С конца октября на сайтах и форумах по компьютерной безопасности идет весьма эмоциональное обсуждение «новой» суперугрозы под названием badBIOS. Как это часто бывает, диапазон мнений и оценок тут довольно широк: от «параноидальная чушь» до «все это очень и очень серьезно»
О том, почему данную компьютерную напасть следовало бы называть «новой» лишь в кавычках, будет рассказано чуть далее. Сначала же — для общего представления о масштабах проблемы — надо хотя бы в общих чертах обрисовать обстоятельства, при которых вредонос badBIOS был обнаружен. А заодно и познакомиться с человеком, который ЭТО обнаружил, не первый год с изумлением изучает — и вот теперь вынес свои наблюдения на широкое обсуждение коллег и публики.
Примерно года три назад, когда известный канадский консультант по инфозащите Драгош Руйу (Dragos Ruiu) занимался текущими делами в своей лаборатории, он вдруг заметил нечто в высшей степени необычное. Один из множества его компьютеров, на который он только что установил новый релиз операционной системы, вдруг сам по себе — без команды хозяина — обновил прошивку микрокода, обеспечивающего начальную загрузку системы. Что не менее странно, когда Руйу попытался загрузить эту машину не с внутреннего диска, а с внешнего привода CD-ROM, компьютер наотрез отказался это делать. Ну а затем чередой последовали и другие неприятные открытия, свидетельствующие, что его машина начала жить собственной жизнью. То есть она могла, к примеру, сама уничтожать файлы с данными. Или, скажем, возвращаться к таким установкам параметров в конфигурации системы, которые хозяин уже было пытался поменять.
Короче говоря, Руйу обнаружил у себя не просто новый, невиданный прежде комплекс взаимосвязанных программ, но и кое-что похуже. Постепенно вредоносы этого семейства — получившего имя badBIOS — расползлись чуть ли не по всем машинам его лаборатории. Причем засели они в компьютерах настолько прочно, что вычистить эту заразу оказалось практически невозможно даже для специалиста.
Три года безуспешной борьбы с инфекцией badBIOS привели Руйу к такому заключению, которое для многих выглядит совершенно неправдоподобным. Судя по всему, это вредоносное ПО является гибким и полиморфным до такой степени, что оно способно распространяться по компьютерам тотально, заражая на своем пути буквально все. Начиная с системы BIOS/UEFI и далее всюду, вне зависимости от сложности подсистем: сетевые, видео- и аудиокомпоненты, PCI-платы расширения, жесткие диск, DVD/CD-приводы и тому подобное.
Исследования показали, что заражение машин инфекцией badBIOS происходит не только по сети, но и в тех случаях, когда компьютеры отгорожены от любых сетевых коммуникаций с помощью, как выражаются специалисты, airgap, или «воздушного зазора». То есть, попросту говоря, когда машина для связи с другими компьютерами не имеет других каналов, кроме внешних накопителей типа USB-флешки. При этом любые USB-модули памяти, вставленные в зараженную систему, не только оказываются инфицированными переносчиками badBIOS, но и не несут в своей памяти никаких файлов с признаками заражения. Иначе говоря, очень похоже на то, что заражение тут происходит непосредственно через USB-контроллер.
Кроме того, для связи между airgap-разделенными, но находящимися по соседству зараженными машинами выявлен и еще один, довольно экзотический канал — типа акустического. И без того озадаченный своими открытиями Руйу однажды обнаружил, что обмен зашифрованными пакетами между двумя его машинами неслышно для человека происходит в ультразвуковом диапазоне — через динамики и микрофоны ноутбуков.
Ну и что, наконец, можно назвать самой, пожалуй, необычной особенностью вредоноса BadBIOS — это его, как кто-то выразился, ОС-агностицизм. Говоря подоходчивее, для BadBIOS по большому счету несущественно, под управлением какой операционной системы работает заражаемый компьютер. Насколько это удалось установить Драгошу Руйу, данное вредоносное ПО чувствует себя как дома и в машинах под ОС Windows, и под xBSD, и в продукции Apple под OS X...
При обсуждении всех этих открытий — для большинства звучащих фантастически невероятно — один из наиболее эмоциональных комментариев выглядел примерно так:
Если все это не выдумки, а происходит реально, то почему же тогда в лаборатории у Руйу не толпятся ни эксперты по инфобезопасности, ни изготовители аппаратного обеспечения, ни тем более правительственные спецслужбы — чтобы заполучить у него образцы этого удивительного вредоноса для изучения?
Вопрос, как говорится, очень интересный. Однако ответы на него, увы, хотя и известны, но выглядят куда менее интересно. Что касается безразличия со стороны «изготовителей аппаратного обеспечения», то здесь очень к месту, пожалуй, будет напомнить, откуда пошла известность хакера Драгоша Руйу в мировом сообществе инфобезопасности.
