AI и доступность

Шучу, никакой это не позор 🤫 Май в студии мы закрыли рекордно провально, оборот 513.310₽ Иногда затрагивала тут момент, что хочу делать не только успехами, но и провалами. Вот жизнь подкинула эту возможность 😂💪 Введу в курс дела, у меня студия скакала около 1 млн/мес уже последний год 📉Что тоже меня не радовало, поскольку я считаю, если ты не растешь то падаешь Топ причин, почему так получилось: 😐Главная причина, это я не доработала Хочется скинуть на обстоятельства, чтобы не принимать ответвенность на себя, но это не моя история. Вторая причина это отток клиентов по причине сокращения количества активных селлеров. Условия меняются, не у всех бизнес модель выдерживает, рынок перестаивается. Это не плохо, просто факт и нам дизайнерам тоже надо адаптироваться Третья причина это большое количество выходных в месяце. Основная часть клиентов это компании, которые не работают по праздников. Мы чувствуем это каждый год, просто сейчас острее Не скажу, что я меньше делала для привлечения клиентов и поддержания оборота студии, но этого не хватило и мы просели Оберну это в свою пользу, ставлю цель выйти на оборот 2млн/мес к сентябрю 2026г. К тому же публичную и с трансляцией действий, результатов тут Жизнь игра и это мой главный босс, которого мне надо победить 😎 С вас 🔥, кому будет интерсено за этим наблюдать А я в ближайшие дни напишу посты еще на тему антикризисных решений, моего плана и инструментов, которыми будет это делать

В этом разговоре Брайан Ловин из Ноушн очень точно описывает, куда вообще сдвигается роль дизайнера. Границы между дисциплинами размываются, и все меньше смысла делить работу на «это дизайн», «это код», «это продукт». Если хочешь влиять на результат, приходится понимать, как устроены инструменты, как думают инженеры, где заканчиваются возможности моделей и почему одни идеи в проде разваливаются, а другие нет. Самое важное здесь не в очередном наборе AI-инструментов. Главное, что дизайнеру теперь нужно уметь выходить за пределы макета: собирать прототипы в коде, разбираться в ограничениях Фигмы, понимать, как ИИ читает структуру интерфейса, и держать в голове не только красивую картинку, но и всю систему целиком. Не ради моды, а потому что иначе влияние на продукт быстро заканчивается. Внутри: – Почему дизайнеру уже недостаточно оставаться только в рамках интерфейсов; – Как в Notion прототипы все чаще уходят из Фигмы в рабочую кодовую базу; – Почему общение с инженерами стало частью нормального дизайн-процесса; – Зачем понимать реальные ограничения AI-моделей, а не фантазировать про их будущее; – Как хорошие примитивы, имена слоев и структура помогают ИИ работать точнее; – Почему доработка в IDE часто полезнее, чем бесконечные промпты; – Как непоследовательность ИИ одновременно ускоряет работу и создает хаос; – Почему способность глубоко сосредоточиться становится отдельным конкурентным преимуществом. ➡️ Смотреть видос (EN) ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы

Исследуйте, просматривайте и редактируйте 3D-модели Install ️

Новые проекты #madeontilda: сайт пивоварни, лендинг креативного бюро, интернет-магазин авторской одежды, интерактивная браузерная игра на Тильде и другие. ВЭЙАУТ 👉 https://wayout.team Сайт компании по разработке интерактивных решений Югра 👉 https://ugra-bs.ru Лендинг школы бизнеса Padel addiction club 👉 https://padeladdiction.ru Интернет-магазин авторской одежды Лунный Кролик 👉 https://moonrabbitclub.ru Сайт почтового клуба TX Content—buro 👉 https://txcontenburo.ru Лендинг креативного бюро Jaws 👉 https://jawshw.tilda.ws Сайт пивоварни LAVCHI 👉 https://lavchi.com Лендинг свадебного агентства Дон Крутон 👉 https://don-kruton.ru Лендинг производителя гренок Авант Академия 👉 https://avantacademy.ru Сайт модельной академии «Бабули против мошенников» 👉 https://babuli.pro Интерактивная игра на Тильде

