Делаем веб-дизайнерские референсы с помощью ИИ

В сегодняшнем эксперименте попробуем сделать условные вебдизайнерские ассеты на пять различных тематик: игровую, финтеховскую, стилизованную под Web 1.0?, экологическую, и нейро-сервисную.

В сегодняшнем эксперименте попробуем сделать условные вебдизайнерские ассеты на пять различных тематик: игровую, финтеховскую, стилизованную под Web 1.0?, экологическую, и нейро-сервисную.

Двенадцать нейросетей для видео прогнали на одном промпте: 8 секунд, 720p, по одному прогону (одной генерации) на модель. Первым по сумме баллов вышел Luma Ray 3.14: 9,1 из 10, две минуты, 5 токенов, дешевле всех в списке. Лучшую картинку показала Seedance 2.5, и она же самая дорогая: 138,7 токена, в 27 раз дороже лидера.

Привет, Хабр! Меня зовут Даша, я продуктовый дизайнер в Okdesk. В этой статье расскажу, как мы обновляли интерфейс зрелого B2B‑продукта при ограниченных возможностях для пользовательских исследований и без сложных инструментов продуктовой аналитики. Покажу, как выбирали сценарии для редизайна, проверяли решения и постепенно внедряли изменения, чтобы не сломать привычки наших пользователей.
За годы развития продукта в Okdesk появлялись новые функции и пользовательские сценарии, а интерфейс постепенно усложнялся. Похожие элементы в разных разделах могли выглядеть и работать по‑разному, структура отдельных страниц затрудняла поиск нужной информации, а некоторые привычные действия требовали лишних шагов. Для новых пользователей это усложняло знакомство с платформой, но просто переделать интерфейс целиком мы тоже не могли: опытные пользователи уже привыкли к существующей логике.
В B2B‑продуктах пользователи месяцами повторяют одни и те же действия. Со временем они перестают искать элементы интерфейса и выполняют привычные сценарии почти автоматически. Поэтому даже небольшие изменения расположения кнопки или логики экрана могут замедлить работу человека, который проводит в системе весь день.

Google выпустила Nano Banana 2.1 и обещает улучшения «по всем фронтам»: качество, текст в кадре, консистентность персонажей при многократном редактировании, инфографика. Я прогнал три одинаковых промпта через Nano Banana 2 и 2.1 и посчитал результаты по чек-листу. Новая версия выиграла не там, где обещали.
Сразу оговорюсь про масштаб: это не бенчмарк. Три задачи, по одному прогону на модель, один оценщик. Такой прогон показывает, где искать разницу, а не измеряет её. Числа Google я привожу отдельно, и отдельно отмечаю: независимых замеров на 8 октября 2026 года нет, все издания о релизе ссылаются на одну таблицу разработчика.
Кнопка «Назад» кажется простой, пока на страницу не начинают вести разные маршруты. Мы решили разобраться, как спроектировать возврат так, чтобы пользователь не терял контекст и всегда понимал, куда попадет.

Красивые автомобильные номера, легальная тонировка и именная лавочка в любимом парке. Я посмотрел, как такие сервисы работают в других странах, проверил спрос через Wordstat и попробовал представить, как они могли бы выглядеть внутри Госуслуг.
Кажется, когда государству требуется собрать больше денег, набор инструментов обычно довольно предсказуем: повышается тариф, появляется новый сбор или дорожает уже существующая услуга. Для бюджета это понятная механика, но с пользовательской точки зрения она почти всегда выглядит одинаково: человек платит больше, а его жизнь от этого лучше не становится.
Я продуктовый дизайнер, поэтому мне стало интересно посмотреть на эту задачу немного с другой стороны. Можно ли придумать дополнительные государственные сервисы, за которые человек заплатит добровольно, потому что сам этого хочет?
Не вместо налогов и не в качестве попытки починить федеральный бюджет красивыми автомобильными номерами. Скорее как продуктовый эксперимент: найти существующий спрос, дать ему легальный и прозрачный сценарий, а затем посмотреть, сколько денег такая модель вообще способна приносить.

