Запускаю серию промптов 🪄

Звучит как магия. На деле - нейросеть. Смотрите⬆️ Определение цветотипа с готовой палитрой. Подбор причёски и макияжа под ваши черты. Капсульный гардероб на 12 вещей. 3 готовых образа — кэжуал, офис, вечерний. И финал: поиск этих вещей в реальных магазинах через визуальный поиск Google. ➡️Всё это собрала нейросеть. По одному загруженному фото. В июне в клубе FVD CLUB мы посвятили целый месяц этой теме — «Виртуальный стилист по типажам». Программа июня: 🔸 1 июня — Какой ты дизайнер: бот-помощник + видео 🔸 4 июня — Психотипы: полный гайд по определению + видео 🔸 9 июня — 3 промпта для ChatGPT и Gemini: цветотип, причёска, гардероб + видео-разбор 🔸 15 июня — Работа по типажам Ларсен (видео + промпт) 🔸 18 июня — Создаём стилевую фотосессию (видео + JSON-промпт) 🔸 22 июня — Раскладки и капсулы 🔸 25 июня — Бот-стилист по типажам + видео 🔸 29 июня — Прямой эфир с разбором ваших вопросов И всё это — не «попробуйте нейросеть», а пошаговые промпты, которые работают сразу. ‼️Подойдёт вам, если вы: — дизайнер или швея и хотите предлагать клиентам полный образ — блогер, стилист, помогаете подругам собирать гардероб — или просто хотите наконец понять, что вам идёт Клуб живёт в ВК и Telegram - выбираете площадку при оплате. По цене одной чашечки кофе в месяц. А внутри - на месяц практики, которая останется с вами навсегда. → ВСТУПИТЬ В КЛУБ P.S. Все материалы выше — реальные результаты, собранные через ChatGPT и Gemini. Не Photoshop, не дизайнерская вёрстка. Это то, что вы сможете повторить сами уже в первый день в клубе.

И хотим напомнить: это не короткий курс, где вы просто пробуете пару AI-инструментов и генерируете красивые картинки. Внутри курса: ▪️ 100+ практических уроков по текстам, изображениям, видео, сценариям, стратегиям, презентациям, анализу и работе с AI в реальных задачах. ▪️ 21+ нейросеть от ChatGPT и Midjourney до Krea, Recraft, Higgsfield, Kling, Runway, Veo, Seedance, Claude, Nano Banana и других инструментов, которые сейчас самые актуальные на рынке. ▪️ Ежедневная обратная связь от кураторов вы не остаётесь один на один с уроками, а можете задавать вопросы, показывать работы, разбирать ошибки и доводить результат до крутого финала. ▪️ База знаний, готовые промпты и GPT-агенты чтобы не собирать всё по кускам из интернета, а сразу использовать готовые решения в работе. ▪️ Бонусные уроки по работе с клиентами, авторскому праву, ценообразованию, фриланс-биржам и упаковке своих услуг. И важный момент: уроки обновляются, даже по завершению курса — пока у вас есть доступ к курсу. После окончания скидки курс можно будет купить только по полной стоимости. Старт — 5 июня. Следующий поток будет не раньше августа. Если вы хотите этим летом нормально разобраться с нейросетями и встроить AI в свою работу, сегодня последний день, когда можно сделать это по лучшей цене: https://kavaira.com/neyropred/

