Всем привет и спасибо за интерес к нашему небольшому pet-проекту! 🚶‍♀️

Чат-бот «А юристы смотрели?» с помощью нейросети, дополненной постоянно обновляющейся базой решений Федеральной антимонопольной службы по рекламным делам, помогает проверять рекламные креативы на соответствие ФЗ «О рекламе». Бот работает по технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG, генерация, дополненная поиском): он ищет в базе знаний решения ФАС по креативам, максимально близким к загруженному вами. Это обеспечивает более точную и индивидуальную оценку рисков — как если бы ваш случай проверял юрист, постоянно отслеживающий практику ФАС.

Автор проекта и канала – Екатерина Якуненко 😀, юрист крупного фармацевтического холдинга с опытом более 6 лет.
Во время декретного отпуска я прошла великолепный 100/10 would recommend курс от Рунетлекс Академии по использованию нейросетей в работе юриста. Курс вдохновил меня создать полезный для своей работы нейросетевой инструмент (при помощи самих же нейросетей!).
Я много работала с ФЗ «О рекламе» и медиа-проектами и отлично понимаю, насколько сложно маркетологам и предпринимателям одновременно выделиться среди конкурентов, сэкономить бюджет… и не забыть получить одобрение юристов, чьи многочисленные замечания иной раз вынуждают начинать процесс заново 😐
Так на пересечении желания внедрить нейросети в свои рабочие задачи, попрактиковать так называемый вайб-кодинг, поработать с открытыми и легко добываемыми данными и принести пользу коллегам-юристам, родилась идея сделать бота-помощника. Но главным образом меня вдохновляла мысль о креативщике или малом предпринимателе, который после долгой работы над рекламой в последний момент вспоминает, что ее же не видели юристы. Так сформировалась главная цель проекта и само собой получилось название для бота.

В этом канале я планирую:
🤩 делиться во всех подробностях (в формате инструкций и рассказа о провалах) процессом созданием бота — от гипотез и работы с данными до продуктовой части и проблем на запуске;
🤩 разумеется, рассказывать об обновлениях (точек роста ОЧЕНЬ много!) и других новостях;
🤩 писать о самых забавных кейсах ФАС, которые мне попались при работе с базой знаний, и других кулстори, связанных с проектом.

Поэтому этот канал будет интересен юристам, энтузиастам ИИ и low-code разработки (и особенно тем, кто совмещает эти роли). Возможно, заинтересует и тех, кто следит за жизнью подобных pet-проектов, создаваемых людьми из, казалось бы, совсем других сфер.
Я надеюсь, что бот будет действительно полезен многим людям, и что он вырастет во что-то большее. Поэтому очень приветствую любую конструктивную критику, обратную связь о работе бота, поддержку и предложения о сотрудничестве!

Начать поддержку можно с того, чтобы поставить звездочку проекту на Github или бустануть канал ☕️

День релиза! 🤩🤩🤩

В честь Дня релиза пост о ближайших планах по развитию бота #ботоводство и канала:

🤩 Настроить регулярный процесс пополнения базы знаний (RAG)
Сейчас в базе чуть больше 700 кейсов из практики всех управлений ФАС за прошедшие 2,5 года (с 01.01.2023 до 16.06.2025, когда я запустила первый скрапинг, т.е. извлечение дел из базы).
Процесс отбора кейсов в базу не на 100% автоматизированный — в нем довольно большая доля ручного отсмотра и контроля (как устроен отбор я обязательно расскажу в отдельном посте).
В ближайшее время хочу дополнить базу решениями за прошедшее с 16 июня время и за 2022 год. И заодно отладить пайплайн «скрапинг — отбор — пополнение RAG для бота».

🤩 Выдачу кейсов из RAG для нейросети хочется сделать более нюансированной и точной
Сейчас нейросеть получает 10 наиболее близких кейсов, и эта близость определяется так называемым косинусным расстоянием. Это неидеальный (и я бы даже сказала местами абсолютно топорный) метод (о нем я тоже обязательно напишу подробнее), и есть несколько идей, как можно это улучшить.

