йо, на связи все еще Борис с регулярной рубрикой ППК❤️

тут три кейса о том, как сегодня устроена работа с визуальными системами. Собрал из США, Японии и Южной Кореи — от внедрённого ИИ до инструмента, который сотрудники используют самостоятельно 1. Decagon — разборки со своими правилами ❤️ команда Decagon связала дизайн-библиотеку в Figma с компонентами в коде. ИИ получает параметры макета и собирает интерфейс из существующих элементов. Дизайнеры и разработчики определяют состояния, ограничения и правила применения. по словам команды, мелких исправлений между макетом и реализацией стало меньше. Независимых замеров ускорения в материале нет. мне здесь нравится довольно приземлённая вещь: прежде чем поручить работу нейронке, пришлось разобраться, как она вообще устроена у людей. Какие компоненты существуют, когда их использовать, где допустимы изменения. Знакомая история: пока работаешь сам, многое держится на «ну тут понятно». Попробуй передать другому — выясняется, сколько всего ты никогда не формулировал. С ИИ этот разговор становится особенно подробным. ❤️кейс Decagon ❤️ 2. Tokyo Dome City — айдентику можно передать вместе со способом её производства ❤️ у Tokyo Dome City много экранов разных размеров и пропорций. Для них &Form и aircord разработали адаптивную систему, которая объединяет шрифт, изображения и анимацию. Сотрудники сами создают материалы для мероприятий и повседневных объявлений через специальное ПО. проект реализован. Использование ИИ в описании не заявлено: система работает на алгоритмах и заданных дизайнерами правилах. вот такие задачи мне интересны. Сделать несколько сильных носителей — уже большая работа. А дальше начинается жизнь: другой текст, неудобный формат, срочное объявление, человек без дизайнерского опыта. Здесь всё это заложили в сам проект. хочется проверить, сколько свободы остаётся у сотрудника. Может ли он собрать что-то неожиданное? Где система начнёт сопротивляться? По этим границам часто понятнее качество айдентики, чем по презентации с идеальными примерами. ❤️ Проект и видео ❤️ ❤️ Подробный разбор ❤️ 3. Amorepacific — полезно знать, в какую сторону нам точно не надо ❤️ Команда Amorepacific исследовала AI-производство визуалов для LABO-H. Описание бренда перевели в систему промптов, параметры виртуальной модели и правила вариаций. Часть характеристик закрепили, другие разрешили менять. Отдельно прописали исключения. Например, лаборатория должна сохранять исследовательский характер, избегая больничной атмосферы, киберпанка и тяжёлой промышленной эстетики. Пока это разработка до стадии предложения. Запуск кампании авторы не подтверждают. Зацепился за список исключений. Мы со студентами постоянно сталкиваемся с этим при смешении эстетик: добавляешь «технологичности», а через пару генераций уже приехал в неоновый город с проводами из головы. Поэтому хочется заранее понимать границы своего решения. Что здесь должно сохраняться? Что можно менять? В какой момент мы потеряли исходную мысль и просто согласились на красивую картинку? Последний вопрос, кажется, стоит задавать себе почаще. ❤️ Процесс и результаты ❤️ щёлочь любит тебя, всем хороших выходных p.s. ППК — Пятничная Подборка Кейсов)