1 июня - ChatBot GPT - Какой ты дизайнер + ВИДЕО 4 июня - ChatBot GPT - Какой у тебя психотип по «Психотипы. Полный гайд по определению психотипа» + ВИДЕО 9 июня - Промпт для определения цветотипа внешности ChatGPT / Gimini 9 июня - Промпт для подбора прически и макияжа ChatGPT / Gimini 9 июня - Промпт для подбора одежды ChatGPT / Gimini 9 июня - ВИДЕО Как использовать промпты 15 июня - Работа по типажам Ларсен ВИДЕО + промпт 18 июня - Создаем стилевую фотосессию ВИДЕО + Json промпт 22 июня - Создаем раскладку 25 июня - Бот стилист по типажам + ВИДЕО 29 июня - Эфир Доступны записи предыдущих месяцев Май 2026 - Сам себе стилист Апрель 2026 - ИИ блогер Март 2026 - Моздание карточек товаров и примерки Февраль 2026 - Дизайн одежды с нейросетями Январь 2026 - Нейросети бесплатно Декабрь 2025 - Новогодний переполох Ноябрь 2025 - Виртуальный стилист Октябрь 2025 - Нейрофотосессия Стоимость участия 390р (при вступлении в клуб цена фиксируется навсегда, стоимость клуба для новых участников становится дороже с каждым новым месяцем) ВСТУПИТЬ В КЛУБ

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

OpenAI выпустила ChatGPT Image 2.0 — и это первый генератор изображений, который начинает заходить на территорию дизайнеров, а не просто делать картинки с помощью искусственного интеллекта. Главный прорыв модели — работа с текстом внутри изображений. Раньше нейросети стабильно ломались на типографике: постерах, баннерах, интерфейсах и презентациях. Теперь ChatGPT умеет генерировать макеты с читаемыми заголовками, кнопками и визуально логичной композицией. Для креативной индустрии это важнее, чем кажется. OpenAI фактически движется в сторону «дизайнера внутри чата»: модель уже умеет собирать рекламные макеты, визуалы для социальных сетей и выдерживать единый стиль в серии изображений. То, на что раньше уходили часы работы младших дизайнеров, теперь создаётся за минуты — и особенно сильно это ударит по рынку простого коммерческого дизайна. Парадоксально, но вместе с этим растёт ценность не технического исполнения, а вкуса и художественного руководства. Потому что проблема больше не в том, как сделать визуал, а в том, как сделать его отличимым от тысяч других изображений, созданных искусственным интеллектом. Именно поэтому дизайнеры всё чаще уходят в странность, хаос и визуальный риск — «слишком идеально» начинает выглядеть как работа нейросети. 📎 Креативити

👋 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

OpenAI 21 апреля выкатили ChatGPT Images 2.0. Посмотрел релиз, и там интересно не то, что нейросеть снова делает красивые картинки. Красивые картинки уже стали фоном. Интереснее другое: OpenAI показывает задачи, где раньше генерация быстро рассыпалась. Постеры, инфографика, комиксы, книжные развороты, учебные схемы, мокапы, визуалы с типографикой и разными языками внутри изображения. Вот это уже другой уровень. Потому что дизайнеру картинка часто нужна не ради картинки. Через неё надо объяснить идею, показать сценарий, собрать настроение, оформить гипотезу, донести мысль команде или заказчику. Раньше нейросетки в таких задачах часто работали как красивая демка. Издалека вроде огонь, а приблизил текст или детали, и всё поехало куда-то в нейроад. Самое сильное в новом ИИ-визуале не красота, а правдоподобность И вот тут начинается самое неприятное. Пока генерация была кривой, с ней было проще спорить. Она сама себя разоблачала. Текст поплыл, руки странные, смысл не собрался, детали развалились. Можно было быстро сказать: выглядит прикольно, но в работу это не пойдёт. Теперь так будет не всегда. Картинка может быть аккуратной, уверенной и почти готовой на первый взгляд. Принесли такую на встречу, все посмотрели, сказали нормально, пошли дальше. А внутри может не быть ничего: ни идеи, ни точного сообщения, ни связи с продуктом, ни понимания, зачем этот визуал вообще нужен. Это и пугает больше всего. Не то, что ИИ заберёт работу дизайнера. А то, что он начнёт производить огромное количество визуалов, которые выглядят достаточно прилично, чтобы их перестали нормально разбирать. В командах и так часто обсуждают дизайн на уровне нравится или не нравится. А тут ещё появляется картинка, которая выглядит уверенно и как будто сама просит: ну возьмите меня уже. Хотя с визуалом так не работает. Можно получить красивый мокап, который продаёт не тот смысл. Можно получить иллюстрацию, которая вообще не помогает понять фичу. Можно получить постер, где всё ровно, но внутри пусто. И проблема в том, что теперь это не всегда будет видно с первого взгляда. Я бы относился к таким генерациям как к сырью. Сгенерил, посмотрел, разобрал, часть выкинул, часть забрал, что-то докрутил руками, где-то понял, что сама идея слабая. В таком режиме инструмент правда полезный. Он помогает быстрее думать визуально и не тратить кучу времени на первый черновик. Но если начать принимать аккуратную генерацию за готовое решение, мы очень быстро получим мир, где картинок станет ещё больше, а смысла в них станет ещё меньше. ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы

