TOV audit: jak jsme extrahovali Telly styl do promptu

Problém

Každý, kdo v Telly pracoval s AI, narazil na stejnou věc: AI výstupy zněly jako z LinkedInu americké SaaS firmy. Úhlazeně, korporátně, neosobně. Ne jako Telly — my jsme přímí, mluvíme česky bez anglicizmů, máme humor, nebojíme se vyjádřit názor.

Problém: každý v týmu psal do AI jinak, každý měl jiný výsledek, nic se neškálovalo.

AI přístup

Nástroj: Claude Opus (Project „Telly TOV”) Prompt: Style Analyzer — hloubková analýza stylu Input: 40 Telly textů (10 newsletterů, 10 LinkedIn postů, 10 blog článků, 10 e-mailů zákazníkům) Iterace: 4

Workflow

1. Sběr textů (30 min) — 40 reálných Telly textů z posledního roku, různé formáty, různí autoři
2. Style Analyzer run 1 (10 min) — Claude vygeneroval první TOV dokument: tón, rytmus, typické obraty, slovíčka, čeho se vyhýbáme
3. Lidský review (20 min) — prošel jsem si výstup. Něco trefilo přesně, něco mi chybělo (humor, konkrétnost, neformálnost). Poznamenal jsem si
4. Iterace 2-3 (20 min) — přidal jsem do promptu „všimni si humoru, konkrétnosti, neformálnosti a jak řešíme přímou konfrontaci s konkurencí”. Claude dodal lepší verzi
5. Výstup = TOV dokument + prompt snippet (5 min) — finální dokument uložen v 2_Context/identity/tone-of-voice/telly.md. Zkrácená verze jako prompt snippet pro Custom Instructions

Výstup

Dokument (15 stran): analýza + pravidla + DOs/DONTs + 20 příkladů. Používá celý tým.

Prompt snippet (200 slov): vložit do Custom Instructions v jakémkoliv AI nástroji. Od té chvíle AI píše „jako Telly”.

Ukázka rozdílu (stejný vstup):

• ❌ Bez TOV: „Společnost Telly představuje inovativní řešení v oblasti televizního vysílání, které umožňuje zákazníkům dosáhnout vyšší míry spokojenosti.”
• ✅ S TOV: „Telly má novou fíčuru. Stručně: otevřeš aplikaci a je tam, co tě zajímá — ne co chce algoritmus. Stačí.”

Poznatky

• Kvalitní input = kvalitní TOV. 40 textů dalo hezký výsledek. 10 textů nestačí, AI se nechytne rytmu. 100 textů je overkill.
• Lidský review je nezbytný. První output byl 70 % správně, 30 % mimo. Bez iterace by nás AI trénovala do průměru (co nejvíc textů = co nejprůměrnější TOV).
• TOV prompt se musí testovat v praxi. Dal jsem ho 3 kolegům, ať s ním napíší text. Dva zněli jako Telly, třetí ne — musel jsem zjistit proč (málo konkrétnosti v jeho inputu, ne chyba promptu).
• Fail-program to má v moduly M5 — tohle je v podstatě přímá aplikace postupu z M5 v Telly kontextu. Nic jsme nevymysleli, jen dotáhli.
• Refresh 1× za půl roku — jak se Telly obsahově mění, TOV se musí aktualizovat. Nová analýza z posledních 40 textů.

Co NEfungovalo

• „Napiš jako Jan Schoppel” bez Style Analyzeru. Claude zkusil něco napodobit, ale bez analýzy z reálných textů to byla karikatura (příliš přímý, příliš stručný).
• Generické „neformální, přátelský tón” — k ničemu. AI to interpretuje jako „trochu méně formální LinkedIn” = pořád špatně. Potřebuješ konkrétní pravidla + příklady.
• TOV pro každou osobu zvlášť — overkill. Jedno TOV za Telly + volitelné varianty per autor (pro můj LinkedIn mám lehce jiný) stačí.
• Auto-aplikace TOV na cizí texty — nešlo. Zákaznická podpora píše jinak než marketing. TOV pro marketing ≠ TOV pro support.