Нейросеть переписывает заголовки Хабра: юмор и ясность от DeepSeek | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
28 Дек 2025 • Новости

Честный Хабр: как нейросеть DeepSeek переписывает заголовки для юмора и ясности

Креативное применение DeepSeek: как нейросеть автоматически переписывает заголовки статей Хабра, добавляя юмор и понятность. Кейс применения LLM для обработки R

Когда ИИ становится редактором: неожиданный кейс с Habr

В мире, где нейросети пишут код, создают изображения и решают сложные математические задачи, появилось неожиданное применение: переписывание заголовков IT-статей с добавлением юмора и ясности. Проект "Честный Хабр" демонстрирует, как модель DeepSeek превращает технические, иногда слишком сложные заголовки в понятные и забавные формулировки.

Интересно, что для этой задачи использовалась именно модель DeepSeek, которая недавно показала впечатляющие результаты в кодинге, превосходя даже Claude 4.5 в некоторых тестах. Подробнее об этом можно прочитать в нашем обзоре модели DYNAMIC.

Как работает "Честный Хабр"

Проект построен на простой, но эффективной архитектуре:

  1. Сбор RSS-ленты с Habr
  2. Обработка заголовков через DeepSeek API
  3. Переписывание с сохранением смысла, но добавлением юмора
  4. Публикация результатов в Telegram-канале

1 Промпт-инжиниринг для юмора

Ключевой элемент успеха — правильно составленный промпт. Разработчики проекта экспериментировали с различными формулировками, пока не нашли оптимальный баланс между сохранением технической точности и добавлением лёгкого юмора.

# Пример промпта для DeepSeek
prompt = """Перепиши заголовок IT-статьи, сохранив технический смысл,
но сделав его более понятным и добавив немного юмора.

Исходный заголовок: {original_title}

Требования:
1. Сохрани ключевую техническую информацию
2. Сделай формулировку более живой
3. Добавь лёгкую иронию или шутку
4. Длина до 120 символов"""

Примеры трансформации заголовков

Результаты работы нейросети впечатляют. Вот несколько реальных примеров:

Оригинальный заголовок Версия от DeepSeek
Оптимизация производительности распределённых систем с использованием алгоритма консенсуса Raft Как заставить серверы договориться: Raft для чайников с кофе
Анализ уязвимостей в реализации протокола TLS 1.3 TLS 1.3: когда шифрование говорит "почти" на чистом
Реализация микросервисной архитектуры на базе Kubernetes Kubernetes и микросервисы: брак по расчёту или любовь с первого деплоя?
💡
Интересно, что подобные эксперименты с архитектурой моделей продолжаются. Например, недавно мы писали о гибридной архитектуре для малых моделей, которая может найти применение в подобных креативных задачах.

Техническая реализация

Проект использует простой, но эффективный стек технологий:

  • Python для основного кода
  • DeepSeek API через официальную библиотеку
  • RSS-парсер для получения свежих статей
  • Telegram Bot API для публикации
  • Redis для кэширования результатов
# Упрощённый пример обработки заголовка
import requests
import feedparser
from deepseek import DeepSeek

class HonestHabrProcessor:
    def __init__(self, api_key):
        self.client = DeepSeek(api_key=api_key)
        
    def rewrite_title(self, original_title):
        prompt = f"""Перепиши этот IT-заголовок с юмором:
        {original_title}
        
        Сделай его понятнее обычному человеку,
        но сохрани техническую суть."""
        
        response = self.client.chat.completions.create(
            model="deepseek-chat",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=150
        )
        
        return response.choices[0].message.content

Почему это важно для сообщества

Проект "Честный Хабр" демонстрирует несколько важных аспектов:

  1. Доступность технического контента: Сложные темы становятся понятнее широкой аудитории
  2. Креативное применение ИИ: Нейросети могут использоваться не только для серьёзных задач, но и для развлечения
  3. Автоматизация рутинных задач: Обработка контента может быть автоматизирована с сохранением качества
  4. Образовательный потенциал: Юмористические формулировки помогают запоминать сложные концепции

Важно отметить, что подобные эксперименты с ИИ происходят на фоне меняющегося регуляторного ландшафта. Например, новые правила Китая для AI могут повлиять на развитие подобных проектов в будущем.

Будущее креативных применений ИИ

Проект "Честный Хабр" — лишь один из примеров того, как нейросети могут использоваться для творческих задач. В будущем мы можем увидеть:

  • Автоматическое создание мемов на основе технических статей
  • Генерация кратких видео-объяснений сложных концепций
  • Персонализированные версии статей под разные уровни подготовки читателей
  • Автоматические дайджесты с юмористическими комментариями

Как показывает пример с моделью Apriel v1.6, даже относительно небольшие модели могут показывать впечатляющие результаты в специализированных задачах, включая креативные.

Заключение

"Честный Хабр" — отличный пример того, как современные нейросети могут использоваться не только для решения серьёзных технических задач, но и для создания контента, который развлекает, обучает и делает сложные темы доступными. Этот проект демонстрирует, что ИИ может быть не только инструментом, но и творческим партнёром, способным добавить человечности в технический контент.

Возможно, в будущем подобные системы станут стандартным инструментом для редакторов технических изданий, помогая делать контент более привлекательным для широкой аудитории без потери технической точности.

←
На главную