Привет, на связи Илья.
Один из самых частых вопросов от учеников после первой недели работы с AI-моделью: «а можно как-то не писать промты вручную каждый день?». Можно. Делаю это уже больше полугода. И сегодня поделюсь базовым приёмом, с которого вообще началась автоматизация моего конвейера.
Суть простая. Вместо того чтобы каждое утро придумывать «во что одеть модель и где её снять», ты держишь JSON-шаблон с переменными — а сетка сама подставляет туда параметры и выдаёт готовый промт. Дальше — копируешь в Higgsfield / Nano Banana и идёшь пить кофе.
Почему JSON, а не обычный текст
JSON — это формат, где каждая часть промта — отдельное поле: style, subject_rules, environment, camera, lighting. Сетки (особенно Nano Banana и GPT image) читают такой формат намного точнее, чем сплошной текст. Меньше «потерянных» инструкций, меньше галлюцинаций.
Плюс — таким шаблоном легко рулить из кода или из Claude. Передаёшь Claude задачу «сгенери 5 промтов в эстетике Minecraft с моей AI-моделью» — он сам подставляет переменные в шаблон и выплёвывает готовые JSON-блоки. Ты ничего не пишешь руками.
Пример: «Minecraft + реальный человек»
Это один из приёмов, которые залетают на холодном трафике в TikTok и Reels: реальный персонаж в воксельном Minecraft-окружении. Контраст «фотореализм + блоки» цепляет глаз за 0.5 секунды.
Промт ниже — это готовый JSON-шаблон, который можно копировать в Nano Banana как есть. Внутри — все нужные правила: персонаж остаётся реальным, окружение полностью воксельное, освещение и камера сохраняют исходную композицию.
{
"task": "image_transformation",
"style": {
"overall_aesthetic": "High-quality cinematic Minecraft screenshot.",
"rendering_technique": "Mixed-media: Photorealistic subject embedded in a voxel-based environment."
},
"subject_rules": {
"main_subject": "The human person from the reference image must remain completely photorealistic and unchanged. No pixelation or block filters on their body, clothing, or face.",
"interacting_objects": "CRITICAL: Any non-human object in direct physical contact with the subject (e.g. nearby pets or dogs) MUST be converted into Minecraft block models or mobs. A real dog becomes a Minecraft wolf."
},
"environment_rules": {
"background_analysis": "Analyze the reference image background structure and recreate it entirely out of Minecraft voxel blocks.",
"elements": "Trees, terrain, paths, and foliage must be cubic blocks with pixel art textures.",
"atmosphere": "Replicate the foggy forest atmosphere using blocky volumetric fog layers appropriate for Minecraft."
},
"composition_and_lighting": {
"camera": "Maintain the exact camera angle and framing from the reference photo.",
"lighting": "Minecraft daylight with gentle haze and consistent block-based shadows."
}
}
enhance
Загружай референс-фото в Nano Banana, копируй этот JSON в поле промта, нажимай Generate.
Как этот приём масштабируется
Это просто один шаблон из коллекции, которая у меня крутится. По тому же принципу собираются:
- «Пиксар-стиль» — твоя AI-модель в стиле мультика Pixar
- «80s aesthetic» — ретро-восьмидесятые с гранулой и неоном
- «Cyberpunk 2077» — неоновый Шанхай, дождь, отражения
- «Children's book illustration» — стиль детской иллюстрации
В каждом шаблоне меняются только три поля: style, environment_rules, lighting. Остальное (subject_rules — «человек остаётся реальным», composition_and_lighting.camera — «сохрани угол») держится константой.
После того как у тебя собрана коллекция из 5–10 таких шаблонов, ты подключаешь к ним Claude. Структура такая:
- Claude-проект с system prompt вида «ты — генератор промтов. У тебя есть N шаблонов. Под задачу пользователя подставляй переменные и выдавай JSON»
- Ты пишешь в чат: «нужен Minecraft-кадр в зимнем лесу, моя модель в красной куртке»
- Claude выдаёт готовый JSON уже с подставленными переменными
- Копируешь в Nano Banana → готовый кадр
В итоге время на «придумывание промта» падает с 15 минут до 30 секунд.
Что важно учесть
Эта связка — базовый уровень автоматизации. Дальше её можно прокачивать: подключать через API, делать batch-генерацию по 50 кадров за раз, прикручивать публикацию в Instagram через буфер. Это уже отдельный слой, и я разбираю его на основном потоке обучения.
Если хочешь понимать всю систему — от первой генерации до автономного конвейера, — забирай мой бесплатный PDF: «AI-блогер за выходные» →. Там вся базовая архитектура в одном месте.
Что в итоге
JSON-шаблоны — это первый шаг от «руками писать каждый промт» к «системе, которая делает контент за тебя». Тестируй пример с Minecraft, делись результатом в TG-канале. Часть учеников уже собрала свои коллекции из 20+ шаблонов — это сильно меняет производительность.
Все рабочие схемы 2026 года выкладываю в TG-канале «Будни ИИ-продюсера» — каждый понедельник свежий приём, каждый четверг кейс ученика.
Переходи: t.me/+-AnHPGn9lZYwYWJk