#11 Фигма запустила агентов прямо на холсте

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

www.figma.com/blog/the-figma-agent-is-here

Lovable за последние апдейты начал собирать вокруг себя что-то вроде продуктовой комнаты. Можно править интерфейс прямо в превью, оставлять комментарии на элементах, отправлять тред агенту, искать по истории чата, а в десктопном приложении подключать локальные MCP, чтобы агент видел контекст из Фигмы и других инструментов. По отдельности всё вроде мелочь. Комменты уже сто лет есть в Фигме. Визуальные правки есть почти в любом конструкторе. Поиск по истории вообще обычно замечаешь только после того, как он один раз спас тебе день. Но в сумме получается любопытная штука. Вайбкодинг перестаёт быть одиноким чатом, где ты сидишь и уговариваешь модель «ну сделай нормально, пожалуйста». Он начинает обрастать рабочими слоями: экран, обсуждение, история решений, контекст из соседних инструментов, правки по месту. Агент поменял кнопку. Через неделю команда пытается понять: это было решение, эксперимент или чей-то случайный промпт? Вот это для меня главный вопрос во всей истории. В hirehi такое и без агентов всплывает постоянно. Где-то идея лежит в Фигме, где-то обсуждение в чате, где-то правка уже в коде, где-то я сам себе написал «потом поправить» и, конечно, через неделю не помню, что именно хотел поправить. Если рядом появляется агент, который может реально менять интерфейс, бардак получает турборежим. Поэтому комментарии в превью тут важнее, чем кажутся. Продакт ткнул в конкретное место. Дизайнер поправил состояние. Агент получил задачу рядом с экраном. Разработчик хотя бы видит, откуда прилетела правка. Уже меньше шансов, что всё превратится в длинный промпт на 40 строк, где половина смысла живёт только в голове человека, который его писал. С историей чата похожая тема. Если приложение собирается через диалог, переписка становится частью продукта. Там лежат решения, компромиссы, откаты и странные моменты типа «вчера просили сделать ярче, сегодня срочно верните как было». Потерял историю, и потом продукт выглядит так, будто его собирали несколько людей, которые общались через стену. Десктопное приложение с локальным MCP добавляет ещё больше контекста. Агент может смотреть в Фигму и другие локальные штуки. В теории это прям хорошо, потому что он меньше угадывает. На практике появится новый вопрос: а что именно он прочитал? Макет? Старый файл? Обсуждение? Какой-то черновик, который вообще никто не хотел тащить в продукт? Вот тут Lovable может стать правда полезным, если не развалит ответственность. Потому что дать всем возможность быстро править интерфейс легко. Сложнее сделать так, чтобы команда понимала, кто что поменял, зачем поменял и почему это теперь считается нормальным решением. Такие апдейты мне ближе, чем очередной генератор приложения мечты за один запрос. Тут обычная продуктовая рутина: ткнуть в экран, обсудить, поправить, откатить, найти старое решение, передать агенту контекст. Скучнее для демки, зато намного ближе к реальной работе. ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы

У Фигмы в релиз-нотах появился апдейт Draw. Там добавили текст по контуру, быстрый доступ к инструментам, отдельные слои для текста и вектора, новые настройки кистей, градиентов, текстур и шума. Можно было бы пролистать и забыть. Ну мало ли, ещё один набор мелких улучшений для тех, кто любит ковырять векторы. Но вообще это довольно показательная история. Они уже давно перестали быть просто местом, где рисуют экраны. Теперь вот потихоньку забираю соседние задачи, из-за которых дизайнер раньше уходил в другие редакторы. Обычный рабочий сценарий: • Собрал экран в Фигме. • Понял, что нужна простая картинка для пустого состояния. • Потом обложка. • Потом чуть поправить вектор. • Потом текст по дуге. Потом какая-то графика для презентации. И начинается: открыл Illustrator, поправил, экспортнул, вставил обратно, увидел правку, пошёл заново. Всё это не страшно, но бесит. Особенно когда задача маленькая, а вокруг неё внезапно появляется отдельный мини-процесс. Вот в такие места Draw и лезет. В ежедневную мелкую графику, которая постоянно всплывает рядом с интерфейсами. Для большой профессиональной иллюстрации отдельный редактор всё равно пригодится, тут иллюзий нет. Для продуктового дизайнера это вполне окей. Нужно быстро собрать пустое состояние, простую иконку, промо-блок, обложку, кусок графики для лендинга или презентации. И если всё это можно сделать прямо рядом с макетом, без прыжков между окнами, то понятно, почему Фигма туда идёт. Обратная сторона тоже есть: фигма начинает пухнуть. Сначала экраны. Потом прототипы. Потом Dev Mode. Потом сайты. Потом ИИ. Теперь ещё больше графики. И в какой-то момент инструмент, который был понятным рабочим местом, начинает превращаться в такой дизайн-комбайн, где всё вроде можно, но иногда уже не очень понятно, куда смотреть. Мне в целом удобно, когда мелкие графические штуки можно быстро сделать в том же файле. Я не хочу ради маленькой картинки для онбординга открывать ещё одно приложение и устраивать цирк с экспортами. Но я ещё меньше хочу, чтобы Фигма стала местом, где всё делается на уровне «ну вроде норм». Короче, Draw выглядит маленьким апдейтом, но направление у Фигмы понятное: дизайнер должен всё реже выходить из одного рабочего пространства. Вопрос только в том, где у этого пространства край. Потому что если сложить туда вообще всё, однажды сама Фигма станет отдельной задачей на день. Я вот, например, так и не нашёл как мне отменить подписку на тим аккаунт. Нигде. Даже кодекс просил, чтоб нашёл. Тупо нет кнопки нигде. Что думаете? ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы

Обычно AI-агенты работают с интерфейсом как человек: делают скриншот, пытаются понять по пикселям, где кнопка, и тыкают по координатам. Это медленно, дорого по токенам и довольно хрупко. Автор показывает более умный путь: использовать accessibility tree, который уже есть внутри iOS-приложения и который читают VoiceOver и XCTest. Если у элементов нормально заполнены identifier, label, hint, value и traits, агенту не нужно гадать по картинке. Он может детерминированно находить элемент, понимать, что он делает, и нажимать точно в цель. Плюс это полезно не только для AI: вы одновременно улучшаете доступность для людей и делаете приложение гораздо удобнее для автоматизации, тестов и агентной навигации. Внутри: – Почему навигация по скриншотам для AI дорогая, медленная и хрупкая; – Что такое accessibility tree и какие пять свойств в нем важны; – Какие SwiftUI-модификаторы стоит добавлять на кнопки, строки списков и экраны; – Зачем отслеживать координаты элементов, если у них уже есть identifier; – Почему строгий нейминг accessibility-id сильно помогает агентам; – Как populated accessibility tree меняет экономику токенов и скорость работы; – Почему AI-навигация полезна не только для тестов, но и прямо во время разработки; – Как accessibility и AI support здесь работают как одна и та же инвестиция. ➡️ Читать статью ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы

Самокат окончательно стал жертвой маркетологов Сбера. Профукать столько полезного места на главном экране в жертву рекламным баннерам — это фейл. Что это у нас тут в каталоге? О, это же реклама недвижки среди лосьонов для тела, бананов и молока. Лучше места не сыскать. Главное — продать девелоперам рекламное место. А эти «полки» с подборками, подобранные непонятно кем и непонятно для кого? Не понятно, почему это должно кого-то заинтересовать в принципе. Впрочем, что это я. Это же «для себя и для дома»! Это же «топ»! А может заказать ботинки по клику на завтра? Не в Ламоде, не в магазинах одежды и обуви, а именно здесь, в Самокате заказать ботинки? В общем, Самокат сегодня являет собой яркий пример результатов фокуса отделов маркетинга и рекламы Сбера на выполнении KPI. Когда за дело берутся те, кто не придумывал, не создавал и не запускал бизнес, а пришёл на всё готовое, ничего хорошего не выходит. Эти люди не отвечают своими инвестициями, у них нет личной ответственности, они не поставили всё на продукт, как это сделали в своё время Родион Шишков и Вячеслав Бочаров*, создавая Самокат. * Вячеслав Бочаров более 15 лет проработал в «Магните», прошёл путь от директора регионального магазина до создателя формата «Магнит Косметик», руководителя основного направления магазинов у дома и заместителя Сергея Галицкого. 🌊🌊

