Как искать вирусные темы через Deep Research

Эта заметка превращает набор промптов из Google Docs в рабочий процесс для нашего AI-редактора. Идея простая: сначала агент ищет не просто новости, а темы с доказательствами спроса, потом проверяет слабые места и только после этого предлагает черновик.

1. Поиск идей

Агенту нужен режим глубокого исследования по нише, площадке и аудитории. На входе:

ниша или объект исследования;
площадка публикации: Telegram, VC, Дзен, VK, блог или Wiki;
описание аудитории;
горизонт поиска: последние 3-6 месяцев;
желаемый формат: обзор, личный опыт, инструкция, разбор проекта.

На выходе агент должен вернуть таблицу:

тема;
почему может выстрелить;
какие источники это подтверждают;
приоритет;
угол подачи;
риск устаревания.

2. Поиск незакрытых вопросов

Отдельный сильный сценарий: сравнить топовые статьи по теме и найти вопросы, на которые авторы не ответили прямо. Это полезно для VC, Дзена и Wiki, потому что помогает не писать очередной поверхностный пересказ.

Что искать:

повторяющиеся тезисы у конкурентов;
вопросы в комментариях;
противоречия между источниками;
практические детали, которые все обходят;
места, где читателю не хватает инструкции.

3. Поиск будущих тем

Для опережающего контента агент должен работать как trend watcher:

искать зарождающиеся изменения в нише;
фиксировать старые методы, которые перестают работать;
находить страхи и конфликты, вокруг которых скоро начнут спорить;
предлагать темы, где автор может стать одним из первых русскоязычных разборщиков.

4. Проверка идей

Перед созданием черновика каждую идею нужно прогнать через фильтр:

бьет ли тема в страх, боль или острую потребность аудитории;
есть ли в теме конфликт или спорный тезис;
можно ли дать практическую пользу;
насколько тема хайповая сейчас;
останется ли она полезной через год;
какие едкие вопросы задаст скептичный читатель;
что добавить, чтобы материал захотели сохранить или переслать.

5. Метод STEPPS

Для усиления темы агент оценивает ее по STEPPS:

Social Currency: дает ли материал читателю ощущение, что он знает что-то важное раньше других;
Triggers: есть ли повод вспомнить тему в ближайшие дни;
Emotion: вызывает ли тема удивление, тревогу, азарт или облегчение;
Public: можно ли обсуждать тему публично;
Practical Value: есть ли польза, инструкция, чеклист или решение;
Stories: можно ли упаковать тему в историю автора или проекта.

6. Как встроить в нашего агента

Нужен отдельный режим "Вирусные темы":

1. Агент собирает новости и статьи из источников. 2. Группирует похожие темы. 3. Сравнивает с тем, что уже публиковалось. 4. Для каждой темы считает: - актуальность; - вирусность; - вечнозеленость; - конкуренцию; - личную применимость для проектов автора. 5. Показывает топ тем в админке. 6. По выбранной теме делает черновик под площадку. 7. Для сильных тем дополнительно предлагает Wiki-заметку.

7. Полезный системный шаблон

Использовать как основу для будущей функции:

```text Ты контент-стратег и редактор автора. Исследуй тему: [тема]. Аудитория: [аудитория]. Площадка: [площадка]. Период: последние 3-6 месяцев.

Найди 10 идей для материалов. Для каждой дай: - заголовок; - почему тема может стать востребованной; - доказательства из источников; - угол подачи; - риск поверхностности; - как раскрыть глубже конкурентов; - оценку хайпа от 1 до 10; - оценку вечнозелености от 1 до 10.

Пиши кратко, без воды. Возвращай таблицу и 3 лучшие рекомендации. ```

8. Что делать дальше

В нашем проекте это можно развить в автоматическую воронку:

ежедневный поиск тем;
отдельный рейтинг вирусности;
кнопка "Проверить идею";
генерация 3 заходов для статьи;
генерация Telegram-версии;
генерация Wiki-заметки для вечнозеленой темы;
журнал, где видно, какая идея стала постом, статьей или проектом.

Как искать вирусные темы через Deep Research