Палитра:

С AI в разработке почти у всех один и тот же цикл. В первой сессии он быстро собирает красивый экран, во второй начинает придумывать новые токены, в третьей путает отступы, а к десятой у вас уже ощущение, что продукт собирали три разные команды. Проблема не в том, что модель «плохая», а в том, что она не читает дизайн-систему так, как читает ее человек. В статье предлагают довольно практичный подход: сделать дизайн-систему понятной для LLM через спецификации, закрытый слой токенов, обязательный аудит и инструкции для каждой новой AI-сессии. То есть не надеяться, что модель сама догадается, какой у вас синий, какой радиус у кнопки и как должен собираться layout, а дать ей это в явном виде. На примере с Atlassian после такого подхода убрали 418 хардкодных значений из 28 файлов и свели их к системе токенов и спецификаций. Внутри: – Почему LLM не мыслят дизайн-системами и постоянно начинают с нуля; – Как из-за этого в прототипах копятся сотни мелких визуальных расхождений; – Зачем проекту нужны spec-файлы, которые модель читает в каждой сессии; – Почему закрытый слой токенов лучше, чем «разумные» догадки модели; – Как аудит ловит хардкодные цвета, отступы и другие нарушения до коммита; – Зачем связывать AI-инструкции, токены и CI в одну систему; – Как устроена структура спецификаций: foundations, tokens, components, patterns; – Почему такой подход особенно важен для больших прототипов и длинных AI-итераций. ➡️ Читать статью ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы