Як ми автоматизували МОСТ: редакція, боти і трохи здорового прагматизму

Автоматизація в редакції за допомогою інструментів штучного інтелекту рідко починається з красивої презентації чи великої цифрової стратегії. Частіше вона починається з фрази: “це знову треба робити руками?” При катастрофічній перманентній кризі кадрів пошук таких інструментів автоматизації виглядав цілком логічним. 

У редакції “МОСТ” проблем і таких задач зазвичай багато:

• перевірити сайт Херсонської ОВА – подивитися, чи не з’явилися нові документи;
• знайти помилки в підписках на донати;
• підготувати коротку версію матеріалу для Telegram;
• не забути поставити посилання на досьє людини, про яку ми вже писали;
• зібрати статистику для звіту;
• перевірити, чи бот не впав; 
• потім ще раз перевірити, чи бот не впав;
• продивитися телеграм-канал очільника міста і надіслати у редакційний чат оперативну інформацію вигляді чернетки новини.
• Окремо кожна дія виглядала дрібною, але разом вони з’їдали час, увагу й сили. Тому ми не пішли  шляхом створення замінника людини, а рухаємося шляхом маленьких автоматизацій навколо реальної редакційної роботи.

Що саме ми вирішили автоматизувати

Важливо сказати відразу: ми не автоматизували журналістику і поки не плануємо цього робити. Ми також не хотіли, щоб система вирішувала, що є новиною, як писати заголовок, кого цитувати чи яку інтонацію має мати текст. Це залишається роботою редакції.

Натомість ми автоматизували процеси навколо журналістики:

1. Моніторинг офіційних сайтів і документів;
2. Внутрішні сповіщення в Telegram;
3. Автолінкування досьє у WordPress;
4. Контроль помилок щомісячних донатів;
5. Підготовку технічних звітів;
6. Допоміжні генератори для Telegram і добірок;
7. Перевірку стану ботів і служб;
8. Збір даних для аналітики й донорської звітності.

Тобто ми прибираємо не редактора чи журналіста  з процесу, а механічне топтання навколо їх роботи.

Telegram як внутрішня панель керування

На початку шляху центральним вузлом став редакційний Telegram-бот mostksbot. 

Його редакція створила за допомогою Codex – ШІ-програміста від OpenAI. Як це працює? Ти описуєш словами, що треба зробити, а він може писати й змінювати код, знаходити помилки, працювати з файлами проєкту та виконувати технічні завдання.

Якщо пояснити зовсім просто –  це ChatGPT, який спеціалізується на програмуванні й може не лише радити, а й працювати з кодом проєкту. До нього ми “прикрутили” Optеn Ai, Telegram і купу різних інструментів. 

Ми розуміємо, що Телеграм —  не дуже надійний месенджер, але це найдешевший інструмент, ще й максимально адаптований для роботи з ботами і ШІ.  

Це не просто редакційний бот для повідомлень. Поступово він став внутрішнім інтерфейсом редакції до кількох технічних процесів. Команді не потрібно заходити на сервер, відкривати логи чи запускати скрипти вручну, достатньо команди в редакційному чаті або в боті і людина отримує “послугу”. 

Під “капотом” боту усе досить просто: Node.js, Telegram Bot API, WordPress REST API, JSON-файли стану, systemd на сервері й набір окремих модулів. Але для редакції це виглядає як звичний робочий інструмент: написав команду, отримав статус, звіт або результат.

Це був важливий дизайнерський принцип – автоматизація має приходити туди, де команда вже працює, а не змушувати людей переходити ще в одну нову систему.

Моніторингові інструменти

Окремий напрям нашої автоматизації — це моніторинг відкритих джерел.  Для регіональної редакції офіційні документи, рішення, розпорядження, новини органів влади й локальні реєстри — це постійне джерело тем. Але вручну перевіряти їх кілька разів на день незручно й ненадійно.