🤩 Сделать в RAG отдельный блок с руководствами ФАС о надлежащем применении законодательства о рекламе
Сейчас нейросеть может их учитывать как часть своего обучения в недрах Google, но никогда не цитирует их. Но вполне можно помимо решений УФАСов добавлять в заключение и ссылки на нужное руководство, когда это уместно.

🤩 Настроить регулярный процесс изменений в коде
MVP – вещь неидеальная, мы специально оставили несколько шероховастей в продуктовой части, чтобы отладить процесс изменения и тестирования кода локально на моем компьютере, переноса итоговой версии на Гитхаб (это, кажется, называется коммитом?) и перезапуска кода на сервере.

🤩 Разобраться с анализом собранных данных
В коде прописан сбор данных обо всех действиях пользователя в боте в связке с этапами работы бэкэнда кода (как нейросеть описала креатив, какие получила кейсы из RAG, какое написала для вас заключение) и вашей обратной связью. Но я пока вообще не вникала, как это устроено, как это будет выглядеть, как лично я буду все это читать, не пойдет ли у меня кровь из глаз от всего этого айтишного.

🤩 Информационная работа
Контент-план и собственно контент для канала, публикации в разных медиа о проекте, прямые контакты со знакомыми предпринимателями, маркетологами, юристами, соц.сети и так далее. Нужно ли добавлять, что психологически лично для меня это самая сложная часть, я бы лучше круглыми сутками ковырялась в базе решений и писала техзадания по продуктовой части 🥺

Есть, конечно и ✨отдаленные планы✨
Например, попытаться преодолеть заявленные ботом ограничения, касающиеся каналов распространения рекламы, путем разработки опросников и усложнения архитектуры обработки запросов.
А еще — освоить python на уровне, позволяющем мне понять собственный код 😀 кторый я писала, разумеется, не сама, а с помощью Google AI Studio и модели Gemini 2.5 Pro (той же самой, что проверяет креативы, вот такая она молодец).

Размышления о боте приводят и в эмпиреи, где бот разрастается до мультиагентной системы полного цикла для маркетологов, решающей задачи от концепта и изучения запросов клиента до готовой размещенной кампании (соответствующей всем требования законов всех рынков мира, разумеется!).
Но для начала я еще поделаю RAG :)

Добрый день, коллеги и друзья! Прошел день с релиза, и я уже вижу очень воодушевляющий отклик и так много поддержки! 😭 Спасибо большое всем, кто тестирует, сообщает о проблемах и впечатлениях, рассказывает о боте ближнему! Подписчикам — десятикратное спасибо!!!

В сегодняшнем посте я хочу рассказать о первых этапах работы над ботом (а завтра – о последних) #ботоводство. Пока рассказ короткий и верхнеуровневый, о каждом этапе (и даже отдельных больших подзадачах) я буду писать отдельно в деталях, а этот и завтрашний пост позже пополнять ссылками.

😀 Концептуальный этап
Сразу был понятен контур Telegram бот + нейросеть + RAG по рекламному законодательству. Но довольно много бурных обсуждений внутри моей семьи было о том, чем будет наполнен RAG и что считать MVP. Основные отброшенные гипотезы:
⁃ RAG с руководствами ФАС (этими самыми);
⁃ RAG по делам о лекарствах и БАД как сфере, в которой у меня много опыта;
⁃ RAG по какому-то конкретному региону (УФАСу).
Все они были отброшены как неамбициозные не добавляющие ощутимой ценности к тому, как может проверить креатив любая приличная LLM простецким zero-shot запросом (как в том меме «я подписал договор, меня не посадят?»)
Было решено действовать по принципу go big or go home и сразу делать масштабный RAG с решениями со всех регионов, по всем рынкам и всем статьям ФЗ «О рекламе».

😀 Скрапинг решений из базы данных ФАС (пост раз, пост с советами)
Этот этап частично был параллельным первому (я наскрапила практику по лекарствам и БАДам, увидела, какие это слезы 😪, и отбросила ту гипотезу). Здесь произошел тот самый первый вайб-кодинг с помощью Google AI Studio, знакомство с Терминалом на macOS и JupyterLab (средой разработки). Я попросила нейросеть написать скрипт, который по заданным мной параметрам (нащупанным не с первого раза) соберет нужные txt файлы из базы ФАС.
Удивительные ощущения настоящего колдунства от работы кода, ведь то, что руками делалось бы неделями, свершилось за пару часов: скачано несколько тысяч файлов с определениями/решениями/предписаниями, все собрано в табличку. Ну мэджик!!!