Промпт в комментариях 👇

Дима Бороухин @dmboro — в прошлом дизайнер и веб-разработчик. После потери зрения объединил свои технические знания с личным опытом и стал консультантом по цифровой доступности. — Ты пробовал использовать Claude или ChatGPT со скринридером или с клавиатуры — как это работает на практике? Я пробовал ChatGPT, однако по удобству взаимодействия мне больше понравился Gemini. Его интерфейс вполне доступен: элементы управления имеют корректные роли, имена и состояния, что позволяет скринридеру считывать структуру страницы. В своей работе я активно применяю AI для подготовки HTML-страниц для презентаций — чтобы показывать командам типичные проблемы доступности. Грамотный промпт позволяет сгенерировать страницу, где один элемент оформлен эталонным кодом, а остальные имеют аналогичный дизайн, но содержат критические ошибки — например, невозможность установить фокус. Визуально всё выглядит одинаково, но при взаимодействии через клавиатуру или скринридер различия становятся очевидными. Также я использую AI для подбора цветовых схем и помощи в написании CSS-кода. — Ты знаешь кейсы, где AI улучшил доступность продукта? или хотя бы часть? Комплексных кейсов, где AI улучшил доступность продукта, в моей практике не встречалось. Вижу нейросети лишь в точечных задачах — как в примере с описанием изображений, о котором расскажу дальше. — Есть ли риск, что AI-инструменты для доступности обучены на данных, которые не отражают реальный опыт людей с ограниченными по здоровью? Риск, безусловно, есть. AI может отлично знать теорию и стандарты, но их всегда нужно проверять на практике. Реальные сценарии взаимодействия со вспомогательными технологиями часто сложнее, чем их описывают в документации. Пример из жизни: недавно я просил AI создать примеры недоступных кнопок. Модель предположила, что «поломанная» кнопка будет полностью неработоспособна для скринридера. Однако на практике скринридер NVDA умеет эмулировать нажатие даже там, где код реагирует только на клик мыши. В итоге для пользователя скринридера кнопка может сработать, а для человека, использующего только клавиатуру, она останется недоступной. Я не разработчик нейросетей, но как консультант по цифровой доступности могу сказать: чтобы ситуация изменилась, в данные для обучения моделей нужно включать больше примеров реального поведения ассистивных технологий. Важно, чтобы AI видел не только идеальный код, но и понимал нюансы взаимодействия разных групп пользователей с интерфейсом. — 70% новых приложений создаётся на low-code и no-code платформах. Люди без технической базы делают продукты для миллионов. AI научит их паттернам доступности? Теоретически — может, но на практике всё зависит от того, как сформулирован запрос. Если создатель продукта не осведомлен о принципах доступности, он просто не включит эти требования в задачу для AI. А без явного запроса модель проигнорирует эти нюансы ради скорости разработки. Важно помнить: доступность — это не только формальное соответствие ГОСТу или WCAG. Прежде всего это про пользовательский опыт. Можно создать приложение, которое формально пройдет все автоматизированные тесты, но при реальном использовании окажется неудобным. — В России активно пользуются технологиями с Ai — зарубежные скринридеры, программы по типу Open your eyes, есть ли надежда, что подобные сервисы будут разрабатываться российскими разработчиками? Это уже реальность. Я постоянно пользуюсь отечественными решениями. Например, «Умная камера» Яндекса — незаменимая вещь в быту: она помогает отличить бутылку молока от кефира в холодильнике, когда упаковки идентичны. Недавно я показывал зарубежным коллегам функцию описания изображений в Яндекс Браузере. В одном онлайн-магазине одежды вместо внятных alt-текстов были маркетинговые названия коллекций. Нейросеть Яндекса точно описала суть: состав комплекта, цвета, фасон. Это тот случай, когда AI исправляет ошибки контента «на лету». Так что — большой респект и спасибо команде инклюзии Яндекса за их работу!