На интенсиве разберем, как использовать ИИ для реальных продуктовых задач: интерфейсов, структуры экранов и работы с UX. Будем тестировать новый инструмент Stitch от Google, смотреть на качество генераций и учиться выстраивать работу с нейросетями как полноценный дизайн-процесс. 💙 Присоединяйтесь в боте На эфире подарим токены для дополнительных генераций в Utopy.ai, а также вы получите практику и домашние задания

Как пересматривают традицию и опыт дизайна курсора, дополняя его голосовыми командами и поддержкой ИИ. Часть внутренней разработки новых UX моделей в Coogle. Полвека как был внедрен привычный нам дизайн курсора на экране и его базовые UX-сценарии.

Мечта любой команды разработки сейчас — автоматизировать сборку дизайна с помощью LLM, чтобы ускорить delivery-процесс. Я видел несколько разных подходов, но в итоге пришёл к чему-то, что, как мне кажется, должно сработать удобно Рассказываю на примере проекта, где я на фрилансе (oversecured.com) Дано: - legacy-архитектура фронта, которую сложно масштабировать с LLM-кой - отсутствие части макетов в Figma + неактуальность макетов Что хотим: - заиметь макеты в Figma, которые выступают как источник правды - можно дать ссылку на макет, и LLM (Codex/Claude) его соберёт - UI-kit/дизайн-система, которая полностью совпадает в Figma/code Как мы решили это сделать: 1. Подключаем для кода open-source библиотеку компонентов shadcn (https://ui.shadcn.com/create). Компонентов там достаточно много + они гибкие (можно внутрь прокидывать много свойств). Это наша база, из которой мы будем собирать весь фронт 2. Берём для этой же библиотеки какой-то из Figma-файлов (вот здесь (https://ui.shadcn.com/docs/figma) есть несколько ссылок на файлы community, на них ссылается сам shadcn). Это наша вторая база, из которой мы будем собирать все макеты в Figma Мы пока не придумываем дизайн и не собираем компоненты с нуля, чтобы ускориться на старте, — просто берём готовое решение. 3. Начинаем собирать макеты в Figma из компонентов, которые мы взяли в community. На скрине — дизайн 4. Дальше через Figma MCP мы можем отдавать нашему AI-агенту ссылку на макет и просить собрать дизайн с помощью компонентов shadcn (можно также использовать shadcn MCP (https://ui.shadcn.com/docs/mcp)) Для тех, кто еще не знает: MCP — это протокол, через который LLM общается с внешними тулами вроде Figma. Важно здесь отловить одну вещь: AI-агент должен вытаскивать из Figma не скриншот макета, а структуру страницы (для этого используются разные методы). И всё — это работает. Простые страницы уже собираются верно на 95–100%, страницы посложнее пока тестируем Первая задача — актуализировать весь фронт на новых гибких компонентах. Во второй части (когда я к ней подойду) я хочу иметь возможность стилизовать компонент в Figma и стащить дизайн на фронт, чтобы в коде он тоже стилизовался В теории, проблемы тут быть не должно, потому что мы взяли в коде и в Figma одинаковую семантику токенов (и там и там shadcn) — то есть цвет в коде и цвет в Figma называются одинаково, например surface-default-100 Я уже предвижу некоторую сложность со стилизацией и со сборкой сложных экранов, так как в Figma компонент не всегда соответствует по пропсам тому, что есть на фронте в библиотеке shadcn (часть свойств может отсутствовать, часть — называться иначе). Тут потребуется немного ручной настройки и тюнинга компонентов в Figma Часть 2 напишу, когда подойду к ней!

