхода к поштучной проверке правок ИИ?
У этого подхода есть несколько ограничений. Во-первых, он зависит от того, насколько стабильно модель выдаёт структурированный результат, поэтому нужен запасной механизм на случай ошибки разбора. Во-вторых, он плохо подходит для масштабной перестройки текста — такие изменения лучше оформлять в виде карточек с предложениями. В-третьих, в отрасли пока нет общедоступных данных о доле принятых правок и точности, поэтому эффективность придётся проверять самостоятельно на прототипе. Автор Prose также признаёт, что некоторые этапы, например обмен документами в формате Word, пока работают неидеально. Это показывает, сколько технических сложностей ещё предстоит решить во всей цепочке работы с текстом.
Ключевые принципы проверяемых правок ИИ — Key Takeaways
- Главный принцип: правки ИИ должны быть предложениями, которые можно проверить по отдельности, а не результатом переписывания целых фрагментов
- Сначала найти, потом править: перед изменением нужно определить раздел и абзац, чтобы сузить область правки и контекст
- Структурированные правки: каждая правка состоит из якоря в исходном тексте, текста замены и обоснования
- Обязательная проверка: перед отображением правок нужно проверить уникальность якорей, пересечения правок и защищённое содержимое
- Возможность отмены — обязательное условие: журнал операций и снимки состояния позволяют отменять отдельные правки и откатывать все изменения
- Раздельное подтверждение: операции записи во внешнюю библиотеку источников или базу заметок требуют отдельного подтверждения
- Проверка прототипа: единый интерфейс APIYI для работы с несколькими моделями поможет на практике оценить стабильность локальных правок разных моделей
Итоги
Главное о том, как организовать правку текста с помощью ИИ:
- Модель доверия: ИИ предлагает изменения, пользователь принимает решение, а система сохраняет историю и позволяет отменить правки
- Техническая основа: структурированный список изменений и проверка привязки к исходному тексту позволяют реализовать проверку каждой правки
- Выбор интерфейса: для правок на уровне предложений подходит diff, для структурных проблем — карточки с рекомендациями. На практике удобнее всего смешанный подход
- Границы подтверждения: чем ближе операция записи к существующим данным пользователя, тем строже должно быть подтверждение
Принципы Prose — «ИИ — редактор, а не автор, пишущий за вас» и «засчитывается только то, что можно проверить» — задают чёткое направление для продуктов с ИИ для работы с текстом: ставить во главу угла контроль пользователя, а не генерацию в один клик. Следующий шаг — собрать минимальный прототип по списку из этой статьи и проверить возможности модели на реальных текстах.
Рекомендуем создать прототип с помощью APIYI apiyi.com и сравнить несколько моделей на одном наборе тестов, чтобы найти лучшее решение для выборочной правки текста.
📚 Источники
- V2EX — Создал для девушки самый удобный профессиональный ИИ-агент для написания длинных текстов: Prose: принципы дизайна и описание функций, опубликованные автором Prose
- Ссылка:
v2ex.com/t/1254240 -
Описание: четыре принципа дизайна, включая «ИИ — редактор, а не автор, пишущий за вас», а также описание правок в формате diff, поиска литературы и интеграции с Zotero и Obsidian
-
Официальный сайт Prose: настольный инструмент с ИИ для написания длинных текстов
- Ссылка:
prose-ai.cn - Описание: позволяет на практике попробовать интерфейс с проверкой каждой правки и использовать его как ориентир при проектировании продукта
Автор: техническая команда APIYI
Связь по техническим вопросам: свяжитесь с нами через главную страницу сайта APIYI. Подробнее об интерфейсах — в центре документации docs.apiyi.com