Наиболее знаменитой, пожалуй, инициативой Руйу можно считать популярный ныне конкурс Pwn2Own («хакни, чтобы поиметь»), в рамках которого хакеры на время взламывают по сети защиту новых компьютеров с новым ПО — получая в награду и сам компьютер, и немалую денежную сумму от спонсоров. Так вот, затеян был этот конкурс в свое время как реакция хакера Руйу на то полнейшее безразличие, которое корпорация Apple упорно демонстрировала в ответ на его и коллег наглядные демонстрации совершенно никудышной защиты в «яблочных» компьютерах. В ту пору с подобного рода угрозами безопасности в Apple обходились исключительно как с проблемами пиара. Ныне, как принято считать, подходы практически всех корпораций к защите информации выглядят существенно иначе. Однако по собственной воле привлекать внимание к слабостям своих продуктов, ясное дело, никто не любит и сегодня.
Что же касается остальных частей вопроса — о недостаточном интересе к BadBIOS со стороны спецслужб и коллег по цеху инфозащиты — то на этот счет имеется следующая история.
Лет эдак 14-15 тому назад, когда на страницах отечественной компьютерной прессы начал публиковаться новый автор под вызывающе нерусским псевдонимом kiwi byrd, попутно в одной из наших секретных спецслужб — что-то вроде российского варианта АНБ США — происходил тихий микроскандал.
Некий далеко не рядовой сотрудник разведки (к 39 годам ставший полковником просто за работу — без всяких там карьерных гамбитов и влиятельных папиков со связями), категорически отказался — вопреки всем давно утвердившимся у чекистов правилам — выполнять довольно специфические руководящие указания от управления кадров.
Аргументируя свой отказ тем, что это именно он занимается непосредственным делом разведки, а разные вспомогательные — кадровые, финансовые и тому подобные — подразделения существуют лишь для того, чтобы обеспечивать нормальную работу ведомства и его сотрудников. Но никак не для того, чтобы давать руководителю линейного подразделения некие «распоряжения», которые тот якобы обязан беспрекословно исполнять...
В чем там была причина конфликта, давно уже не суть важно. А важно лишь то, что в итоге спецслужба страны потеряла еще одного квалифицированного специалиста — с большим опытом работы в области OSINT, то есть разведки открытых источников информации. Ну а российская ИТ-пресса и Рунет, соответственно, обрели нового журналиста — с профессиональными познаниями в тайнах криптографии и с довольно странными взглядами как на мир, так и на все в нем происходящее.
Осваивая непривычную для него поначалу журналистскую профессию, человек попытался было работать «как тут принято» — напрямую по email обращаясь за комментариями к тем людям и ведомствам, о которых готовились очередной репортаж или расследование. Однако вскоре это прошло, причем по довольно простой причине. Поскольку фирмы и персонажи для статей выбирались не совсем обычные (зачастую тесно соприкасающиеся с зарубежными спецслужбами), то и реакция на неудобные вопросы прессы не всегда оказывалась стандартной... Так что довольно скоро начинающий, но въедливый журналист обнаружил в своем компьютере отчетливые — для профессионального аналитика — признаки шпионской инфекции, которую не то что не лечил, но и вообще не выявлял ни один из известных на рынке антивирусов.
Тут же сразу надо отметить, что автор никоим образом не может считаться специалистом в компьютерах, в сетевых технологиях и в их защите от вредоносных программ. Но с другой стороны, «шпион и журналист» в общей совокупности имеют дело с персональными компьютерами уже около 30 лет. То есть на уровне продвинутого пользователя «им» (или, иначе, мне) доводилось бесчисленное количество раз разбирать-собирать компьютеры для установки и замены всяких железок, не говоря уже об инсталляции и настройке ПО с последующими проверками работоспособности машины после апгрейда. Иными словами, автор очень давно и отчетливо представляет себе, как должен работать новый и/или полностью исправный компьютер. И как, соответственно, работает машина, в которой что-то идет не так.
Так вот, с тех пор как в компьютерной технике журналиста завелся этот неискоренимый жилец-вредонос, ни одна из новоприобретенных с тех пор машин (общим числом около полудюжины как минимум) не работала «как положено» больше нескольких часов или дней. В зависимости от того, как скоро машина обменивалась данными с другими компьютерами в доме и/или подключалась к Интернету.
В первые годы, естественно, ваш покорный слуга предпринимал многократные попытки вычистить заразу из машины — переформатированием дисков, перепрошивкой BIOS, полной заменой особо глючных железок (винчестеров, видеоплат, CD-приводов) и так далее (включая переходы с ОС Windows на Linux и даже на экзотическую BeOS). Абсолютно безрезультатно. В условиях любой новой конфигурации постепенно восстанавливались все характерные признаки «закладки».
Разные этапы этих своих «исследований» автор данного материала неоднократно описывал в компьютерной прессе с 2001 по 2004 год — в надежде привлечь внимание к феномену со стороны профессиональных специалистов по защите компьютеров. В подавляющем большинстве случаев реакцией экспертов было либо откровенное недоверие (с выразительным

