Как я запустил poetech.ru за вечер: сервер, Docker и первый стих с ИИ

Недавно я задумался: как совместить технический стек, нейросети и творчество в одном блоге? Получился poetech.ru. Запуск занял меньше суток, а рабочий пайплайн уже пишет стихи и коммерческие тексты с предсказуемым качеством.

Что внутри?

  • Сервер: 2 vCPU / 4 GB RAM / 50 GB NVMe (Ubuntu 24.04 + Docker)
  • CMS: WordPress 7.0 (PHP 8.3 + MariaDB 11)
  • API: Python 3.12 + FastAPI (проверка ритма, генерация черновиков, RAG по референсам)
  • Маршрутизация: Traefik + Let’s Encrypt (автосертификаты, HTTPS)

Как работает пайплайн?

  1. Заказчик заполняет бриф (тема, настроение, референсы, запреты)
  2. Python-скрипт парсит JSON → отправляет в локальную LLM (Ollama / OpenRouter)
  3. Модель генерирует 3–5 вариантов → скрипт проверяет размер, рифмы, повторы
  4. Я делаю финальную правку: стиль, эмоции, коммерческая шлифовка
  5. Публикация в блог + отправка клиенту + архив в Notion

Почему не «нейросеть сделает сама»

LLM отлично генерируют черновики, но плавают в метрике, дублируют штампы и не чувствуют контекст задачи. Гибридный подход «ИИ + человек + автоскрипты» даёт:

  • ✅ Скорость (черновик за 30 сек)
  • ✅ Качество (человек отвечает за стиль и точность)
  • ✅ Масштаб (одна настройка → 50 заказов/месяц)

Что дальше?

В ближайшие недели выложу:

  • • Готовый Python-скрипт для проверки ямба/хорея
  • • Шаблон брифа для заказов стихов
  • • Интеграцию n8n → WordPress REST API (автопостинг без рук)

Остались вопросы по запуску, автоматизации или ИИ-пайплайн? Пиши в комментариях — разберём твой кейс.

👉 Заказать стих / текст на заказ

🔔 Подпишись, чтобы не пропустить разбор промптов и кода.

Оставьте комментарий