Cum scriem articolele cu AI: ce automatizăm și ce nu lăsăm din mână

Tiparul a automatizat copierea cărților, dar a creat o meserie nouă: corectorul. Tipografiile mari din secolul al XVI-lea plăteau oameni doar ca să citească probele înainte de tiraj, pentru că o greșeală nu mai stătea într-un singur manuscris, ci în o mie de exemplare. Cu cât mașina copia mai repede, cu atât conta mai mult omul care citea înainte.

Cu articolele scrise cu AI e la fel. Toate textele din secțiunea asta sunt scrise cu ajutorul unui model de limbaj, iar noi lucrăm cu Claude. Nu e un secret și nu încercăm să-l ascundem. Partea care merită povestită e alta: ce nu lăsăm pe seama modelului și ce face codul la fiecare publicare, fără să-și amintească cineva.

Fluxul, pas cu pas

Sursa primară, nu presa

Regula care ne-a scutit de cele mai multe greșeli: cifrele se iau de la sursă, nu din articolele despre sursă. Dacă un furnizor de AI anunță un model nou, citim pagina lui și documentația, nu rezumatele. Paginile moderne își încarcă des conținutul din JavaScript, iar un instrument care citește doar textul randat poate rata un tabel întreg. Așa că, la nevoie, citim și codul paginii.

Când un subiect se schimbă repede, sursa primară are mai multe versiuni. Pentru articolul despre programul Claude Startups, oferta s-a schimbat de patru ori în opt zile. Cronologia din articol e refăcută din versiunile arhivate ale paginii oficiale, zi cu zi, nu din ce s-a scris despre ea.

Același principiu se aplică la legislație și la programe de finanțare: actul normativ sau ghidul oficial, cu data documentului. Un articol care spune „potrivit presei” la o cifră care contează pentru bani sau pentru obligații legale e un articol pe care nu-l publicăm.

Ce face codul la fiecare publicare

Partea cea mai automatizată e cea pe care nu o vede nimeni. Articolul e un fișier de date, iar o singură comandă de build face restul:

• regenerează harta site-ului și fișierele pentru unelte AI (llms.txt și llms-full.txt);
• construiește o pagină HTML statică pentru fiecare adresă, cu datele structurate ale articolului și ale întrebărilor frecvente, ca motoarele de căutare să nu depindă de JavaScript;
• rulează testele automate: titluri, descrieri, adrese canonice, date structurate, accesibilitate;
• după publicare, un script verifică paginile live. Fără verificarea trecută, nu spunem că articolul „e live”.

Ultimul punct are o istorie. Într-o zi din iunie, site-ul a ajuns să servească fișiere greșite dintr-un cache, deși publicarea „reușise”. De atunci, publicarea înseamnă verificare pe pagina reală, nu un mesaj verde în consolă.

Indexarea are și ea reguli. Anunțăm o adresă nouă o singură dată, prin IndexNow pentru Bing și prin Search Console pentru Google, doar pentru paginile cu schimbări reale. Retrimiterea zilnică a acelorași adrese nu grăbește nimic și consumă cotele.

Ce nu automatizăm: subiectul, verificarea finală, decizia

În mai 2026 am făcut greșeala clasică. Am generat într-o zi opt pagini de servicii, câte una pentru fiecare oraș mare, cu conținut aproape identic și alt nume de oraș. Arătau bine. Le-am scos după ce ne-am uitat la ele cu ochii unui client: lucrăm la distanță, cu oricine din țară, iar paginile spuneau același lucru de opt ori. Google numește asta „scaled content abuse”: pagini produse în masă ca să prindă variații de căutare, nu ca să ajute pe cineva.

De atunci, regula e că AI-ul accelerează un articol, nu înmulțește articole. Ghidul Google pentru căutarea cu AI, actualizat în iulie 2026, spune același lucru mai elegant: contează conținutul care aduce o perspectivă din experiență directă, nu rezumatul a ceea ce există deja în altă parte.

• Subiectul îl alege omul. Modelul poate propune o listă, dar nu știe ce am trăit noi în proiecte.
• Unghiul propriu e obligatoriu. Dacă un articol poate fi scris la fel de bine de oricine cu acces la un chatbot, nu-l scriem.
• Verificarea finală e umană. Modelul verifică sursele, omul verifică dacă articolul spune ce trebuie, pe tonul firmei.
• Publicarea are nevoie de un „da” explicit, de fiecare dată.

Cum nu sună a AI

Textul generat are tipare care se recunosc repede în română: calcuri din engleză („a face sens”, „la finalul zilei”), triade simetrice, adjective care nu spun nimic („soluții inovatoare”, „rezultate remarcabile”), concluzii care repetă introducerea. O trecere separată de stil le caută și le rescrie. Nu ca să ascundem că am lucrat cu AI, ci pentru că un text plin de umplutură e un text prost, oricine l-ar fi scris.

Partea care face diferența în timp e memoria. Fiecare observație a editorului devine o regulă scrisă, citită de model la următorul articol: fără cifre inventate, fără promisiuni vagi, termenii tehnici în engleză unde traducerea e mai proastă, nicio pretenție de experiență pe care n-o avem. Am descris sistemul în articolul despre context engineering.

Ce poți automatiza la blogul firmei tale

Un astfel de flux se poate construi peste aproape orice site, fie el WordPress, fie generat static. Diferă doar locul în care stă articolul și cât din publicare se poate lega automat. Pe pagina de automatizări AI sunt și alte procese pe care le abordăm la fel: omul la început și la sfârșit, codul la mijloc.