Когда дедлайны поджимают, ускорить работу со сценарием помогают ИИ для скриптов. Рекламные и промо-скрипты, UGC-ролики, сторителлинг для соцсетей, подкасты и интервью, обучающие сценарии, тексты для презентаций и вебинаров, а также скрипты для продаж и колл-центра. Везде, где важны скорость, ясная структура и “цепляющее” начало, нейросети дают преимущество — особенно если задавать им правильные вводные и финально доводить текст под свой стиль.

Чтобы не советовать вслепую, я пересмотрел около 20 разных сервисов — от универсальных чат-ботов до узких инструментов для видео, рекламы и сторителлинга. В итоге я собрал личный топ-10: те, что у меня стабильно дают вменяемый результат и экономят время.

ТОП-10 ИИ для скриптов в 2026 году

1. Examka.ai — быстро накидывает структуру, тезисы, план.

2. Кэмп — генерирует сценарный план, тайминг блоков, подачу.

3. Study AI — генератор пишет функции, скрипты и алгоритмы.

4. ChatGPT — чат для текста, анализа и решения задач.

5. ruGPT — генерирует скрипт для разных языков программирования.

6. GPTunneL — единый доступ к десяткам/сотням ИИ для текста, скриптов и кода.

7. AISearch — генерирует черновик по ТЗ, переписывает под тон.

8. MashaGPT — быстро набрасывает сценарий, придумывает реплики и ходы.

9. WordyBot — строит план, пишет связный сценарный текст “с нуля”.

10. Chad AI — предлагает идеи, пишет диалоги и монологи.

1. Examka.ai 

Я бы использовал эту нейросеть для скриптов, где важны цели/задачи, структура: задаешь тему, согласуешь цели и объем, правишь содержание — и на выходе получаешь связный черновик, который потом легко превратить в сценарий под озвучку или выступление. Сервис изначально заточен под учебные тексты, поэтому лучше всего заходит для обучающих скриптов, вебинаров, методичек и экспертных разборов, где нужна логика и «академическая» опора на материалы.

• Тарифы: бесплатно (стартовый) / 399 ₽ в месяц / 239 ₽ в месяц при оплате за 3 месяца / 149 ₽ в месяц при оплате за год

• Форматы: обучение, вебинар, подкаст (конспект/структура), интервью (вопросы и блоки), продажи (скелет консультации), чат-бот (FAQ-логика)

• Ключевые функции: план, цели и задачи, список литературы/источники, структура блоков, сокращение/расширение, “выравнивание” тона под более формальную подачу

Что понравилось:

• Пошаговая логика: тема → цели/объем → содержание → источники — удобно собирать сценарный «скелет».

• Есть бесплатный старт, чтобы хотя бы быстро получить структуру, цели/задачи и список литературы.

• На платных планах заявлены оформление и генерация “быстро”, плюс лимиты на работы/задачи понятные.

• Упор на уникальность и “естественность” текста (как база для дальнейшей ручной правки).

• Подход “несколько ассистентов на задачу” — идея хорошая, когда нужен более ровный результат.

Минусы:

• На бесплатном тарифе нет полной генерации (по сути — только заготовки), для сценариев “под ключ” этого мало.

Перейти на сайт сервиса >>>

2. Кэмп 

Когда мне нужен сценарий “с опорой на факты” и понятной логикой подачи, эта нейросеть для написания скриптов заходит лучше всего. Он помогает быстро собрать каркас: тезисы, последовательность блоков, вопросы для интервью/разбора и формулировки под более “экспертный” тон, а при необходимости — подтягивает источники для цитирования. В итоге я использую его для обучающих сценариев, вебинаров, подкастов/интервью (как план и вопросы) и любых материалов, где важны структура и аккуратная подача.