Открыт приём заявок на всероссийский конкурс «Родная игрушка» — проект для тех, кто создаёт игры и игрушки со смыслом, заботой о детях и современным взглядом на образование, культуру и творчество ✨ За первый сезон конкурс собрал более 28 тысяч заявок со всей России, а проекты победителей получили производство, поддержку экспертов и широкое медийное продвижение. 🟡 Почему стоит участвовать? — возможность запустить свою идею в производство — работа с наставниками и экспертами индустрии — продвижение проекта и участие в выставках — шанс заявить о себе на всероссийском уровне 🔴 Номинации: • идеи игр и игрушек • прототипы • готовая продукция 🔴 Категории: • сюжетно-образная игрушка • настольная игра • конструкторы и сборные модели • техническая и технологическая игрушка 🔴 Тематические направления: — история и культура России — технологический прорыв — герои XXI века — единство народов России — семья и традиционные ценности Для студентов Института Дизайна это особенно классная возможность попробовать себя на стыке дизайна, проектирования, иллюстрации, 3D, гейм-дизайна и разработки образовательных продуктов 👀 🔗 Подать заявку: https://znanierussia.ru/igrushka

Сегодня дизайнеру уже мало просто создать красивый эскиз. Важно быстро показать идею, посмотреть, как она будет выглядеть в реальной подаче, и понять - цепляет ли она вообще. И здесь нейросети становятся не игрушкой, а рабочим инструментом. Адоуб Иллюстратор остаётся основой: технические эскизы, конструкция, пропорции, логика изделия - всё начинается именно с этого. А дальше ИИ помогает расширить возможности: ✨ показать изделие на модели ✨ собрать атмосферу бренда ✨ сделать fashion-визуализацию ✨ протестировать разные стили подачи ✨ посмотреть реакцию аудитории ещё до запуска Фактически появляется возможность заранее увидеть, как может выглядеть будущая коллекция. На видео - работы студентов курса «Adobe Illustrator в дизайне одежды», которые затем были дополнены ИИ. Из технических эскизов получились полноценные образы со своим настроением и характером🔥 А если вам интересны нейросети, визуал, виртуальные примерки и то, как использовать всё это в работе, в VK Donut я разбираю это намного глубже и показываю много практики 👇🏻 ВСТУПИТЬ В КЛУБ

Потому что мы все разные. Высокая, стройная, полная, низкая, спортивная. И клиенты у нас тоже разные. ➡️ Именно поэтому сегодня уже мало просто "посмотреть красивую картинку". Важно понимать, как одежда, силуэт, прическа и подача будут смотреться на конкретном человеке. В этом месяце в клубе мы как раз разбираем это на практике: ➡️ разные типы фигур ➡️ виртуальную примерку ➡️ личный стиль ➡️ прически ➡️ подбор образов через ИИ Тема мая: "Сам себе виртуальный стилист" В программе месяца: 1 мая - что такое виртуальная примерка и чем она полезна 4 мая - сервисы для ИИ-примерки 7 мая - сервисы с Nano Banana 11 мая - как подготовить модель для примерки 13 мая - промпты для разных ракурсов с сохранением идентичности 15 мая - промпты для разных типов фигур 18 мая - разбираем гардероб и собираем луки 21 мая - примеряем прически 25 мая - собираем идеи в магазинах, делаем Pinterest-борд и примеряем 28 мая - эфир Это не просто теория. Это практика, которую можно использовать: для себя; для клиентов; для контента; для работы с образом и подачей товара. ➡️Плюс в клубе уже доступны записи прошлых месяцев. Но нейросети меняются очень быстро, и информация тоже быстро устаревает. Поэтому лучше брать самое актуальное и сразу внедрять. Клуб - это образовательный трек с видео, статьями и разборами, пространство для общения, возможность обмениваться идеями и учиться друг у друга. И все это по цене чашечки кофе. Если вам интересны стиль, примерка, нейросети и визуальные эксперименты👇🏻 ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ В КЛУБ

