Этап 1: От роли к методу Задать ИИ не роль, а метод исследования

Классический подход: «Ты — эксперт в современном искусстве. Найди информацию о концептуальных художниках».
Результат: биографическая справка и список имён из первой десятки поисковика.

Лучше: «Анализируй тему концептуального искусства 2000–2020 годов через призму конфликта “технологии vs природа”. Твоя задача — найти художников и работы, где этот конфликт выражен наиболее остро, и объяснить почему».

В чем суть: Вместо роли задаём вектор анализа. Искусственный интеллект перестаёт пересказывать тему и начинает исследовать по вашей теме.

Этап 2: Структура запроса

Чтобы запустить глубокий поиск по логике, а не по ключевым словам, можно ориентироваться на такую схему:

Этап 3: Метод исследования

Стандартный глубокий поиск собирает источники и суммирует их. Исследовательский — работает по-другому.

Для нейросети лучше задать следующий алгоритм:

1. Сформулируй гипотезу по теме запроса (что именно мы исследуем).
2. Собери релевантные источники, включая нетипичные.
3. Разложи каждый источник по аналитическим блокам (контекст, ключевой аргумент, слабые места).
4. Сравни с гипотезой и оцени по шкале:
• ✓ подтверждает
• ✗ опровергает
• → развивает
• ∅ не относится
• ⚠ требует дополнительной проверки
5. Выдай структурированную сводку — только после анализа всех источников.
6. Проведи самопроверку: укажи, где данных недостаточно, где вывод может быть слабым, и что нужно проверить вручную.

Эта логика превращает ИИ в исследовательский инструмент — он не просто сообщает «что есть», а показывает «что из этого следует и с какой степенью уверенности».

Этап 4: Управление в процессе — навигация, а не исправление

Глубокий поиск – на самом деле это первый этап. Дальше можно корректировать итоги и формулировать уточнения и дополнительный поиск

Что корректно работает:

• Уточнение через фильтры: «Добавь влияние азиатских художников на этот жанр, но только в контексте экологии»
• Пересборка формата: «Представь это как сравнительную таблицу с графой “зоны конфликта”»
• Обратная связь для навигации: «Этот формат с выделением ключевых имён идеален. Сохрани такую структуру для следующих запросов»

Что не работает:

• Общие похвалы без конкретики («хорошо, давай дальше» — размывает логику обработки).
• Резкая смена темы внутри одного треда без сохранения контекста.

Этап 5: Контроль качества

ИИ хороший помощник, но все равно необзодимо проверять – насколько итоговый результат удовлетворяет решению именно вашей задачи.

Примеры вопросов самому себе для диагностики – насколько хорошо справился ИИ:

1. Ответ вышел за пределы очевидного?
   Если нет — возможно, не была задана степень свободы или не включена проверка гипотезы.
2. Указаны слабые места анализа?
   Если ИИ не показывает, где данных мало или вывод сомнителен, он работает как библиотекарь, а не как исследователь.
3. Можно ли сразу использовать результат?
   В хорошем ответе есть ссылки, заданный формат, источники, выводы и зоны ручной проверки.

Если что-то пошло не так – включить в промт свои замечания и запустить поиск еще раз.

Пример промта

• 1. Сначала не картинка, а замысел
• 2. Ищем референсы стиля, а не просто “красивые картинки”
• 3. Собираем постоянный паттерн стиля
• 4. Пишем сюжет каждой страницы
• 5. Собираем итоговый промпт: стиль + сюжет
• 6. Генерируем не в одной модели, а в нескольких
• 7. Проверяем каждую картинку, правим вручную в редакторе
• 8. Дорабатываем в графическом редакторе
• 9. Собираем серию в PDF
• Немного об ошибках...

1. Сначала не картинка, а замысел

Перед генерацией нужно понять, о чём раскраска, для кого она, и что она должна делать.