Ми створюємо інструменти, які регулярно перевіряють офіційні сайти, державні реєстри, Telegram-канали та інші публічні джерела, де можуть з’являтися важливі для Херсонщини документи, рішення або повідомлення.

Такі боти допомагають редакції не пропускати нові PDF-документи, рішення органів влади, закупівлі, декларації, повідомлення про підозри, згадки про Херсонську область у державних базах та публікації посадовців. Якщо система знаходить новий документ або повідомлення, вона надсилає його в редакційний чат разом із коротким резюме: датою, джерелом, посиланням і поясненням, чому це може бути важливо.

За 15 хвилин цей документ редакторка перетоврила в унікальну новину. Інші місцеві медіа “дійдуть” до цієї інформації за пару годин, якщо хтось піде і вручну продивиться нові документи на сайти ОВА. Якщо на стрічці сидить лінива людина, то такої новини, можливо, не буде ніколи. 

«МОСТ» також поступово додає до моніторингів елементи штучного інтелекту. Наприклад, система може не просто знайти документ, а коротко пояснити його зміст, визначити, чи є там згадки про Херсонщину, оцінити потенційну важливість і запропонувати журналісту, що саме варто перевірити далі.

Цей інструмент поки в розробці, але вже показує хороші результати. Особливо це корисно для молодих журналістів, які не зовсім в контексті. 

 Логіка проста:

1. скрипт регулярно забирає сторінку або API-відповідь;
2. витягує список новин чи документів;
3. нормалізує назви, дати й посилання;
4. порівнює з попереднім станом;
5. повідомляє редакцію, якщо з’явилося щось нове.

У деяких випадках монітор працює з HTML-сторінками. В інших — з WordPress REST API або окремими endpoint’ами. Десь достатньо заголовка й посилання, десь треба завантажити документ, витягнути текст і зрозуміти, чи він справді новий.

І ШІ аналізує це краще людини. 

Найважливіша частина моніторингу — не сам запит до сайту, а пам’ять. Якщо бот не пам’ятає, що він уже бачив, він або мовчатиме, або спамитиме однаковими повідомленнями. Тому кожен монітор має власний state-файл: невеликий JSON із переліком уже оброблених ID, URL, дат або хешів документів.

І поки в чаті редактори питають, чи була та чи інша новина або шукають по пошуку, бот памʼятає все.  Це дозволяє переживати рестарти, падіння, оновлення сервера й тимчасові збої сайтів. Сервіс може перезапуститися, але не почне все з нуля і не завалить чат старими новинами.

У підсумку, це дає редакції більше швидкості й уважності: важливі документи не губляться, джерела перевіряються регулярно, а журналісти отримують не просто посилання, а вже первинно оброблену інформацію для подальшої роботи.

Особливо корисно, коли бот нагадує авторам, що про фігуранта документу вже писав МОСТ, або на нього навіть є досьє. 

Автолінкування досьє

Одна з найсвіжіших автоматизацій — модуль автоматичного проставлення посилань на досьє.

У МОСТа є база досьє на людей, які регулярно з’являються в матеріалах: чиновники, депутати, колаборанти, посадовці, публічні персонажі. Раніше редактор мав пам’ятати, що на людину вже є сторінка, знайти її, скопіювати посилання і вставити в текст.

Тепер це робить бот. Раз на 30 хвилин модуль перевіряє останні оновлені новини у WordPress через REST API:

/wp-json/wp/v2/posts?per_page=5&orderby=modified&order=desc

Потім він читає кеш досьє, формує варіанти імен і шукає точні збіги в тексті. Наприклад:

• Шанько ЯрославШанько Ярослав ВікторовичНачальник Херсонської МВА Вікторович
• Шанько Ярослав
• Ярослав Шанько

Якщо збіг безпечний, бот додає гіперпосилання на відповідне досьє й оновлює пост через WordPress API.