тут три кейса о том, как сегодня устроена работа с визуальными системами. Собрал из США, Японии и Южной Кореи — от внедрённого ИИ до инструмента, который сотрудники используют самостоятельно 1. Decagon — разборки со своими правилами ❤️ команда Decagon связала дизайн-библиотеку в Figma с компонентами в коде. ИИ получает параметры макета и собирает интерфейс из существующих элементов. Дизайнеры и разработчики определяют состояния, ограничения и правила применения. по словам команды, мелких исправлений между макетом и реализацией стало меньше. Независимых замеров ускорения в материале нет. мне здесь нравится довольно приземлённая вещь: прежде чем поручить работу нейронке, пришлось разобраться, как она вообще устроена у людей. Какие компоненты существуют, когда их использовать, где допустимы изменения. Знакомая история: пока работаешь сам, многое держится на «ну тут понятно». Попробуй передать другому — выясняется, сколько всего ты никогда не формулировал. С ИИ этот разговор становится особенно подробным. ❤️кейс Decagon ❤️ 2. Tokyo Dome City — айдентику можно передать вместе со способом её производства ❤️ у Tokyo Dome City много экранов разных размеров и пропорций. Для них &Form и aircord разработали адаптивную систему, которая объединяет шрифт, изображения и анимацию. Сотрудники сами создают материалы для мероприятий и повседневных объявлений через специальное ПО. проект реализован. Использование ИИ в описании не заявлено: система работает на алгоритмах и заданных дизайнерами правилах. вот такие задачи мне интересны. Сделать несколько сильных носителей — уже большая работа. А дальше начинается жизнь: другой текст, неудобный формат, срочное объявление, человек без дизайнерского опыта. Здесь всё это заложили в сам проект. хочется проверить, сколько свободы остаётся у сотрудника. Может ли он собрать что-то неожиданное? Где система начнёт сопротивляться? По этим границам часто понятнее качество айдентики, чем по презентации с идеальными примерами. ❤️ Проект и видео ❤️ ❤️ Подробный разбор ❤️ 3. Amorepacific — полезно знать, в какую сторону нам точно не надо ❤️ Команда Amorepacific исследовала AI-производство визуалов для LABO-H. Описание бренда перевели в систему промптов, параметры виртуальной модели и правила вариаций. Часть характеристик закрепили, другие разрешили менять. Отдельно прописали исключения. Например, лаборатория должна сохранять исследовательский характер, избегая больничной атмосферы, киберпанка и тяжёлой промышленной эстетики. Пока это разработка до стадии предложения. Запуск кампании авторы не подтверждают. Зацепился за список исключений. Мы со студентами постоянно сталкиваемся с этим при смешении эстетик: добавляешь «технологичности», а через пару генераций уже приехал в неоновый город с проводами из головы. Поэтому хочется заранее понимать границы своего решения. Что здесь должно сохраняться? Что можно менять? В какой момент мы потеряли исходную мысль и просто согласились на красивую картинку? Последний вопрос, кажется, стоит задавать себе почаще. ❤️ Процесс и результаты ❤️ щёлочь любит тебя, всем хороших выходных p.s. ППК — Пятничная Подборка Кейсов)

В видосе показываю чуть более сложную схему. Есть моя исходная фотка. 👉 Из неё делаем меня в нужном образе. 👉 Потом получаем разные ракурсы 👉 Уже есть материал, из которого можно собирать ролик. Далее можем править каждый отдельный кадр, не переделывая всё остальное и быстро наглядно видеть, нравится нам полученный результат или нет. Каждый квадратик — это отдельный кусочек работы. 🔗 Тут исходная фотка 🔗 Тут описание того, что хотим получить 🔗 Тут выбор модели 🔗 Тут результат. А линии показывают, что куда передаётся. И всё это видно на одном экране. Захотели другой образ — поменяли картинку с одеждой и запустили нужную часть заново. Не понравился один ракурс — переделали его. Остальные удачные кадры можно оставить. «Ким, ну я же могу это и в обычном чате сделать?» Да, можете)) Прикол становится понятнее, когда таких задач много. Или когда задачи сложные и повторяющиеся. Вы уже нашли удачный промпт, выбрали настройки, собрали нужную последовательность. И теперь можете использовать её снова: с другим человеком, одеждой или референсом. Не вспоминать каждый раз, как вы вообще получили прошлый результат. Не обязательно сразу строить огромную паутину. Можно начать с нескольких блоков, разобраться, как они связаны, и собрать маленькую схему под свою задачу. Вот этому и будем учиться на интенсиве. В Figma Weave, без написания кода: от первых связок до серии кадров с персонажем, а на эфире — перейдём к видео. "📆 2 ноября начинаем. Залетайте, попробуем разобраться вместе и собрать то, что потом пригодится в вашей работе) 🚨 55% мест уже занято, скоро цена повысится ещё раз. Посмотреть программу и забрать билет ⬅️

