惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Y
Y Combinator Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Vercel News
Vercel News
D
DataBreaches.Net
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
H
Help Net Security
小众软件
小众软件
美团技术团队
T
The Blog of Author Tim Ferriss
爱范儿
爱范儿
D
Docker
Martin Fowler
Martin Fowler
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
博客园 - 聂微东
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
罗磊的独立博客
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
V
V2EX
S
SegmentFault 最新的问题
云风的 BLOG
云风的 BLOG
B
Blog
雷峰网
雷峰网
The Cloudflare Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Как находить вирусные темы за 10 минут с помощью Deep Res...
Alexey_Begin · 2026-04-19 · via Все публикации подряд на Хабре

Простой

3 мин

2.9K

Туториал

Ваш чат-бот не знает какие темы приведут к вам читателей. Он лучше соврет, чем признается, что его базы знаний катастрофически не хватает, чтобы родить для вас НЕ шаблонные идеи.

Кое-что он вспомнит из обучения. 

Другое вытащит из первой страницы Google, где, возможно, примет первое попавшееся мнение недоучки-блогера за истину.

Расскажу о своем способе.

Это помогло мне набрать пятнадцать тысяч читателей в телеграм-канал Бегин из статей на Хабр, VC.ru, DTF и других.

Кратко:

  1. Откройте нейросеть, включите режим Deep Research

  2. Отправьте запрос

  3. Подождите 5-15 минут

  4. Выберите лучшие темы

  5. Готово!

Начнем.

Шаг 1. Включите Deep Research

В режиме Deep Research чат-бот анализирует разные точки зрения для одной идеи, проверяет десятки источников, находит конкретные цифры, истории, отзывы, кейсы, технические подробности.

Если бот сомневается в ответе, то попытается зайти с другого угла, а упершись в тупик, может честно в этом признаться. 

То что нужно.

Вот посмотрите как чат-бот выбирает темы для контента, когда работает в режиме Deep Research (Gemini), то есть он рассуждает сам собой, сравнивает риски и выбирает лучшую идею из возможных

Вот посмотрите как чат-бот выбирает темы для контента, когда работает в режиме Deep Research (Gemini), то есть он рассуждает сам собой, сравнивает риски и выбирает лучшую идею из возможных

Откройте ChatGPT, Gemini или Perplexity - они дают бесплатные лимиты, хватит на пару исследований.

Активируйте режим Deep Research.

На скринах показал как это выглядит в разных моделях:

Нейросети где глубокое исследование доступно бесплатно

Нейросети где глубокое исследование доступно бесплатно

Шаг 2. Напишите промт

Вот готовый промт.

Другие примеры заберите в файле.

Используйте как образец:

Ты - эксперт по контент-стратегии. Проведи глубокое исследование [описание, например “площадка Polymarket в России”] и найди 10 тем для [например, статьи-обзоры], которые сейчас могут стать виральными для аудитории [описание] на площадке [например, Habr]. 

Для этого изучи обзоры, тренды, события и другую необходимую информацию из авторитетных источников за последние 6 месяцев.

Оформление и содержание отчета: 

— Список тем в таблице, распредели темы по приоритету, далее собери доказательства, почему темы виральны

— Раздели отчет на смысловые разделы с заголовками

— Добавь превью (1–2 предложения) перед разделами, чтобы сразу дать контекст

— Используй таблицы, списки, жирный и курсив там, где это помогает восприятию

— Пиши своими словами, избегай канцелярита, двусмысленностей и штампов

Пример:

Нейросеть Gemini

Нейросеть Gemini

Теперь пару советов.

Допустим вы собираетесь написать что-то о Polymarket.

Это биржа, где трейдеры торгуют предсказаниями.

Многие уже слышали, что здесь ставят ставки на прогнозы: когда Трамп закончит войну с Ираном или в каком году OpenAI выпустит сверхинтеллект. Сама по себе тема популярна.

Укажите в промте для какой площадки нужны идеи.

Хабр, VC.ru, DTF, Пикабу, Тенчат?

Тут, скорее всего, все подойдут.

Какая у вас ниша: финтех, крипта, личные финансы?

Если есть описание аудитории, тоже вставьте в диалоговое окно. Например, ваши читатели это трейдеры российского фондового рынка, их заботит риск слить бюджет, когда те же деньги пошли бы на ипотеку. 

Пишите своими словами.

Нейросеть поймет.

Я обычно кидаю еще файлик со статистикой своих лучших публикаций по теме новой статьи (если у вас нет, можете загрузить удачные примеры чужих статей или постов), так это выглядит:

Таблица со статистикой моих постов в телеграм-канале. Это помогает мне находить темы, востребованные у аудитории

Таблица со статистикой моих постов в телеграм-канале. Это помогает мне находить темы, востребованные у аудитории

Шаг 3. Исследование и выбор тем для контента

Запустите исследование.

Через минут пять-десять чат-бот закончит с источниками, проанализирует темы для контента и выдаст таблицу.

Так выглядит отчет с идеями:

Готовое исследование и список идей для контента

Готовое исследование и список идей для контента

Вот мой план:

  1. Откройте отчет

  2. Выпишите темы из таблицы, которые понравились

  3. Проверьте в поиске Яндекса написал ли кто-то об этом

  4. Откройте новый чат с нейросетью (обычный) 

  5. Загрузите информацию о своей аудитории, выбранные темы и исследование. Пусть чат-бот назовет темы, которые будут востребованы у вашей аудитории (мои примеры промтов)

  6. Выберите темы. Готово!

Обратите внимание на раздел в отчете (под таблицей), где нейросеть доказывает, почему стоит взять ту или иную тему в работу. Нередко тут гнездятся идеи, которые пригодятся для написания самой статьи.

Другие мои гайды и подборки