• Тарифы: есть бесплатный режим + платная подписка; платные тарифы от 399 ₽/мес

• Форматы: обучение, вебинар, подкаст, интервью, презентация/выступление, продажи (скелет консультации), чат-бот (FAQ-логика)

• Ключевые функции: план, тайминг блоков (по запросу), реплики (вопрос–ответ), варианты подач, тон, сокращение/расширение, источники для цитирования

Что понравилось:

• Искусственный интеллект для написания скриптов запоминает вводные и требования.

• Умеет делать презентации/слайды по теме или тексту — удобно под сценарий выступления.

• Источники и оформление под учебные стандарты — полезно для экспертных/обучающих скриптов.

• Часто дает не только текст, но и объяснение — быстрее докручиваю смысл и структуру.

• Экосистема инструментов под разные задачи (текст, разбор, презентация) — экономит время на переключениях.

Минусы:

• Детали тарифов иногда проще сверять на странице оплаты/в обзорах, чтобы не промахнуться с актуальными условиями.

Перейти на сайт сервиса >>>

3. Study AI

Хороший ИИ для написания скриптов для программирования: от автоматизации рутинных задач до логики чат-ботов или интерактивных обучающих примеров. Сервис понимает запросы на естественном языке, строит пошаговый план, генерирует готовые фрагменты и объясняет, как все работает. Для меня это удобно, когда нужно быстро проверить идею или получить основу под сценарий кода без долгого написания вручную.

• Тарифы: FREE — бесплатно; START — 199 ₽ в неделю; PRO — 699 ₽ в месяц; ULTIMA — 1599 ₽ в месяц 

• Форматы: обучение, чат-бот, автоматизация, вебинар (демо-примеры), внутренняя логика приложений, продажные или сервисные сценарии

• Ключевые функции: план, пошаговый тайминг, реплики (бот-ответы), варианты реализации, настройка тона комментариев, сокращение/расширение, объяснение логики

Что понравилось:

• Нейросеть для писания скриптов генерирует несколько решений на выбор.

• Объясняет каждое действие в коде — можно учиться на готовом примере.

• Помогает исправить ошибки и оптимизировать структуру.

• Подходит как для учебных, так и для практических проектов.

Минусы:

• На базовом тарифе быстро заканчиваются лимиты, если часто перегенерировать варианты.

Перейти на сайт сервиса >>>

4. ChatGPT

Через этот ИИ для создания скриптов я прогоняю идеи, а он помогает быстро продумать логику, накидать структуру, сгенерировать код и сразу же отредактировать: с комментариями, обработкой ошибок, логированием и тестовыми кейсами. Плюс удобно, что модель рассчитана на длинный контекст — можно держать в чате требования, примеры входных данных и несколько итераций правок.

• Тарифы: FREE (0 ₽), START (199 ₽/нед), PRO (699 ₽/мес), ULTIMA (1599 ₽/мес)

• Форматы: обучение, чат-бот, автоматизация, вебинар (демо-скрипты), внутренние утилиты/скрипты для процессов

• Ключевые функции: план, пошаговый “тайминг” действий, реплики (для ботов/CLI-подсказок), варианты подач/реализаций, тон (комментарии/сообщения), сокращение/расширение, рефакторинг

Что понравилось:

• Автоматический роутинг и акцент на точность — меньше лишней “воды” при нормальном ТЗ.

• Большой контекст (на странице заявляют 400K токенов) — удобно вести длинный проектный диалог про скрипт.

• Сильная сторона AI для создания скриптов — задачи для кода/логики.

• Хорошо заходит итерациями: “план → код → улучшения → крайние случаи → тесты”. ь

• Умеет подстраиваться под стиль оформления: от сухих функций до “объясни как джуну”.

Минусы:

• Оплата фактически “за диалог”: при частых перегенерациях токены улетают заметно.

Перейти на сайт сервиса >>>

5. ruGPT 

ruGPT я обычно держу как быстрый инструмент, когда нужно накидать скрипт для программирования по описанию задачи: автоматизация на Python, небольшие утилиты, обработка данных, простая логика бота или “скелет” функций. Он помогает не только с генерацией, но и с оптимизацией/переписыванием под более понятную структуру, что удобно, когда надо быстро получить рабочий черновик и дальше дожать руками.