🔬Здесь будущие специалисты в области медицинской химии изучают работу лаборатории отдела контроля качества, аналитической, микробиологической лабораторий и лаборатории межоперационного контроля. 🧪Студенты осваивают процессы работы с аналитическим оборудованием на производстве, основы физико-химических методов исследования, применяемых в лабораториях: высокоэффективная жидкостная хроматография, газожидкостная хроматография, атомно-абсорбционная спектрофотометрия и другие методы, используемые для обеспечения выпускающего и промежуточного контроля лекарственных средств. 👻MAX | 📲ВК | 📝Дзен

Ребята, вы знаете, что я давно призываю вас изучать ИИ и использовать его в дизайне. Мы уже активно внедряем нейронки в наши курсы: учимся генерировать визуал, работать с текстами, проводить исследования, заниматься вайбкодингом. ➡ Но на этот раз решили зайти гораздо дальше. Мы разработали целую программу, в которой AI-агенты будут сопровождать вас на каждом этапе работы над проектом. И стартуем уже 12 ноября! В чем разница: раньше вы могли сами попросить нейросеть написать текст или создать изображение, то есть ставили ей отдельные задачи. А теперь представьте, что у вас есть целая команда AI-агентов, которым можно поручить сбор информации о конкурентах, создание прототипов, работу с компонентами и дизайн-системой в Figma, проверку макетов и многие другие задачи. Причем агенты смогут работать в связке: один собрал информацию, другой использовал ее для следующего этапа, третий проверил результат. На курсе как раз и будем учиться создавать собственных агентов и скиллы, настраивать автоматизации и выстраивать такие рабочие процессы. Ну и, конечно, применять все это при разработке реальных сайтов и сервисов. Условия: 🔥 Для вас до 30 октября действует скидка 20 000 ₽, а нашим текущим студентам и выпускникам школы дополнительно скидываем еще 10 000 ₽ на все тарифы: ⚫BASE — 79 000 59 000 ₽ (от 3292 ₽/мес. в рассрочку) 3,5 месяца обучения по разработке корпоративных сайтов и интернет-магазинов с AI-агентами — вся фундаментальная основа для работы. ⚫PRO — 99 000 79 000 ₽ (от 4125 ₽/мес. в рассрочку) 4,5 месяца, чтобы научиться разрабатывать сложные сервисы: все, что в тарифе выше + модуль по веб-приложениям ⚫MAX — 119 000 99 000 ₽ (от 4959 ₽/мес. в рассрочку) 6 месяцев обучения и 5+ проектов в портфолио: все из тарифов выше, а сверху еще 3D-графика, иллюстрации и видео для создания AI-визуала ➡ Выбрать тариф и забронировать место по скидке

