AI-критик перед публикацией лендинга

AI-критик перед публикацией лендинга

OpenAI показали полезный паттерн для vibe coding: отдельная модель не пишет финальный текст, а ищет flaws в уже готовом summary.

Что проверили:
модели обучали писать critiques — описывать ошибки в summaries.

Результат:
люди-оценщики находили ошибки в summaries заметно чаще, когда видели critique от модели.

Важная деталь для веб-мастера:
большие модели лучше критикуют сами себя. Причём масштаб сильнее улучшает critique-writing, чем summary-writing.

Как это применять в AI-редакторе:
1. Генерим лендинг / прелендер.
2. Не просим сразу «улучшить».
3. Сначала отдельным проходом просим:
«Найди слабые места: логика оффера, противоречия, недосказанность, риск misleading claims, проблемы доверия».
4. Только потом даём задачу на правки.

То есть модель-критик — это не про красивый текст. Это дешёвый слой QA перед тем, как отдавать страницу в трафик.