Делаем блиц-интервью про AI и доступность. Задаем одинаковые вопросы и получаем разные ответы ) Наш первый гость — Миша Рубанов @RubanovMobile, разработчик, рассказывает о доступности так, что ты точно начнешь ей интересоваться ) Миша, спасибо и ждем обновления книги о доступности 💙 — Ты пробовал использовать Claude или ChatGPT со скринридером или с клавиатуры — как это работает на практике? — Не пробовал. — Ты знаешь кейсы, где AI улучшил доступность продукта? — Не слышал про такие кейсы. — Есть ли риск, что AI-инструменты для доступности обучены на данных, которые не отражают реальный опыт людей с ограниченными по здоровью? Что должно измениться в том, как мы обучаем модели, чтобы доступность была в них по умолчанию? — Я не вижу каких-то особых проблем. По моему опыту AI достаточно много знает про доступность и делает что надо, если ты попросишь его об этом. Например, не было проблем с поддержкой скринридера. Я сейчас обновляю свою книгу, немного использовал AI чтобы переделать из пдф в сайт и AI переписал некоторые примеры, вышло неплохо. При этом для AI важно уметь «видеть» что получилось в результате, с этим проблема, потому что почти нет инструментов, которые бы дали ему описание, которое озвучивается для незрячего человека. Главная надежда мобилки вот на этот инструмент: сейчас они прикручивают визуализацию к Preview, может быть и до текстого описания доберутся AccessibilitySnapshot. — 70% новых приложений создаётся на low-code и no-code платформах. Люди без технической базы делают продукты для миллионов. AI научит их паттернам доступности? — Увы, AI никого ничему не научит. Можно сказать, что он ленив: обучен на всех текстах, но не пытается показать все свои знания. Поэтому если человек не знает про дополнительные требования по доступности, то и AI сам их не начнет использовать. С другой стороны, поверх AI появляются разные скилы и инструменты, в них уже могут быть включены нужные требования. Например, популярный frontend-design доступность упоминает Frontend Design на Github — В России активно пользуются технологиями с Ai — зарубежные скринридеры, программы по типу Open your eyes, есть ли надежда, что подобные сервисы будут разрабатываться российскими разработчиками? — Сложно сказать. С одной стороны в России будет явный запрос на помощь и реабилитацию людей, с другой стороны вводится огромное количество ограничений. Если ничего не делать, то ничего само не появится. В целом я не в России уже несколько лет, поэтому сложно ответить как-то поточнее ___ en<able> - о дизайне в A11y | Наши статьи на VC

