Сначала AI может высказать гипотезу. Менять авторский текст он должен только отдельным шагом.
Анализ не должен незаметно превращаться в редактуру
B-Maker может анализировать рукопись по нескольким измерениям: соответствие аудитории, вовлечение и темп, структура и логика, жанровые ожидания, аргументация и доказательства, издательское позиционирование, целостность истории и признаки AI-авторства. Результат — отчёт, а не автоматическая правка.
Анализ аудитории отвечает на другой вопрос
Рукопись может быть внутренне сильной, но неясно адресованной. Анализ аудитории формирует гипотезы об основной и дополнительной аудитории, о том, что может откликнуться, где есть риски, ожидания и варианты позиционирования. B-Maker прямо помечает это как AI-гипотезы, а не прогноз рынка.
У отчёта должна быть история происхождения
Сохранённый отчёт помнит область анализа, объём исходного текста, настройки модели, глубину рассуждения, расход токенов и время создания. Если рукопись изменилась, отчёт может считаться устаревшим — совет по старому снимку не должен выглядеть как актуальная истина.
Полезные выводы можно вернуть в проект
Из отчёта можно создать рабочую заметку и сохранить вывод внутри проекта, а не в случайном внешнем документе. Когда действительно нужно переписать текст, отдельный AI revision workflow создаёт новую версию для сравнения.
Признаки AI-авторства требуют предупреждения
Стилистические признаки не являются доказательством авторства. Поэтому оценка AI-сигналов в B-Maker остаётся эвристикой с ограничениями и выводом, а не «детектором», который способен установить автора текста.
Пусть AI сначала делает выводы, а уже потом — изменения.
Отчёты остаются проверяемыми, правки — обратимыми, а каноническая рукопись — под контролем автора.