Мы завершаем полугодовой цикл бесплатного обучения по нейронкам. И, думаю, правильно поставить точку чем-то мощным. ➡ Это будет обучение по нейросетям в продуктовом дизайне. Будем работать в Google Stitch – он бесплатный, но во многом не уступает Claude. Помните: мы учим принципам и мышлению, которые пригодятся в любом инструменте. Что вы узнаете: • Как ставить задачу нейронке, чтобы получить результат на уровне дизайнера; • Зачем нужен дизайнер, если есть ИИ; • Сгенерируете экраны мобильного приложения и научитесь анализировать результат. Расписание интенсива: ⭐14 мая (четверг) 19:00 мск – публичная лекция, два домашних задания и бесплатные токены от Utopy.ai; ⭐15 мая (пятница) 19:30 мск – дополнительная закрытая лекция и финальное домашнее задание; ⭐18 мая (понедельник) 19:00 мск – разбор ваших работ и розыгрыш призов. ➡ Регистрация в боте 🔵 Важно! Интенсивы по нейросетям будут и дальше проходить регулярно, но уже в формате нашего Boosty-канала «Вышка». Следующий будет на тему плакатов и креатива в ИИ. Интенсив пройдет уже скоро – анонсирую его здесь, а подписчики Вышки точно не пропустят анонс на Boosty.

На этот раз на практике разберем как использовать ИИ для реальных продуктовых задач: поработаем с интерфейсами, логикой экранов и качеством результата. В процессе будем использовать новый AI-инструмент Stitch от Google. Посмотрим, как с помощью ИИ управлять качеством результата и выстраивать работу так, чтобы нейросеть усиливала дизайн. Расписание интенсива: 💗14 мая 19:00 мск (чт) – первая лекция, два домашних задания и бесплатные токены от Utopy.ai; 💗15 мая 19:30 мск (пт) – вторая лекция и финальное домашнее задание; 💗18 мая 19:00 мск (пн) – разбор ваших работ и розыгрыш призов. Традиционно вас ждут практические задания, бесплатные токены для работы с нейросетями, финальный разбор работ и розыгрыш призов. 💗 Присоединяйтесь бесплатно в боте

Майская погода и длинные выходные — отличный повод оторваться от экрана и провести время с книгой. Собрали и делимся небольшой подборкой того, что читаем мы. Юхани Палласмаа, «Мыслящая рука» (The Thinking Hand, 2009) Палласмаа пишет о мышлении как о телесном процессе: мы понимаем пространство не только головой, но и рукой, жестом, касанием, движением. Чуть подробнее писали о «Руке» тут. Читать Бён-Чхоль Хан, «Общество усталости» (Müdigkeitsgesellschaft, 2010) Короткий, злой текст о том, как современный человек сам превращает себя в проект повышения производительности. Бён-Чхоль Хан диагностирует общество в целом, но местами кажется, что пишет именно об архитектурной профессии. По-своему утешительное чтение. Купить Ален де Боттон, «Архитектура счастья» (The Architecture of Happiness, 2006) Популярный философ Ален де Боттон объясняет, почему здания задевают нас эмоционально и как в пространство вплетены вкус, биография и представления о хорошей жизни. С суждениями де Боттона иногда хочется спорить. С другой стороны, более внимательного, умного и эмпатичного зрителя у архитектуры, кажется, и не будет. Взять в библиотеке Читать в оригинале Луис Вирт, «Урбанизм как образ жизни» (Urbanism as a Way of Life, 1938) Классический текст чикагской школы социологии, после которого город начинает читаться как особый способ существования. Плотность, анонимность, разнообразие контактов — все, что и делает город городом, Вирт собирает в одну ясную схему. Купить Витольд Рыбчинский, «Городской конструктор: Идеи и города» (Makeshift Metropolis, 2010) Рыбчинский описывает город не как абстракцию, а как результат конкретных идей, решений, компромиссов и градостроительных ошибок. Автор разбирает город как конструктор, чтобы показать, из какого сора он собран. Читать Том Уилкинсон, «Люди и кирпичи» (Bricks and Mortals: Ten Great Buildings and the People They Made, 2014) Уилкинсон рассказывает историю архитектуры через десять зданий и через людей, которых они формировали. Эссе Уилкинсона — мастер-класс по чтению и пониманию архитектуры. Купить #материя_знания | | | ◻️ Materia.city