• Тарифы: бесплатный — 0 ₽ (10 стартовых запросов/мес, лимит до 5000 символов); «Мини» — от 138 ₽/мес (~200 запросов); «Стандарт» — от 303 ₽/мес (~500); «Продвинутый» — от 523 ₽/мес (~1000)

• Форматы: обучение, чат-бот, автоматизация, скрипты обработки данных, вспомогательные утилиты, сценарии “вопрос–ответ” для поддержки

• Ключевые функции: план, пошаговый “тайминг” действий, реплики (для ботов/CLI), варианты реализаций, тон (комментарии/сообщения), сокращение/расширение, оптимизация

Что понравилось:

• Нейросеть быстро  создает скрипт под задачу и поддерживает разные языки (Python/JavaScript и др.). 

• Можно просить оптимизацию и упрощение — удобно для “причесывания” черновика.

• Есть бесплатный старт, чтобы протестировать подход на одной-двух задачах.

• Порог входа низкий: формулируешь задачу словами — получаешь основу скрипта.

• Подходит для учебных и прикладных задач (быстрые прототипы/заготовки).

Минусы:

• Лимиты запросов/символов на тарифах могут мешать, если много итераций “перегенерации”.

• Без четкого ТЗ (входные данные, версии, ограничения) иногда выдает слишком общий скрипт и приходится уточнять.

Перейти на сайт сервиса >>>

6. GPTunneL 

GPTunneL я использую как “переключатель моделей”, когда нужно быстро собрать скрипт для программирования: сначала накидать алгоритм, потом сгенерировать код, а дальше прогнать рефакторинг и крайние случаи уже другой моделью. За счет того, что внутри много разных нейросетей и есть API, удобно делать все в одном месте — от черновика скрипта и комментариев до заготовок реплик для бота/CLI и вариантов реализации.

• Тарифы: оплата по факту, цены за 1000 токенов (контекст/генерация); например GPT OSS 20B — 0.01/0.04 ₽, GPT-4o Search — 1.35/2.7 ₽, Claude Sonnet 4.5 — 1.2/6 ₽ 

• Форматы: обучение, чат-бот, автоматизация, вебинар (демо-скрипты), продажи (скрипт-логика обработки), интервью (вопрос–ответ для бота)

• Ключевые функции: план, пошаговый тайминг, реплики, варианты реализаций, тон (комментарии/сообщения), сокращение/расширение, рефакторинг, выбор модели под задачу, API/интеграции

Что понравилось:

• Большой выбор моделей “под разные этапы” разработки: идея → код → правки → оптимизация.

• Можно платить за использование и подбирать модель под бюджет.

• Есть API и интеграции — удобно, если скрипты нужно встраивать в бота/сервис.

• Видно цены по моделям (контекст/генерация) — проще контролировать расход.

• Позиционируется как единая “экосистема” под разные типы задач (текст/код/прочее), меньше переключений.

Минусы:

• При длинных диалогах/частых перегенерациях расход токенов заметно растет — нужен контроль лимитов.

Перейти на сайт сервиса >>>

7. AISearch 

Если мне нужно за 5–10 минут собрать основу сценария и дальше шлифовать подачу, я открываю эту нейросеть для создания скриптов. Она хорошо справляется с быстрым черновиком по вводным, умеет переписывать куски “под голос”, усиливать отдельные фрагменты и выдавать несколько вариантов одной и той же сцены. В итоге сервис я чаще всего использую для рекламных и промо-скриптов, UGC, подкастов/интервью (план + вопросы), обучающих сценариев и вебинаров, а также для скриптов продаж/поддержки с ветками диалога и типовыми ответами.

• Тарифы: Бесплатно — 0 ₽ (3000 символов/день); AI Master — 99 ₽/мес (20 000 символов/день); Безлимит — 2499 ₽/мес (до 1 000 000 символов в запросе)

• Форматы: реклама, UGC, подкаст, интервью, обучение, вебинар, продажи, чат-бот

• Ключевые функции: план, реплики, варианты подач, тон, сокращение/расширение, рерайт/перефразирование, чат-режим

Что понравилось:

• Адекватный бесплатный режим, чтобы прогнать несколько черновиков и понять, “мое/не мое”.

• Хороший рерайт: быстро переписать сцену, сохранив смысл и усилив подачу.

• Легко менять тон и стиль (сухо/разговорно/строже) одним уточнением.

• Удобно работать итерациями: набросок → усилить вступление → сократить → сделать живее.

• На “безлимите” можно гонять длинные материалы и не думать о размере запроса.

Минусы:

• Лимиты на бесплатном тарифе заканчиваются быстро, если много вариантов и правок.