Наверное, самое сложное в портфолио — оформить кейсы Когда нужно сесть и написать кейс, обычно возникают такие мысли: 1. Материалы не сохранились, процессы забыты 2. Непонятно, что именно показать, потому что сделано много 3. Непонятно, сколько должно быть текста 4. Нет метрик = нет нормального кейса 5. Не могу показать из-за NDA Стоит сказать, что кейсы у джуна и у сеньора могут выглядеть по-разному. Джуну нужно больше рассказать про процесс, про то, какую роль он сыграл в проекте и как принимал решения. Сеньору это нужно меньше: он чаще проходит на собес и может подробно раскрыть детали уже там Но всё равно у любого кейса должны быть скелет и якоря. Я бы выделил такие: - Результаты: метрики, редизайны, запуски 0→1, крупные рекламные кампании, внедрения и т. д. - Ваша роль и зона ответственности - Суть задачи (и в чём была проблема) - ВИЗУАЛ Сам я ещё не выкатил кейсы, но уже сел их писать. Мой подход такой: разговариваю с AI, даю короткий контекст и прошу позадавать мне вопросы На входе может быть что-то такое: «Я продуктовый дизайнер, у меня такой опыт: [описать]. Я хочу написать кейс для портфолио, чтобы устроиться на работу. Проект, на котором я работал: [описать]. Там было много всего, вот часть того, что я делал: [описать]. Задай мне наводящие вопросы, чтобы составить полную картину моего опыта на этом месте и раскопать дизайн-процесс, а потом мы завернём это в сторителлинг с визуальной составляющей» Дальше отвечаете на вопросы и пишете свой кейс Отдельно про визуал: если вы нарисовали слабый дизайн — переделайте его для кейса. До собеседования вас будут судить по обёртке, поэтому ваша работа не имеет права выглядеть слабой. Общую подачу можно дотянуть видосом, обложкой, мокапами — всё это будет смотреться выигрышно И ещё отдельно про метрики: не всё упирается в цифры. Снижение жалоб в поддержку, ускорение работы, запуск с нуля до прода, оптимизация процессов — это тоже результат, и его нужно показывать. Иногда метрики можно прикинуть (например, раньше на задачу уходило 10 дней, а теперь 2–3) Чего делать не надо: - Тащить CJM, Blueprint, USM и другие продуктовые артефакты, если вы не можете привязать к ним свои дизайн-решения или вообще с ними не работали. Это вода, которая размывает ваш дизайн-вклад - Писать подробные и длинные тексты — ни у кого нет ни времени, ни желания их читать - Нести всю свою работу за последние годы — достаточно 2–3 хороших кейса - Заворачивать в кейс микрофичи без ощутимого импакта. Я видел кейсы, где люди гордились тем, что добавили кнопку копирования в карточку 🤡 Ну и ещё дельный совет: сохраняйте работу и записывайте, что делаете, пока работаете в компании. Писать кейс после увольнения в разы сложнее — теряются макеты и знания А NDA забейте и просто показываете. Если страшно — скройте логотип и поменяйте данные в макете Предыдущая часть [3]

Каждый день я смотрю вакансии для HireHi. В требованиях к дизайнерам за последний год поменялась большинство пунктов. Теперь везде просят показать процесс: как ты ставил задачу, какие гипотезы проверял, какие изменения были в метриках. Идеальные красивые экраны уже не цепляют. Раньше да — хватало аккуратного кейса с макетами. Сейчас до финала доходят те, у кого в кейсе видно, логику: задача → гипотеза → результат. Даже если результат вышел так себе, это лучше чем «идеальное портфолио», главное, чтобы было понятно, как и почему ты принимал свои решения. Переделывать всё с нуля при этом не обязательно, не накладывайте руки на то что у вас есть. Чаще переупаковка текущего портфолио оказывается даже сильнее. Если портфолио вроде норм, а приглашений на собесы нет — значит оно уже не норм. Гляньте разбор от Артура Кузьмина, там про то, как сейчас выглядит рабочее портфолио под требования продуктовых команд. ➡️ видос лежит в закрепе канала Артура @formfactor

Разберем, как перейти от обычных запросов в чате к полноценной работе с агентом, который может самостоятельно выполнять многоэтапные задачи и взаимодействовать с разными инструментами. Покажу весь процесс настройки и поделюсь пошаговым алгоритмом, который вы сможете использовать в своих проектах. А еще подготовил для вас бонусы и бесплатные токены для практики ➡ Участие бесплатное, регистрация по ссылке

