Привет, меня зовут Федоров Кирилл, я менеджер продукта компании Forecast NOW!. Мы делаем систему для прогнозирования спроса, автозаказа и управления запасами. В конце прошлого года мы выпустили новую версию с обновленным интерфейсом. В статье расскажу о том, почему решили менять интерфейс, как тестировали новые наработки и с какими сложностями столкнулись в процессе.
После громкого дебюта ChatGPT и Midjourney в 2022 году нейросети стали появляться как грибы после дождя. Интернет наполнился большим количеством сервисов, предлагающих генерацию текста, кода, изображений, видео и аудио по текстовым запросам.
Разумеется, многие из таких сервисов существовали и раньше, однако именно на 2022 и 2023 годы пришелся их рассвет — настолько стремительный и яркий, что неподготовленный пользователь может легко заблудиться в этом новом направлении.
Для выбора подходящего инструмента необходима наглядность — знать, какие сервисы существуют, чем они отличаются и какими возможностями обладают. Так проще разобраться и сложнее запутаться.
В этой статье собраны самые популярные платформы для генерации контента, работающие сразу «из коробки» — открыл, ввел, получил. Их можно классифицировать двумя способами — по контенту и по моделям.
Последние лет 10 среди ААА-проектов распространены опенворлды — масштабные игры с огромным открытым миром, которые манят игроков духом первооткрывателя. Это произошло из-за их хороших продаж — издатели не любят риск и вкладываются в то, что с большей вероятностью принесет прибыль. Вот только жанровые игры не становятся лучше. Скорее наоборот, опенворлды все больше вызывают у игроков негатив, они чаще проваливаются и уже не ассоциируются с «лучшим вложением средств за час досуга».
В этой статье мы рассмотрим разнообразные проблемы игр с открытым миром и попытаемся найти решения. Особое внимание уделим причинам слабого повествования в большинстве жанровых проектов и ленивому геймдизайну, присущего опенворлдам.
Привет, Хабр! Я Оксана Артемьева, UX/UI дизайнер. Недавно наткнулась в литературе на термин «эффект обманутого ожидания» — средство усиления выразительности текста, основанное на нарушении предположений, ожиданий и предчувствий читателя. Это то, что усиливает текст, делает его лучше, хотя сам термин звучит максимально негативно.
Я начала копать дальше и выяснила, что с эффектом обманутого ожидания мы регулярно сталкиваемся в психологической плоскости. Например, рассчитываем на что‑то одно, а потом видим реальность, и вот — наши ожидания не оправдались. Так случается, когда трейлер фильма или сериала обещает захватывающий сюжет и яркие сцены, а сам фильм оказывается скучным или неинтересным. Вы покупаете новый гаджет или одежду, основываясь на ярких рекламных материалах и отзывах, но получаете продукт низкого качества, это вызывает разочарование. И это уже что‑то негативное. А как насчет термина «эффект обманутого ожидания» в дизайне?
Негативный эффект обманутого ожидания в UX/UI дизайне
Как эффект обманутого дизайна представлен в дизайне? Я решила рассмотреть эффект с позитивной и негативной сторон для практических целей — чтобы понять, как избегать отрицательного воздействия и умножать положительное. Дизайн — эта та сфера, в которой психологические эффекты могут стать или троянским конём, или мощным инструментом, способствующим улучшению пользовательского опыта.
Предлагаю начать с негативной стороны эффекта и рассмотреть ситуации, в которых у пользователя появляется раздражение от невозможности достичь своей цели и возникают вопросы «А что дальше?», «Как получить ожидаемый результат?».
В предыдущих публикациях (Часть 1 и Часть 2) рассказывалось, как изготовить самодельный счётчик объектов, пересекающих единственный инфракрасный луч (барьер). В счётчике использовался механизм внешних прерываний микроконтроллера. Соответственно, скетч для Arduino выглядит крайне простым.
Теперь мне хочется чуть‑чуть пошалить и предложить вашему вниманию альтернативный вариант: странный инфракрасный счётчик с одним лучом. В нём не используются внешние прерывания. И скетч выглядит посложнее.
Зато он может определить, сколько времени объект провёл в инфракрасном луче.
ICLR 2025 — это крупнейшее событие весны в мире машинного обучения, на которое я… не поехал, в отличие от моих коллег из лаборатории FusionBrain AIRI. Почему? Потому что я посетил конференцию Machines can see 2025, которая проходила примерно в эти же дни в Дубае. О том, что это за мероприятие и что я там увидел, — в репортаже ниже.
Я решил сделать уникальную колоду карт Таро. Заказывать их у фриланс-художников дорого: каждая карта стоит от 5 USD, так что для полной колоды из 78 карт это выходит 390 USD. Перебрав разные генераторы изображений, я остановился на модели GPT-Image-1 от OpenAI, поскольку она выдаёт максимальное качество и минимальный процент ошибок. В среднем генерация одной карты занимает около минуты. Создание одной колоды обошлось мне в $25. В итоге я сгенерировал три колоды с уникальными стилями и потратил на это в общей сложности 75 USD.
Дизайн-ревью —достаточно важная вещь, которая требует внимания, когда фронтенд-разработчик сверстал новую фичу, блок или целую страницу. Вовсе не для pixel perfect, который «как задизайнили, так и сверстали» — пиксель в пиксель. Pixel perfect в десктопе — это чушь, потому что нельзя сверстать так, чтобы с разных браузеров (привет, Safari) и разрешений всё смотрелось идеально. Но ошибки, которые сразу бросаются в глаза, сразу подмечаю, структурирую и обсуждаю это с разработчиком, может, появились какие-либо ограничения и прочее. Поэтому никогда не жалею время на дизайн-ревью и через DevTools сам проверяю то, что сверстал разработчик.