😀 Разметка данных и формирование базы знаний — самый непростой, кропотливый, но интересный процесс (пост раз, пост два)
Этап разметки был честно поделен пополам с AI Studio: очередным скриптом в Студию отправлялись API-запросы с текстами определений и довольно сложным промптом, в котором были поставлены две основные задачи: 1) сортировать кейсы на ценные и неценные для RAG и 2) вытаскивать из текстов разные данные и раскладывать их в табличку. Ключевые данные — тексты и описания оспариваемых креативов, суммаризация сути дела, позиции и аргументов ФАС, а также собственная оценка нейросети по шкале от 1 до 10 того, насколько дело ценное для RAG.
После этого я вычитывала эти саммери, меняла иной раз данную нейросетью оценку, много думала о том, по каким параметрам делать итоговый отбор в RAG, насколько в этом процессе можно положиться на нейросеть без отсмотра кейсов собственными глазами. Во всем процессе работы над ботом этот этап был самым длительным, но и самым увлекательным — такого дикого креатива мало где еще насмотришься. Эта деятельность принесла идею для рубрики, обещающей быть самой яркой в канале: #мудростьФАС, обзор самых кринжовых смешных и примечательных кейсов (спонсором этой рубрики могла бы быть не к ночи помянутая компания Ёбидоёби).
Всего у меня было 6 заплывов (я их называла для себя батчами): первый в 100, 4 по 200 и последний сразу аж на 1100 для ровного счета. Так из 2 тысяч дел в RAG итоге вошло 730.

😀 Создание и тестирование корпуса эмбеддингов — самый короткий и быстрый этап, который при этом сложнее всего объяснить, но я попытаюсь!
Это собственно вариант (самый простой) реализации того самого RAG: непосредственный процесс поиска (retrieval) кейсов в базе знаний и обогащения (augmentation) промпта для нейросети.
RAG‑подход использует «эмбеддинги» — числовые отпечатки смысла текста, которые позволяют сравнивать документы по содержанию. Каждое отобранное на предыдущем этапе определение было превращено в такой эмбеддинг с помощью специальной нейросети. Затем мы со Студией сделали код, который вычисляет косинусное расстояние ❓ между эмбеддингами: чем оно меньше, тем ближе дела по сути.
Сделав корпус эмбеддингов, я на 20 тестовых делах проверяла, как он работает, действительно ли косинусное расстояние помогает определить релевантные дела (спойлер надо? ДА, помогает! НО иногда получается, простите за низкий слог, лажа). В результате этого тестирования я сделала много полезных выводов о том, каким должен быть бэкэнд бота, то есть чего именно делать на следующем этапе, о котором можно будет почитать уже завтра!)

Подробный пост об этом здесь. #ботоводство

Любуюсь 🥰 приближающимся к первому круглому значению числу подписчиков, горячо всех приветствую и продолжаю рассказ #ботоводство. Сегодня об айтишно-продуктовом блоке истории явления бота миру.

😀 Разработка логики бэкэнда бота и работа над промптами
Под бэкэндом я понимаю всё, что в файлe backend_logic.py всё, что может быть легко перенесено в другую продуктовую оболочку, например, на одностраничник. Я не уверена, правильно ли я использую термин бэкэнд, но AI Studio мне не возражала и все понимала, так что считаю, что все ок!
Что делает бэкэнд:
🤩 принимает файлы и тексты, файлы ресайзит;
🤩 отправляет уменьшенные файлы и тексты на предобработку по API в Gemini. Про предобработку буду писать отдельно;
🤩 для полученного результата предобработки создаётся эмбеддинг, вычисляется косинусное сходство между этим эмбеддингом и эмбеддингами из корпуса (корпус эмбеддингов — это результат предыдущего этапа);
🤩 из корпуса выбираются (retrieval) топ-10 дел с наибольшим косинусным сходством, заранее подготовленные описания дел вставляются (augmentation) в промпт на подготовку заключения;
🤩 обогащенный промпт отправляется по API в Gemini, Gemini генерирует заключение;
🤩 скрипт вставляет в заключение ссылку на кейс в базе ФАС и добавляет статичные дисклеймеры моего сочинения (если вы пробовали бот, то видели одинаковый блок в конце каждого заключения).
Бэкэнд не бэкэнд без двух промптов, содержание которых также было предметом долгого обдумывания. И продолжает им быть, ведь неотъемлемый компонент развития проекта — улучшение промпта. Именно для этого я прошу обратную связь, особенно от коллег-юристов, самую драгоценную.