Сейчас я больше работаю с Claude, поэтому задумалась об экономии ) Что накопала — делюсь ) Токен — это кусочек текста, чуть меньше слова, для английского ≈ ¾ слова, для русского дороже, кириллица дробится на большее количество токенов). Вот тут первый лайфхак: пишите на английском ) При каждом сообщении модель обрабатывает: • Входные токены — вся история чата целиком, системные инструкции, прикреплённые файлы, инструкции проекта. • Выходные токены — собственно ответ Claude. Ключевой момент: история читается заново на каждом шаге. Поэтому чем длиннее диалог, тем дороже каждая следующая реплика, даже если она короткая. Как тратить меньше токенов? • Планировать сообщение. Объединять связанные вопросы в одно сообщение. • Новая тема — новый чат. Не таскать за собой длинную нерелевантную историю. • Длинные тексты и документы, к которым обращаешься многократно, держать в Проектах и формате md: содержимое кэшируется (а в RAG-режиме подгружается только релевантными кусками) и не списывается заново при каждом сообщении. • Отключить ненужные инструменты и коннекторы в настройках. • Выключать extended thinking, когда задача простая. • Выбирать текст, а не скрин. Для сравнения: 1 000 токенов ≈ 750 слов текста. • Подбирать модель под задачу — для простого незачем брать Opus. Как отслеживать расход? Сlaude.ai/settings/usage — прогресс-бары текущей сессии и недели для Pro/Max/Team. Это запаздывающий индикатор: он показывает «сколько процентов плана съедено», но не счётчик токенов конкретной реплики. Claude Code: команда /cost показывает потокенный расход сессии, /stats — паттерны во времени; плюс локальные JSONL-логи, которые читают сторонние мониторы. API: точное число входных/выходных токенов в каждом ответе + отдельный эндпоинт для предварительного подсчёта. en<able> - о дизайне в A11y | Наши статьи на VC

Вот теперь история с ИИ в Фигме стала совсем прямой. Сначала они подключали внешних ребят через MCP, дружили с Claude Code, Codex и другими агентными инструментами. А теперь, по данным TechCrunch, Фигма добавляет собственного ИИ-агента прямо на совместный холст. Работать это должно так: пишешь запрос, агент создаёт новый дизайн, правит существующий экран или делает несколько вариантов того, что уже лежит в файле. Причём можно запускать сразу несколько агентов, чтобы они параллельно делали разные задачи. Выглядит как логичный следующий шаг. Если кодовые агенты уже умеют лезть в Фигму, тащить оттуда контекст и что-то собирать по макетам, то странно было бы Фигме самой оставаться просто местом, куда агент приходит в гости. Агенту проще жить там, где уже лежит вся продуктовая логика: компоненты, стили, состояния, комментарии, старые решения и люди, которые всё это обсуждают. Главный вопрос теперь: понимает ли агент, зачем этот экран вообще существует? Вот это для дизайна намного интереснее самой генерации. Нарисовать пять вариантов карточки уже не вау. Вау будет, если агент поймёт, что в этом продукте нельзя брать старую кнопку, что пустое состояние должно быть таким, что у мобильной версии другой сценарий, что в этой таблице пользователь ищет быстрый ответ итд Фигма говорит, что агент понимает дизайн-контекст и элементы, потому что работает на моделях, дообученных под дизайн-задачи. Хорошо, если так. Потому что обычная ИИ-генерация интерфейсов часто выглядит как человек, который насмотрелся красивых дашбордов, но ни разу не сидел на созвоне, где обсуждали реальную роль этого дашборда в продукте. Тут важен сам факт, что агент появляется на совместном холсте. Холст в Фигме всегда был местом, где команда смотрит на одно и то же. Дизайнер двигает блок. Продакт спорит про сценарий. Разработчик спрашивает, что будет в краевом случае. Кто-то оставил комментарий три недели назад и испортил всем настроение. Теперь туда добавляется ещё один участник. Он не устает, не обижается и может за минуту накидать десять вариантов. Польза очевидная, пока не представляешь реальный файл большой команды. Там же начнётся веселье: 1. один агент сделал вариант главного экрана 2. второй поправил состояние ошибки 3. третий решил «улучшить» компонент 4. дизайнер вручную вернул половину назад 5. продакт спросил, кто вообще это предложил Фигме придётся очень аккуратно проектировать ещё и следы работы агента. Что он поменял. Почему поменял. Где его вариант. Где человеческое решение. Что можно откатить. Что ушло в обсуждение. Что осталось просто черновиком. Самый полезный агент в Фигме будет не тем, кто рисует красиво. Скорее тем, кто быстро приносит материал для обсуждения: черновик, краевые случаи, варианты, странные состояния. Такой быстрый помощник, которому можно дать скучную задачу, но всё равно надо смотреть за руками. И это нормальная роль. Дизайнеру редко нужен кто-то, кто сам всё решил. Чаще нужен тот, кто быстро принесёт материал для обсуждения. А дальше уже начинается работа: понять сценарий, убрать лишнее, проверить состояния, привести в чувство и принять решение. Если Фигма сделает агента именно таким участником холста, это может быть сильная штука. Если просто добавит генератор экранов внутри файла, будет весело первые две недели, а потом все снова вернутся к ручной уборке после ИИ. Я, честно говоря, ко всей это аи агентской приколюхе в дизайне именно отношусь очень скептически. Вышли уже десяток продуктов по генерации и все сдохли. Ни одного продукта я не знаю, кто там на слуху и им прям пользуются. Код да, дизайн, увы, пока нет. А вы что думаете?) ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы

