Коротко — потому что у площадки есть проблема верификации подлинности и ответственности за контент. Даже если проект реальный, публикации с частично или полностью сгенерированным ИИ‑текстом вызывают у модерации сразу несколько опасений: подделка фактов/логов, плагиат, отсутствие явной авторской ответственности, нарушение внутренних правил площадки (и юридические/этические риски). Поэтому многие площадки требуют либо полного отказа от ИИ‑генерации, либо прозрачного её указания и дополнительной верификации.
Почему модераторы так реагируют (кратко):
- Трудно автоматически отличить «стиль‑правку ИИ» от «текста, написанного ИИ», и площадка вынуждена действовать консервативно.
- ИИ может ничего не «понимать» и генерировать фейковые детали; даже наличие видео/логов не снимает подозрений, что остальной текст — синтетический и может вводить в заблуждение.
- Политика площадки может прямо запрещать публикацию материалов, подготовленных ИИ, без явного раскрытия факта использования ИИ.
- Масштаб модерации: проще отклонять, чем детально перепроверять каждый кейс.
Что можно сделать, чтобы допустить статью к публикации
1. Проверьте официальные правила Habr (разделы о генеративном ИИ, авторстве и модерации). Это первоочередное.
2. Явно укажите в статье использование ИИ:
- Короткое раскрытие в начале: что именно сделал ИИ (правил стиль, помог структурировать текст, сгенерировал черновик и т. п.), какие изменения вы внесли вручную.
- Пример формулировки: «Часть текста была отредактирована с помощью локальной LLM (указать модель/версию). Все технические утверждения проверены мной, проверки/логи приложены».
3. Дайте проверяемые доказательства подлинности проекта:
- Ссылка на публичный репозиторий (даже приватный с доступом для модераторов) с коммитами и временем.
- «Сырые» логи/дампы, желательно с хэшами/таймстемпами.
- Оригиналы видеозаписей (или ссылку на исходник) и скриншоты с метками времени, чтобы модератор мог убедиться, что видео не подставлено.
- Информация об окружении: версия локальной LLM, настройки, промпты, конфигурация оркестратора.
4. Добавьте больше технической уникальности:
- Конкретные фрагменты кода, архитектурные диаграммы, подробные результаты тестов и шаги воспроизведения — это снижает вероятность, что материал выглядит как «общая сгенерированная заметка».
5. Свяжитесь с модераторами напрямую:
- В письме кратко опишите, как создавалась статья, приложите доказательства (repo, логи, видео), укажите, что ИИ использовался только как помощник по стилю и что вы лично ручались за практическую часть.
- Попросите ручную повторную модерацию (а не автоматическое отклонение).
6. Если правило площадки требует — полностью перепишите спорные блоки собственными словами (особенно ввод/выводы, интерпретации результатов). Не пытайтесь «обмануть» детекторы — лучше честное раскрытие + подтверждения.
7. При NDA/конфиденциальности: если проект под NDA, объясните это и предложите модераторам доступ к материалам в приватном виде или дать ограничённую демонстрацию/скидки.
Пример короткой пометки в статье (русский):
«Примечание: часть текста этой статьи была структурирована и отредактирована с помощью локальной LLM (указать модель). Все практические эксперименты, видеодемонстрация и логи были получены лично автором и приложены для верификации. Оригинальные репозитории и сырые логи доступны по ссылке/по запросу.»
Пример сообщения модерации:
Здравствуйте, статья отклонена, потому что обнаружены фрагменты, сгенерированные ИИ. Готов предоставить:
- ссылку на репозиторий с коммитами,
- оригиналы видео и логи (таймстемпы, хэши),
- список использованных промптов и информацию о LLM (если нужно, могу переслать приватно).
Прошу ручной пересмотр с учётом этих материалов.
Итог: честность + доказательства + техническая уникальность. Если выполните это — шансы на допуск значительно выше. Хотите, помогу составить письмо модерации и блок раскрытия/пояснений под вашу статью?