😀 Продуктовая часть — сценарий бота и отладка
Это продумывание того, как бот взаимодействует с пользователем (то есть все кнопочки, окошки, их содержание, последовательность и прочие мелочи функционала), описание этого сценария в техническом задании-промпте, и много-много итераций локального тестирования (то есть сервером выступал мой ноутбук).
Этот этап был вторым самым длительным и богатым на тяжелые вздохи. Про вайб-кодинг здесь многие слышали, а слышали ли вы о муж-дебагинге? Если с первым драфтом кода у AI Studio все очень неплохо, то с отладкой 😐 (здесь починит, там поломает, без спроса «улучшит», что-то потеряет… ух). В общем, если бы не супруг, который за пару вечеров поправил все косяки, релиз состоялся бы, но, наверное, на недели две позже и без такой радости.

😀 Переезд на сервер и релиз
Когда мы убедились, что все работает хорошо, то я очистила итоговый код от постыдных нейросетевых комментариев, сделала репозиторий на Github (уже две звезды, ура!)) и организовала пространство на render.com. Тоже не с первого раза, а где-то с третьего: одна из нейросетей мне наврала, что для Telegram-бота нужно создавать Web Service, хотя вообще-то нужен Background Worker, а также я была озадачена сокрытием базы знаний и корпуса эмбеддингов в приватном репозитории.
Но все решилось, запустилось, я написала коллегами и в чат ilovedocs и-и-и
———вы находитесь здесь———

Каждый этот этап можно расписать на три поста, что меня поражает, ведь проделанная работа кажется довольно простой, а продукт — крошка-малышка. Ну поражает и поражает, написать все равно очень хочется, поэтому не переключайтесь! 😀

Добрый день! ☕️ Как прошел ваш пятничный вечер? Мой был очень эмоциональным, ведь вчера под раскаты грома в темной комнате, освещаемой молниями, я пыталась воссоединиться с базой данных, ведение которой прописано в коде бота.

Код по задумке должен собирать три типа данных:
🤩 log-файлы на каждого пользователя с данными о его активности и security-лог с данными о нарушениях правил безопасности;
🤩 агрегированные данные в базе данных SQLite (файл в формате .db);
🤩 сохранение загруженного пользователем контента (файлы, картинки, тексты).

Бот работает на сервере сервиса render.com и все эти данные должен сохранять в так называемом persistent disk, который создавался вместе с запуском бота на сервере. Этот диск помогает сохранять локальные файлы при перезапуске бота. Сначала я надеялась, что я смогу сделать код, который будет в каком-то постоянном режиме вытягивать данные из этого диска, но это оказалось в принципе невозможно. Потому что render.com вот такой вот супер-секьюрный. Возможным оказалось скачивать файлы на момент Х, и AI Studio подсказала мне очень легкий, простейший способ это сделать…
Легкий способ обернулся примерно часом мытарств с так называемым SSH-ключом 🥺 Это такой способ подключать свой компьютер к удаленному серверу через пару ключей — приватный и публичный. Ваш компьютер выдает вам публичный ключ, вы его вносите на сервер, затем через Терминал вы обращаетесь компьютером к серверу, он сверяет публичный и приватный ключи, и вы получаете все, что вам надо с диска.
Я не буду вдаваться в детали, почему все это было долго: основная причина состоит в моей личной малограмотности (я не понимаю как по-нормальному пользоваться Терминалом), а Студия почему-то плохо определяла причины ошибок и давала неправильные советы по определению места нахождения данных на диске. Почему-то Студия игнорировала мои оказавшиеся правильными идеи и до последнего уверяла меня, что я просто неправильно скопировала ключ… 🙃

Короче, после успешной стыковки с сервером оказалось, что SQLite база не ведется, а пользовательский контент не сохраняется.
🤪🤪🤪🤪

Грустно? Мне тоже стало очень грустно! ☹️ Я стала думать о том, как же хорошо, что не сообщила о боте на очень широкую аудиторию, и почему я не проверила это все до релиза, это же очевидный такой 8 этап!