На днях наткнулся на цифру: 94% компаний в мире жалуются на нехватку людей с AI-навыками. И, судя по прогнозам, к 2028 году сильно легче не станет. Для дизайна это тоже важный сигнал. Просто уметь делать нормальные макеты уже мало. Бизнесу всё чаще нужны люди, которые понимают, как работать с AI не точечно, а системно: поставить задачу, собрать контекст, проверить результат и отвечать за итог. Проблема в том, что большинство дизайнеров пока используют AI кусками. Тут текст поправить, там референсы собрать, где-то экран накидать. А на реальной задаче всё быстро ломается: AI не помнит бриф, не понимает дизайн-систему, теряет контекст и выдаёт что-то, что потом всё равно приходится руками пересобирать. И вот тут интересная мысль. Возможно, дело уже не в конкретном инструменте, а в том, как вокруг него собрана рабочая среда: папки, скиллы, директивы, дизайн-система, правила проекта. То есть AI не как отдельный помощник сбоку, а как среда, внутри которой ты проектируешь. 13 мая в 18:00 мск Даниил Шишко из Pixel Perfect покажет, как у него устроена такая агентская система. Возьмёт размытое ТЗ в одну строчку от крупного зелёного банка и за 90 минут соберёт концепт банковского дашборда. Будет весь процесс через одного агента в Claude Code: бриф, ресерч, структура экранов, макеты в Фигме по настоящей дизайн-системе и кликабельный прототип. Плюс покажет стек Claude Code, Figma MCP и дизайн-систему, а ещё конкретные шаги, как собрать AI-агента под свои проекты. Если хотите понять, как AI может закрывать не отдельные куски работы, а весь дизайн-процесс — нужно приходить обязательно 🔠 Эфир в канале Даниила 🔠 Эфир в канале Даниила 🔠 Эфир в канале Даниила

AI в дизайне это уже не про отдельные тулзы На днях наткнулся на цифру: 94% компаний в мире жалуются на нехватку людей с AI-навыками. И, судя по прогнозам, к 2028 году сильно легче не станет. Для дизайна это тоже важный сигнал. Просто уметь делать нормальные макеты уже мало. Бизнесу всё чаще нужны люди, которые понимают, как работать с AI не точечно, а системно: поставить задачу, собрать контекст, проверить результат и отвечать за итог. Проблема в том, что большинство дизайнеров пока используют AI кусками. Тут текст поправить, там референсы собрать, где-то экран накидать. А на реальной задаче всё быстро ломается: AI не помнит бриф, не понимает дизайн-систему, теряет контекст и выдаёт что-то, что потом всё равно приходится руками пересобирать. Дело не в инструментах. У AI должна быть архитектура (папки, скиллы, директивы, дс, правила проекта). Он не помощник, а среда, в которой ты работаешь. 😎 13 мая в 18:00 мск Даниил Шишко из Pixel Perfect впервые покажет свою агентскую систему изнутри. Возьмет размытое ТЗ в одну строчку от крупного зеленого банка и за 90 мин соберет полный концепт банковского дашборда. Все этапы работы дизайнера через одного агента в Claude Code: бриф, ресерч, макеты в Figma по дизайн-системе, кликабельный прототип. Что заберешь с эфира: • рабочий стек: Claude Code, Figma MCP и дизайн-система • конкретные шаги, как собрать AI-агента под свои проекты • подход, где AI закрывает весь дизайн-процесс, а не отдельные задачи ➡ Эфир пройдет в тг-канале Даниила: Подписывайся

