Апгрейд article-generator: ресёрч, аудит, картинки

Date: 2026-02-20 Project: C:\Tools\SeoMax (skills: ~/.claude/skills/article-generator, content-audit.skill) Duration context: длинная сессия (~1.5 часа), brainstorming + реализация

Что сделано

Провели brainstorming по доработке пайплайна генерации контента. Пользователь хотел добавить в content-audit создание контента с нуля — после критического разбора решили не смешивать аудитора и генератор.
Архитектурное решение: два отдельных скила (pipeline), а не один монолит:
- article-generator — создаёт контент, вызывает content-audit для проверки
- content-audit — остаётся чистым диагностом (7 модулей, без изменений)
Добавлен Step 1.8: Web Research — глубокий ресёрч перед генерацией:
- Каскад поисковых провайдеров: WebSearch → Brave Search (MCP) → Exa (MCP)
- Парсинг топ-5 страниц через WebFetch
- Компиляция Research Brief (факты, статистика, цитаты, анализ конкурентов, пробелы контента)
- Research Brief передаётся всем моделям на этапах генерации, критики и синтеза
Заменён Step 5: AI-Check → Content-Audit Loop:
- Удалён собственный AI-Check (4 этапа, баллы /40, auto-fix)
- Вместо него — вызов /content-audit (7 модулей × /10)
- Порог прохождения: средний ≥ 8.0/10, каждый модуль ≥ 6.0
- Generator сам исправляет проваленные модули по отчёту audit
- Макс 3 итерации исправлений
Добавлен Step 6: Image Generation:
- Автовыбор модели: flux-2/pro-text-to-image (фотореализм, ~$0.03/шт)
- Автоподсчёт количества: 1 картинка на 300-500 слов, макс 8
- Промпт-инжиниринг по шаблону: [SUBJECT], [SETTING], [LIGHTING], [STYLE], [COMPOSITION], [MOOD]
- Адаптация промптов под 4 стиля статьи (Аутентичность/Слоеный/Скучный/С изюминкой)
- Правила: без текста, без логотипов, без лиц, 16:9, промпты на английском
- Fallback с плейсхолдерами если KIE API недоступен
Обновлён файл ~/.claude/skills/article-generator/SKILL.md: было 689 строк → стало ~900 строк
Бэкапы: SKILL.md.backup2 (перед перезаписью)

Проблемы и решения

Проблема: дублирование AI-Check

Симптомы: AI-Check в article-generator (Step 5, шкала /40) и Module 1: AI Detection в content-audit (шкала /10) проверяли одно и то же — маркеры ИИ-текста.

Решение: Удалили AI-Check из generator полностью. Content-audit покрывает AI-детекцию + 6 других модулей (E-E-A-T, SEO Structure, Keywords, Water, Readability, Neuro-readiness). Чистое разделение: аудитор диагностирует, генератор лечит.

Проблема: content-audit не имеет auto-fix

Симптомы: Если убираем AI-Check с его auto-fix из generator, кто будет исправлять текст?

Решение: Content-audit остаётся диагностом (только отчёт). Generator сам исправляет по отчёту — для каждого проваленного модуля есть таблица fix-стратегий. Принцип “диагност ≠ врач”.

Проблема: .skill файл — это zip-архив

Симптомы: content-audit.skill не читается через Read — бинарные данные.

Решение: Распаковали через Python zipfile в /tmp, прочитали SKILL.md и reference-файлы.

Ключевые решения

Решение	Почему	Альтернатива
Два скила вместо одного	Single responsibility, легче поддерживать	Всё в content-audit — скил бы стал монстром на 600+ строк
Удалить AI-Check из generator	Дублирование с content-audit Module 1	Оставить оба — двойная проверка, но +время и путаница в метриках
Порог 8.0/10 Green	Высокий стандарт качества для публикации	7.0 Yellow — практичнее, но ниже планка
Auto-fix в generator, не в audit	Аудитор не должен менять текст	auto-fix в audit — нарушение separation of concerns
flux-2 для картинок	Фотореализм, нет текста на картинках	nano-banana-pro — для текста на RU, grok-imagine — дешевле но хуже
Каскад WebSearch+Brave+Exa	Максимальное покрытие, fallback при недоступности	Только WebSearch — быстрее, но одна точка отказа

Источники и ссылки

Из сессии

~/.claude/skills/article-generator/SKILL.md — основной обновлённый файл
C:\Tools\SeoMax\content-audit.skill — скил аудита (не менялся)
~/.claude/skills/kie-image-generator/SKILL.md — скил генерации картинок KIE.AI
Документы SeoMax: docs/ — база знаний по SEO и детекции ИИ (использовалась для контекста)

Дополнительный контекст

Surfer SEO: The 2026 AI SEO Workflow — индустриальный подход к пайплайну контента: мониторинг AI-видимости → аудит → генерация. Наш пайплайн идёт дальше: мультимодельная генерация + критик + аудит-loop.
Claude Code Multiple Agent Systems: Complete 2026 Guide — специализированные агенты вместо одного генералиста. Подтверждает наше решение разделить audit и generator.
2026 Agentic Coding Trends Report (Anthropic) — тренд multi-agent архитектур с оркестратором и параллельной работой. Релевантно к нашему pipeline article-generator → content-audit.

Что дальше

Протестировать обновлённый пайплайн на реальной статье (вызвать /article-generator и проверить все новые шаги)
Убедиться что вызов /content-audit из generator работает корректно (скилы могут вызывать друг друга)
Проверить каскад поиска: Brave MCP и Exa MCP доступны ли в текущем окружении
Возможно обновить multi-model-generate.js для поддержки передачи Research Brief через --brief параметр