UX-тексты для приложения — кнопки, пустые экраны, ошибки, письма подтверждения — нейросеть пишет быстро, но подгонка под каждый экран и голос бренда остаётся за маркетологом. Ниже — какие модели брать под какой тип текста, шаблон промпта и что проверять руками перед выкладкой в прод.

Где нужны тексты

TL;DR

Пять типов экранов чаще всего просят нейротекст: онбординг, пустой экран, ошибка, подтверждение действия и платный экран. У каждого — свой лимит символов и своя эмоциональная задача, и шаблон под один тип экрана к другому переносится только с ручной подгонкой.

ЭкранЗадача текстаТипичный лимит
ОнбордингПоказать пользу продукта за два-три экрана40–60 знаков на строку
Пустой списокОбъяснить, что делать дальше, без тревогиОдна-две короткие фразы
ОшибкаНазвать причину и дать понятное действиеЗаголовок плюс одна фраза
УспехПодтвердить результат, закрепить привычкуКороткая фраза без канцелярита
Платный экранПоказать ценность апгрейда честноЗаголовок и два-три буллета

Каждый тип экрана решает свою эмоциональную задачу, и одна и та же формулировка редко работает одинаково хорошо на пустом экране и на экране ошибки — это стоит держать в голове до того, как модель садится писать первый вариант.

Помимо самих экранов, важно учитывать платформу интерфейса — iOS обычно оставляет больше места под текст кнопки, чем Android с плотной сеткой Material Design, и один и тот же черновик модели иногда приходится сокращать по-разному под каждую платформу.

Отдельно стоит вести реестр уже использованных формулировок по каждому типу экрана — без него разные релизы называют одно и то же действие разными словами, и пользователь путается, встречая «Готово» на одном экране и «Сохранено» на соседнем для одинакового результата.

Модели под задачу

YandexGPT и GigaChat хорошо справляются с массовым черновиком по всем пяти типам экранов сразу — они быстрые и недорогие, когда нужно закрыть десятки строк интерфейса за один заход.

Для финальной полировки короткой фразы — там, где решают три-четыре слова, — Claude и ChatGPT точнее держат интонацию и ритм фразы: туда стоит переносить только спорные строки вместо всего списка целиком.

Один и тот же продукт можно вести двумя моделями сразу: массовый черновик — в бюджетной модели, финальная редактура коротких и заметных фраз — в более дорогой. Разница в цене между двумя подходами по нашему опыту внедрений окупается уже на первом релизе, где заметные фразы видит каждый пользователь.

По прайсам сервисов на сентябрь 2026 связка «бюджетная модель для черновика плюс более сильная для полировки» обходится в разы дешевле, чем прогон всего объёма текстов через самую дорогую модель, — экономия особенно заметна на приложениях с несколькими десятками экранов и локалями.

Важный нюанс: одна и та же модель пишет по-разному в зависимости от того, дали ли ей контекст всего пользовательского пути или только один изолированный экран — путь целиком почти всегда даёт более согласованный тон между соседними экранами.

Ротацию моделей стоит фиксировать письменно — какая модель отвечает за черновик, какая за полировку, кто финально утверждает текст перед релизом. Без такой договорённости команда быстро теряет след, откуда взялась конкретная формулировка на проде, и правки превращаются в спор о вкусе вместо работы по чек-листу.

Промпт-шаблон

// шаблон промпта

Хороший промпт для UX-текста называет тип экрана, точное ограничение по знакам, целевую эмоцию, три примера похожих фраз из уже опубликованного интерфейса и список слов, запрещённых в бренд-войсе.

  • Тип экрана и его цель одной фразой.
  • Жёсткий лимит знаков как точное число вместо диапазона.
  • Три примера похожих фраз из уже опубликованного интерфейса.
  • Список слов и оборотов, запрещённых в бренд-войсе.
  • Целевая эмоция экрана — спокойствие, срочность или поддержка.