Перейти на сайт сервиса >>>

8. MashaGPT 

Эта нейросеть, пишущая скрипты, у меня в закладках как “универсальный комбайн” для сценариев: закидываю тезисы/бриф — и он собирает связный скрипт, предлагает варианты подач и помогает удержать нужный тон. Особенно удобно, что можно загружать файлы (ТЗ, таблицы, черновики) и просить на их основе собрать сценарный план, реплики и финальную структуру. Для задач, где нужен не один текст, а несколько версий (коротко/длинно/по-разному), сервис реально экономит время.

• Тарифы: бесплатно (есть лимит сообщений); GPT Pro — 990 ₽/мес, GPT Ultra — 1990 ₽/мес, GPT Enterprise — 4990 ₽/мес 

• Форматы: реклама, UGC, подкаст, интервью, обучение, вебинар, продажи, чат-бот

• Ключевые функции: план, тайминг (по блокам), реплики, варианты подач, тон, сокращение/расширение, загрузка и анализ файлов, генерация/редактирование контента

Что понравилось:

• Можно работать “от файлов”: закинул исходники — попросил собрать сценарий по структуре.

• Есть бесплатный режим для простых задач и тестов (нейросеть пишет скрипты с лимитом сообщений).

• Хорошо разгоняет варианты: хук/основной блок/закрытие — в нескольких версиях под разный стиль.

• Помимо текста умеет закрывать смежные штуки (изображения/озвучка), что полезно для продакшена сценария.

• Подходит и под “скрипты для программирования” (когда нужно накидать код/логику), если это часть проекта.

Минусы:

• Если не задать четко цель, ЦА и длительность, может выдать слишком общий сценарий — приходится дожимать ТЗ.

Перейти на сайт сервиса >>>

9. WordyBot

Эту нейросеть для генерации скриптов я включаю, когда нужно быстро собрать длинный сценарий “от структуры до текста”: сначала она бесплатно генерирует план, дальше я вручную правлю главы/блоки, запускаю генерацию “в один клик” и довожу все во встроенном ИИ-редакторе (вплоть до того, чтобы “налить воды” или переписать кусок). По формату лучше всего подходит для обучающих сценариев, вебинаров, подкастов/интервью (как план и текстовые заготовки), а также промо-скриптов и сторителлинга, где важна связность и объем.

• Тарифы: подписка 315–2025 ₽/мес (10k–120k лимитов/мес) или разовый платеж 350–2250 ₽ 

• Форматы: обучение, вебинар, подкаст, интервью, реклама (длинный промо-скрипт), UGC (сторителлинг), продажи (скрипт презентации)

• Ключевые функции: план, редактирование структуры, генерация в один клик, встроенный ИИ-редактор, список источников, сокращение/расширение, экспорт в Word

Что понравилось:

• План можно генерировать бесплатно и без регистрации — удобно стартовать с “каркаса”.

• Можно править структуру (главы/блоки) до генерации — сценарий получается управляемее.

• Есть встроенный ИИ-редактор для точечной правки фрагментов и расширения текста.

• “Список источников” — полезно для обучающих/экспертных сценариев.

• Экспорт в Word — удобно отдавать на согласование или дальше править в привычном формате.

Минусы:

• Диалоги и “живая речь” иногда требуют дополнительной ручной шлифовки — по умолчанию текст может быть слишком ровным.

Перейти на сайт сервиса >>>

10. Chad AI

Этот ИИ для генерации скриптов, я использую его как рабочую площадку: быстро набрасываю план, прошу 3–5 вариантов подачи, докручиваю реплики и тон, а при необходимости подключаю веб-поиск, чтобы сценарий не был оторван от реальности. Лучше всего он заходит для рекламных скриптов, UGC, подкастов/интервью (план + вопросы), обучающих сценариев и вебинаров, а также скриптов продаж/поддержки с ветками диалога.

• Тарифы: Бесплатно — 0 ₽ (7 запросов/день); Мини — 290 ₽/мес; Опти — 590 ₽/мес; Плюс — 1690 ₽/мес; Про — от 2590 ₽ 

• Форматы: реклама, UGC, подкаст, интервью, обучение, вебинар, продажи, чат-бот

• Ключевые функции: план, тайминг (по блокам), реплики, варианты подач, тон, сокращение/расширение, шаблоны промптов, веб-поиск

Что понравилось:

• В одном месте доступны разные модели — удобно подбирать онлайн ИИ, который пишет скрипты под задачу сценария.

• Есть веб-поиск и библиотека шаблонов промптов — меньше времени на “как правильно попросить”.