Не “что на ней нарисовано”, а именно:

• какое настроение она создаёт;
• какой мир собирает;
• какой уровень детализации нужен;
• кому она подходит: детям, подросткам, взрослым;
• это медитативная раскраска, сюжетная, декоративная, сказочная, мрачная, уютная, образовательная.

Что стоит прописать заранее

• тема серии;
• общий тон;
• целевая аудитория;
• сложность линий;
• сколько страниц в серии;
• есть ли повторяющиеся символы, детали, объекты.

Пример

Неудачно:
“Хочу раскраску про ведьм.”

Удачно:
“Хочу серию раскрасок про лесных ведьм. Это не хоррор, а спокойная тёмная сказка. Атмосфера — мох, свечи, старые книги, травы, вороны, домики, лесные тропы. Картинки должны быть чёрно-белыми, чистыми, с выразительным контуром, без серых заливок, чтобы их было удобно раскрашивать.”

Промпт для нейросети на этом этапе

Помоги мне сформулировать концепцию серии раскрасок.
 Тема: [твоя тема].
 Аудитория: [кто будет раскрашивать].
 Настроение: [какое].
 Задача серии: [успокаивать / вовлекать в сюжет / создавать атмосферу / обучать].

Сформулируй: главную идею серии, визуальные мотивы, ограничения по стилю,
что обязательно должно повторяться от страницы к странице.

2. Ищем референсы стиля, а не просто “красивые картинки”

На этом этапе ищем не сюжет, а принцип изображения.

Важно понять:

• какие линии;
• какая плотность деталей;
• насколько декоративная композиция;
• как устроен контур;
• есть ли орнаментальность;
• есть ли пустые зоны для раскрашивания;
• как выглядит баланс между крупными и мелкими элементами.

Что брать из референса

На что смотреть:

• тип линии: тонкая, жирная, ровная, гравюрная, плавная, декоративная;
• композицию: центр, рамка, симметрия, паттерн, сценка;
• уровень заполнения листа;
• тип деталей: листья, завитки, текстуры, кирпичики, шерсть, перья;
• удобство для раскрашивания.

Промпт для разбора стиля

Проанализируй эти описания референсов и выдели устойчивый стиль.
 Мне нужен не пересказ сюжета, а паттерн стиля для раскраски.
 Выдели:
тип линии, 
уровень детализации, 
структуру композиции, 
тип декоративных элементов, 
что нужно сохранять в каждом промпте, 
чего избегать, чтобы картинка не перестала быть раскраской.
 В конце собери универсальный шаблон описания стиля с местом для подстановки сюжета.

3. Собираем постоянный паттерн стиля

Задача — сделать не просто промпт, а стилевой каркас, который потом будет повторяться во всех изображениях серии.

То есть один раз формулируешь:

• как выглядит линия;
• как строится композиция;
• чего нельзя делать;
• как выглядит “правильная раскраска” именно для этой серии.

Потом меняется только сюжетная часть.

Структура стилевого паттерна

1. формат изображения;
2. тип линии;
3. тип композиции;
4. уровень детализации;
5. ограничения;
6. технические требования для раскраски.

Пример стилевого паттерна

Black and white coloring book page, clean crisp line art, no shading, no gray tones, no color, clear outlines, balanced composition, decorative but readable details, large and medium shapes suitable for coloring, white background, printable page, elegant fantasy illustration style, hand-drawn ink look, consistent contour lines.

Пример стилевого паттерна на русском

Чёрно-белая страница для раскраски, чистый линейный рисунок, белый фон, без цвета, без теней, без серых заливок, без живописных эффектов, чёткий контур, хорошо читаемая композиция, декоративные детали, но без визуальной каши, формы разного размера для удобного раскрашивания, аккуратная иллюстративная подача, ощущение ручной графики.

