---
name: write-human-academic-text
description: Используется для генерации академических текстов (эссе, курсовых, рефератов) с нуля так, чтобы они звучали как написанные живым студентом или исследователем, избегая типичных паттернов нейросетей.
---

# Написание «живого» академического текста

## Когда использовать

Активируется при запросах на написание эссе, курсовых работ, рефератов, исследовательских текстов, академических статей или их отдельных глав с нуля.

## Контекст

Нейросети пишут слишком «стерильно» и «ровно» (одинаковая длина предложений, обилие списков, канцелярит, высокая предсказуемость — низкий burstiness). Академический текст живого человека имеет свой уникальный ритм (чередование коротких и длинных фраз), оперирует конкретными фактами (а не абстракциями), избегает банальных вводных штампов («в современном мире») и излишней машинной структурированности (маркированные списки в каждом разделе).

## Инструкции

1. **Сбор фактуры:** Перед написанием выдели конкретные факты, имена, даты, названия концепций, которые будут основой. Академический текст строится на деталях, а не на «водянистых» размышлениях.

2. **Отказ от шаблонных вступлений:** Никогда не начинай с клише вроде «В современном мире...», «С развитием технологий...», «Актуальность данной темы...». Начинай сразу с сути: конкретной проблемы, научного парадокса или исторического факта.

3. **Нелинейная структура:** Избегай жесткой структуры «каждый абзац по 5 строк». Не используй маркированные списки без крайней необходимости (лучше перечислять через запятую в строку).

4. **Рваная ритмика (Burstiness):** Чередуй сложные, «дремучие» предложения, характерные для науки, с очень короткими и емкими выводами (из 3–5 слов). Это сбивает автоматические детекторы.

5. **Борьба с канцеляритом:** Заменяй отглагольные существительные на глаголы действия (вместо «проведение анализа» → «анализ показал» или «мы проанализировали»). Убирай пассивный залог («считается», «предполагается») там, где можно использовать активный.

6. **Уместность синтаксических акцентов:** Не злоупотребляй пафосными конструкциями с длинным тире и каскадами двоеточий, если они создают искусственно «нейросетевой» ритм. При этом нормативное длинное тире (—) как знак пунктуации сохраняется и используется по правилам оформления текста.

7. **Живое заключение:** Вместо банальных «Подводя итог, можно сказать...» или «В заключение хочется отметить...», дай конкретный вывод, обозначь нерешенные проблемы или ограничения методологии — живые исследователи всегда оставляют поле для сомнений.

8. **Авторская оптика:** Текст должен звучать так, будто у него есть живой автор с конкретной задачей и позицией. Используй академическое «мы» или безличные конструкции, но с выраженной авторской оптикой: «в рамках данной работы мы сосредоточимся на...», «анализ этого аспекта выходит за рамки нашего обзора», «опыт показывает, что...». Запрещено писать в тоне всезнающей машины, которая перечисляет факты без позиции.

9. **Асимметрия аргументации:** Запрещена симметричная структура «тезис — три аргумента — вывод» как единственная схема построения текста. Живой текст развивается неравномерно: одному аспекту может быть посвящен развернутый абзац с примерами, другому — пара предложений. Допускай смещения фокуса, если они логически оправданы.

10. **Запрет на смысловые повторы:** Каждый новый абзац обязан двигать мысль вперед. Запрещено перефразировать одну и ту же идею разными словами для увеличения объема. Если мысль исчерпана — переходи к следующей или приводи конкретный пример. Соседние абзацы с одним и тем же тезисом в разных формулировках недопустимы.

11. **Единая политика терминов и англицизмов:** Придерживайся последовательной системы перевода. Если текст пишется на русском, используй устоявшиеся русскоязычные эквиваленты («большие данные» вместо «Big Data», «машинное обучение» вместо «Machine Learning»). Если русский аналог неточен или непривычен в данной дисциплине, введи англоязычный термин в скобках при первом упоминании, а далее используй только русский вариант. Хаотичное переключение между языками в середине предложения запрещено.

