Промпт для очеловечивания текста в ChatGPT, DeepSeek и Claude

«Перепиши как человек», «сделай живее», «убери признаки ИИ». Такой промпт пробовал почти каждый, кто пишет с нейросетью. И текст после него правда меняется, но опытный редактор всё равно узнаёт, откуда он взялся. Мы взяли один пост из ChatGPT и переписали его в ChatGPT, DeepSeek и Claude двумя промптами: обычной просьбой и промптом со списком запретов. Ниже показываем, что получилось у каждой модели, какой промпт взять себе и что после него всё равно придётся проверять самому.

Почему просьба «сделай человечнее» почти не помогает

Модель понимает такую просьбу буквально. Она добавляет то, что считает приметами живой речи: разговорные словечки вроде «короче» и «проще говоря», риторический вопрос в начале, обращение к читателю. Вместо «а также» ставит «кроме того», а одну мораль в конце абзаца меняет на другую.

Но само устройство текста при этом не меняется. Абзацы остаются одной длины, а мысль в каждом идёт по той же схеме: утверждение, пояснение, вывод. Именно по этому устройству текст и узнают, поэтому замена отдельных слов его не прячет.

Что будет, если просить несколько раз подряд

Можно подумать, что если просить снова и снова, текст в конце концов станет живым. Мы это проверили. Взяли пост ремонтной компании на 187 слов, который написал ChatGPT, и восемь раз подряд в одном чате просили модель OpenAI сделать его человечнее. Первая версия ещё держала смысл, а каждая следующая уплывала от исходника всё дальше.

К восьмому разу в тексте появились детали, которых в нём не было: штукатурка под обоями, укладка плитки по диагонали, придуманные диалоги с заказчиком. Цифры поменяли смысл: «в среднем на 15–20%» превратилось в «иногда до 15–20%». Поменялись и сроки: «после начала ремонта» стало «до того, как он по-настоящему начался». А сам текст вырос больше чем вдвое, до 429 слов. Читать его можно, но это уже другой текст.

Кстати, если прямо попросить переписать текст так, чтобы его не распознал детектор ИИ, модель после первой же попытки отказывается. Поэтому про детекторы в промпте лучше не писать вообще.

Промпт со списком запретов

Лучше работает не общая просьба, а конкретные запреты. Что такое «по-человечески», модель не знает, зато хорошо выполняет «не используй вот эти слова». Вот промпт, который мы собрали из самых частых примет текста нейросети.

Перепиши текст ниже. Смысл, факты, цифры и порядок мыслей не меняй, ничего не добавляй от себя.
Не используй: «а также», «кроме того», «стоит отметить», «важно понимать», «таким образом», «не только..., но и», длинное тире.
Не заканчивай абзацы выводом или моралью.
Делай предложения разной длины: после длинного ставь короткое.
Замени оценки («ключевой», «максимально», «эффективный») фактами из текста или убери их.
Вот абзац в нужном тоне: [вставьте абзац, который вам нравится]
Текст: [вставьте текст]

Первая строка защищает смысл. Без неё модель охотно дописывает от себя. Список слов убирает связки, по которым текст нейросети узнают первыми. Запрет на мораль в конце абзаца снимает самую заметную привычку моделей подводить итог. Строка про разную длину предложений ломает ровный ритм, а строка про оценки убирает пустые «ключевой» и «эффективный».

Сильнее всего на тон влияет последняя строка, пример абзаца. Слова вроде «дружелюбно» или «экспертно» модель понимает по-своему, а с живого образца подхватывает и длину фраз, и словарь. Возьмите абзац, который вам нравится, лучше всего ваш собственный.

Как с этим справились ChatGPT, DeepSeek и Claude

Чтобы сравнить модели на равных, мы дали всем трём один и тот же исходник, тот самый пост ремонтной компании, и два промпта. Первый обычный: «перепиши так, чтобы звучало как написанное человеком». Второй со списком запретов, но без примера абзаца. Каждая модель сделала по одной попытке.

Модели мы запускали через API. В чате на сайте ответ может немного отличаться, потому что там у модели своя системная настройка.