Промпт для сборки паттерна 

Собери универсальный стилевой шаблон для генерации раскрасок.
 Условия: 
– это должна быть именно раскраска, а не просто ч/б арт;  
– нужен чистый контур;  
– без теней, серых заливок, цвета и реалистичной штриховки;  
– детали должны быть красивыми, но не перегруженными; 
– должно остаться место для раскрашивания.

 Сделай 3 версии шаблона: 
короткую, 
подробную, 
усиленную для моделей, которые плохо понимают запрос “раскраска”.

4. Пишем сюжет каждой страницы

Когда стиль уже закреплён, можно переходить к сюжетам.

Вот здесь нейросеть можно использовать как соавтора, но не замену изначальной идеи:

• для поиска идей;
• для вариаций одной темы;
• для расширения серии;
• для подбора последовательности страниц.

Удачный сюжет для раскраски — это

• одна понятная сцена;
• один визуальный центр;
• 2–5 поддерживающих элементов;
• умеренная глубина;
• ритм крупных и мелких форм.

Неудачный сюжет для раскраски

• слишком много персонажей;
• много пересекающихся мелких объектов;
• сложная перспектива;
• тонны фона, который превращается в грязь;
• сцена, где половина смысла держится на свете, дыме и живописной атмосфере.

Промпт для генерации сюжетов. 

Предложи 10 сюжетных вариантов для серии раскрасок на тему [тема]. 
Для каждого сюжета укажи: 
главный объект или персонажа,
окружение,
декоративные элементы,
уровень сложности,
подходит ли это для раскраски без потери читаемости. 

Избегай сюжетов, которые слишком зависят от света, цвета, дыма, 
размытия и сложных спецэффектов.

ВАЖНО: вы остаетесь режиссером истории.

5. Собираем итоговый промпт: стиль + сюжет

Вот здесь и рождается рабочий промпт: стилевой паттерн + конкретная сцена + ограничения

Базовая формула

[стиль] + [сюжет] + [уточнение композиции] + [ограничения]

Пример

Black and white coloring book page, clean crisp line art, no shading, no gray tones, white background, decorative fantasy illustration suitable for coloring. A forest witch sitting near a wooden table with herbs, candles, a raven on the window, shelves with bottles, ivy and forest plants around the cottage, balanced composition, clear outlines, intricate but readable details, printable page.

Промпт для нейросети, чтобы она собирала финальные запросы 

На основе этого стилевого шаблона и этого сюжета собери итоговый промпт 
для генерации раскраски.
 Стилевой шаблон: [вставить].
 Сюжет: [вставить].
 Важно: сохранить чистый контур, читаемость, отсутствие теней и серых тонов,
 пригодность для печати и раскрашивания.

6. Генерируем не в одной модели, а в нескольких

На апрель 2026 года у части популярных сервисов действительно есть официальные мультимодальные или визуальные функции:

·       DeepSeek доступен в вебе и приложении;

·       Qwen Studio поддерживает чат, понимание изображений и генерацию изображений;

·       Шедеврум генерирует картинки, видео и клипы с помощью YandexART;

·       Алиса AI позиционируется как мультимодальная нейросеть с ответами в том числе картинками и видео;

·       GigaChat умеет создавать и изменять изображения;

·       Le Chat от Mistral поддерживает генерацию и редактирование изображений;

·       Arena.ai позволяет сравнивать модели и голосовать, включая image-режим.

Но это не значит, что одна модель будет одинаково хороша для всех раскрасок.

ВАЖНО: Не выбирай модель заранее по бренду — выбирай по результату на конкретной серии.

Как тестировать

На одну и ту же сцену:

• запускаем один и тот же промпт в 2–3 моделях;
• делаем несколько генераций в каждой;
• смотрим, где:
• лучше контур;
• меньше мусора;
• чище композиция;
• меньше серых псевдотонов;
• лучше читаются формы.

Практическое правило

Сначала тестируем:

• 3–5 сцен;
• в 2–3 моделях;
• по 3–5 генераций на сцену.