Пример собранного промпта: «Напиши текст для экрана ошибки оплаты. Лимит — заголовок до тридцати знаков и одна фраза до шестидесяти. Эмоция — спокойствие, без вины пользователя. Формулировки для похожего экрана уже в интерфейсе: „Загрузка прервалась“, „Проверьте соединение и повторите попытку“. Слова вне бренд-войса: „упс“, „ой“, „кажется“.»

Что проверять руками

Локализация — отдельная зона риска: модель иногда переводит идиому дословно, и фраза, которая звучала естественно на русском, на другом языке интерфейса превращается в странную кальку. Проверка носителем языка для каждой локали остаётся обязательным шагом, даже если черновик на русском уже прошёл всю остальную проверку.

  • Влезает ли фраза в кнопку или подсказку на маленьком экране.
  • Совпадает ли термин с тем, что уже используется в других экранах приложения.
  • Есть ли в тексте обещание без юридического подтверждения.
  • Звучит ли фраза естественно при чтении вслух — про себя текст обманывает чаще.
  • Сохраняется ли один и тот же термин для одного и того же действия по всему приложению.
● Discovery · 1 час · бесплатно

Обучить команду писать промпты для интерфейса?

Прийти на Discovery →

Граница ответственности

Возьмём частый случай: черновик текста ошибки называет причину сбоя, которой в системе на самом деле нет, — модель достраивает правдоподобную, но неверную формулировку вместо честной нейтральной фразы о сбое.

Отвечать за точность таких формулировок в проде должен человек — сверка с реальным поведением системы вручную остаётся обязательным шагом перед публикацией любого текста, придуманного моделью для сообщения об ошибке.

Второй частый случай — модель повторяет один и тот же канцеляритный оборот «операция выполнена успешно» на разных экранах вместо разговорного варианта, которым реально пользуется команда поддержки в переписке с клиентами; такое несовпадение тона между интерфейсом и живой перепиской подрывает ощущение единого голоса бренда.

Как встроить такую проверку в процесс команды — в разделе про обучение сотрудников работе с ИИ.

Похожий разбор задачи маркетолога — в статье про составление контент-плана нейросетью и в материале про обучение ИИ для маркетологов. Похожая работа с тоном текста — в статье про редактуру текста под тон бренда.

Третий момент, который легко упустить: юридические и медицинские темы в текстах приложения — формулировки про гарантию, возврат средств, состояние здоровья — стоит согласовывать с профильным специалистом отдельно от обычной проверки тона, даже если сама фраза короткая и на первый взгляд безобидная.

Возьмём ещё один случай: заголовок платного экрана в черновике модели укладывается в лимит на десктопе, но переносится на две строки на маленьком экране Android — кнопка «Оформить» съезжает за пределы видимой области, и часть пользователей на старых телефонах теряет кнопку из виду при попытке завершить оплату.

Частые вопросы

Можно ли доверить нейросети UX-тексты целиком?
Черновик — да, финальную полировку коротких фраз для кнопок и ошибок лучше оставлять на более точную модель или на редактора-человека. Разница особенно заметна в текстах короче пяти слов.
Сколько времени занимает подготовка текстов для одного экрана?
По нашему опыту внедрений — от пятнадцати минут на черновик всех состояний одного экрана до часа с финальной правкой и проверкой на маленьком дисплее.
Какую модель брать для платного экрана с ценами?
Стоит закладывать более сильную модель или ручную правку — там цена ошибки в тоне выше, чем на обычном пустом экране.
Как убедиться, что текст умещается в лимит символов на кнопке?
Проверить стоит на реальном макете или прототипе экрана вместо простого текстового документа — на маленьких экранах перенос слов часто ломает вёрстку кнопки.
Что делать, если модель придумывает несуществующую функцию в тексте ошибки?
Сверять такие формулировки с реальным поведением системы вручную перед публикацией — это правило касается любого текста об ошибке, независимо от того, какая модель его написала.