Но потом мне перестало быть грустно, ведь логи записались нормально!
Сейчас за 5 минут мы с Chat GPT o4-mini-high (я пока обиделась на Студию) сделали скрипт, который собрал мне данные из логов в табличку. Пока такой костыль, базу данных, конечно же, буду чинить после выходных.

И вот первая статистика использования бота:
За почти 4 дня на ~21:00 вечера пятницы 😀😀 уникальных пользователей направили 😀😀 запросов
😀 пользователя (2 юриста, 1 ИИ-энтузиаст и 1 ответственный гражданин) дали обратную связь в опроснике
😀 пользователя оставили развернутый комментарий.
Назвавшиеся юристами пользователи поставили заключению решительные двойки! Ну и правильно, коллеги, давайте как-то воспитывать этих роботов (правда по логам одной из коллег в качестве заключения указана внутренняя ошибка на стороне Google… такому и правда сложно ставить хорошие оценки).

Оптимизма вечеру добавила мысль, что в самом ближайшем времени нас не ждет ИИ-апокалипсис 🚀, ведь ИИ сам себя довольно плохо дебажит. И данные собирать без супервизии не умеет.
А в мои ближайшие планы добавилась отладка сбора данных и просмотр каких-то базовых 101 уроков по программированию (да хотя бы в Терминале разобраться).
Хороших выходных, коллеги!

#ботоводство

Это бот в этот непогожий понедельник. Первый раз прилег по необъяснимым причинам — видела по логам сервера, что кто-то пришел попользоваться ботом, но, как и я, на большую часть запросов получал грустное

500 An internal error has occurred. Please retry or report in https://developers.generativeai.google/guide/troubleshooting

Но я пытаюсь смотреть на #ботоводство как на уникальную жизненную ситуацию: возможность из каждой новой проблемы получить новое знание. Так, например, я узнала, что Google любезно сообщает об инцидентах здесь, а если никакого глобального инцидента нет, то предлагает посмотреть, что могло пойти не так с конкретно вашим проектом (впрочем, и на моем проекте тоже не было инцидентов).

Задуплилась не только Gemini, но и сам бот, причем и в бэкэндовой части, и в телеграмской. Например, бэкэнд не генерировал ссылки на базу ФАС, а оставлял только caseID (это номера, которые в базе ФАС присвоены страницам отдельных дел), который нейросеть подбирает из аугментированного второго промпта. А в интерфейсе Телеграма бот ругал меня за вводимый между запросами текст, не распознавал его как креатив и выдавал окно, которое должно выдаваться при прохождении опросника. Это все я поправила простым советским рубильником, перезапустив бота на сервере.
Короче, день проходит с ощущением загадки, которую я не могу разгадать ❓ Буду признательна, если у кого-то сегодня найдется минутка потыкать бота, поглядеть, сохраняются ли ошибки 🥱

Ура, первое обновление! #commits
Ох, и тяжело же оно далось. И планировалось чуть раньше, и обновлялось вообще не то, что было задумано.

Что сделано:
🤩 при ошибке 500, которая появлялась в понедельник, бот теперь будет уведомлять пользователя о том, что есть проблема на стороне Google, и предлагать загрузить креатив попозже или почитать канал;
🤩 администратор бота будет получать сигнал о том, что кто-то из пользователей получил ошибку 500;
🤩 настроено сохранение загруженных картинок после ресайза на диск сервера;
🤩 расширено количество записей, которые вносятся в пользовательский лог:
содержимое пользовательского текстового сообщения;
количество потраченных токенов и метрики API;
полный стек-трейс при возникновении ошибок;
caseID и косинусное расстояние для top-10 релевантных дел, которые идут в Промпт 2 (тот промпт, что запрашивает итоговое заключение);
текст итогового Промпта 2;
путь к сохраненной после ресайза картинке.