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

У компании есть конкурс Swift Student Challenge, где студенты со всего мира создают мини-приложения. Ребята объединили платформы Apple, Swift и Ai (чаще использовали Claude на радость теперь уже антропическому Андрею Карпатому, как вам новость кстати?) И знаете, что ребята сделали? Совсем не миниаппы, вы только посмотрите! Steady Hands — Gayatri Goundadkar (20 лет, Индия). Вдохновлена бабушкой, которая из-за тремора рук перестала заниматься традиционной живописью. Приложение стабилизирует рисование Apple Pencil для людей с тремором: анализирует «сырые» данные движения через фреймворки PencilKit и Accelerate, отделяет намеренные движения от дрожания и убирает «тремор-компонент». Готовые рисунки показываются в персональном 3D-музее — «чтобы пользователи чувствовали себя художниками, а не пациентами». pitch coach — Anton Baranov (22 года, Германия). Идея родилась за кухонным столом из слов матери-преподавателя о студентах, у которых много слов паразитов. Приложение даёт обратную связь в реальном времени: отслеживает осанку через AirPods, ловит слова-паразиты («um», «like»), генерирует персональные сводки после каждой сессии через Apple Foundation Models. Вышло в App Store в начале марта, уже более 6000 загрузок. Используют не только для презентаций, но и для репетиций рэпа и стендапа. Asuo — Karen-Happuch Peprah Henneh (Гана). «Asuo» на языке тви означает «текущая вода». Приложение строит безопасные маршруты эвакуации в зонах наводнений в реальном времени. Считает интенсивность дождя и использует алгоритм поиска пути на основе исторических данных о наводнениях. Доступность была заложена с самого начала: VoiceOver-метки на всех элементах, кастомная голосовая система оповещений через AVSpeechSynthesizer. Henneh — дизайнер, поэтому техническую часть (симулятор дождя) делала с помощью Claude. А еще эта умничка ведёт некоммерческую организацию Radiance Girl Africa, поддерживающую женщин в технологиях. LeViola — Yoonjae Joung (21 год, Южная Корея). Не смог взять свой альт на стажировку в Нью-Йорк и затосковал по инструменту. Приложение позволяет учиться играть на альте без самого инструмента: камера отслеживает позу рук — суставы левой руки определяют зажатые ноты, угол правой руки — выбор струны. Использовал Create ML для обучения собственной модели и Core ML для интеграции. Осваивать Swift помогали Claude, OpenAI Codex и Google Gemini. Планирует расширить идею на другие инструменты. Юные разработчики вдохновились личными историями, сделали accessibility ядром продукта, а AI tools позволили ускорить процесс создания. 👉 Полная статья: https://www.apple.com/newsroom/2026/05/ai-meets-accessibility-in-this-years-swift-student-challenge/

