🤖 Почему ИИ-помощник каждый раз заново ломает ваш UI Kit
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