Таким чином читач отримує можливість відразу з новини перейти на досьє цього чиновника і ознайомитися з ним. Редакція ж не витрачає час на проставляння гіперпосилання і отримує покращення SEO та глибини перегляду. 

Ми спеціально зробили цей модуль консервативним.

Він не лінкує за одним лише прізвищем. Поки він не вміє і не намагається самостійно відмінювати імена. Не ставить посилання, якщо однаковий варіант імені може відповідати кільком людям. Наприклад, бот не пролінкує Сергія Нікітенка, бо в досьє є два повні збіги: на журналіста і суддю. 

Але це тимчасово. Невдовзі він “навчиться” лінкувати не гірше за людей. Бот також не чіпає текст усередині уже наявних посилань, заголовків, цитат, підписів до фото, script або style.

Це не випадкова обережність. У редакційній автоматизації помилка може виглядати дрібною технічно, але великою змістовно. Неправильне посилання на досьє — це вже не просто баг, а потенційна редакційна проблема, за яку буде соромно. 

Тому правило просте: краще пропустити складний випадок, ніж автоматично зробити неправильну дію.

Але котролювати роботу ШІ потрібно і важливо. Особливо у питанні лінкування досьє. Ми не хотіли, щоб бот писав у чат після кожного дрібного оновлення. Це швидко перетворило б корисний інструмент на джерело шуму. Тому модуль досьє працює тихо. Він фіксує зміни у state-файлі, а о 19:00 надсилає редакції щоденний звіт: які матеріали були оновлені й які посилання на досьє додані.

Для ручної перевірки є команди, які можна набрати і перевірити автоматично статус і результат. Це теж важлива частина автоматизації: модуль має не тільки щось робити, а й пояснювати, що саме зробив.

Модуль написання беків

Модуль беків — це інструмент для швидкої підготовки довідкового фрагмента про людину для новини, аналітики або редакційної перевірки.

Він працює за запитом у боті. Редактор пише, наприклад:

бек про Сергій Сорокунський

або

бек про Сергія Сорокунського

Після цього бот шукає всі релевантні матеріали МОСТа про цю людину і формує готовий текстовий бек із гіперпосиланнями на публікації.

Логіка модуля така:

1. Спочатку бот перевіряє, чи є людина в базі досьє МОСТа.

Якщо досьє є, посилання на нього вшивається одразу в початок тексту. Наприклад:

[Сергій Сорокунський](https://most.ks.ua/d/sorokunskyy-serhiy-mykolayovych/) з 2008 року є директором…

Тобто ім’я людини в першому реченні стає клікабельним посиланням на досьє.

2. Посаду людини бот бере з шапки досьє.

Якщо досьє немає, тоді бот визначає актуальну посаду або статус людини за останніми матеріалами МОСТа.

3. Пошук іде не лише українською, а й російською.

Це важливо для старих матеріалів до 2021 року, бо частина архіву МОСТа могла бути російськомовною. Бот шукає різні варіанти імені:

• ім’я + прізвище;
• прізвище + ім’я;
• повне ПІБ;
• тільки прізвище;
• російськомовні варіанти написання.

Знайдену російськомовну інформацію бот використовує, але сам бек пише українською.

4. Пріоритет у тексті — нові й важливі факти.

Бек не має бути просто хронологічною кашею. Він будується за редакційною логікою:

• спочатку посади, де працювала або працює людина;
• потім балотування, депутатство, політична діяльність;
• потім кримінальні справи, підозри, суди, розслідування, критика;
• потім нагороди, заяви, інші менш важливі згадки.

Тобто бот спочатку витягує те, що найважливіше для розуміння ролі людини, а вже потім додає історичний контекст.

5. Усі важливі твердження підкріплюються посиланнями.

Якщо бот пише, що людина подавала позов, була депутатом, фігурувала у справі, отримувала посаду або згадувалась у розслідуванні — поруч має бути посилання на відповідний матеріал МОСТа.