Все инструменты и функциональность, о которых пойдёт речь в этой статье, можно найти в браузере в «Инструментах разработчика» (клавиша F12 / Ctrl + Shift + I (на Windows) или ⌘ + ⌥ + I (на Mac), или клик правой кнопкой мыши в любом месте страницы -> Выбор пункта меню — «Просмотр кода страницы» (или «Исходный код страницы») — это и есть DevTools).
Основной элемент для работы с девтулзами — «Инспектор» (Ctrl + Shift +C на Windows и ⌥+⌘+I на MacOS) — это инструмент поиска элементов на странице браузера.
Привет. Я занимаюсь реализацией UI в нашей небольшой команде, разрабатывающей игры. Долгое время занимался 3D-моделированием, моушн-дизайном, UX/UI-дизайном, построением дизайн-систем. Позже жизнь привела меня в игровую индустрию, где я применил предыдущие навыки.
Команда разрабатывала гиперказуальные игры, и на момент моего присоединения к ней происходила перестройка — переход от гиперказуальных игр к хардкорным проектам. Тогда рассматривались два варианта новых проектов:
Почему 2 — это два изгиба, а 3 — почти как три кривых линии?
Мы привыкли к этим формам, но почти не задумываемся: откуда они взялись?
В этой статье — простая идея: цифры могли родиться не из букв и углов, а из петель. Завязанных руками. Ещё до письменности.
С приходом популярности генеративных нейросетей, другие виды искусственного интеллекта тоже получили своё место под солнцем. Однако, ещё до этого уже существовали проекты, где искусственный интеллект играет в различные игры, получает очки за достижение целей и обучается на основе своих результатов. При этом, у каждого игрового ИИ есть свой массив доступных ему действий, который может быть постоянным или изменяемым согласно правилам. Я решил собрать небольшой проект, описать механизм взаимодействия ИИ с игровым пространством, а уже потом наполнить игру правилами и смыслом.
21 мая в лабораторном корпусе РосНОУ на Авиамоторной прошёл пресс‑завтрак на тему «Реабилитация детей с ДЦП и другими нарушениями опорно‑двигательного аппарата».
Как отметила во вступительном слове первый проректор РосНОУ Елена Владиславовна Лобанова, количество детей с ДЦП в мире неуклонно растёт, и нашей цивилизации предстоит найти какое‑то решение этой глобальной проблемы, тем более что данное заболевание относится к неизлечимым. И тут на помощь должны прийти новые технологии, в частности, искусственный интеллект.
Привет всем! Меня зовут Артур Арсёнов, я Product Design Lead в Garage Eight. За свою карьеру я успел и побыть владельцем лаборатории, внутри которой было собственное мини-агентство, и в корпорациях поработать. И сегодня уже знаю: каждый из этих форматов задаёт не только стиль работы, но и разную степень вовлечённости в контекст клиента. Это влияет на то, какие задачи вы решаете, как быстро растёте и что в итоге отдаёте пользователю.
И хотя каждый вариант имеет свои особенности и плюсы, выбирать подходящий для себя стоит исходя из текущих целей собственного развития. Про это — в конце статьи, но сначала погнали разбираться во всех трех моделях по порядку.
Разобрали приложения крупных фэшн-ритейлеров. Рассказали, как ЦУМ, ТВОЕ, Shein и Farfetch убивают UX и что они делают реально круто.
Сегодня мы представляем Figma Make — новую функцию «prompt‑to‑code», которая поможет вам быстро исследовать, итерировать и дорабатывать — будь то создание прототипов высокой точности или углубление в детали проектирования и кода.
Представьте, что ваш пользователь нажимает «Установить» — и уже через минуту кидает коллеге ссылку на готовую инструкцию. Никаких «позже разберусь», форм авторизации и лишних вкладок. Это и есть оптимальный он-бординг, за которым сегодня охотится каждый продукт.
Меня зовут Алексей, я делаю Steppo — расширение, превращающее клики в наглядные гайды. Последние полгода я усердно измеряю Time‑To‑Value (TTV): сколько секунд проходит между установкой и ценностью, когда человек говорит «Вау, оно работает!». Всё, что дольше 60 секунд, статистически превращается в болотце, где тонут конверсии.
При работе с BIM-моделями в формате IFC важно не только управлять геометрией и структурой здания, но и визуальными аспектами — например, цветами элементов. Цвет в IFC используется для улучшения читаемости моделей, визуализации этапов строительства, указания состояний (демонтаж, новое строительство и т.д.) или просто для улучшения презентации.
В этой статье мы разберём, как с помощью библиотеки IfcOpenShell изменить цвет у конкретной стены в IFC-модели. Вы узнаете:
- как устроено цветовое оформление в структуре IFC,
- как найти нужную геометрию элемента и назначить ей новый цвет.
Меня AI не пугает. Серьёзно. Пока кто-то паниковал и пересматривал «Her», я просто ковырялся в GPT и думал: «А как бы тебя пристрастить к написанию документации на меня?» Любопытство — штука коварная. Оно сначала просто задаёт вопросы, а потом вдруг выясняется, что ты уже все время работаете в паре с нейросетью. Ну и неплохо, надо сказать, работаете.