Подробнее про техническую часть. Какие программы нужны, что будем собирать и куда потом это всё применять. Работаем в Figma Weave. Это отдельный сервис от Figma, где можно собрать разные нейронки в одну цепочку. Всё в браузере, код писать не нужно. Для старта покупать подписку необязательно: на бесплатном тарифе есть 150 кредитов в месяц, можно генерить картинки и собирать свои схемы. Для генерации видео уже понадобится платный тариф Weave, он оплачивается отдельно. С ним Маша будет работать уже на вебинаре. Теперь по урокам 👇 1️⃣ Первый урок — собираем первые связки и сравниваем нейронки. Маша покажет, как устроен интерфейс: куда загрузить картинку, где написать промпт, как соединить блоки и передать результат дальше. Отправим один промпт сразу в несколько нейросетей, сравним картинки рядом и выберем удачный вариант. Разберём настройки, стоимость запуска и работу с референсами. На выходе — своя первая рабочая схема и понимание, как её менять. Чтобы эта паутина из квадратиков перестала выглядеть как пульт управления атомной станцией 😁 2️⃣ Второй урок — собираем процесс создания целой AI-фотосессии. Создадим персонажа и подготовим его карту: лицо в разных ракурсах и с разными эмоциями. Она нужна, чтобы дальше помогать нейросети сохранять внешность героя. Возьмём одежду с отдельной картинки и переоденем в неё нашу модель. Зададим позу по референсу: сначала получим из него скетч, потом используем этот скетч для нового кадра. Сделаем раскадровку из шести изображений с разными планами и позами. Выберем лучшие кадры и подготовим их отдельно с улучшенной детализацией. 🚨 А потом заменим персонажа и одежду и запустим ту же схему ещё раз. Вот тут самое прикольное пожалуй. Сохранится всё важное и клевое, что вы настроили. А поменяется только то, что вы хотите поменять. Промпты уже на месте, связи настроены. Не надо снова искать по чатам и папкам, как ты в прошлый раз получил нормальный результат. Нужно переделать один кусочек — можно вернуться к нему и продолжить работу оттуда. 3️⃣ На практическом эфире — переходим к видео. Маша разберёт свой процесс создания ролика: подготовку персонажей и кадров, промпты и работу с видеомоделями внутри Weave. Покажет, как получать движение и киношную картинку. Готовые схемы и промпты заберёте себе и сможете адаптировать под свои задачи. А если я не собираюсь делать фотосессии с девушками? 🤔 На них мы учимся собирать процесс. Дальше этот же подход можно использовать, например, чтобы: 📍 Делать визуалы для презентаций: серию кадров с одним героем и общей стилистикой вместо пяти случайных картинок. 📍 Готовить рекламные концепции: сравнивать несколько визуальных направлений и развивать выбранное. 📍 Создавать контент для бренда одежды: пробовать разные образы на AI-модели, менять позы и ракурсы. 📍 Готовить сцены для рилсов: от персонажа и раскадровки до отдельных видеофрагментов. 📍 Быстрее вносить повторяющиеся правки: заменить исходную картинку или референс и использовать уже настроенную цепочку. Нейронки, конечно, косячить не перестанут)) Но у вас перед глазами будет весь процесс: какая картинка куда идёт, какой промпт используется и на каком этапе нужно что-то исправить. По формату всё просто: ✅ Два плотных урока примерно по полчаса. ✅ Домашки с проверкой. ✅ Практический эфир. ✅ Готовые схемы и промпты. ✅ Доступ к записям на полгода. Стартуем 2 ноября. Если уже генерите для себя или клиентов и чувствуете, что пора навести порядок в этом хозяйстве — приходите. Будем разбираться вместе) Посмотреть программу и забрать билет →