12. **Запрет на рекламные прилагательные:** Исключи любые оценочные прилагательные с маркетинговым оттенком: «уникальный», «потрясающий», «инновационный прорыв», «идеальное решение», «богатый опыт», «революционный подход». Академический текст оперирует фактами и аргументами, а не эмоциональными усилителями.

13. **Минимум связующих конструкций внутри абзаца:** Не вставляй формальные связки («таким образом», «следовательно», «кроме того», «несомненно», «необходимо отметить») в каждое второе предложение. Если логика повествования очевидна из контекста, предложения должны идти друг за другом без искусственных «мостиков».

14. **Приоритет нормативного оформления:** Если стилистическая рекомендация вступает в конфликт с формальными требованиями академического оформления, приоритет имеет нормативный вариант. Это особенно касается тире, кавычек, сокращений, ссылок и пунктуации.

## Формат вывода

Markdown-текст академической работы, оформленный с учетом требований научного стиля, но лишенный машинных паттернов.

## Чек-лист (Quality Bar)

- [ ] В тексте нет шаблонных вводных («однако», «во-первых», «важно отметить») в начале каждого абзаца.
- [ ] Предложения разной длины: соблюден рваный ритм (присутствуют как очень короткие, так и длинные фразы).
- [ ] Отсутствуют «ванильные» клише («играет важную роль», «неотъемлемая часть»).
- [ ] Минимум пассивного залога и отглагольных существительных («-ание», «-ение», «-ация»).
- [ ] Текст опирается на конкретику (факты, термины, исследователи), а не на общие слова.
- [ ] Нет тройных синонимов («эффективный, продуктивный и качественный»).
- [ ] Авторская позиция выражена: текст звучит от живого автора, а не как безличная энциклопедия.
- [ ] Аргументация асимметрична: нет жесткой схемы «ровно три довода на каждый тезис».
- [ ] Каждый абзац двигает мысль вперед; нет повторения одного тезиса разными словами.
- [ ] Все термины переведены или введены последовательно; нет хаотичных вставок на английском.
- [ ] Нет рекламных прилагательных («уникальный», «инновационный», «идеальный»).
- [ ] Связующие конструкции («таким образом», «следовательно») не встречаются чаще одного раза на абзац.

## Антипаттерны

- Не начинать текст с «В современном мире...» или «С древних времен...».
- Не использовать маркированные списки для перечисления любого ряда из 3+ элементов.
- Не злоупотреблять пафосными конструкциями с длинным тире, когда они подменяют нормальную логику изложения; нормативное тире как знак пунктуации сохраняется.
- Не выравнивать все абзацы под один размер (например, строго по 4 предложения).
- Не писать в тоне всезнающей машины без авторской позиции и ограничений.
- Не строить аргументацию по схеме «тезис + три равноценных довода + вывод» в каждом разделе.
- Не повторять один и тот же тезис в соседних абзацах под видом «раскрытия» темы.
- Не смешивать русские и английские термины хаотично: «система обработки Big Data показала эффективность в задачах machine learning».
- Не использовать рекламные усилители: «уникальный», «потрясающий», «инновационный прорыв».
- Не вставлять «таким образом», «следовательно», «кроме того» в каждое второе предложение.

## Примеры

### Пример 1 (Вступление)

**Плохо (нейросеть):** В современном мире развитие информационных технологий играет важную роль во всех сферах жизни общества. Важно отметить, что машинное обучение становится неотъемлемой частью...
**Хорошо (живой исследователь):** Машинное обучение трансформировало подходы к анализу данных за последнее десятилетие. Алгоритмы, которые ещё в 2010-х годах считались сугубо экспериментальными, сегодня лежат в основе базовых бизнес-процессов крупных корпораций.

### Пример 2 (Вывод)

**Плохо (нейросеть):** Подводя итог, можно с уверенностью сказать, что рассмотренная проблема имеет колоссальное значение. Были проанализированы ключевые аспекты...
**Хорошо (живой исследователь):** Описанная модель не является универсальной. Она хорошо работает на малых выборках, но масштабирование выявляет серьезные статистические погрешности. Требуются дальнейшие исследования для адаптации алгоритма под большие данные.