6. Наприкінці бот додає згадку про досьє.

Якщо досьє є, фінальна фраза має виглядати приблизно так:

Про цю людину в базі МОСТа є [досьє](https://most.ks.ua/d/…).

Але якщо посилання вже красиво вшите в перше речення, фінальну згадку можна робити короткою, без дублювання.

7. Обмеження за розміром — до 5000 символів.

Це редакційна межа, щоб бек залишався придатним для вставки в новину або великий текст і не перетворювався на окрему біографічну статтю.

Головна мета модуля — не просто знайти посилання, а зібрати для журналіста готовий, зв’язний і перевірений бек: хто ця людина, які посади займала, де фігурувала на МОСТі, чому вона важлива для поточної новини, і де можна швидко перейти до першоджерел.

Донати: автоматизація там, де болить

Окремий блок — моніторинг помилок щомісячних донатів. Для незалежного медіа донати — це не абстрактна платіжна інфраструктура, а частина виживання. Якщо підписки падають, картки не проходять або платежі зависають у Pending, редакція має знати про це.

На сайті існує плагін, який веде облік членів спільноти, але після того, як кількість цих людей перевалила за сотню, адмініструвати цей процес стало складніше. 

Тож ми зробили окремий процес, який звертається до WordPress. Він забирає проблемні записи підписок, групує їх за статусами, рахує кількість унікальних email, фіксує останню зміну і формує звіт.

У тестовому звіті система, наприклад, бачила:

Перевірена вибірка: 200 записів

Проблемних записів: 3

Failure: 1

Pending: 2

Унікальних email: 7

Тобто ми бачимо, що 3 людини не змогли підписатися на нашу спільноту, або у підписаних на неї людей закінчився строк дії картки. Це вже не “десь щось не працює”. Це конкретна картина, з якою можна йти до технічної підтримки, платіжного сервісу або людини, яка відповідає за фандрейзинг. 

Очевидно, що колись це все буде зберігатися у зручній CRM системі, але поки її нема – облік та контроль веде штучний інтелект. 

Звіти для редакції і донорів

Ще одна зона, де автоматизація дуже допомогла, — звітність.

Редакція регулярно має збирати дані про матеріали, перегляди, платформи, формати й охоплення. Сайт, Facebook, Telegram, Instagram, YouTube — у кожної платформи свої посилання, свої метрики, своя логіка.

Ми почали структурувати це в таблиці: назва матеріалу, формат, дата, посилання на сайт, перегляди сайту, Telegram-пост, перегляди Telegram, Facebook-пост, охоплення або перегляди, Instagram, YouTube, загальна кількість переглядів, engagement.

Це не повністю автоматичний процес у всіх місцях, бо частина платформ обмежує доступ до даних або віддає їх у незручному форматі. Але навіть часткова автоматизація зменшує кількість ручного копіювання й помилок. Ну і тут явно є куди рухатися. 

Telegram-генератори і редакційні чернетки

МОСТ також зробив допоміжні інструменти для Telegram. Бот пише новини замість журналістів — це радше набір чорнових генераторів: взяти матеріал із сайту, підготувати короткий варіант для Telegram, запропонувати структуру повідомлення, зібрати тижневу добірку або сформувати службове повідомлення для редакції.

Фінальне рішення все одно залишається за людиною. Редактор дивиться, править, змінює інтонацію, додає контекст або взагалі відкидає чернетку.

Тут автоматизація працює як асистент, а не як автор. Така ж ситуація із оперативними повідомленнями, на створення новин з яких витрачається зайвий час. Поки ми обробляємо декілька джерел, де зʼявляються оперативні новини. Бот бере текст такого повідомлення та робить з нього коротку новину, яка моментально потрапляє в чат. Редактору залишається додати до неї бекграунд, за потреби додати коментарі, фото та відео і опублікувати новину. 

