Claude или Codex? А что у вас вообще настроено?)

Просишь агента собрать экран по своей дизайн-системе. Он что-то делает, ты открываешь Фигму, а там компоненты свои, стили свои. Пишешь ещё раз, прикладываешь скрин, объясняешь. Потом думаешь, что надо попробовать другого агента, может, тот поймёт быстрее.

Только новому тоже придётся показать, где лежат файлы, какие компоненты брать и по каким правилам всё собирать. Иначе опять объясняешь одно и то же в каждом чате. Сначала вроде терпимо, потом хочется уже нормально настроить и заниматься задачами.

Вчера, кстати, статейку как раз от Фигмы выкладывал, они там тоже таким занимались с Coinbase, почитайте.

В общем, Даня Шишко собрал бесплатный гайд по настройке агентов для дизайнеров. С файлами, которые можно скачать и использовать у себя, подключением Фигмы и разбором того, что делать, когда агент снова ничего не видит. Как обычно, бесплатно и с пользой.

📌 Что внутри
- Стартовые файлы и инструкции для повторяющихся задач;
- Подключение Фигмы, чтобы агент видел компоненты и стили;
- Разница между Claude и Codex и выбор под свои задачи;
- Три кейса: прототип из брифа за день, экраны по дизайн-системе и прототип раньше макетов;
- Что проверить, если агент не находит файлы или делает что-то не то.

Если пока настраивали всё по ходу дела, можно пройтись по гайду и сравнить со своей сборкой. А если только начинаете, будут готовые файлы и примеры, с которых можно стартовать.

Газ настраивать 👍

🔠 Гайд лежит в закрепе канала Даниила, забирайте
🔠 Гайд лежит в закрепе канала Даниила, забирайте
🔠 Гайд лежит в закрепе канала Даниила, забирайте

🏥 Где ЕМИАС теряет пользу для пациента и врача

Автор разбирает приложение ЕМИАС на примере записи к хирургу. Основные функции работают: можно записаться, получить результаты анализов, посмотреть протоколы и пользоваться электронными рецептами. Сложности начинаются внутри сценария записи: цель визита влияет на скорость приёма, но почти не помогает врачу, а обещанные «10 вопросов» в одном случае превратились в 14 неоднозначных вопросов.

Пациент тратит силы на длинную анкету, но не может нормально описать травму. Врач при этом почти не использует ответы и быстро ищет нужную информацию сам. Автор предлагает развивать историю болезни вокруг динамики анализов, более ранних окон записи, подготовки к процедурам и обмена данными между ОМС, ДМС и регионами.

Внутри:
– Как цель визита и анкета создают лишнюю когнитивную нагрузку;
– Почему данные пациента должны быть полезны врачу, а не просто собираться в системе;
– Как показывать изменения анализов во времени;
– Зачем нужны уведомления об освободившихся слотах и чек-листы подготовки;
– Какие проблемы возникают при объединении медицинской истории из разных регионов и клиник.

➡️ Читать статью

———

💻 Вакансии в IT и digital
😍 Про дизайн
🔥 Вакансии дизайнерам
🎨 Референсы

🧩 Из чего складывается хорошая исследовательская практика

Эмма Боултон собрала восемь направлений, которые влияют на работу UX-исследований в компании. Исследователь занимается не только интервью и тестами: ему нужно искать респондентов, хранить данные, соблюдать этические требования, работать с инструментами, развивать навыки и учитывать зрелость организации.

Когда таких задач становится много, появляется Research Ops — отдельный операционный слой, который помогает с рекрутингом, документацией, библиотекой исследований, закупкой инструментов и внутренними правилами. Исследователи получают больше времени на саму работу, а компания понимает, какие процессы требуют ресурсов.

Внутри:
– Какие восемь направлений входят в исследовательскую практику;
– Почему рекрутинг и административные задачи часто становятся первым поводом для Research Ops;
– Как не терять результаты прошлых исследований;
– Зачем компании библиотека знаний, шаблоны и единые правила;
– Как понять зрелость исследовательской практики и решить, какие задачи пора передать отдельному специалисту.

➡️ Читать статью (V*N)

———

💻 Вакансии в IT и digital
😍 Про дизайн
🔥 Вакансии дизайнерам
🎨 Референсы

📣 Как встроить UX-исследования в рекламную кампанию

Ксюша из 2ГИС рассказывает, как исследователи подключились к рекламной кампании в сжатые сроки и без готового процесса. Маркетингу нужно было понять, какие функции можно показывать в промо, а команде исследований пришлось быстро разобраться в продукте, договориться со стейкхолдерами и подобрать разные методы под каждую задачу.

Для ИИ-поиска провели очный моделируемый тест: переименовали функцию, улучшили её видимость и нашли проблемы в обработке запросов. Фильтры по атмосфере проверили через немодерируемые тесты, облако ассоциаций и карточную сортировку. В итоге команда «Поиска» стала чаще обращаться к исследователям и постепенно выстроила собственный процесс.

