Нейросеть для создания сайта прямо в админ-панели

Почему ИИ-генераторы сайтов выдают одно и то же

Причина не во вкусе модели, а в данных. Огромная доля открытых шаблонов и примеров фронтенда последних лет сделана на Tailwind CSS и компонентах shadcn/ui. Модель видела миллионы таких страниц и воспроизводит их среднее: шрифт Inter, скруглённые карточки, градиент в заголовке, тёмный фон.

Сервисы вроде v0, Lovable и Bolt честно решают свою задачу. Они быстро дают прототип с нуля. Но у бизнеса уже есть сайт, брендбук и сотни страниц, и новая страница должна выглядеть как соседние. Здесь прототип с нуля мешает.

Тексты страдают так же. Без правил модель пишет гладко и пусто: «индивидуальный подход», «команда профессионалов». Читатель узнаёт такой текст за два абзаца и уходит, а поисковик видит страницу, похожую на тысячи других.

Как устроена генерация страниц внутри админки

Вместо того чтобы просить ИИ нарисовать сайт, я даю ему готовый конструктор из блоков, которые уже есть на сайте. Модель выбирает блоки, заполняет их текстом и данными и собирает страницу. Вёрстку она не придумывает.

Библиотека блоков вместо промпта «сделай красиво»

Первый шаг — инвентаризация. ИИ проходит по всем страницам сайта и выписывает все типы блоков без повторов: первый экран, преимущества, этапы работ, тарифы, кейсы, форма заявки. Для каждого блока фиксируется назначение, поля и ограничения по длине.

Такой каталог по сути и есть дизайн-система, только описанная словами. С ним нейросеть собирает новую страницу услуги из десятка блоков, и она выглядит как часть сайта, а не как чужой лендинг.

Редполитика как отдельный документ

Второй слой — правила текста. Какие слова запрещены, как обращаться к читателю, на «вы» или на «ты», какая длина заголовка, нужны ли цифры в каждом абзаце. Модель лучше выполняет короткий список конкретных запретов, чем общий совет «пиши живо».

Ограниченные права и скрипты публикации

Третий слой — безопасность. У ИИ нет прямого доступа к базе сайта. Он вызывает отдельные скрипты: создать черновик, обновить блок, опубликовать. Каждый скрипт делает одно действие и проверяет входные данные.

Так результат предсказуем. Модель не может случайно удалить чужую страницу или поменять меню, даже если неверно поняла задачу.

Создание сайта с помощью ИИ: три подхода

Я бы выбирал подход по тому, есть ли у вас уже сайт и кто будет его править после генерации.

Как проверять страницу, которую собрала нейросеть

Генерация без проверки — лотерея. Поэтому после сборки страница проходит цикл тестов, и только потом её видит человек.

Визуальную часть удобно проверять через Playwright: скрипт открывает страницу на ширине 1440 и 375 пикселей, делает скриншоты, а модель смотрит на них и ищет наложения, пустые блоки и обрезанный текст. Кодовую часть проверяют валидатор HTML и Lighthouse.

• Скриншоты на десктопе и мобильной версии.
• Проверка, что все блоки взяты из каталога, а не придуманы.
• Прогон текста по стоп-словам редполитики.
• Сверка ключевых запросов с данными Wordstat и с соседними страницами, чтобы две страницы не боролись за один запрос.
• Ручная вычитка менеджером перед публикацией.

Ошибки, на которых спотыкаются

Первая ошибка — давать модели свободу в вёрстке. Каждый новый блок, придуманный ИИ, через год станет техническим долгом.

Вторая — подбирать ключевые слова отдельно от структуры сайта. Если не учитывать кластеризацию запросов между страницами, новая страница отнимет трафик у старой. Третья — публиковать без человека. Даже при хорошем тексте менеджер должен нажать кнопку сам.

Короче всего так: ИИ хорош как сборщик из проверенных деталей и плох как архитектор.