У нас навіть є технічна можливість публікувати ці новини на сайт, але далі експериментів це поки не пішло. 

SEO і технічна чистота сайту

Окремий напрям нашої автоматизації — технічна чистота сайту та робота з SEO. Для медіа це не менш важливо, ніж швидкість написання новин. Навіть якісний матеріал може погано працювати, якщо сайт створює зайвий шум для пошукових систем або повільно завантажується.

Більшу частину роботи з пришвидшення сайту робить людина. Ми ж поступово прибираємо технічні проблеми, які заважають Google краще бачити й індексувати контент МОСТа. Зокрема, працюємо із sitemap-файлами, дубльованими сторінками, технічними архівами, пагінацією, авторськими сторінками та службовими URL, які не мають самостійної цінності для читача. Мета — зробити так, щоб Google отримував насамперед важливі сторінки: новини, тексти, досьє, рубрики та інші матеріали, які справді мають редакційну цінність.

Окрема увага приділяється sitemap. Ми зробили повні sitemap-файли для основних типів контенту сайту, але не чіпали Google News sitemap, бо він має окрему логіку і важливий саме для потрапляння новин у Google News. Повний sitemap потрібен для того, щоб пошукові системи бачили не тільки свіжі новини, а й архівні матеріали, досьє, рубрики та мовні версії сайту.

Також ми почали працювати з проблемою дублювання сторінок. Наприклад, якщо на сайті існують технічні або застарілі URL на кшталт старих розділів, глибокої пагінації чи дубльованих архівів, вони можуть розмивати вагу сайту в очах пошукових систем. Тому частину таких сторінок доцільно закривати від індексації через noindex, follow, а частину — перенаправляти через 301 redirect на актуальні сторінки. Це дозволяє не втрачати користувачів і водночас не змушувати Google витрачати ресурс на нецінні сторінки.

Ми також приділяємо увагу зображенням. Для нових фото, які завантажуються на сайт, система має автоматично заповнювати технічні метадані: alt, title, description — якщо ці поля порожні. Водночас важливе редакційне правило: якщо автор уже заповнив поле вручну, бот не має його змінювати. Це дозволяє поєднати автоматизацію з редакторським контролем і не змінювати  роботу, зроблену людиною.

На скриншоті видно, як бот продивився фото і додав Alt і опис. Тобто ШІ побачив фото, оцінив його і описав, що він бачить. Редактор вписав тільки заголовок, за яким пізніше в адмінці можна буде знайти це фото. 

Окремо аналізується швидкість сайту. Ми дивимося на показники PageSpeed, зокрема Total Blocking Time, зайві скрипти, важкі модулі, вплив плагінів перекладу, сторонні вставки та навантаження на WordPress. Завдання автоматизації тут не в тому, щоб додати ще один важкий модуль, а, навпаки, винести максимум процесів за межі сайту. Саме тому боти, моніторинги, генерація новин, аналіз документів і внутрішні сервіси працюють окремо від WordPress і звертаються до сайту тільки тоді, коли це справді потрібно.

Це принципова архітектура: сайт має залишатися швидким для читача, а вся важка робота — моніторинг джерел, аналіз документів, генерація текстів, пошук дублів, підготовка бекграундів — має виконуватися на окремому сервері. Так ми зменшуємо ризик, що автоматизація почне гальмувати публічний сайт.

У підсумку SEO-напрям автоматизації МОСТа — це не просто спроба підкрутити теги. Це системна робота з тим, щоб сайт був зрозумілим для Google, швидким для читачів, чистим технічно і не перевантаженим зайвими сторінками, дублями та глючними модулями. Поки цю основну роботу виконує людина. 

Чому не одна велика система

Можна було б мріяти про єдину платформу: dashboard, авторизація, ролі, красива адмінка, графіки, черги задач, база даних, вебінтерфейс. Можливо, колись так і буде.