Если вы варитесь в разработке и особенно в е-ком сегменте, значит в вашем таск-трекере точно появлялась задача в духе «сделай как на Wildberries, Ozon или Яндекс Маркете».
Когда продакт-менеджер хочет показать свой обширный кругозор и «глобальное» видение рынка, туда же прицепом могли отправиться отдельные элементы из Taobao, Shein или Amazon (но это не точно).
На самом деле подглядывать за лидерами — это нормально, потому что хорошие примеры помогают опираться на тот фундамент, в который гиганты Бигтеха уже влили кучу денег. Но слепо копировать фичи всё-таки не стоит, даже если они ну очень крутые и аудитория продукта совпадает.
Почему так?
Потому что знакомая механика может приносить конверсию только в том случае, когда за ней стоит специфика конкретного бизнеса.
Маркетплейс в этом плане продаёт в первую очередь сценарий. Сценарий, который человек, прежде чем кликнуть «купить» в своей голове неосознанно проматывает несколько раз. И естественно, у каждого рынка есть свои особенности. И эти особенности напрямую влияют на сценарии, которые выстраивают разные маркетплейсы.

Эта статья родилась из долгих и, в конечном счёте, не очень успешных поисков. Я искал источники, которые отвечали бы на простой вопрос: почему? Почему тот или иной продукт, знак, образ назван и изображён именно так — не что именно изображено (с этим всё более‑менее ясно), а почему именно это и почему именно так.

«Вставил ссылку, вижу сериал со всеми сериями, выбрал озвучку, смотрю». С этой фразы началась Lapka, локальный аниме-плеер. Статья о решениях, из которых она сложилась, по сериям, как в аниме.
Знакомый, которому я дал её потрогать, сказал так:
>> Прикольно: нода крутится, парсит, а воспроизводит будто локальные файлы.
Код Lapka писала модель Claude Fable 5.1, и техническая сторона за ней. На мне продукт: как Lapka ведёт себя и как выглядит. Часть решений предложила модель.

~90 минут чтения безусловно большой временной отрезок для статьи на Хабр, потому, если хочется сразу к сути, то читать надо следующие разделы:
Аннотация;
Долгая вводная;
Глава 7. «Музыка на льдинах»
Заключение.
Остальные главы вводят постепенно в контекст и сопровождают по истории формирования тех проблем, о которых пойдет речь.
В данной статье разбираю моральную сторону дизайна и экономическую модель как источник морали дизайна, что существует в этой экономической модели и неизбежно рождает проблемы и решает лишь их последствия, стыдливо умалчивая о сути. Разбираются инструменты манипуляций, пропаганды, экологические и прочие последствия, а также пути выхода из ситуации.
В очередной раз готовясь к выступлению, я задумалась над якобы фактом, который преследует любого, кто работает с визуальным мышлением и визуализацией в целом. «Мозг обрабатывает картинку в 60 000 раз быстрее текста», — тезис кочует из презентации в презентацию, используется как аргумент при доказательстве важности картинок и даже нашел место в книгах коллег. За годы исследования визуального мышления я выработала привычку проверять достоверность каждой цифры, которая ложится в презентацию или статью, искать пруфы. На этот быстро пруфов не обнаружилось. Слайд пришлось переформулировать и начать разбираться, откуда взялось такое красивое круглое число.
Спойлер — ни на одной странице никакой научной литературы такого числа нет, хотя тезис давно закрепился в профессиональном фольклоре визуального мышления и дизайна.

Поиск первой работы в дизайне легко превращается в отдельный квест. В одной вакансии от новичка могут ждать навыков графического и веб-дизайнера, фотографа, маркетолога и иногда почти аналитика – а после отклика можно вообще не получить обратной связи.
Я прошла этот путь сама, а позже оказалась и по другую сторону найма – смотрела резюме и портфолио дизайнеров. В статье собрала то, что хотела бы знать в начале собственного поиска.