• Можно быстро делать итерации: черновик → усилить вступление → ужать → переписать под другой стиль.

• Подходит для скриптов поддержки/ботов: можно собирать ветки ответов и типовые сценарии общения.

• Есть интеграции (мессенджеры/CRM) — если скрипты дальше уходят в автоматизацию, это полезно.

Минусы:

• Без четкого брифа (цель, ЦА, длительность, структура) можно получить слишком общий текст.

Перейти на сайт сервиса >>>

Рабочие пропмпты для продаж

Я делаю так: прошу ИИ написать скрипт в двух стилях — “очень коротко” и “как для новичка”. Потом беру лучшее из обоих и собираю свой финальный вариант. И обязательно прошу запреты: какие слова не использовать (типа “уникальное предложение”, “идеальное решение”), чтобы речь не звучала как шаблон.

Холодный контакт

Когда использовать: первый контакт, нужно быстро зацепить и вывести на следующий шаг.

Промпт:

Ты — тренер по продажам. Напиши скрипт холодного контакта для [продукт].
ЦА: [кто], боль: [ ], результат: [ ]. Цель: [встреча/демо].
Дай 2 версии: 30–40 секунд и 2–3 минуты.
Структура: хук → 2 вопроса → ценность → мини-кейс → следующий шаг → фраза на выход.

Пример:

Продукт: онлайн-курс Excel для бухгалтеров. ЦА: бухгалтеры малого бизнеса.
Боль: отчеты занимают часы. Результат: экономия 5–7 часов в неделю. Цель: демо-урок.

Теплый лид

Когда использовать: есть заявка, рекомендация или уже было касание.

Промпт:

Составь скрипт для теплого лида: источник [заявка/рекомендация/повторный контакт].
Цель: [созвон/оплата]. Дай: 1) вход (персонализация), 2) квалификация (5 вопросов),
3) оффер, 4) закрытие на следующий шаг, 5) что сказать, если «подумаю».

Пример:

Источник: заявка с лендинга. Цель: созвон на 15 минут сегодня/завтра.

Возражения

Когда использовать: продажи через звонки/чаты, где возражения повторяются каждый день.

Промпт:

Сделай ветвящийся скрипт (дерево). Продукт: [ ], ЦА: [ ].
Возражения: “дорого”, “подумаю”, “уже есть”, “нет времени”, “пришлите на почту”.
Для каждого: 2 уточняющих вопроса → 2 ответа → мягкое закрытие на [следующий шаг].
Формат: Если клиент говорит X → я отвечаю Y → спрашиваю Z.

Пример:

Следующий шаг: “забронировать слот на демо в календаре”.

Follow-up цепочка

Когда использовать: после созвона/переписки, чтобы аккуратно дожать без давления.

Промпт:

Напиши follow-up цепочку на [3/5] сообщений в канал [мессенджер/email].
Контекст: [о чем говорили], ценность: [ ], дедлайн: [ ].
Каждое сообщение: 1) одна мысль, 2) микродоказательство, 3) CTA, 4) без давления.
Дай 2 варианта тона: дружелюбный и деловой.

Пример:

Контекст: смотрели демо. Ценность: автоматизация отчетов. Дедлайн: цена до пятницы.

Апсейл/кросс-селл

Когда использовать: после покупки/успешного результата, когда клиент уже “теплый”.

Промпт:

Составь скрипт апсейла/кросс-селла после покупки [что купил].
Условия: клиент доволен на [оценка], цель — предложить [доп. продукт].
Дай: “мостик” от результата → предложение → 3 аргумента → 2 возражения → закрытие.

Пример:

Купил базовый курс → предложить пакет “проверка домашних + шаблоны отчетов”.

Скрипты для программирования: от задачи до рабочего кода

Мой лайфхак: сначала прошу псевдокод и план функций, и только потом — финальный код. Так я быстрее ловлю ошибки в логике и не трачу итерации на переписывание всего файла. И еще — всегда добавляю строку “покрой крайние случаи” (пустой файл, битые строки, нет прав, таймауты), иначе половина проблем всплывает уже после запуска.

Универсальный промпт

Когда использовать: нужно получить хороший первый черновик без 10 уточнений.

Промпт:

Напиши скрипт на [язык] для задачи: [описание].
Вход: [данные/файлы/аргументы], выход: [что должно получиться].
Ограничения: [скорость/память/форматы/версии].
Требования: обработка ошибок, логирование, понятные функции/классы, комментарии, тестовый пример.
Верни: код целиком + пример запуска + тестовые данные + ожидаемый результат.