Сложно поверить, что у участников марафона было только одно исходное фото, снятое на телефон дома: на вешалке, на стуле, при дневном свете без обработки. А теперь посмотрите в видео, что стало👆🏻 🎬 В видео — реальные работы участниц моего последнего марафона «ИИ для упаковки, виртуальной примерки и нейрофотосессии». Они не дизайнеры с 10-летним стажем, не фотографы и не маркетологи. Они шьют, вяжут, создают разные изделия и за одну неделю научились превращать свои «домашние» снимки в: ✅ продающие карточки для соцсетей и маркетплейсов ✅ виртуальную примерку на разных фигурах (без поиска моделей, аренды студии и найма фотографа) ✅ фото в любых локациях — парк, кафе, студия, дом ✅ UGC-контент — «как будто счастливый покупатель сам снял распаковку» ✅ короткие видео с движением, настроением, крупными планами Если вы хотите: — чтобы ваши работы заметили и купили; — поднять средний чек, так как профессиональный визуал продаёт дороже; — наполнять соцсети контентом без выгорания и без «выхода в блог лицом». Вы еще можете присоединиться по ссылке 📍В пятницу я проведу живой эфир для участников марафона, на котором будем разбирать все вопросы. 

→ Higgsfield + Figma MCP + Claude Code Благодаря инструкции Claude сможет быстрее сообразить как сделать такой слайдер 💻 1. Инструкцию нужно складывать в ту же папку, где у вас лежат все файлы по сайту (шрифты + те файлы, что вы будете делать по инструкции)/либо загружать её в чат с Claude с ссылкой на макет и другие материалы 2. Важно повторять все те действия, что описаны в ней – там пошагово сказано как и что делать не только с точки зрения верстки, но и как подготовить материалы ⚠️Обратите внимание, что помимо инструкции Claude нужно дать макет в Figma (с включенным MCP и загруженными фотографиями) + фото, видео 360° для каждой модели при ховере (всех моделей + видео я генерировала в Higgsfield, используя Nana Banana Pro и Kling) Ссылка на инструкцию🔗 *Выше я делала инструкцию как скачать/зайти/установить Claude #полезное #клод

В последние годы каждые пару месяцев учёные выпускают новые исследования, посвященные сравнению человеческой креативности с искусственным интеллектом. Выводы разнятся в зависимости от методологии, выборки и других нюансов. Иногда они кажутся неутешительными. Например, январское исследование показало, что ИИ уже превосходит среднестатистического человека по креативности. Однако свежий метаанализ 28 работ предлагает другой взгляд на проблему. Человеческая креативность действительно сравнима с ИИ Метаанализ подтверждает: креативные результаты современных моделей ИИ почти не отличаются от человеческих. Однако в исследовании появляется третья переменная — креаторы, которые используют ИИ. В работе проанализировали 8214 участников разных исследований и сравнили их результаты между собой. Оказалось, что креативность тех, кто работает в связке с ИИ, значительно превосходит креативность как генеративный моделей, так и людей, полагающихся только на свои силы. ИИ — креативный партнёр, но есть нюанс В метаанализе оценивалась не только эффективность решения творческих задач, но и разнообразие генерируемых идей. И хотя креаторы, работающие в паре с ИИ, оказались эффективнее, они предложили меньше разнообразных идей. Возможно, дело в том, что для решения задач потребовалось меньше вариантов. Если это так, то это ещё один аргумент в пользу применения ИИ в работе. И хотя такие результаты настораживают, вот за что точно можно не переживать: пока симбиоз человека и машины показывает лучшие результаты, бездушный ИИ не отнимет у креаторов работу. #КНП_исследования 🔵 Канал о креативе, креативности, творческом мышлении и полезных инструментах