Привет, Хабр!
На связи Андрей, продуктовый дизайнер Garage Eight.
В сентябре обновлений было много: новые модели, интерфейсные фичи, библиотеки и несколько свежих айдентик. Остальные находки месяца — ниже.
1. Иконки для Cursor
2. Opus 5.5 + GPT-6 Astra
3. iPhone Duo
4. iOS 27 updated icons
5. beUI Pro + GSAP + Torph
6. Figma releases
7. KEEN
8. Xsolla

Бренд — это в первую очередь средство индивидуализации компании в глазах потребителя. Фирменное наименование, товарные знаки и логотипы позволяют мгновенно провести ассоциацию продукта с имевшимся опытом. Именно поэтому над «обложкой» компании часто проводится существенная часть работы, а в её формирование вкладываются сотни тысяч и даже миллионы долларов. Впрочем, некоторые ребрендинговые кампании оборачиваются только неудачей и негативом.

Долгое время мне казалось, что сильное дизайн‑решение должно говорить само за себя. Если сценарий логичный, интерфейс понятный, состояния продуманы, а решение опирается на исследования — зачем дополнительно его «продавать»? Но когда я оказалась в продуктовой команде, а не на проектах фриланса, оказалось, что качество самого макета — только часть задачи.
Вторая часть — объяснить команде, почему решение выглядит именно так, какую проблему оно решает и что произойдёт, если сделать иначе.
И для меня здесь есть несколько важных выводов.
Почему интерфейсный текст — это функциональная логика, а не финальное «украшение» макетов; как один UX‑писатель масштабирует качество на 10+ команд через AI‑редакцию и где проходят строгие границы применимости нейросетей в сложных B2B/B2C‑системах.

Всем привет! Меня зовут Юля Федорова, я UX-редактор команды дизайн-системы FinAI в Сбере. Наша дизайн-система (далее по тексту ДС) — это набор компонентов и паттернов, из которых разные продуктовые команды собирают сервисы финансовой платформы в едином визуальном стиле.
За несколько лет у ДС выросла масштабная документация. И чем больше она становилась, тем очевиднее была проблема: знанием стало тяжело пользоваться. В этой статье я пошагово расскажу, как мы с командой сделали ИИ-агент, который помогает дизайнерам и продуктовым командам соблюдать требования ДС, что уже получилось и над чем ещё нужно поработать. Кода в статье не будет, речь пойдёт именно про процесс создания агента.

Плагины, которые начинались как маленькие решения для себя, а потом стали полезны тысячам дизайнеров.
Когда в работе постоянно повторяются одни и те же действия, рано или поздно начинаешь думать, как их убрать. В этой статье я рассказываю, как из мелких раздражителей в Figma выросли мои собственные плагины: от простых утилит до ShapeFlow, которым сейчас пользуются 20 000+ дизайнеров. Заодно делюсь тем, как вайб-кодинг помог мне быстрее проверять идеи, собирать инструменты под свои задачи и по-другому смотреть на привычную дизайнерскую рутину.

Не так давно меня приглашали тестировать Figma-like редактор от Ростелекома. Тогда он был всё-таки сильно сырой. Оказалось, что другие команды не дремлют и тоже готовят свои решения. Сегодня у нас на обзоре новый кандидат на импортозамещение Figma. Называется linia.pro. Сервис около года разрабатывается командой из Москвы.

Я хотела разобраться, куда вообще движется профессия продуктового дизайнера и какое место в ней теперь занимают AI‑инструменты.
А в итоге разобрала файлы проектов Claude Design по кусочкам, потратила месяц на отладку и сделала плагин, который переносит готовый проект из Claude Design прямо в Figma — с редактируемыми слоями, auto‑layout, текстами и данными.