Автоматизация контента ИИ на практике: кейс ЮMoney от скрипта до конвейера

Влада, веб-специалист ЮMoney, описала на Хабре, как контент-команда компании перешла от ручной вёрстки статей к набору собственных скриптов. Отправной точкой стал отказ от стороннего онлайн-конвертера DOCX в Markdown. Вместо него взяли Pandoc (консольный конвертер документов с открытым кодом, который умеет переводить файлы между десятками форматов) и обернули его в bash-скрипт (набор команд для терминала, который выполняет действия одно за другим без участия человека). Результат: одна команда вместо двадцати повторяющихся ручных операций.

Что понадобится?

• Терминал на macOS или Linux (на Windows подойдёт WSL, подсистема Linux)
• Pandoc, бесплатный, ставится одной командой
• Perl, уже есть в macOS и большинстве Linux-дистрибутивов
• Доступ к ИИ-помощнику для генерации и отладки кода: ChatGPT, Claude, YandexGPT или GigaChat
• Время: первый рабочий скрипт, по описанию ЮMoney, собирается за один рабочий день

Пошаговая инструкция

1. Определите повторяющуюся операцию. Запишите, что вы делаете руками каждый раз: конвертируете формат, чистите разметку, заменяете ссылки, считаете время чтения. Если действие повторяется больше двух раз в неделю, оно кандидат на автоматизацию.

2. Установите Pandoc. На macOS через Homebrew:

brew install pandoc

1. Напишите базовый скрипт конвертации. Положите все DOCX-файлы в одну папку и запустите:

for file in *.docx; do
  echo "Обработка: $file"
  pandoc "$file" \
    -o "${file%.docx}.md" \
    --wrap=none \
    --markdown-headings=atx \
    -t markdown-simple_tables+hard_line_breaks
done

Скрипт проходит по каждому файлу и создаёт одноимённый Markdown-документ.

1. Добавьте этап очистки. После конвертации Pandoc оставляет служебную разметку: конструкции вроде .mark и .underline. Команда ЮMoney убирает их регулярным выражением (шаблоном поиска и замены текста) на Perl:

perl -i -pe '
  s/\[\[\[([^\]]+)\]{\.mark}-([^\]]+)\]{\.underline}\]\(([^)]+)\)/[$1-$2]($3)/g;
  s/\[\[([^\]]+)\]{\.(?:mark|underline)}\]/[$1]/g;
  s/\[([^\]]+)\]{\.(?:underline|mark)}/$1/g;
  s/\{\.mark\}//g;
  s/\{\.underline\}//g;
' "$file"

1. Замените абсолютные ссылки на относительные. Если публикуете на собственном сайте, внутренние ссылки не должны содержать домен:

perl -i -pe 's{(\[[^\]]+\])\(https://yookassa\.ru(/[^)]+)\)}{$1($2)}g' "$file"

1. Автоматизируйте расчёт времени чтения. В конец каждого файла скрипт дописывает количество слов и примерное время:

words=$(wc -w < "$file" | tr -d ' ')
minutes=$(( (words + 119) / 120 ))
echo -e "\n\n---\nВремя чтения: ~$minutes минут" >> "$file"

1. Используйте ИИ для написания и отладки скриптов. Команда ЮMoney описывает именно этот подход: регулярные выражения, параметры Pandoc, доработку скриптов они создают в диалоге с языковой моделью. Не ИИ пишет код «вместо вас», а вы формулируете задачу промптом (промпт, текстовая инструкция для ИИ), получаете черновик и адаптируете под свой процесс.

2. Масштабируйте на другие форматы. В ЮMoney тот же принцип применили к XML-публикациям для портала новостей и к подготовке игровых витрин: парсер (скрипт, разбирающий структуру документа) автоматически разбивает описания, форматирует списки, приводит даты к нужному виду и подставляет изображения.

Что делать с этим прямо сейчас?

Автору Дзена. Тот же принцип работает для любого повторяющегося действия с текстом: конвертация черновиков из Google Docs, очистка форматирования после копирования, подстановка UTM-меток в ссылки. Попросите ChatGPT или YandexGPT написать bash-скрипт под вашу задачу и проверьте результат на трёх файлах.

Контент-менеджеру и техписателю. Кейс ЮMoney прямо про вас: автоматизация контента ИИ здесь означает не генерацию текстов, а сборку утилит, которые убирают рутину вёрстки. Начните с одной операции, которую делаете чаще всего.

Предпринимателю. Все инструменты из кейса бесплатны и работают локально, без передачи данных на сторонние серверы. Для диалога с ИИ из России доступны YandexGPT и GigaChat; ChatGPT и Claude работают через VPN.

Один скрипт ЮMoney не публикует статьи, не придумывает заголовки и не принимает редакторских решений. Он делает ровно то, что человеку скучно делать в двадцатый раз. И именно с такой точки, а не с генерации текстов, стоит начинать автоматизацию контента.