А еще починилась неожиданно обнаруженная проблема стирания всех файлов и логов при ручном перезапуске бота, но это отдельная увлекательная история, чтобы рассказать её, мне нужно собраться с духом 🙂

Потестите, пожалуйста 😊

10 дней прошло с релиза бота, а дел по нему уже на полноценный рабочий день – когда рассказывали про вайб-кодинг, об этом умолчали 🥺
Коротко (нет) расскажу о своих ботных приключениях за последнее время. #ботоводство

🤩 Недавно я жаловалась, что логи не пишутся в базу данных, поэтому немало времени ушло на то, чтобы разобраться, как она устроена и что вообще делает.
Ответ убил — в базу данных логи и не должны были записываться ☕ Но она очень важна и нужна для учета расходования ежедневного лимита и нарушений правил и блокировок. А я ее чуть было не удалила.
Также было принято решение не выносить содержимое логов в какой-то структурированный вид на сервере, а на данном этапе просто их выгружать и локальным скриптиками собирать в таблицы.

🤩 Из-за понедельничной аварии на боте и его мануальной перезагрузки вскрылся важный фейл — все логи и база данных почему-то удаляются при перезапуске бота, хотя должны писаться на persistent disk.
Долгая диагностика привела к причине, бичующей даже самых сеньористых айтишников: в переменных окружения в адресе диска в самом начале пути к диску //// НЕ СТОЯЛО КОСОЙ ЧЕРТЫ //// Это вам не юриспруденция, здесь все точно. Помянем утраченные логи за три дня 😵

🤩 Я вообще много нового узнала про собственный код за эту неделю и осознала, насколько нужно быть аккуратной в формулировках промптов. Не напишешь конкретно, что PDF-файлы тоже нужно ресайзить и сохранять — этого и не будет)) ну, будет, в очереди на апдейт.

🤩 Много эмоций потрачено на отношения с нейросетями.
На время переезжала со всеми делами в chat gpt, сделала все по культуре: проект, актуальные .py-файлы, контекст о продукте и свои ожидания по ответам. Объясняет как устроен код он весьма неплохо, но попросить что-то переписать/дописать и объяснить, где это вставить — это просто провал, причем даже в 👑great for coding
👑 модели o4-mini-high.
Вернулась обратно в AI Studio, взаимодействуем в формате «в новый чат кидаю актуальную редакцию файлов с кодом», и с волшебной формулировкой «напиши минимально необходимые изменения в коде» по изолированным небольшим вопросам он неплохо отрабатывает. Все это было до вчерашнего релиза GPT-5, но почему-то я не преисполнена оптимизма, хотя, конечно, попробую.

🤩 Самое важное — отладка (уже почти наизусть выучила!) пайплайна внесения изменений через Терминал и git.
Локально у меня существует папка, которая полностью дублирует актуальную версию кода на Github с .sh файлом переменных окружения для локального тестирования. Файлы с кодом я правлю в Jupyter Lab, тестирую на специально созданном тестовом боте. Проверенные изменения командами git status, git add, git commit и git push быстро и элегантно записываются в репозиторий. Красота!

🤩 Пока я занималась вчерашними коммитами, резко назрели изменения на сегодняшние.
А именно Gemini решила пожестить и позапрещать невинный контент, а также забанить одну пользовательницу. Механизма разбана у меня не оказалось ✌️ (помните про точность формулировок промптов?), его я уже написала. Но нужно еще начать логировать фидбек от API с причинами отказа смотреть контент и поправить UX-часть: изменить подход к блокировкам и сделать более дружелюбные поясняющие окошки для пользователей бота.

🤩 Ну и напоследок — я наскрапила новых кейсов для, собственно, RAGа, но пока руки не доходят ими нормально заняться.
Попутно еще нашла косяки в уже имеющейся базе знаний. Самый яркий — мудрое Ненецое УФАС написало там, где все УФАСы размещают текст решения, фразу

по тексту решения

А само решение прицепило .doc-файлом. Исполнительный и инициативный Gemini при разметке сделал из «по тексту решения» целый кейс, где Кагоцел рекламировала счастливая семья, а ФАС признал это гарантией положительного действия. И это сочинение уже выдавалось пользователям в заключение, стыд!

