Ворклог по задаче "Отформатировать контент"

Полный AI-проход по ресурсному корпусу и экономика обработки

После первого прохода по топикам обработка была расширена на весь ресурсный корпус: топики, комментарии, блоги и прочие сущности, унаследованные от общей модели Resource (исторически — от MODX site_content).

По данным OpenRouter итоговый пакет составил примерно 12 000 AI-запросов, 14,1 млн токенов и около $7.99 расходов. Почти вся массовая обработка выполнялась на Gemini 3.5 Flash Lite.

Это практически совпадает с масштабом текущего архива: только Topic + Comment дают 11 890 сущностей (1 349 топиков и 10 541 комментарий), а с блогами и прочими типами общий объём естественно выходит примерно к 12 тысячам ресурсов.

Практический вывод оказался важнее самой миграции Markdown: полный управляемый AI-проход по многолетнему публичному архиву стоит единицы долларов. Изначально ожидался порядок $20, фактическая стоимость получилась около$8.

Это меняет экономику контента. Теперь можно не ограничиваться одноразовой миграцией, а делать специализированные повторные проходы по всему корпусу: нормализацию, классификацию, выделение сущностей и утверждений, построение связей, поиск изменений позиций, тематические ретроспективы, provenance и подготовку новых публикаций. Стоимость полного машинного прочтения корпуса становится сопоставима с обычной технической операцией, а не с редакционной работой.

На уровне модели распространения это даёт ещё один вывод: человек может передать AI ядро мысли, AI — догуглить и собрать контекст, затем опубликовать управляемый набор материалов на одном или нескольких сайтах. Дальше эти материалы становятся доступными другим AI-агентам и могут входить в их ответы через GEO/AI-search. То есть дешёвая массовая генерация здесь используется не ради спама, а как управляемая публикационная инфраструктура для распространения проверяемых идей и экспертизы.