TL;DR
PosterMELD — система из нескольких ролей-агентов, которая превращает научную статью в готовый плакат для конференции. Главный трюк не в дизайне, а в порядке действий: сначала фиксируется структура — сколько текста и картинок влезет в каждый блок макета, — и только потом туда пишется контент под эти рамки, а не наоборот.
Обычная проблема при генерации текста под готовый макет: модель сначала пишет содержание "как получится", а потом его пытаются впихнуть в отведённое место. Результат — текст обрезается, шрифт мельчает, блоки перекрывают друг друга или остаются пустыми. Причина простая: у модели нет "счётчика" пространства в момент написания текста — она не знает заранее, сколько у неё места.
Решение — задать каждому блоку бюджет (сколько слов, какой тип контента, приоритет) до того, как модель начнёт писать, а не после. А если после проверки где-то всё-таки вылезла ошибка — исправлять точечно только сломанный блок, не переписывая весь документ заново.
Схема метода
ШАГ 1: Задать бюджет каждому блоку (лимит слов, тип контента, приоритет) → список "слотов" с лимитами
ШАГ 2: Написать текст под каждый слот в рамках лимита → черновой вариант документа
ШАГ 3: Проверить: где превышен лимит, где нечитаемо, где пусто → список проблемных блоков
ШАГ 4: Исправить только проблемные блоки, остальное не трогать → финальный вариант
Все четыре шага можно провести в одном диалоге с LLM — без кода, файлов PPTX или парсеров. Оригинальная система дополнительно рендерит картинку и гоняет её через модель-судью — этот кусок в чате воспроизвести нельзя, но он не нужен для сути принципа.
Пример применения
Задача: Вы готовите one-pager для питч-дека стартапа перед встречей с инвестором (например, для акселератора вроде Сколково или для встречи с фондом). Слайд в Canva или PowerPoint жёстко разбит на блоки: заголовок, проблема, решение, метрики, команда — и текст обязательно должен влезть без переполнения.
Промпт:
У меня есть слайд с фиксированными блоками. Напиши текст для каждого блока строго
в пределах лимита — не больше, лучше короче:
- Заголовок: максимум 8 слов
- Проблема: максимум 35 слов
- Решение: максимум 35 слов
- Метрики (3 пункта): каждый пункт максимум 12 слов
- Призыв к действию: максимум 15 слов
Вот материал по проекту: {вставить описание стартапа}
Не выходи за лимиты. Если материала не хватает на блок — сократи смысл, но не превышай счёт слов.
Результат: Модель выдаст текст блоками, где каждый явно укладывается в заданное число слов. Дальше можно попросить: "Проверь, есть ли блоки, где лимит превышен или текст звучит рублено. Исправь только эти блоки, остальные оставь как есть" — это и есть точечный ремонт вместо переписывания всего слайда.
Почему это работает
Слабость LLM в том, что при свободном письме она не думает о физическом пространстве, где окажется текст — она просто генерирует "разумный объём" по смыслу, и он часто не совпадает с реальным местом на макете.
Сильная сторона LLM — она хорошо соблюдает явные числовые лимиты, если получает их заранее и конкретно ("максимум 35 слов", а не "покороче").
Метод берёт эту сильную сторону и ставит её первой: лимиты объявляются до написания текста, а не после. Текст сразу пишется "в размер", а не подгоняется постфактум — поэтому переполнений и обрезаний становится меньше.
Рычаги управления: - Лимиты слов/символов → жёстче для мелких блоков (заголовки), мягче для основных (описание проблемы) - Число блоков → добавляй/убирай под свой формат (слайд, буклет, коммерческое предложение) - Критерий точечного ремонта → замени "превышение лимита" на "неверный тон", "нет цифр", "нет призыва к действию" — под свою задачу
Шаблон промпта
Вот структура документа с фиксированными блоками и их лимитами:
{блок 1}: {лимит слов/символов} — {что должно быть внутри}
{блок 2}: {лимит слов/символов} — {что должно быть внутри}
{блок 3}: {лимит слов/символов} — {что должно быть внутри}
Материал: {исходный текст или данные}
Напиши текст для каждого блока строго в пределах лимита.
Не выходи за границы даже на пару слов — лучше сократи смысл.
После первого варианта я попрошу проверить лимиты и исправить только те блоки,
где есть нарушение — остальные блоки менять не нужно.
🚀 Быстрый старт — вставь в чат:
Вот принцип: сначала задаём лимиты для каждого блока текста, потом пишем контент
под эти лимиты, а при ошибке чиним только сломанный блок. Адаптируй это под мою задачу:
{твоя задача — презентация, буклет, коммерческое предложение и т.п.}
Задавай вопросы, чтобы понять сколько блоков и какие лимиты нужны.
[вставить шаблон выше]
LLM спросит, сколько блоков в твоём документе и какие у них ограничения по месту — потому что без этих цифр принцип "бюджет заранее" не работает.
Ограничения
⚠️ Не проверяет смысл: метод ловит переполнение текста и нечитаемость, но не фактические ошибки. Проверять правильность содержания всё равно нужно самому.
⚠️ Не вся система переносится в чат: оригинальный PosterMELD рендерит картинку и прогоняет её через модель-судью, работает с файлами PowerPoint — это требует кода и API. В чат переносится только сам принцип "бюджет до текста + точечный ремонт", не вся система целиком.
⚠️ Слабо работает без жёстких пространственных ограничений: если у вашей задачи нет физического лимита места (просто текст, не слайд/плакат) — выгода от метода почти нулевая.
Ресурсы
PosterMELD (Hu, Dang, Liu и др., Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai AI Laboratory). Код и материалы: github.com/Shannon4Science/PosterMELD