Дизайн

Бренд Xyled представил IT-ремень в виде панели задач Windows 7 с металлической пряжкой в виде логотипа ОС.

Дизайнер представил открытый проект Demos. Решение с помощью умной сортировки по цветам позволяет создавать картины из фотографий в галерее пользователя. Например, 10 тыс. фото прогоняются через алгоритм: у каждой определяется доминирующий цвет, после чего они выстраиваются в плавный градиент. В итоге всего за 50 мс получается цельное визуальное полотно.

Как стать дизайнером?

Когда мы слышим слово «дизайн», чаще всего в голове возникают довольно банальные ассоциации. А ведь на самом деле это сфера, в которой есть много разных направлений — каждый может найти что‑то для себя.

Если в вас есть творческий потенциал и вы хотите его реализовать, но не знаете как — взгляните на нашу подборку дизайнерских специализаций. А если захочется пойти глубже, на Хабр Карьере вас уже ждут понятные учебные программы с конкретным треком развития — так что без портфолио точно не останетесь.

• Дизайн логотипов. Визуальный знак бренда.

• Дизайн иконок. Графические элементы интерфейса.

• Инфографика для маркетплейсов. Оформление карточек товаров.

• Дизайн наружной рекламы. Макеты баннеров, вывесок и билбордов.

• Дизайн концептов. Визуальная идея и стиль проекта.

• Дизайн мобильных приложений. Интерфейсы экранов и пользовательский опыт.

→ Становитесь крутым дизайнером уже сейчас

Зачем продукту исследования

Рано или поздно любой продукт нуждается в редизайне: появляются новые задачи, меняются ожидания пользователей, что‑то устаревает. Идей и решений много, но не всегда понятно, что из этого действительно нужно пользователю. Поэтому гипотезы стоит проверять с помощью исследований, чтобы потом не тратить время на лишние доработки.

Поговорили с Илоной, продуктовым дизайнером Project Ruler, о том, как команда использует исследования в работе и какие выводы из этого делает.

• конкурентный анализ

• глубинные интервью

• древовидное тестирование

• опросы

• юзабилити-тестирование

3️⃣ Как выглядел конкурентный анализ?

Мы использовали его как основу для гипотез. Смотрели не просто интерфейсы конкурентов, а конкретные сценарии: как пользователь выполняет задачу → куда идет → что видит.

Разложили все по критериям UX/UI, собрали в единую базу и выделили паттерны и антипаттерны. После этого уже было с чем идти к пользователям.

4️⃣ Какую пользу получили от глубинных интервью?

Мы пообщались примерно с 10 респондентами. Интервью помогли проверить гипотезы, понять реальные процессы пользователей и собрать неочевидную информацию.

Дополнительно прогоняли обезличенные данные через ChatGPT и находили то, что сами могли упустить.

5️⃣ Зачем понадобилось древовидное тестирование?

Чтобы проверить информационную архитектуру до дизайна: исправить структуру на этом этапе намного дешевле, чем переделывать готовый продукт. 

Мы смотрели, как пользователи проходят сценарии, где путаются и куда кликают по интуиции.

6️⃣ Что оказалось самым неожиданным?

Вот несколько ключевых мыслей:

• Уведомления раздражают — 8 из 10 пользователей их просто выключают и потом переживают, что что-то пропустили.

• Пользователям нужно меньше, чем кажется — основные сценарии: список или доска задач, карточка задачи и смена статуса.

• 8 из 10 пользователей не списывают трудозатраты — это стало поводом пересмотреть приоритеты и не перегружать продукт лишним функционалом.

• Даже простые действия неочевидны — например, многие не понимали, куда кликать, чтобы сменить пароль.

• Некоторые функции почти не используются — оказалось, что диаграмма Ганта большинству не нужна.

• Блок «Недавние» очень востребован — пользователи прямо просили его добавить.

7️⃣ Был момент, когда исследования помогли не продукту, а вашей команде?

Да, и это очень ценно. Мы не могли договориться по навигации — где размещать меню. У всех были свои аргументы. В итоге сделали быстрый опрос пользователей и получили решение, на которое можно опереться.

8️⃣ Какой главный вывод из всего этого опыта?

Когда ты внутри продукта, очень легко влюбиться в свои идеи. Но исследования показывают, что это не всегда то, что нужно пользователю.

А еще исследования экономят ресурсы: лучше проверить гипотезу заранее, чем потом переделывать уже реализованный функционал.

Если до вас дошло обновление Firefox 149 и вы в ужасе от сломанного мультипоиска, то пока его ещё можно вернуть:

browser.search.widget.new → false

Самое печальное тут — стоящая за исчезновением история. Оказывается, команда юзабилистов из Мозиллы не смогла сделать мультипоиск аксессибильным («доступным», т.е. совместимым со скринридерами и управлением строго с клавиатуры). Решение было гениальным: нет мультипоиска — нет проблемы.