Дизайнер пишет код через ИИ и видит результат на экране, но не может нормально провести code review. В кейсе веб-версии настолки команда строит процесс так, чтобы нестыковки всплывали сами. Разделение зон, песочница интерфейса, договорённости в доке, линтеры и проверки на каждый PR становятся страховкой. Когда читать чужой код трудно, качество держится на видимых расхождениях с договором. Внутри: – Как разделить зоны дизайнера и разработчика в одном репозитории; – Зачем нужен playground для визуального слоя без риска сломать фундамент; – Как текстовый док становится договором, с которым сверяют реальность; – Какие рельсы вроде CI и линтеров ловят мусор раньше человека; – Почему ревью дизайнера здесь проходит через экран вместо чтения кода; – Что помогает держать качество, когда код пишет ИИ вместе с командой. ➡️ Читать статью ——— 💻 Вакансии в IT и digital 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы

Будем разбираться, как собирать процесс создания картинок и видео, сохранять удачные настройки и использовать их для следующих проектов. Старт 2 ноября. Участие — 990 ₽. Посмотреть программу и забрать билет ⬅️ ШО ТАКОЕ НОДЫ В 2 СЛОВАХ И КОМУ ОНИ НУЖНЫ! 🧔 Сидишь ты такой умный и красивый и генеришь в нейронках. И вот ты нашел удачный способ делать нужную картинку с кадром персонажа. Теперь хочется поменять одежду или получить другие ракурсы или оживить картинку. 😩 И начинается: где тот промпт, какую фотку загружал, какие настройки стояли, почему в прошлый раз было нормально, а всё летит в очко 😁 😩 То лицо слетело, то одежда не та, что надо, то ещё какое шайтанство. В нодах этот процесс можно собрать в схему. В одном блоке — исходная картинка. В другом — образ. В третьем — шапочка, которую надо вставить в образ 😁 В четвертом — сам промпт. В пятом — нейросеть, которая выполняет задачу. Результат передаётся на следующий этап. Вы сами задаёте, что с чем связано, что должно меняться, а что оставаться прежним. Сохраняете схему и используете дальше. Код писать не нужно. В видосе коротко показал наглядно это всё. Что будем делать на интенсиве: 📍 Создадим персонажа. Отправим один запрос сразу в несколько нейросетей, сравним результаты и выберем внешность. Подготовим персонажа для дальнейшей работы. 📍 Соберём серию из шести кадров. Переоденем героя по картинке с одеждой, зададим позу по референсу, получим разные планы и ракурсы. Такие серии можно использовать в презентациях, рекламных концепциях, контенте для своего блога или клиента. 📍 Перейдём от картинок к видео. На практическом эфире разберём подготовку кадров, движение и генерацию ролика. А готовые схемы и промпты заберёте себе — сможете менять их под свои задачи. Показывать будет Мария Седова — фотограф и AI-креатор, 7 лет в визуальном продакшене. Я сам иду разбираться вместе с вами. Хочу применять это для своих рилсов: меньше возиться с повторной настройкой и лучше управлять тем, что получается. (уроки я уже изучил, а вот веб буду с вами смотреть) Нейросети косячить, конечно, не перестанут)) Выбирать удачные результаты и вносить правки всё равно придётся. Но каждый раз заново собирать весь процесс уже не обязательно. По фактам: ✅ Два плотных урока примерно по полчаса. ✅ Домашки с проверкой. ✅ Практический эфир 5 ноября. ✅ Готовые схемы и промпты. ✅ Записи на полгода и сертификат. Если уже генерите картинки или видео и хотите упорядочить работу — приходите. Если ноды пока выглядят как страшная паутина из квадратиков — начнём с интерфейса и простых связок. Я сам долго откладывал именно потому, что казалось сложно) 2 ноября начинаем. Билет — 990 ₽. Посмотреть программу и забрать билет ⬅️