Внутри:
– Как начать работу с новой командой, если процессов и документов ещё нет;
– Почему метод исследования зависит от готовности продукта и сроков;
– Как быстрые тесты помогли доработать функции перед рекламной кампанией;
– Почему одного яркого инсайта недостаточно для решения;
– Как исследования постепенно становятся частью работы продуктовой команды.

➡️ Смотреть видео

———

💻 Вакансии в IT и digital
😍 Про дизайн
🔥 Вакансии дизайнерам
🎨 Референсы

Интересно вас послушать.

Предположим вы делаете сервис как у меня (HireHi). Он растет, развивается от недели к недели.

Завтра вам падает сообщение на почту от гиганта рынка с предложением купить сервис и оставить вас СЕО за 50 млн рублей единым траншем без всяких рассрочек.

Продали бы? И почему, если нет?

(ко мне не пришли, если что и навряд ли придут пока что ахах, просто интересно)

———

💻 Вакансии в IT и digital
😍 Про дизайн
🔥 Вакансии дизайнерам
🎨 Референсы

🔔 Inspiration #201

Подборка лендингов и сайтов для вдохновения на предстоящую неделю 🔥

– eyedrop.ai
– trstudio.co.uk
– getnudge.info
– alisoneroman.com
– of.domains
– nuraform.com

———

– habito.studio
– togetherwithyou.co
– pulsetic.com
– launchdarkly.com
– beside.com
– terminal-x.ai

———

– lu.ma
– meshedcover.com
– startups.rip
– patagonmarkets.com
– coffeecollective.dk
– jobyaviation.com

———

– nelson.co
– net.inc
– ridealso.com
– andreykrauzov.com
– zing.dev
– artprize-shadows.com

———

💻 Вакансии в IT и digital
😍 Про дизайн
🔥 Вакансии дизайнерам
🎨 Референсы

Что там по передаче макетов в разработку.
В Фигме вот вернулись к традиционному)

Rogie King из Фигмы рассказал, как они делали генеративные плагины и шейдеры. Он хотел начинать каждый дизайн с рабочего прототипа: собрал с нейронкой, потыкал, поправил и показал команде. Но разработчикам, продактам и остальным участникам оказалось неудобно использовать такие прототипы как основу для обсуждения. Дизайнерам они помогали проверять идеи, а договариваться всей командой было сложнее.

Поэтому сначала стали раскладывать состояния в статичных макетах и согласовывать поведение, а потом переходить к прототипам в коде. Ведь по работающему экрану ещё надо понять, что именно предусмотрел дизайнер. Нажал кнопку, всё загрузилось, пошёл дальше. А если:

– Запрос упал;
– Данных пока нет;
– У пользователя нет доступа;
– Вместо двух слов в названии приехала простыня.

Это уже мои примеры. Даже если дизайнер всё предусмотрел, разработчику надо как-то добраться до каждого варианта. Тут нажми, сюда введи вот это, теперь подожди. Ой, сработало, а надо было, чтобы упало)) И так по каждому экрану. На макетах можно положить состояния рядом и сразу увидеть, где забыли ошибку или куда пропала кнопка.

Меня бы тоже напрягало постоянно звать кого-то, чтобы он провёл экскурсию по прототипу. Хочется открыть файл, посмотреть нужный экран, оставить коммент и пойти дальше. А прототип уже потыкать, когда проверяешь переходы и само взаимодействие. Команда Фигмы в итоге так и стала работать.

А вы сейчас как передаёте макетики? У кого какие лайфхаки, делитесь в комментах, интересно посмотреть

———

💻 Вакансии в IT и digital
😍 Про дизайн
🔥 Вакансии дизайнерам
🎨 Референсы

🎨 Как подобрать палитру и не отдать решение нейросети

Автор разбирает подбор цветов от задачи проекта до промптов для генерации изображений. Сначала нужно понять характер бренда, аудиторию, конкурентов и носители. Потом выбрать цветовую схему, определить роли оттенков и проверить, сохраняется ли контраст в чёрно-белом варианте.

Для генерации одной красивой картинки достаточно общего описания. Для серии в едином стиле нужно заранее зафиксировать цвета, HEX-коды, насыщенность, яркость и назначение каждого оттенка. Иначе нейросеть начнёт менять палитру от изображения к изображению.

Внутри:
– Чем отличаются RGB, CMYK, HEX и HSB;
– Как использовать монохромные, аналоговые, комплементарные и триадные схемы;
– Зачем нужно правило 60–30–10;
– Как проверить контраст и понять, куда падает внимание;
– В каком порядке описывать палитру, объекты и сюжет в промпте.

