Как я собирал этот материал

Это важно указать, чтобы сослаться на все исчтоники. Если вам не интересно наполнение, переходите дальше.

Для статьи я разобрал 325 источников со 155 сайтов: интервью, авторские рассылки, Substack-гайды, документацию и разборы реальных контент-систем.

Меня интересовали люди, которые уже выпускают много контента и показывают, как всё устроено у них внутри.

Вот четыре главных героя:

Alex Lieberman

Alex Lieberman — сооснователь Morning Brew, делового медиа с рассылками, подкастами, видео и миллионами подписчиков.

Сейчас он строит в своей AI-компании 10X собственную Content Machine. Она ищет идеи в Slack, Notion, Gmail, встречах и внешних источниках. Потом изучает тему, задаёт Либерману вопросы, собирает черновик из его ответов и запоминает финальные правки.

Это самый близкий к настоящему AI-контент-заводу кейс в материале.

Источник: разбор Content Machine в How I AI

Justin Welsh

Justin Welsh построил личный бренд как операционную систему.

Его рассылку читают больше 200 тысяч человек, а вся система приносит около 12 млн просмотров в месяц.

Главное здесь — не ИИ. Welsh научился брать одну сильную мысль и растаскивать её по разным площадкам ещё до нынешнего хайпа вокруг агентов.

Одна идея. Несколько форматов. Почти никакой новой работы.

Dan Koe

Dan Koe — хороший пример автора, который не хочет отдавать ИИ собственную голову.

Модель помогает ему искать информацию, разбирать тексты и собирать структуру. Но главные мысли он оставляет себе.

Ещё Koe использует короткие посты как тест. Если мысль заходит аудитории, он превращает её в рассылку, статью или видео.

По его данным, рассылку читают больше 175 тысяч человек, а YouTube набрал больше миллиона подписчиков.

Dickie Bush

У Dickie Bush одна из самых безумных систем по объёму: около 160 публикаций в неделю на шести площадках.

Но с нуля команда делает только около 20 материалов. Всё остальное собирается из архива, переделывается в другие форматы или просто публикуется заново.

Это важная штука: масштаб появляется не потому, что ИИ каждую неделю придумывает 160 гениальных мыслей. Просто одна хорошая мысль работает несколько раз.

Источник: полный разбор системы Dickie Bush

Кроме них, я посмотрел системы независимых авторов и небольших команд: агентов, базы знаний, voice-файлы, Claude Skills, связки в n8n и Make, радары идей и автоматическую публикацию.

Дальше не будет отдельной главы про каждого героя.

Я свёл все их подходы в одну готовую схему:

где брать идеи → как их отбирать → что отдавать ИИ → как вытаскивать мысли из автора → что переписывать самому → как превращать один материал в десять → что делать после публикации.

Получился полный чертёж контент-завода, который помогает автору выпускать больше, но не превращает его в нейросетевого болванчика.