Возьмем типичную редакторскую задачу: взять интервью у эксперта и сделать кейс на его основе. После беседы на руках остается запись и расшифровка на 18-20 000 символов. Что делает редактор? Правильно, идет к нейросети и просит сократить и сделать саммари всего полезного.
Но LLM не предупреждает, какие подробности посчитает основными, что объединить, а что выбросить. Вместе с повторами под нож могут попасть условия, оговорки и причинно-следственные связи.
Например, возьмем один абзац:
В апреле 2026 года компания запустила модуль рекомендаций в 12 магазинах. За восемь недель средний чек среди новых клиентов вырос на 7%; среди постоянных заметных изменений не было. Одновременно шла промоакция, поэтому компания не связывает рост исключительно с рекомендациями.