➡️ Читать статью

———

💻 Вакансии в IT и digital
😍 Про дизайн
🔥 Вакансии дизайнерам
🎨 Референсы

Перенести клиентский сайт с конструктора с помощью AI 👀

Одна страница ещё ладно. Но здесь три языка, больше двадцати страниц, блог, бронирование и формы заявок. Всё это надо перенести, сохранить внешний вид и проверить, что после переезда заявки продолжают приходить.

Коля Алексеев, основатель студии Fluid, описал такой кейс. AI-агент проходил сайт страницу за страницей и собирал его заново на собственном коде. Ему удалось сохранить и внешний вид, и позиции в поиске.

На основе этой работы он написал бесплатный гайд по настройке среды для AI-агентов. Можно пройти по шагам и собрать у себя всё, что нужно для работы над своими проектами.

📌 Что внутри:
• Как настроить среду и подготовить скиллы;
• Как сохранять правки в правилах, чтобы каждый раз не объяснять одно и то же;
• Claude Code или Codex: что выбрать под задачу;
• Какие инструкции и инструменты дать агенту, чтобы меньше переделывать за ним.

🙂 А 16 сентября в 18:00 мск Коля проведёт эфир и соберёт с агентами клиентский сайт по настоящему ТЗ, от дизайна до CMS. Можно будет посмотреть, как он ставит задачи и доводит сайт до рабочего состояния.

🔠 Забрать бесплатный гайд

🧱 Дизайн-система должна хранить решения, а не только компоненты

Автор проверил это на трёх ИИ-агентах. Всем дали одну библиотеку компонентов, токены и задания собрать страницу настроек для разных продуктов. В результате получились три вполне рабочие страницы, но с разной структурой: где-то вкладки, где-то карточки, разные способы сохранения и разные подходы к опасным действиям.

Компоненты задают кнопки, поля и переключатели, но не отвечают на вопросы более высокого уровня. Поэтому команда должна отдельно описывать повторяющиеся решения: как устроена страница настроек, где размещается опасная зона, когда изменения сохраняются и как подтверждается удаление. После этого такие правила можно закрепить в коде и понятных паттернах, чтобы следующий дизайнер или ИИ не решал ту же задачу заново.

Внутри:
– Почему библиотеки компонентов сами по себе не создают единую систему;
– Какие решения чаще всего остаются только в головах и старых макетах;
– Как разложить страницу настроек на поведение, строки, группы и общий шаблон;
– Что меняется, когда правила описаны рядом с компонентами;
– Как использовать ИИ-агентов, чтобы находить места, где продукт начинает расходиться.

➡️ Читать статью

———

💻 Вакансии в IT и digital
😍 Про дизайн
🔥 Вакансии дизайнерам
🎨 Референсы

🤖 Что получилось из ИИ-продакта и команды агентов

Автор собрал систему, где ИИ-продакт работает с бэклогом и принимает решения на уровне продукта, а агенты-исполнители отдельно анализируют, разрабатывают и проверяют задачи. Задачи хранят контекст и историю решений, а продакт следит, чтобы команда решала проблему пользователя, а не просто закрывала пункты технического задания.

За неделю система выполнила около 350 задач в четырёх направлениях. При этом быстро выяснилось, что автономность сама по себе не гарантирует эффективность: агенты начали дробить работу, придумывать лишние правила и многократно перепроверять малозначимые вещи. После ретроспективы процессные задачи сократили с 75% до 25%, а кросс-ревью и передачу задач между моделями автоматизировали.

Внутри:
– Как связаны ИИ-продакт, бэклог с контекстом и конвейер исполнителей;
– Почему агенты заходят в тупик, когда видят только свою задачу;
– Как избыточные гейты и контроль превращают автономную систему в бюрократию;
– Какие изменения помогли сократить лишнюю процессную работу;
– Где проходит граница между полезной автономностью и работой ради самой работы.

➡️ Читать статью

———

💻 Вакансии в IT и digital
😍 Про дизайн
🔥 Вакансии дизайнерам
🎨 Референсы

📈 Как измерять влияние UX-исследований

В Т2 отказались оценивать исследователей по количеству проведённых работ и удовлетворённости заказчиков. Вместо этого команда отслеживает, что происходит с результатами исследований после передачи в продукт: какие артефакты вышли в прод, взяты в работу, отложены или отклонены.

Единицей измерения может быть рекомендация, найденная проблема или клиентская метрика. Для каждого результата фиксируют проект, заказчика, дату и текущий статус. В 2025 году показатель влияния исследований составил 78%, но команда использует его прежде всего для разбора причин и улучшения взаимодействия с продуктом.

Внутри:
– Почему количество исследований плохо подходит для оценки их пользы;
– Как устроена трёхуровневая модель влияния;
– Какие статусы получают рекомендации и проблемы после исследования;
– Как работать с отклонёнными результатами;
– Почему исследовательская команда должна быть партнёром продукта и участвовать в Discovery.

➡️ Смотреть видео

———

💻 Вакансии в IT и digital
😍 Про дизайн
🔥 Вакансии дизайнерам
🎨 Референсы