content: apply Primo RPA case edits

public/cases/ai-platform-primo-rpa/index.html

@@ -194,7 +194,7 @@
       "creator": {
         "@id": "https://mamadaevv.site/#person"
       },
-      "datePublished": "2026-10-04",
+      "datePublished": "2026-10-18",
       "about": "UX/UI-дизайн и проектирование интерфейсов"
     },
     {
@@ -436,7 +436,7 @@
         <div class="case-block" id="situaciya">
           <h2>Ситуация</h2>
           <p class="section__prose">
-            AI Server ставят на внутренние серверы клиента. Он позволяет использовать нейросети внутри контура компании: загрузил датасет своих документов, разметил поля, обучил модель, и потом используешь её в Primo RPA Studio или в любом клиентском продукте с доступом по REST API. Качество распознавания вырастает сильно, а документы не покидают периметр компании. Позже сервис научился дообучать любую базовую модель под задачи бизнеса: файнтюнинг и скиллы на суммаризацию, извлечение, генерацию.
+            AI Server ставят на внутренние серверы клиента. Внутри контура компании можно загрузить датасет документов, разметить поля и обучить модель, а затем использовать её в Primo RPA Studio или в клиентском продукте через REST API. Документы при этом не покидают периметр компании.
           </p>
           <p class="section__prose">
             К моменту, когда меня позвали, продукт уже тестировали реальные клиенты. Собирали его разработчики своими силами, на
@@ -452,14 +452,14 @@
             </div>
           </aside>
           <p class="section__prose">
-            Обратная связь от клиентов сходилась в одном: настройка проекта занимает слишком много шагов. Их три типа, и каждый настраивался по-своему. Между созданием проекта и его реальным использованием проходили недели, почти всегда с участием специалиста компании. Запутанная навигация и дублирующийся функционал тормозили отдел внедрения и не давали масштабировать продукт на широкую аудиторию.
+            До запуска проекта проходили недели: клиенту почти всегда требовалась помощь специалиста. Запутанная навигация и дублирующийся функционал тормозили отдел внедрения, а три разных типа проектов приходилось настраивать по-своему. Такой процесс было трудно масштабировать на широкую аудиторию.
           </p>
         </div>
 
         <div class="case-block" id="zadacha">
           <h2>Задача</h2>
           <p class="section__prose">
-            Меня пригласили как UX/UI-дизайнера: проект делали одни разработчики, дизайнера в нём не было. Бизнес ждал, что настройку клиент сможет пройти сам, без постоянной помощи поддержки и внедрения. Моя задача звучала так: снизить порог входа, чтобы работать с сервисом могли люди без специальных знаний в ИИ и OCR.
+            Меня пригласили как UX/UI-дизайнера: до этого проект делали разработчики, дизайнера в команде не было. Я отвечал за сценарии настройки, навигацию и интерфейсные паттерны, чтобы клиент мог пройти путь сам, без постоянной помощи поддержки и внедрения. Работу вёл поэтапно: продукт уже использовали клиенты, поэтому полностью останавливать разработку было нельзя.
           </p>
           <aside class="case-callout" data-callout>
             <span class="case-callout__emoji case-callout__emoji--pulse" aria-hidden="true">✅</span>
@@ -654,7 +654,7 @@
 
           <h3>Карточки настройки обучения</h3>
           <p class="section__prose">
-            После разметки модель можно дообучить. Сценарий разобрали с командой так же, как остальные, и сделали несколько вариантов компоновки страницы. Выбрали ленту из карточек: она оказалась самой читаемой.
+            После разметки модель можно дообучить. Сценарий разобрали с командой и сравнили несколько вариантов компоновки страницы. В итоге выбрали ленту из карточек: она последовательно показывает этапы настройки и оставляет следующий шаг на виду.
           </p>
           <figure class="case-media case-media--wide">
             <img
@@ -777,10 +777,10 @@
             <span class="case-callout__emoji case-callout__emoji--pulse" aria-hidden="true">✅</span>
             <div class="case-callout__content">
               <ul>
-                <li>порог входа снизился: работать с сервисом могут люди без знаний в ИИ и OCR;</li>
-                <li>часть настроек автоматизирована и спрятана от пользователя, рутины и ошибок меньше;</li>
-                <li>интерфейс стал консистентным, паттерны из одного раздела переезжают в другие;</li>
-                <li>под новые типы проектов и разделы заложено место, без переделок с нуля.</li>
+                <li>настройка рассчитана на пользователей без знаний в ИИ и OCR;</li>
+                <li>часть настроек автоматизирована и спрятана от пользователя, поэтому в сценарии меньше ручной рутины;</li>
+                <li>интерфейсные паттерны из одного раздела можно использовать в других;</li>
+                <li>структура учитывает новые типы проектов и разделы без переделки с нуля.</li>
               </ul>
             </div>
           </aside>