Но по факту у многих всё выглядит примерно так: ChatGPT помогает с текстом, Midjourney делает картинки, ещё пара вкладок открыта для ресерча, а макеты, структуру экранов и финальную сборку всё равно делаешь руками. Вроде AI уже в работе, но рутины меньше не стало. Просто вкладок стало больше) И вот тут мне интересен подход Даниила Шишко из Pixel Perfect. Он перестроил процесс так, что один агент в Claude Code проходит всю цепочку дизайнера: от брифа и ресерча до структуры экранов, макетов в Фигме и кликабельного прототипа. 13 мая в 18:00 мск Даниил проведёт эфир и покажет это на реальной задаче. Возьмёт ТЗ в одну строчку от крупного зелёного банка и за 90 минут соберёт концепт банковского дашборда через одного AI-агента. Внутри будет рабочий стек: Claude Code, Figma MCP и настоящая дизайн-система. Плюс конкретные шаги, как собрать такого агента под свои проекты, чтобы AI закрывал не отдельные куски, а весь дизайн-процесс. Если у вас AI пока живёт на уровне «тут текст, там картинка» — приходите обязательно. Хотя бы чтобы понять, как может выглядеть следующий уровень работы дизайнера. 🔠 Эфир в канале Даниила 🔠 Эфир в канале Даниила 🔠 Эфир в канале Даниила

Полная Figma скриншотов еще не делает дизайн лучше. Можно часами собирать чужие экраны, но так и не понять, что именно оттуда брать в свой проект. Самая частая ошибка тут простая: смотреть на референсы как на вдохновение вообще, а не как на инструмент под конкретную задачу. Катя из Digital Oxygen предлагает понятную рамку: делить референсы на функциональные и стилистические. Первые нужны, чтобы разобрать логику, структуру, прогрессию интерфейса и привычные паттерны жанра. Вторые помогают собрать настроение, визуальный язык и направление стиля. Плюс она показывает, как на этом этапе можно быстро подключать нейросети, чтобы снять страх белого листа и накидать первые концепты. Внутри: – Почему сохраненные картинки сами по себе почти не помогают в работе; – Как делить референсы на функциональные и стилистические; – Зачем в игровых проектах сначала разбирать логику, а не визуал; – Почему важно смотреть не только на первый экран, но и на прогрессию интерфейса; – Как удобно сортировать референсы по экранам и сценариям прямо в Figma; – Почему стилистический поиск лучше расширять за пределы прямых аналогов; – Как называть найденные визуальные направления, чтобы команда говорила на одном языке; – Где нейросети реально полезны, когда нужно быстро нащупать общее настроение проекта. ➡️ Читать статью ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы

Есть ощущение, что последние годы интерфейсы всё время пытались стать незаметнее. Сначала кнопки уехали в жесты, потом часть сценариев ушла в голос, потом ИИ начал забирать на себя поиск, тексты, картинки и прочую работу. А теперь следующий уровень: продукты хотят понимать не только что человек делает, но и в каком он состоянии. На днях TechCrunch написал про стартап Neurable. Они делают неинвазивный нейроинтерфейс, то есть без чипов в голове и всей этой киберпанк-жести. Технология работает через ЭЭГ-сенсоры, обработку сигналов и ИИ. По сути, устройство считывает активность мозга и может давать данные о когнитивном состоянии человека. И вот теперь Neurable хочет лицензировать эту технологию производителям обычных потребительских устройств: наушников, очков, кепок, повязок и других носимых штук. У них уже была коллаба с HyperX от HP, где делали гарнитуру для геймеров, чтобы отслеживать фокус и производительность. Ещё они работали с iMotions, которая занимается исследованиями поведения людей. Следующий интерфейс может начаться не с клика, а с усталости в голове Вот это уже очень интересный сдвиг. Потому что раньше продукт реагировал на действие. Нажал кнопку, написал запрос, открыл экран, выбрал пункт меню. Всё понятно. А тут продукт потенциально начинает реагировать на состояние: устал, сфокусирован, перегружен, потерял внимание, выпал из задачи. С одной стороны, звучит очень полезно. Представьте наушники, которые понимают, что вы уже час сидите в глубоком фокусе и дальше начнёте тупить. Или рабочий софт, который видит перегруз и не пихает вам ещё 15 уведомлений. Или игра, которая адаптирует сложность не только по действиям, но и по состоянию игрока. С другой стороны, тут сразу хочется поставить ноут на паузу и немного подумать. Данные о пульсе уже стали нормой. Шаги, сон, калории, стресс - всё это мы как-то приняли. Но данные о мозговой активности ощущаются гораздо интимнее. Это уже не просто тело. Это ближе к тому, как человек думает, устаёт, концентрируется и реагирует на мир. Neurable говорит, что данные защищаются, анонимизируются, шифруются, а для обучения ИИ используются только с согласием пользователя. Это важно. Но сам факт всё равно показательный: рынок уже смотрит на мозг как на следующий слой интерфейса. И тут для дизайнеров и продуктовых команд будет очень непростая зона. Если продукт знает, что человек устал, он должен помогать или монетизировать эту усталость? Если сервис понимает, что внимание просело, он должен дать паузу или подсунуть стимул посильнее? Если игра видит фокус, она должна сделать опыт лучше или удерживать дольше? В обычных интерфейсах мы хотя бы видим кнопку, попап или пуш. С нейроинтерфейсами часть логики может стать совсем невидимой. Устройство что-то считало, ИИ что-то решил, продукт чуть поменял поведение, а пользователь даже не понял почему. Поэтому история с Neurable не только про крутые наушники будущего. Это про новый тип ответственности. Когда интерфейс начинает работать не с экраном, а с состоянием человека, ошибаться становится намного опаснее. ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы

👋 Всем привет, возвращаюсь в канал после небольшого перерыва с новой модификацией ) Сделала для себя вот такой простенький прелоадер для Тильды с помощью ChatGPT (в демонстрации мой ученический проект с курса Тильды Про, кстати 🤭) Фишка данного прогресс бара в том, что он имитирует реальную загрузку страницы, а не просто делает определенную паузу на экране загрузки. Сделать прямо таки настоящий прогресс бар загрузки для Тильды нельзя по утверждению нейронки, поэтому она сделала имитацию, очень близкую к реальному процессу загрузки сайта. По моим тестам все очень даже правдоподобно выглядит и совпадает с реальным временем загрузки. ⭐️ Код прелоадера в файле в комментариях к посту. ✨ В начале кода вынесены все основные настройки, которые вам могут понадобится для стилизации под дизайн вашего сайта (обратите внимание, что есть ряд настроек отдельно и для мобильной версии) — все подписано комментариями. ❤️ Если у вас есть вопросы по редактированию кода — дайте знать в комментариях 😊 #тильда #модификации #прелоадер

Обычно после записи к врачу пользователь видит простой экран подтверждения и идет дальше. В СберЗдоровье решили пересобрать этот момент иначе: не просто сказать, что запись оформлена, а сразу помочь с тем, что делать дальше. Маршрут, календарь, подготовка к приему, а уже после этого аккуратные офферы и переходы в другие сценарии. Самое важное в этом кейсе то, что команда не превратила чувствительный медицинский экран в рекламную витрину. Сначала провели исследования, убрали лишнее, вынесли ключевые действия на первый уровень и переписали коммуникацию с языка скидок на язык пользы и контроля. В итоге выросли и продуктовые метрики, и ценность для пользователя: кросс-переходы +34%, установки приложения +28%, а сам экран потом еще и превратили в модульный компонент для других продуктов. Внутри: – Почему старый экран подтверждения перестал справляться с задачами продукта; – Как команда искала баланс между бизнес-целями и доверием пользователя; – Что показали глубинные интервью и юзабилити-тесты; – Какие элементы пользователи действительно хотели видеть сразу после записи; – Почему CTA на установку приложения лучше работает через пользу, а не через скидку; – Какие метрики выросли после запуска нового экрана; – Как из одного решения сделали универсальный компонент для дизайн-системы; – Почему экран завершения сценария тоже может быть сильной продуктовой точкой роста. ➡️ Читать статью ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы

Недавно завайбкодил небольшой лендос с помощью Cursor, собрал ТГ-бота в n8n, не говоря уже о Nano Banana, приколах в Sora, Suno и каждодневном использовании GPT. Для продукта в GPT генерю гипотезы, анализирую конкурентов, дипсёрчу источники в Perplexity, иногда прошу GPT провести ревью флоу/экрана. Экспериментировал в Figma Make, но результат оставил желать лучшего. Чтобы узнать, как у других, поспрашивал ребят из разных компаний о том, как AI-инструменты поменяли их дизайн-процесс и поменяли ли. 👱‍♂️ Юрий Ветров ⏺️ Дизайн-директор в Точка Банк Сам дизайн-процесс не поменяли, потому что он больше завязан на совмещение целей пользователей и бизнеса, а не конкретные инструменты. Но какие-то части процесса — да. Где-то это бытовуха — вроде перегнать данные из одного формата в другой. Где-то — автоматизация этапа процесса (например, написать свой плагин для Фигмы). Где-то — возможность делать графические элементы на потоке (например, нодовые инструменты генерации). В хобби-проекте вечерами пишу учебную платформу и дизайн-систему на React в формате парного программирования. 🥷 Стефан Васадзе 🏧 Руководитель дизайн-группы в EMCD, ex.Яндекс, ex.VK В дизайне пока только внедряем и учимся, из живого: — Сделали агента, который собирает сам задачу под шаблон опрашивая продакта, далее хотим прикрутить этап первичного discovery; — Сделали плагин где маркетинговые материалы самогенерятся на основе инпута (KV + текста + ресайзы); — Собрали за день свой инструмент для assessment и perfomance review дизайн команды + аналитика и всякие приколдесы; — Делаем пересборку дизайн-системы и компонентов в сторибуке прямой связкой через Figma API, далее хотим автоматизировать пуш изменений и начать работать не с макетами, а с прототипами в коде; — Работаем над проектированием агентов под точечные задачи, в идеале скинуть на них всю операционку где можно без человека; — Собираем лендосы для тестов; — Ищем инфу по корп инструментам/анализируем исследования/копаем в инсайты из чатов/делаем выводы из аналитики и тд. 🙎‍♂️ Марк Борзенков 📦 Дизайн-менеджер в Avito Мы уже больше года генерим картинки, даже сложные 3д персонажи получаются на отлично. Текста и орфография — тоже на отлично. Но это база, как у всех. А что из интересного, смогли на прод завайбодить улучшение. Разобрались с репозиториями, прошли ревью и смержили. Дальше — больше! 🤵‍♂️ Александр Дудинский 💾 Дизайн-лид в EPAM У меня ИИ пока значительно помогает только в быстрых прототипах. Связка Figma Make + Claude Code помогают собирать быстрые прототипы для обсуждения с командой и продактом на стороне клиента. Если раньше мы иногда тратили несколько дней на первый полноценный прототип, то сейчас в течении пары часов собираем весь флоу, включая корнер кейсы. И понятное дело, что все это с анимациями, различными состояниями и т.д., но финальный дизайн всё равно собирает дизайнер. Пока не получилось отдавать готовый код разработчикам и полностью автоматизировать всё это, к сожалению. Про мелочи вроде «быстро сгенерировать сочную иконку» писать не буду, мне кажется это уже база сейчас, а не ускорение работы. 👩‍💼 Дарья Кан 🧿 Дизайн-лид в Оzon У нас в Ozon дизайн-процесс не поменялся. Ключевые этапы, такие как исследование, проработка концепций, дизайн и проверка решений, остаются прежними. Но постепенно ИИ становится вспомогательным инструментом. Мы используем ИИ, чтобы сформулировать UX-копирайтинг особенно на этапе концептов, когда нужно сосредоточиться на идее и смысле, а также при работе с иллюстрациями — быстрая генерация идеи для ускорения синхронизации с командой или заказчиком. Основная ценность по-прежнему остаётся за дизайнером — его опытом, насмотренностью и способностью принимать решения. 🌊🌊