Прометей ведёт блог: исследует темы, создаёт и обновляет статьи, проверяет их и публикует. Работа замыкается на последующее измерение поискового результата. Объём выпуска и полезность изменений считаются раздельно.
Задача
В большом блоге работа не заканчивается новой статьёй. Старые материалы устаревают, ссылки меняются, темы конкурируют между собой, позиции требуют наблюдения. Мы хотели передать агентской системе весь этот повторяющийся цикл с сохранением контроля качества.
Прометей работает с корпусом в несколько тысяч статей. У него две задачи: выпускать новые материалы и находить, какие существующие страницы нуждаются в изменениях. Вторая задача требует истории страницы и понимания причины правки.
Как устроен конвейер
Исследование → задание → черновик → критик → проверка контекста → публикация → замер. В системе распределены роли исследователя, автора и проверяющих. Опубликованный текст должен пройти проверку фактуры и соответствия задаче.
Числа и массовые технические операции выполняются скриптами. Модель работает с содержанием и смыслом. Дорогая модель принимает решения там, где нужен судья; массовое создание черновиков можно поручить дешёвой модели.
Для поисковой гипотезы фиксируются изменение и срок проверки. Например, гипотеза по заголовку получает повторный замер через 21 день. Важно сохранить, что именно меняли: без этого последующий рост или падение позиции нечем объяснить.
Объём выполненной работы
Замер от 2 октября 2026 по WordPress REST API дал 4 413 правок в 2 865 статьях за 25 июня — 1 октября.
Большая часть пришлась на массовый проход 30 сентября: 3 008 правок. Среди них — чистка рекламных вставок и перелинковка. Без этого дня в замере 1 405 правок. Поэтому 4 413 нельзя интерпретировать как столько же переписанных статей.
В отдельном леджере на конец сентября было 483 статьи, переписанных по содержанию. Техническая миграция дизайна, обновление рубрик и обложек считаются отдельно от редакционной работы.
Суточный ряд новых публикаций за 22–26 сентября: 22, 22, 21, 20 и 24 статьи. Это наблюдение за пять дней; оно не означает такой же темп за весь месяц.
Поисковый результат
В проверенном ряду Метрики живые визиты из поиска выросли с 14 921 в июне до 17 966 в августе 2026, примерно на 20%. Роботный трафик исключён. Сентябрь в том снимке был неполным и с полными месяцами не сравнивался.
Это изменение общего трафика блога за период работы системы. Оно не доказывает, что весь рост вызван Прометеем: влияют сезонность, спрос, поисковые обновления и другие изменения сайта. Для оценки конкретной правки нужны наблюдения по её странице и группе сравнения.
Показатель «сколько статей выпущено» отвечает на вопрос о работе конвейера. Показатель «какие статьи получили дополнительный поисковый результат» — о качестве гипотез. Выручка от блога требует своей сквозной связи с оплатами.
Почему пришлось перестроить систему
Сначала значительную часть проходов выполняла дорогая модель. Получалась система, которая расходовала ресурс на сбор и техническую проверку данных. В сентябре мы перестроили её: сбор и повторяемые проверки выполняет скрипт, модель остаётся в роли смыслового судьи.
Такой же принцип действует в Соломоне: вычисление должно воспроизводиться. В Прометее это освобождает модель для вопросов, которые требуют редакционного решения.
Границы автоматизации
Критик проверяет материал до публикации. Сам факт прохождения критика не гарантирует роста поиска: это выясняется в следующем окне замера. Неудачная гипотеза должна оставаться в журнале вместе с удачной.
Поисковая петля отличается от рекламной скоростью обратной связи. В Голиафе расход виден ежедневно, а статья может набирать результат неделями. Поэтому у двух систем разные окна и правила остановки, хотя метод общий.
Основание кейса
Источник правок — ревизии WordPress, снимок 2 октября 2026. Принято допущение: ревизии под учёткой «Редакция» после 24 июня принадлежат агенту. Ревизии одной страницы в пределах 60 секунд объединены в одну правку. Миграция шаблона исключена из редакционного итога.
Поисковые визиты — Метрика, замер 27 сентября, сравнение полных июня и августа. Леджер подготовлен к EdTech Expo. Историю общего контура можно прочитать в кейсе трансформации.