public/en/cases/ai-platform-primo-rpa/index.html

@@ -194,7 +194,7 @@
       "creator": {
         "@id": "https://mamadaevv.site/#person"
       },
-      "datePublished": "2026-10-04",
+      "datePublished": "2026-10-18",
       "about": "UX/UI design and interface design"
     },
     {

src/pages/cases/ai-platform-primo-rpa.html

@@ -121,7 +121,7 @@
         <div class="case-block" id="situaciya">
           <h2>Ситуация</h2>
           <p class="section__prose">
-            AI Server ставят на внутренние серверы клиента. Он позволяет использовать нейросети внутри контура компании: загрузил датасет своих документов, разметил поля, обучил модель, и потом используешь её в Primo RPA Studio или в любом клиентском продукте с доступом по REST API. Качество распознавания вырастает сильно, а документы не покидают периметр компании. Позже сервис научился дообучать любую базовую модель под задачи бизнеса: файнтюнинг и скиллы на суммаризацию, извлечение, генерацию.
+            AI Server ставят на внутренние серверы клиента. Внутри контура компании можно загрузить датасет документов, разметить поля и обучить модель, а затем использовать её в Primo RPA Studio или в клиентском продукте через REST API. Документы при этом не покидают периметр компании.
           </p>
           <p class="section__prose">
             К моменту, когда меня позвали, продукт уже тестировали реальные клиенты. Собирали его разработчики своими силами, на
@@ -137,14 +137,14 @@
             </div>
           </aside>
           <p class="section__prose">
-            Обратная связь от клиентов сходилась в одном: настройка проекта занимает слишком много шагов. Их три типа, и каждый настраивался по-своему. Между созданием проекта и его реальным использованием проходили недели, почти всегда с участием специалиста компании. Запутанная навигация и дублирующийся функционал тормозили отдел внедрения и не давали масштабировать продукт на широкую аудиторию.
+            До запуска проекта проходили недели: клиенту почти всегда требовалась помощь специалиста. Запутанная навигация и дублирующийся функционал тормозили отдел внедрения, а три разных типа проектов приходилось настраивать по-своему. Такой процесс было трудно масштабировать на широкую аудиторию.
           </p>
         </div>
 
         <div class="case-block" id="zadacha">
           <h2>Задача</h2>
           <p class="section__prose">
-            Меня пригласили как UX/UI-дизайнера: проект делали одни разработчики, дизайнера в нём не было. Бизнес ждал, что настройку клиент сможет пройти сам, без постоянной помощи поддержки и внедрения. Моя задача звучала так: снизить порог входа, чтобы работать с сервисом могли люди без специальных знаний в ИИ и OCR.
+            Меня пригласили как UX/UI-дизайнера: до этого проект делали разработчики, дизайнера в команде не было. Я отвечал за сценарии настройки, навигацию и интерфейсные паттерны, чтобы клиент мог пройти путь сам, без постоянной помощи поддержки и внедрения. Работу вёл поэтапно: продукт уже использовали клиенты, поэтому полностью останавливать разработку было нельзя.
           </p>
           <aside class="case-callout" data-callout>
             <span class="case-callout__emoji case-callout__emoji--pulse" aria-hidden="true">✅</span>
@@ -339,7 +339,7 @@
 
           <h3>Карточки настройки обучения</h3>
           <p class="section__prose">
-            После разметки модель можно дообучить. Сценарий разобрали с командой так же, как остальные, и сделали несколько вариантов компоновки страницы. Выбрали ленту из карточек: она оказалась самой читаемой.
+            После разметки модель можно дообучить. Сценарий разобрали с командой и сравнили несколько вариантов компоновки страницы. В итоге выбрали ленту из карточек: она последовательно показывает этапы настройки и оставляет следующий шаг на виду.
           </p>
           <figure class="case-media case-media--wide">
             <img
@@ -462,10 +462,10 @@
             <span class="case-callout__emoji case-callout__emoji--pulse" aria-hidden="true">✅</span>
             <div class="case-callout__content">
               <ul>
-                <li>порог входа снизился: работать с сервисом могут люди без знаний в ИИ и OCR;</li>
-                <li>часть настроек автоматизирована и спрятана от пользователя, рутины и ошибок меньше;</li>
-                <li>интерфейс стал консистентным, паттерны из одного раздела переезжают в другие;</li>
-                <li>под новые типы проектов и разделы заложено место, без переделок с нуля.</li>
+                <li>настройка рассчитана на пользователей без знаний в ИИ и OCR;</li>
+                <li>часть настроек автоматизирована и спрятана от пользователя, поэтому в сценарии меньше ручной рутины;</li>
+                <li>интерфейсные паттерны из одного раздела можно использовать в других;</li>
+                <li>структура учитывает новые типы проектов и разделы без переделки с нуля.</li>
               </ul>
             </div>
           </aside>

texts/content-edits/pending.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "version": 2,
-  "updatedAt": "2026-10-05T15:20:48.877Z",
+  "updatedAt": "2026-10-18T12:18:51.591Z",
   "items": [
     {
       "n": 1,