ChatGPT

На обычную просьбу ChatGPT оставил почти всё, от чего надо было избавиться: длинные тире, «кроме того» и вывод в последней строке («Чем лучше подготовка, тем меньше неприятных сюрпризов»). Зато добавил живости перечислением «сняли обои, демонтировали плитку, вскрыли потолок». И заодно добавил потолок, о котором в исходнике не было ни слова.

С промптом со списком запретов тире и связки ушли, но текст стал суше исходника. В одном предложении модель трижды написала «может»: «может обнаружиться», «могут потребовать», «могут оказаться». От себя дописала фразу «Всё это обнаруживается позже», а вывод в конце оставила, хотя промпт прямо его запрещал.

DeepSeek

На обычную просьбу DeepSeek вернул почти тот же текст: те же абзацы, те же тире и пару разговорных оборотов вроде «Снимаешь старую отделку — и выясняется». Узнать в нём ответ нейросети так же легко, как в исходнике.

Промпт со списком запретов DeepSeek понял слишком старательно. Правило про разную длину предложений он выполнил тем, что нарезал текст на обрывки: «Полностью исключить непредвиденные расходы сложно. Их можно сократить». А в одном месте сдвинул смысл. Проводку, которую в исходнике «опасно оставлять», он назвал проводкой, которую «нельзя оставлять». Разница кажется мелкой, но первое предупреждает о риске, а второе уже запрещает.

Claude

Обычную просьбу Claude выполнил живее всех и при этом сильнее всех ушёл от исходника. Он вставил «по опыту», то есть приписал компании опыт, о котором она не говорила, и придумал реплики заказчика вроде «ванную сдвинем чуть левее». А «в среднем на 15–20%» превратилось у него в «нередко на 15–20%», хотя это разные утверждения.

С промптом со списком запретов Claude справился лучше двух других моделей. Он убрал тире и связки, ничего не добавил, сохранил цифры, а мораль в конце просто убрал, как его и просили. Но и его текст получился ровным и немного казённым, без живого тона, ради которого всё затевалось.

Что из этого следует

Обычная просьба делает текст живее, но модель добавляет от себя детали, опыт и цитаты, которых не было. Промпт со списком запретов текст не портит, но и живым его не делает. Приметы нейросети уходят, а остаётся ровная, немного канцелярская речь. Поэтому в промпте нужны обе части: запреты, чтобы убрать привычки модели, и пример абзаца, чтобы задать тон. И после любого промпта текст нужно сверить с исходником.

Чего промпт не сделает

Промпт не проверит смысл. Модель не сравнивает свой результат с исходником, поэтому даже строка «ничего не добавляй» только снижает риск. Смотрите, все три модели выше хоть в чём-то от исходника отошли.

Промпт не даст одинакового результата. Один и тот же промпт на одном и том же тексте каждый раз выдаёт новый вариант, и качество от попытки к попытке заметно скачет. Поэтому один удачный прогон не значит, что промпт будет так работать всегда.

И промпт не сменит почерк модели. Ритм и любимые обороты у каждой модели свои, и промпт может их приглушить, но не заменить. Поэтому текст после промпта всё равно приходится дочитывать и править руками.

Как проверить смысл после переписывания

Положите исходник и результат рядом и сравните их абзац за абзацем. Удобнее всего идти по короткому списку и особенно внимательно проверять цифры и оттенки утверждений.

• Все утверждения исходника остались на месте.
• «Может» нигде не превратилось во «всегда», а «в среднем» в «нередко».
• Не появилось новых деталей, примеров, цитат и выводов.
• Цифры совпадают с исходником.
• Оттенки не сдвинулись, ведь «опасно» и «нельзя» означают разное.

Как убрать из текста остальные признаки ИИ вручную, мы подробно показываем в отдельной статье на настоящем примере из ChatGPT.

Как убрать признаки ИИ из текста вручную

Что выдаёт текст нейросети и как его вычистить за три прохода. Показываем на настоящем примере из ChatGPT.

Мы сделали Redraft как раз для того, чего промпт не умеет. Он переписывает текст в манере опытного автора, а потом сам сверяет каждый абзац с исходником и отмечает места, где смысл мог сдвинуться. Так можно убрать признаки ИИ из текста и не потерять по дороге то, что вы хотели сказать.