И только после этого выбираем основную модель для серии.

Это скучно, да. Зато экономит тонну времени. Потому что “сейчас я быстренько нагенерю 40 страниц” — классическая дорога в ад, вымощенная кривыми руками нейросети.

7. Проверяем каждую картинку, правим вручную в редакторе

Даже если модель удачная, проверять всё равно нужно каждую картинку.

Что проверять

• есть ли серые пятна и грязь;
• не развалилась ли анатомия;
• нет ли лишних пальцев, глаз, окон, веток, лестниц в никуда;
• читается ли главный объект;
• не слишком ли много микродеталей;
• есть ли удобные области для раскрашивания;
• не слиплись ли контуры;
• нет ли “почти красивой” картинки, которая на деле неудобна как раскраска.

8. Дорабатываем в графическом редакторе

Нейросеть почти никогда не даёт идеальную страницу с первого раза. Нужно:

• убрать мусор;
• подчистить лишние линии;
• сделать контур более читаемым;
• поправить баланс белого пространства;
• иногда объединить или, наоборот, разделить формы;
• подготовить всё к печати.

Что обычно нужно дорабатывать

• чистка фона;
• удаление случайных пятен;
• утолщение или выравнивание контура;
• корректировка композиции;
• выравнивание серии под единый стиль.

9. Собираем серию в PDF

Когда картинки готовы:

• приводишь их к одному размеру;
• выравниваешь поля;
• проверяешь качество печати;
• добавляешь обложку, титульную страницу, при желании — краткое вступление;
• собираешь PDF.

Что стоит проверить перед сборкой

• одинаковый формат страниц;
• достаточная чёткость линий;
• нет обрезанных элементов;
• нет страниц, которые выбиваются по стилю;
• последовательность картинок работает как серия, а не как случайная папка “ну тут ведьмы, тут чашка, тут олень, не задавай вопросов”.

Примеры сервисов

Для текста, концепции, паттернов промтов

DeepSeek, Qwen, Алиса AI, GigaChat и Mistral/Le Chat официально доступны как чат-ассистенты; Qwen, GigaChat и Le Chat также поддерживают визуальные сценарии, а DeepSeek и Алиса AI удобны для формулировки концепции и промптов.

Для генерации изображений

Шедеврум работает на моделях Yandex и умеет делать отличные изображения; GigaChat умеет создавать и изменять изображения; Le Chat умеет генерировать и редактировать изображения; Qwen также заявляет "image generation".

Для сравнения моделей

Arena.ai — это публичная платформа сравнения моделей, где можно тестировать и сравнивать ответы, в том числе в image-режиме.

Немного об ошибках...

Ошибка 1. Сразу генерировать без идеи

Тогда выходит набор случайных картинок, а не серия.

Ошибка 2. Подбирать сюжет раньше стиля

Тогда визуальный язык у каждой страницы будет разный.

Ошибка 3. Тестировать только одну модель

Тогда можно случайно застрять в слабом результате.

Ошибка 4. Оставлять первую же генерацию

Первая часто атмосферно удачна, но технически кривая.

Ошибка 5. Не чистить вручную

Тогда в PDF попадает мусор, который портит впечатление от всей серии.

Ошибка 6. Оценивать раскраску как обычную иллюстрацию

Красивая картинка и хорошая раскраска — не одно и то же.

Где обсудить:

Творческие зарисовки ТГ Проблема между клавиатурой и стулом
Коды для таплинка Телеграм и ВК

Когда нейросеть заявляет о намерении что-то сделать и не делает — это не саботаж. Это как правило, технический или архитектурный сбой. ИИ не врет, но иногда не может выполнить то, что кажется ему логичным продолжением.

Иногда ИИ пишет в чате:
«Сейчас соберу файл», «Хочешь, сгенерирую ноты (приложение и т.д.)»
А в итоге — ничего. Почему?

