Все записи
Build Log3 мин

Content engine: 3 этапа за 2 дня через спеки и AI-дебаты

AIPythonАвтоматизация

В прошлом посте я показал как собрал прототип за 2 дня: конвейер из 8 шагов, 73 теста, первый ролик за 16 центов. Вот что было дальше.

Прототип работал. Но он был собран быстро, без архитектуры, без процесса. Одно дело — доказать что идея рабочая. Другое — превратить это в систему, которая держит нагрузку на 10 аккаунтов, сама публикует, сама считает метрики. MAKO — система автогенерации видео, которую я строю для крипто-блогера — должна была стать engine, а не «скриптом который работает если повезёт».

За следующие два дня я прошёл три этапа. Каждый — по одной схеме: спека, дебаты Claude vs GPT по архитектуре, реализация. Ниже — как это выглядело и где всё пошло не по плану.

Утро началось с граблей

Ещё до работы над кодом купил два Instagram-аккаунта для тестирования мультиаккаунта. Оба мёртвые. Залогиниться невозможно, деньги потрачены. Третий — подороже, с привязанной почтой — завёлся.

Код может быть идеальным, но если аккаунты не работают — система стоит. Половина времени уходит не на код, а на инфраструктуру вокруг него. С этим пониманием сел за первый этап.

Stage 1: генератор контента — Prompt Contract и голос блогера

Первый этап — переделка генератора. Того, который в прототипе был монолитным промптом на 200 строк.

Начал со спеки. Описал что нужно: модульная генерация сценариев, качество текста, голос конкретного блогера. Дальше — дебаты Claude vs GPT. GPT предложил Prompt Contract: вместо одного огромного промпта разбить на контракт из модулей — тон, структура, факты, CTA. Каждый модуль меняется независимо. Идея победила.

Отдельная история — Voice Clone через ElevenLabs. Загрузил записи голоса блогера, ElevenLabs склонировал. Теперь ролики озвучиваются не стандартным голосом, а голосом конкретного человека. С его согласия, для его же контента.

Ещё одно решение: разделил research-материалы на две папки. Общие исследования — отдельно. Те, которые реально применяются в генерации — отдельно. При масштабировании это экономит контекст и время.

Stage 1 занял с 8:30 до 14:00.

Stage 2: мультиаккаунт и Pinterest API

Прототип публиковал на один аккаунт. Для реальной работы нужно 10+. Это не «скопируй код публикации 10 раз» — это архитектура прогрева аккаунтов, прокси-ротация, расписание.

По архитектуре мультиаккаунта опять помогли дебаты — Claude и GPT спорили про подход к прогреву и ротации прокси.

Параллельно решился вопрос с визуалом. В прототипе видео подбирал Pexels — бесплатный сток. Для масштаба мало: одни и те же клипы начинают повторяться. Зарегистрировался в Pinterest, запросил API-доступ. Одобрили в тот же день.

Stage 2: с 14:02 до 20:03.

Stage 3: аналитика

Генерировать и публиковать — полдела. Нужно понимать что работает. Третий этап — метрики, redirect-сервис через домены-прокладки, аналитика по каждому аккаунту и ролику. На момент написания — на этапе спеки. Расскажу когда будет результат.

Процесс: спека → дебаты → код

Прототип я собрал за 2 дня без процесса. Просто код, тесты, работает. Перестройка по процессу заняла ещё 2 дня — и покрыла три этапа вместо одного.

Разница — в предсказуемости. Не потерял ни одного шага. Не забыл ревью. Не начал код до спеки.

По каждому этапу Claude и GPT спорили о подходе. Prompt Contract — оттуда. Архитектура мультиаккаунта — тоже. Два AI спорят, человек выбирает.

Весь код написал Claude Code. Я формулировал спеки, модерировал дебаты, принимал решения, разруливал всё за пределами кода: аккаунты, Pinterest API, прокси, загрузка записей голоса.

Итоги

Прототип доказал что идея работает. Три этапа по процессу превратили прототип в систему. MAKO теперь умеет генерировать контент с голосом блогера, публиковать на несколько аккаунтов. Скоро — считать что работает.


Предыдущий пост: За 2 дня с нуля до первого ролика — полностью на AI

Следующий пост: AI-дебаты: два AI спорят, я выбираю победителя

Следующий пост: 7 секунд чёрного экрана убивали каждый ролик