Вышел новый генератор изображений Phota Studio и Phota API

Lightricks выпустила Phota — модель для генерации и редактирования фотографий с акцентом на сохранение идентичности лиц. По заявлениям, это первый публичный инструмент такого уровня для работы с реальными людьми в кадре. Разберём, что здесь технически интересно, а что — маркетинговое упрощение.

Что заявлено и что это значит на практике

Phota Studio позиционируется как персонализированная модель. На деле речь идёт о fine-tuned диффузионной архитектуре с технологией сохранения identity — вероятно, на базе IP-Adapter или схожего подхода. Lightricks не раскрывает архитектуру полностью, но по результатам похоже на encoder-based face embedding.

Три основных сценария:

• Редактирование композиции — изменение позы, освещения, фона при сохранении лица

• Стилизация портретов — журнальная эстетика, студийный свет

• Восстановление и коррекция — добавление человека на групповое фото, исправление выражения лица

API отдельно — для разработчиков. Это принципиально: Lightricks явно целится в B2B-сегмент, а не только в мобильных пользователей.

Где реальный технический прогресс

Главная проблема генеративных моделей при работе с лицами — identity drift. Лицо «уплывает» при любом изменении: добавляешь шляпу — получаешь другого человека.

Судя по демо-примерам Phota, identity preservation работает существенно лучше, чем у Midjourney или SDXL с LoRA. Lightricks заявляют о возможности использования одной референсной фотографии — если это правда без оговорок, это серьёзное упрощение пайплайна по сравнению с обучением персонального LoRA (где нужно 10–20 фото).

Однако стоит учесть: Lightricks — разработчики Facetune и Videoleap, у них огромная база размеченных лиц для обучения. Это конкурентное преимущество, которое сложно воспроизвести.

Где стоит быть скептиком

«Добавить человека на групповое фото» — технически это требует не только identity preservation, но и точного матчинга освещения, перспективы и разрешения. По опыту с аналогичными задачами через inpainting — без ручной доработки результат заметно «вклеенный» в 60–70% случаев.

«Исправить выражение лица» — здесь ключевой вопрос: насколько сильное изменение? Убрать моргание — реалистично. Превратить недовольное лицо в радостное с сохранением идентичности — уже сложнее, особенно при наличии зубов, морщин и асимметрии.

Маркетинговые материалы, свадебная фотография — звучит заманчиво, но в этих сценариях любой артефакт критичен. Пока не видел независимых тестов на edge cases: плохое освещение, профильные ракурсы, частичное перекрытие лица.

Что это означает для продакшена

Для контент-пайплайнов это потенциально полезный инструмент в связке:

• Быстрое прототипирование визуалов с конкретными людьми

• Генерация вариаций для A/B-тестов (позы, фоны)

• Восстановление архивных фото для презентаций

Но заменить фотографа на съёмках, где важна точность — пока нет. Это инструмент для итераций и черновиков, не для финальных материалов с высокими требованиями к достоверности.

Если честно

Phota выглядит как серьёзный шаг вперёд в узкой нише — персонализированная генерация с одной референсной фото. Lightricks умеет делать качественные продукты для массового рынка.

Но между «демо выглядит круто» и «работает в продакшене» — всегда есть зазор. Особенно когда речь о лицах реальных людей, где каждый артефакт бросается в глаза.

Кто уже тестировал Phota на реальных задачах — насколько результат соответствует демо? Интересует конкретика: сколько итераций до приемлемого результата и на каких сценариях откровенно не работает?

CapCut Video Studio на Seedance 2.0: что на самом деле умеет генератор от ByteDance

CapCut Video Studio на Seedance 2.0: что на самом деле умеет генератор от ByteDance

CapCut запустил Video Studio — canvas-интерфейс, где AI-агент пишет сценарий, генерирует раскадровку и собирает финальное видео. Под капотом — Seedance 2.0 от ByteDance. Разбираю, что здесь реально работает, а что пока маркетинг.

Что запустили и для кого

Video Studio появилась в веб-версии CapCut как отдельный режим с бесконечным холстом. Целевой формат — шортсы, рекламные креативы, обучающие ролики. Встроенный агент берёт промпт, генерирует идею, разбивает на сцены, создаёт изображения и видеофрагменты. Функция Omni Reference отвечает за консистентность персонажей и стилистики между кадрами.

Гео-ограничение на старте: Юго-Восточная Азия, Ближний Восток, Африка, Латинская Америка. Когда откроют для остальных — не говорят.

