🤖 Чтобы ИИ не ломал дизайн-систему, ее нужно сделать читаемой для него
Когда вы кодите с LLM, проблема обычно не в том, что модель совсем ничего не умеет. Она умеет слишком правдоподобно угадывать. Поставит 12px там, где у вас должно быть 8px, выберет «почти тот» синий, придумает токен, которого в системе нет, и на каждом новом сеансе начнет делать это заново. По отдельности всё выглядит нормально. Вместе получается интерфейс, который расползается уже через несколько итераций.
Здесь предлагают довольно жесткую, но рабочую схему: не надеяться на память модели, а дать ей опору в виде спецификаций, закрытого слоя токенов и автоматического аудита. То есть вынести дизайн-систему в структуру, которую LLM может читать как источник истины, а не как намек. Тогда она не выдумывает значения, а берет их из ограниченного набора, а любое отклонение ловится скриптом до ревью.
Внутри:
– Почему LLM плохо держат дизайн-систему в голове даже в рамках одного проекта;
– Какие три ограничения модели быстрее всего разваливают консистентность интерфейса;
– Зачем делать отдельные spec-файлы для foundations, tokens, components и patterns;
– Почему закрытый слой токенов лучше, чем набор «примерно правильных» значений;
– Как аудит по CSS ловит хардкод и не дает визуальному дрейфу копиться;
– Зачем связывать инструкции для агента, токены и CI в одну систему;
– Почему такой подход особенно важен для больших прототипов и длинных AI-сессий;
– Как именно структура дизайн-системы превращается из знания в голове в рабочую инфраструктуру.
➡️
Читать статью
———
💻
Курс по поиску работы 😍
Про дизайн
🔥
Вакансии дизайнерам
🎨
Референсы
