Клиент — контент-агентство, 8 SEO-редакторов и сетка сайтов (медицина, финансы, B2B). Тексты писали через «универсальный промпт в ChatGPT» — результат нестабилен: то переспам, то вода, то нарушение медицинских дисклеймеров. Редакторы тратили 40–60 минут на правку каждого черновика. Задача: библиотека промптов под типы материалов + eval-набор для измерения качества до публикации. Не автопостинг — редактор получает черновик и чек-лист, финальное слово за человеком. Реализация: • 12 prompt-шаблонов: лендинг, статья, FAQ, обзор, comparison, news — с переменными (ниша, ключи, tone, объём); • блок E-E-A-T в каждом промпте: экспертность, источники, disclaimer под YMYL-ниши; • eval-набор (80 эталонных заданий): метрики — keyword density, readability, структура H2–H3, уникальность формулировок; • автоматический scorer (LLM-as-judge + rule-based): pass / revise / reject; • negative examples в few-shot: «как не писать» для каждой ниши; • документация для редакторов: когда менять шаблон, как добавить ключи; • версионирование промптов в Git; changelog при правках. Стек: промпт-дизайн, OpenAI/Claude API, Python (eval runner), Google Sheets, JSON Schema для выхода. Приёмка: 3 эталонных текста сверены с работой senior SEO. Итог: правка черновика ~15–20 минут вместо 40–60; стабильность структуры и compliance в YMYL. NDA: домены клиента не публикуются.