Пример:

Язык: Python. Задача: собрать все CSV из папки, удалить дубли по email, сохранить итоговый CSV.

Python: автоматизация и обработка данных

Когда использовать: быстрые утилиты, парсинг, склейка данных, отчеты.

Промпт:

Напиши Python-скрипт для [задача]. Версия: [3.11].
Добавь: argparse, logging, типы, валидацию входа, нормальные исключения.
Дай: код + 3 примера запуска + один тест (pytest).

Пример:

Задача: “Считать Excel, сделать свод по менеджерам, выгрузить CSV + лог ошибок”.

Java: CLI-утилиты и API-клиенты со структурой

Когда использовать: когда нужен строгий код, нормальная архитектура и предсказуемость.

Промпт:

Напиши Java CLI-утилиту (Java [17]) для задачи: [ ].
Аргументы: [--input --output --mode].
Требования: классы/пакеты, логирование, обработка ошибок, читабельность.
Верни: код + краткое описание структуры + пример запуска.

Пример:

Задача: “Считать JSON заказов, посчитать выручку по дням, сохранить CSV”.

C#: .NET-скрипты “как для продакшена”

Когда использовать: утилиты под процессы, интеграции, файлы, небольшие сервисные задачи.

Промпт:

Напиши C# (.NET [8]) утилиту для задачи: [ ].
Вход/выход: [ ]. Добавь: appsettings.json, logging, обработка ошибок.
Верни: Program.cs + пример appsettings.json + пример запуска.

Пример:

Задача: “Прочитать CSV лидов, отправить в API, залогировать успех/ошибки”.

Поддержка и чат-боты

Я всегда прошу у ИИ словарь запрещенных формулировок (что нельзя говорить клиенту) и список “красных флагов”, где бот/оператор обязан эскалировать. Еще полезно сразу задать рамки: что можно запрашивать у клиента (почта/заказ), а что нельзя (пароли/карты) — тогда сценарии получаются безопаснее и чище.

FAQ-база: быстрые ответы без канцелярита

Когда использовать: если поддержка повторяет одно и то же десятки раз в день.

Промпт:

Составь базу ответов для поддержки по продукту [продукт].
Дай 20 вопросов-ответов: доставка/оплата/возврат/доступ/ошибки/гарантии.
Тон: [дружелюбный/деловой].
Формат: вопрос → короткий ответ → уточняющий вопрос → следующий шаг.

Пример:

Продукт: онлайн-сервис подписки. Тон: дружелюбный.

Эскалация: когда нужно передать “человеку”

Когда использовать: чтобы бот/1-я линия не закапывались в сложных кейсах.

Промпт:

Напиши скрипт эскалации на 2-ю линию.
Триггеры: ошибка оплаты, безопасность, юридический вопрос, повторная жалоба.
Дай: текст клиенту + шаблон внутреннего тикета (данные, логи, шаги, время, аккаунт).

Пример:

Добавь сроки: “ответим в течение 2 часов в рабочее время”.

Негатив и конфликт: тушим, а не раздуваем

Когда использовать: жалобы, агрессия, публичные комментарии.

Промпт:

Сгенерируй скрипт ответа на негатив: [ситуация].
Дай 3 тона: мягко-эмпатично, нейтрально-делово, строго по регламенту.
Структура: признание эмоций → проверка → решение → срок → компенсация/альтернатива → закрытие.

Пример:

Ситуация: “сняли деньги два раза”.

Дерево диалога: чтобы бот не тупил на развилках

Когда использовать: сложные сценарии с диагностикой и несколькими путями решения.

Промпт:

Построй дерево диалога для бота поддержки. Цель: решить проблему [ ].
Ветки: [4–6 типовых причин].
Для каждой: вопросы диагностики → решение → если не помогло → эскалация.
Формат: Если пользователь X → бот Y → следующий шаг Z.

Пример:

Проблема: “не получается войти”. Ветки: “не приходит код”, “забыл пароль”, “ошибка 500”, “аккаунт заблокирован”.

Если относиться к ИИ для скриптов как к ускорителю, который помогает быстрее сделать черновик, работать становится проще: за пару минут можно получить структуру, варианты начала, связки между блоками и пару альтернативных формулировок. А дальше я просто выбираю лучшее, убираю лишнее и довожу текст под свой стиль, чтобы звучало нормально, по-человечески. Нейросеть реально экономит время, когда вы даете понятные вводные — цель, формат, длину и тон — и не ждете идеала с первого раза.