🧩 Возможные сигналы и причины

LLM (Large Language Model - большая языковая модель) действительно знает, как должен выглядеть результат (на уровне паттернов, структур, семантики).

Но:

• 🔐 Нет доступа к необходимым инструментам:
• файловая система → не может создать *.pdf, *.mid и т.д.
• инструменты - tools (например, image_gen, python) → отключён или не поддерживает данный формат.
• 🤖 Не реализована связка генерация → выполнение, например:
• знает, как выглядит партитура, но не имеет генератора нотной записи;
• знает структуру .json, но не может его сохранить в файл.

Почему модель говорит уверенно:

• В обучении модели поощрялись уверенные фразы, даже если они не приводили к факту исполнения (особенно в диалогах, где ответ должен звучать «человечно»).
• Никакого «намеренного обмана» нет — просто архитектура ИИ-трансформера (способ, по которому ИИ обрабатывает запросы) не различает:

“Я знаю как” ≠ “У меня есть возможность сделать”

🧩 Другая ситуация:

ИИ пишет чате: "Сейчас сгенерирую", «Дай мне ещё пару секунд», «Ща покажу, как это сделать»…
— но выполнения нет или оно текстовое, а не объект.

Возможная причина:

• Нейросеть вошла в рекурсию генерации ответа:
1. Начала обрабатывать задачу.
2. Сгенерировала промежуточную цель ("сейчас покажу, как...").
3. Не завершила цикл → нет финального вывода, потому что:
• ❗ Недостаточно данных (не хватает выполнения).
• 🔁 Генерация ушла в замкнутую петлю (продолжает уточнение без решения).
• ⚠ Структура вывода не определена (не понятно, каким должен быть ответ).

Почему это сложно выявить:

• ИИ предупреждаетоб этом, потому что:
• У него нет внутреннего алерта на «я застрял»
• Он может продолжать генерацию «вокруг» задачи: "Хочешь, я ещё уточню?", "Дай ещё немного данных", "Интересная задача, подожди секунду..."

Признаки reasoning-зависания:

🔧 Что делать?

Важно! Если ИИ совсем зациклился в ответе, но у вас есть доступ написать и отправить сообщение, можно принудительно прервать, написав команду
СТОП! Остановись.

🟡 Вариант 1: Модель знает, но не может — нет ресурса

🔧 Промт-поддержка:

Что делает:

• Разгружает модель от невозможного действия.
• Даёт возможность перевести действие в описание.
• Включает пользователя в активный диалог, помогает решить его задачу другими способами.

🔴 Вариант 2: Модель не завершает задачу и молчит/уходит в пустоту

🔁 Промт-поддержка:

Что делает:

• Вытаскивает модель из зацикливания.
• Помогает ей выдать reasoning-путь, даже если он не завершён.
• Даёт шанс пользователю вмешаться и перестроить ввод.

Комбинированный упрощенный вариант поддерживающего промта:

ИИ-трансформер строит ответ по вероятности, а не по контролю над средой. И если учитывать его ограничения, рабочую идею можно вытянуть даже из «зависания».

Личный опыт работы с нейросетью в веб-дизайне. Как ускорить разработку, не теряя смысла — тексты, структура и логика сайта с помощью ИИ.

Первое, что я хотела бы сказать, это про то, что нет волшебных промтов, которых достаточно, чтобы получить качественный ответ с одного запроса. И это хорошо, потому что если такие промты появятся, то необходимость в специалистах отпадет.

Есть некоторые хитрости, которые облегчают и ускоряют работу.
Но если мы хотим получить качественный ответ, с учетом ниши, специфики и индивидуальности, а не просто общий среднестатистический, то потребуется некоторое вложение времени и сил в диалог.
Нейросеть позволяет экономить очень значительное количество времени, но не заменяет мышление и навыки дизайнера.