Для каждого дизайнера есть свой пул инструментов: Kling, Midjourney, ChatGPT, Codex и другие. Но до сих пор многие не до конца понимают, как встроить их в рабочий процесс Сейчас, вдобавок к обычным чатам, становятся популярнее Codex / Antigravity / Claude — потому что с их помощью можно делать свои продукты или прототипы. Но проблема, с которой сталкиваются люди (в том числе писали в комментариях в этом канале) — это непонимание, как связать компоненты между Figma и продом. Я сам пока не нашёл оптимальное решение, но уже знаю про несколько рабочих вариантов 😇 Как раз на эту тему Даниил Шишко из Pixel Perfect проведёт бесплатный эфир, где покажет полный процесс. Возьмёт реальную задачу от одной большой «красной» корпорации из РФ: нужно спроектировать сайдбар с вложенностью, разными типами пользователей и своей дизайн-системой. Это очень близкий формат задачи в продуктовой команде Когда? 7 апреля в 18:00 МСК Всё будет в лайв-формате, инструмент — Antigravity с Claude Code внутри. Что именно будет: - Перенос дизайн-системы так, чтобы AI сам брал правильные компоненты - Вайбкодинг рабочего прототипа через Claude Code, готового к тесту - Дополнительно покажет способ вкатиться в агентский воркфлоу, который работает бесплатно Я сам планирую пойти, потому что хочется посмотреть на подход 🔥 Эфир будет в закрытом тг-канале, подписывайтесь: https://t.me/+SpH0wTjuA0A1YmUy

Интерфейс на 90% состоит из текста. UX-редакторов, как правило, очень мало. В нашей команде их два, но даже они физически не смогут отревьювить все наши интерфейсы. Поэтому мы-дизайнеры стараемся сами писать простой, понятный и дружелюбный текст, следуя редполитике, которую составили редакторы. В команде дизайна взяли курс на разумную ИИ-зацию. Я решил собрать плагин для Фигмы, который будет проверять текст по редполитике и писать замечания. До этого никогда не вайбкодил :) Но опыт разработки был. Впервые поставил Codex от ChatGPT и написал промпт: Создай плагин для Figma, чтобы проверять тексты в макетах дизайнеров на соответствие редполитике. Редполитика лежит в приложенном файле. Сценарий использования: — Дизайнер запускает плагин — Выделяет секцию или фрейм, где нужно проверить тексты — Плагин сверяется с редполитикой и выводит список замечаний. У каждого замечания есть короткое описание, почему оно появилось. И рекомендация исправления. При нажатии на замечания происходит фокусирование на нужном фрейме. [редполитика.pdf] И с первого раза получился аккуратный чистый интерфейс и работающий алгоритм. Я намеренно не использовал API нейронки, чтобы не передавать наши интерфейсы хрен-пойми куда и не зависеть от лимитов. Всё работает на регулярках и простых ифчиках. Потестил немного и сделал доработки: — Доработал UI: добавил больше отзывчивости в кнопки, лоадеры, состояния, убрал лишние элементы, добавил группировку замечаний, привёл к нашему стилю, добавил тёмную тему. — Добавил много исключений, чтобы убрать ложные срабатывания. — Значительно ускорил плагин с помощью кеширования, добавлении быстрой пред-проверки, уменьшению размера первого батча (оказывается, это подход ramp-up batching). — В конце добавил самое главное: кнопки для автоматического исправления замечаний. Начали активно тестировать в команде. Дизайнеры в восторге; редакторы тоже рады, потому что могут прогонять макеты плагином перед своей работой. Будем продолжать тестировать и улучшать качество плагина. А вы ИИ-зируетесь в дизайне?

1️⃣ Хороший UX — это когда пользователь думает, что он умный. 2️⃣ Каждая кнопка хочет быть главной. Но продукт — это монархия, а не демократия. 3️⃣ Каждый раз, когда продакт говорит «это интуитивно» — где-то пользователь закрывает приложение. 4️⃣ Пользователь тупит не потому что он тупой. А потому что ты так спроектировал. 5️⃣ Интерфейс должен объяснять себя быстрее, чем пользователь успеет разозлиться. 🌊🌊 Норм или стрём? 😁

С помощью ИИ-инструмента можно будет находить и подбирать косметику внутри чат-бота. Например, на просьбу найти тональный крем для сухой кожи приложение покажет подборку с учетом предпочтений и профиля клиента в системе Beauty Insider (программы лояльности от Sephora). В будущем Sephora планирует добавить возможность оформить и оплатить заказ прямо внутри ChatGPT. Пилотный запуск начнется в США, и в случае успеха сервис будет доступен на других рынках. Подписывайтесь на вечернюю рассылку | 🔹The Blueprint News