Университет Косыгина приглашает на новый практический курс «Циркулярная упаковка из пульпер-картона: дизайн, прототипирование и РОП», посвящённый современным подходам к созданию экологичной упаковки, её производству и переработке. Программа объединяет основы циркулярного дизайна, практическую работу с пульпер-картоном и требования расширенной ответственности производителей (РОП). В процессе обучения вы: — научитесь выбирать материалы и разрабатывать упаковку с учётом возможностей переработки; — изучите производственный процесс и создадите собственные прототипы упаковки; — узнаете о технологических ограничениях и переходе к серийному выпуску. Особенность курса — авторская практическая часть и производственная практика на действующих предприятиях. Участники увидят реальный цикл изготовления упаковки из пульпер-картона и смогут адаптировать полученные знания под собственный продукт. Старт обучения — 16 ноября 2026 года. 🔗 Подробнее о программе и условиях участия — на сайте

👋 Мы — 12 Космонавтов, ищем ИИ-дизайн-инженера, который будет создавать вместе с нами автоматизированные процессы для производства дизайна Кто нам нужен • ИИ-дизайн-инженер с базовыми знаниями графического дизайна и практическим опытом автоматизации дизайн-производства Что надо делать • Проектировать и создавать ИИ-инструменты для автоматического производства дизайн-макетов 👉узнать подробности и откликнуться

Последние пару недель было дофига разных задач. Причём таких, что собрать мысли и что-то рассказать здесь никак не получалось. От рабочих и внутристудийных дел до ремонтных. Я сейчас живу внутри ремонта, и это тоже отнимает ооочень много сил. Иногда я в ахуе, как люди относятся к заявкам. Просто сервис уровня НОЛЬ в периоде... Наконец появляется ресурс возвращаться: показывать новые проекты, рассказывать, что мы делаем, как мы это делаем, делиться кейсами. Иногда буду разбавлять всё бегом. ⚡️Начну с большого проекта, который мы сдали на этой неделе!! Сайт для международного финансового стартапа. Назвать компанию не могу: у нас с ними NDA. Но могу рассказать, что мы для них сделали. ⚫️Изначально ребята пришли за разработкой сайта по готовому дизайну. За два месяца мы должны были собрать фронт и бэк готового дизайна с возможностью самостоятельно редактировать страницы. ⚫️По ходу работы стало понятно, что нужна доработать архитектуру сайта и помочь с адаптивным дизайном новых страниц. Мы переосмыслили и доработали структуру сайта — получилась понятная логика, на которую команда теперь опирается. ⚫️Подготовили большое количество адаптивных макетов, которые потом пошли в разработку, и сверстали много страниц. ⚫️А на бэкенде собрали, по сути, внутреннюю CMS. Ребята могут брать готовые блоки с разных страниц и собирать из них новые страницы — с настройками для SEO, всем необходимым для публикации и привязкой к языковым версиям сайта. Всё делали на связке Nuxt/Laravel. В итоге у команды сейчас есть готовый сайт и инструмент, с которым можно самостоятельно создавать страницы и дальше масштабировать проект. Работы за этим оказалось дофига. Заказчик сказали огромное спасибо. В какой-то момент мы даже так ушли вперёд по разработке, что команда заказчика не успевала внедрять решения со своей стороны. После сдачи у нас высвободились ресурсы. Сейчас к новым проектам можем подключить фронтенд-разработчиков на Nuxt и Vue, девопса и бэкенд-разработчика на Laravel. Если вам актуально — пишите, давайте обсудим. А я скоро вернусь с новым дизайном. Нам есть что показать.

Показали весь процесс по шагам, чтобы вы могли повторить на своём проекте ✔️ https://www.instagram.com/reel/De1pvMRMEyo/?vrfl=MTQ0eHJ2ZGV5bGhvZg==

В итоге так и выглядят мои тетради — куча набросков, притом, делающимся одновременно по разным задачам на одной странице, а среди них ещё множество разных заметок, порой вообще не относящимся к работе, и хаотично раскиданных на листах. Так и живём. #процесс #леттеринг