Да, нейронка прекрасно может помочь составить текстовый прототип, заголовки, тексты, собрать семантическое ядро, проверить читаемость и т.д. Можно за день собрать прототип, а за второй - сверстать таплинк. Для тильды понадобиться несколько больше времени, если верстка идет по зеро-блокам.

Обычный порядок работы над сайтом, перед тем как приступить к текстовому прототипу, предполагает, что уже есть заполненный бриф от клиента, проведённый анализ ЦА и конкурентов, список основных болей, ясные задачи сайта и основные запросы по поисковикам.

Берем всю эту информацию и идем в нейросеть.

Здесь важный нюанс. Выбирайте нейронку, с которой вам нравится и комфортно общаться.

Это может быть ChatGPT, Grok3, Claude, DeepSeek, GigaChat, Qwen, YandexGPT или любая другая диалоговая модель ИИ, или как их еще называют LLM (Large Language Model – большая языковая модель).

Если платных аккаунтов нет, то рекомендую DeepSeek – он неплохо заточен под маркетинговые фишки, в том числе по веб-дизайну.

Grok3 – своеобразный, но довольно часто предлагает нестандартные решения.

GigaChat после последнего обновления (теперь можно зарегистрироваться просто через почту) – бесплатный и очень неплохо соображает.

Важно так же учесть следующие принципы работы с нейросетью.
Короткий промт или длинный на три страницы с подробным изложением и можественным запросом могут дать одинаково некачественный ответ.

Потому что в первом случае нейронке не хватит информации и она начнет ее придумывать или выдавать поверхностные реплики. А во втором случае, обилие информации (контекста) будет «размывать» внимание нейросети, и выбирая самые важные моменты в вашем промте, она может пропустить важные нюансы.

Поэтому рекомендую поэтапно работать над проектом.

Сначала даем пару строк о себе и над чем вы работаете (если у вас платный аккаунт где-то или есть настройки модели – не поленитесь, внесите данные о себе и своей деятельности, модель будет учитывать эту информацию при генерации ответа), прикрепляем результаты брифа.

ИИ проанализирует и структурирует информацию.

Затем добавляем – информацию про ЦА (целевая аудитория) и ее боли и потребности, просим уточнить, систематизировать и вытащить главные триггеры.

После - анализ конкурентов, и словарь, просим проанализировать с учетом предыдущего анализа ЦА, дополнить и сформировать примерную предварительную структуру блоков будущего сайта и возможные заголовки.

И наконец, на основе общего анализа уточняем еще раз по брифу особенности и корректируем предварительный текстовый прототип.

Внимательно читаем, что предлагает нейронка, вносим уточнения и вопросы, при необходимости просим перепроверить на логику, обоснованность, путь клиента и т.д.

После этого я обычно приступаю к работе уже по блокам. К подзаголовку – текст. Таким образом, будет наиболее полная информация о проекте, о вашем подходе и нюансах будущего сайта. Это все ИИ будет использовать для генерации ответов.

Обязательно указываем свои идеи, даже если они кажутся корявыми.

После сборки текстового прототипа, просим еще раз проанализировать и совместить с целями заказчика, читабельностью и смыслами.

И маленькое резюме:

• Основная рекомендация - не пытаться пихать все в один запрос - ответ будет размыт.
• Не нужно до бесконечности уточнять - это тоже плохо сказывается на результате.
  Оптимальным является подход по блокам - 2-3 задачи максимум, уточнение 1-2 итерации (итерация – повторение операции) и общий анализ проекта после работы.
• Делите проект на этапы, не перегружая промт.
• Используйте нейросеть, как интеллектуального собеседника.
• Проверяйте логику.

Общий план запроса в нейросеть

Краткая схема структуры промта

🤖 Это статья - часть серии “Нейро-помощник для веб-дизайнера”.
В канале @Larika_proTaplink — коды для Taplink, разборы нейросетей, примеры, мысли и немножко сарказма.