Кто-то помнит пост недельной давности о ближайших планах по развитию бота? Мне теперь немного смешно его вспоминать, по розовым очкам пошла маленькая пока еще трещинка.
Сдамся ли я всем этим багам? Да ни за что! Оставайтесь на связи, мне самой уже интересно, что я буду думать еще через неделю.

Пока я перенастраиваю в боте систему цензуры и блокировок и готовлю для первичной разметки нейросетью новый кусочек RAGа, хочу рассказать о паре кейсов из практики УФАСов культурной столицы и её области. Оба они поразили меня тем, что в разных местах Интернета можно увидеть профеминистический дискурс, но найти его, копошась в практике ФАС, да еще и в таких формулах я совсем не ожидала. #мудростьФАС

Какие в Петербурге живут разные люди! Одни делают мемы, считая слово «титечная» чистым петербуржством, а другие обращаются в ФАС (из каких именно побуждений, к сожалению, неизвестно) и затевают вот это дело.
Решение довольно коротко и четко повторяет позицию Рекламного совета:

… использование просторечия, сведение женщины исключительно к одной части её тела могут рассматриваться как унижение женского достоинства.

А значит, нарушена ч. 6 ст. 5 Закона о рекламе, повелено проекцию снять. Петербуржцы если среди подписчиков есть, поглядите при случае, светятся ли эти 8 букв все еще на пилястре Невского, 15?

Гораздо более эмоциональная разборка произошла из-за рекламы, изображения которой мне не удалось нагуглить, но описана она следующим образом:

На рекламных баннерах было представлено изображение молодой девушки в шортах, которая держит в руках французский багет, и следующим текстом: «НА ВСЁ ГОТОВАЯ квартира с отделкой + мебель в подарок

Как мы узнаем далее из решения, девушка багет держала вовсе не для того, чтобы порезать ножом и сделать из него бутерброд.
Мнение петербуржцев о креативе застройщика КВС суммировали так: «…такую рекламу … в таком культурном городе как наш…», «… откровенная пошлость…», «… унижает российских девушек»!!!

Основные тезисы Ленинградского УФАСа по поводу этого остроумнейшего креатива:
🤩 реклама объективизирует и сексуализирует женский образ, что считается неэтичным, поскольку влечет за собой отрицание субъективности женщины [наверное, имелась в виду субъектность. Все равно круто, жду кейсов, где будет еще слово агентность];
🤩 отождествление человека и неодушевленного объекта является унизительным для человека;
🤩 оборот «на всё готовая» в обычном узусе не соотносится с квартирой, но ассоциативно связан с человеческими характеристиками. Подтверждением этого тезиса может служить поисковая выдача Яндекса при запросе данного словосочетания [жду, когда подтверждением тезиса будет считаться ответ нейросетей];
🤩 рекламодатель в данном случае грубо попирает традиционные ценности российского общества [как вам? Прям топ-10 неожиданных аниме-концовок].

Думаете все? Нет, ведь этот кейс еще примечателен дискуссией о том, что представляют собой традиционные ценности! Застройщик сообщил Рекламному совету:

…красивая женщина на кухне - это то, что так хочется мужчине с традиционными ценностями! Поэтому компания делает рекламу с социальным оттенком и призывает девушек ждать мужей на кухне. А мужчина, зная, что его ждет такая женщина дома, никогда не сойдет с праведного пути [забавно, что утром я искала в голове, как по-русски будет слово righteousness]. Такие семьи будут надежны и долговечны и, конечно, все это только увеличит деторождаемость в стране. А значит, наша компания выполняет еще одну важную социальную задачу - увеличение деторождаемости в РФ.

Своего мнения комиссия по поводу этого убедительного довода не высказала. Праведный путь и социальные задачи у каждого свои, конечно.

Интересно, что запретить эти же самые вещи можно было бы с позиций скорее ханжеских, но УФАСы предпочли какой-то человекоцентричный подход и защиту личного достоинства. И, преисполнившись ощущением righteousnessности, заявляю в конце патетично, что по моим меркам этот путь решает очень даже достойные социальные задачи ☕️

Сообщаю информацию о своей хозяйственной деятельности! Приходите послушать 💅 #spectacle

UPD — онлайн тоже вроде как есть https://moscow-legal-hackers.timepad.ru/event/3497617/