Юля, которая училась у меня на первом и четвёртом потоке, сразу после обучения купила квартиру. ПРИКИНЬТЕ 😍 Юля пришла ко мне на первый поток менторства с доходом около 15–20к. Клиенты были, но совсем мало, а системы в поиске и понимания, как с ними работать, не было. За обучение мы с ней: — нашли больше клиентов, — научились выстраивать работу с заказчиками, — вышли на доход 70–80к. То есть рост в 4 раза 🔥 Дальше Юля работала самостоятельно. Клиенты были, но доход застрял на одном уровне и дальше не рос. 😌И она решила прийти ко мне ещё раз, уже на 4-й поток На втором обучении мы: — возобновили её соцсети, — прокачали продажи и продвижение, — выстроили систему поиска клиентов, которая позволяет находить их всегда, а не от случая к случаю. А ещё Юля внедряла всё и в дизайн: работы у неё по-настоящему качественные. Итог — доход 170к в месяц 💸 Юля приходила на каждый разбор и на первом, и на четвёртом потоке. Очень старалась и вникала в каждый процесс. Такие результаты не случаются просто так. А на созвоне после обучения Юля рассказала, что сразу после него купила квартиру ❤️ Сейчас она ждёт ключи, а дальше её ждёт ремонт 🛠 Юля, поздравляю тебя от всего сердца! Ты большая умница ❤️🥹🥹

Вас ждет большая и актуальная программа, более углубленное изучение UX, которое заточенно под новую AI-реальность, с которой столкнулись дизайнеры. 15+ часов лекций и практики. Будем разбирать UX через системное, субъектное, объектное, ресурсное и вариативное мышление, работать с гипотезами, переизобретать решения и отдельно рассматривать сценарии, в которых AI становится участником взаимодействия. Копать будем глубоко: это не про красивые кнопки и банальный CJM, научимся делать отказоустойчивую архитектуру, работать с крайними сценариями, конкурентной средой, экономикой внимания и новыми парадигмы интерфейсов — от AI до Zero UX. Все это — на реальных примерах. Все это без нудных лекций, только прямые эфиры, с практикой и ответами на вопросы. Два типа участия: с обратной связью и зритель. Автор проекта и ведущий — Александр Ковальский, Design director CreativePeople (Moscow), Head of UX at Humbleteam (Prague). Больше десяти лет руководит дизайн-командами разного профиля и выстраивает дизайн-процессы в агентствах и больших компаниях. 👉 Подробная программа и билеты по самой низкой цене: https://workshop.dsgners.ru

Apple как всегда креативно представила новую айдентику Apple Music и показала промо-заставку иконки — звуком занимались Fred again.. и NEST Acoustics. Хорошо известный приём влияния вибрации звука на визуальное, но как же красиво, эстетично показано.

Настроил генерацию под фирменный стиль, всё наконец получается. Потом выходит новая версия модели, и иллюстрации выглядят так, будто их рисовала другая компания. Сидишь и заново собираешь промпты и референсы 💀 Как с этим живут большие команды, расскажут на AI Falls. Это бесплатная онлайн-конфа Phygital+, где компании показывают свои процессы с AI: с цифрами, инструментами и честными факапами. 📌 Что в программе • Авито: как гайды бренда превратили в систему генерации иллюстраций; • Спортмастер: какие AI-инструменты используют в продакшене и сколько это экономит; • ТБанк: как ускорили создание 3D-иллюстраций; • ЛАДА Цифра: экономика AI-контента и пайплайны для больших команд; • Связки AI-агентов, которые забирают рутину и сами исправляют косяки. Ещё будет живой мастер-класс на реальной задаче от Британки (это топ). Всего обещают 10 кейсов с разбором: что делали, зачем и каким инструментом. (это тоже топ) 😎 27 октября, 14:00 мск, онлайн Запись пришлют всем зарегистрированным, так что можно посмотреть и позже. А за регистрацию сразу дают готовые связки нейросетей для дизайна. 🔠 Рега бесплатно 🔠 Рега бесплатно 🔠 Рега бесплатно