Але на старті це було б надто дорого для реальної редакційної потреби. Нам треба було не побудувати продукт, а швидко прибрати конкретні болі. Тому ми обрали модульний підхід: один процес — одна зрозуміла задача. Якщо монітор міськради падає, це не має ламати автолінкування досьє.

Якщо змінюється WordPress endpoint для донатів, це не має впливати на Telegram-генератор. Маленькі інструменти легше тестувати, лагодити й пояснювати команді.

Що виявилося найскладнішим

Найскладніше – не написати скрипт, бо це за нас робить штучний інтелект.  Найскладніше — правильно описати редакційне правило. Що вважати новим документом? Коли посилання на досьє безпечне? Який статус донату справді проблемний? Коли бот має мовчати, а коли писати в чат? Що є корисним сповіщенням, а що просто шумом?

У редакційних процесах багато нюансів. Техніка любить чіткі умови, а редакційна реальність часто складається з винятків. Тому ми рухалися ітераціями: зробили просту версію, подивилися, де вона помиляється, додали обмеження, знову перевірили.

Автоматизація змусила нас краще описувати власну роботу. Поки задача живе в голові редактора, її важко автоматизувати. Але коли ми розкладаємо її на кроки, раптом стає видно: ось тут потрібне людське рішення, а ось тут просто повторювана перевірка; ось тут треба оцінити контекст, а ось тут достатньо порівняти два списки URL. Це корисно навіть без коду. Людина, яка цим займається починає краще бачити свої процеси.

Що це змінило для команди

Автоматизація не зробила роботу легкою. У регіональній журналістиці легких режимів майже не буває. Але вона зробила роботу менш хаотичною. Менше ручних перевірок, питань  “а хто мав це подивитися?”, пропущених дрібниць та більше регулярності. А звідси більше видимості і більше часу на справді редакційні рішення.

Бот не пише розслідування, не розмовляє із джерелами та не бере відповідальність за публікацію. Але він може тихо, раз на 30 хвилин, перевірити те, що людина забула б перевірити в розпал дня або не перевірила б ніколи. І це вже багато.

“Автоматизація пошукових процесів, впроваджена за допомогою ШІ, допомагає новинарям не витрачати час на моніторинг, а забирати інфоприводи одразу з робочого чату. Це дуже зручно, адже, по суті, моніторинговий бот дає можливість оперативніше працювати з інформацією. Крім того, він допомагає швидко формувати інформацію для новинних бекграундів – у тому ж робочому чаті достатньо просто викликати потрібну команду. Це дозволяє берегти людський ресурс та не пропускати важливі інформаційні приводи”, – каже головний ШІ-скептик редакції, заступниця головреда Наталія Гончарова. 

Звісно, скепсис, коли ми кажемо про штучний інтелект, у медіа ґрунтується більше на стереотипах. Які, в свою чергу, засновані на страху, що ШІ замінить людей. Але поки  команда бачить тільки корисні сторони цих процесів. 

“Окремо можу виділили інструмент, який надсилає документи влади – як законної, так і окупаційної. ШІ вдало обходить блокування окупаційних ресурсів та дає можливість отримати документ майже одразу після його публікації. Дуже часто це можуть бути важливі документи, на основі яких ми спрацюємо новини чи тексти”, – відмічає журналістка Маргарита Доценко. 

Наш головний висновок

Автоматизація медіа — це зовсім не про те, щоб замінити редакцію машиною. Це, скоріше, про те, щоб не витрачати людську увагу на задачі, які не потребують  її щоразу.  Ми автоматизували не творчість і не відповідальність із журналістським чуттям.

Ми автоматизували повторення: перевірити, порівняти, нагадати, порахувати, зібрати, підсвітити, підготувати чернетку. І саме тому це працює. Люди залишаються там, де потрібні люди. А все, що може спокійно робити скрипт, нехай спокійно робить скрипт.

Сергій Нікітенко, регіональний представник Інституту масової інформації у Херсонській області