Seedance 2.0 — что известно про модель

Seedance — видео-модель ByteDance, которая конкурирует с Runway Gen-3, Kling и Pika. По внутренним бенчмаркам ByteDance, версия 1.0 показывала сопоставимое качество с Kling 1.5, но отставала от Gen-3 по реалистичности движений.

Seedance 2.0 анонсировали вместе с Video Studio. Ключевое обновление — улучшенная консистентность персонажей через reference-изображения. Независимых бенчмарков пока нет. Длина генерации — до 10 секунд за запрос, что стандартно для текущего поколения моделей.

Где реальная польза

Для коротких форматов это может работать. 15–30 секундный ролик из 3–5 склеенных генераций — реалистичный сценарий. Особенно для абстрактных визуалов, анимации, продуктовых демо без живых людей.

Omni Reference — интересная фича. Консистентность персонажей — главная боль генеративного видео. Если работает хотя бы на 70–80% случаев без ручной коррекции — это существенно сокращает время продакшена.

Интеграция с редактором CapCut. Генерацию можно сразу дорабатывать в привычных инструментах: склейка, субтитры, эффекты. Не нужно экспортировать и импортировать между приложениями.

Где пока слабо

Агентная часть переоценена. «AI пишет сценарий» — на практике это генерация структуры по промпту, не креативная работа. Качество сильно зависит от детализации входного запроса. Назвать это полноценным сценаристом — маркетинговое преувеличение.

10 секунд — жёсткий потолок. Для рекламы и шортсов достаточно, для обучающих роликов на 2–3 минуты придётся склеивать 12–18 фрагментов. На стыках будут проблемы с консистентностью, даже с Omni Reference.

Гео-ограничения — не случайность. ByteDance запускает в регионах с меньшим регуляторным давлением. Для EU и US нужны другие compliance-процессы. Сроки непредсказуемы.

Кредитная модель — чёрный ящик. «Насыпают бесплатных кредитов на пробный период» — классика. Сколько стоит минута готового видео после триала — информации нет. По аналогии с Runway: $15–20 за минуту качественной генерации при активном использовании.

Контекст рынка

Генеративное видео в 2024–2025 — гонка за консистентность и длину. Runway выпустил Act-One для персонажей, Pika добавил lip-sync, Kling работает над 60-секундными генерациями. Video Studio от CapCut — ответ ByteDance: не лучшая модель, но удобная интеграция в существующую экосистему с 500M+ пользователей.

Для продакшен-команд, которые уже используют CapCut для монтажа шортсов, порог входа минимальный. Для серьёзного видеопродакшена — пока эксперимент, не замена пайплайну.

Если честно

Video Studio — логичный шаг для CapCut: монетизация базы через генеративные фичи. Для быстрых креативов и тестирования идей — полезно. Для стабильного продакшена с предсказуемым качеством — рано. Главный вопрос не «когда откроют для всех регионов», а сколько будет стоить после триала и насколько стабильно работает Omni Reference на реальных задачах.

Кто уже тестировал Seedance (в TikTok или через API) как оцениваете консистентность персонажей по сравнению с Runway или Kling? Интересует именно многокадровый продакшн, не единичные генерации.

Основные ошибки при запуске UX-опросов

1. Неправильный контекст показа

Например, если спрашивать про удобство отслеживания заказа у пользователя, который ни разу ничего не заказывал, он просто поставит оценку наугад или вообще пропустит вопрос. Результаты окажутся либо бессмысленными, либо искаженными.

2. Неправильная формулировка вопросов

Наводящие или слишком общие вопросы могут запутать пользователя и исказить ваши данные. Вопрос «Вам понравился сайт?» почти всегда даст позитивный ответ, потому что люди чаще дают социально одобряемые ответы. Стандартизированные опросники хороши тем, что базовый перечень вопросов одинаковый. Однако и в них допускается адаптация формулировок, с которой нужно быть особенно аккуратными.

3. Отсутствие сегментации, или «Ошибка средней температуры по больнице»

Средние показатели по вообще всем пользователям скрывают важные различия между сегментами. Например, 90% пользователей пользуются мобильной версией: оценка удобства 4.8. 10% пользователей — на десктопе: оценка 2.0. Средний балл: 4.42. Вывод «В целом всё ок» будет ошибочным, ведь данные говорят, что на десктопе точно есть заметные проблемы.

4. Слишком много вопросов

Бывает так, что опросы пытаются замерить всё сразу и состоят из 15–20 вопросов. Но дело в том, что длинные опросы утомляют пользователей, они бросают их на полпути или просто кликают любые варианты, чтобы закрыть форму. Оптимальное решение — 8–10 вопросов. Этого достаточно, чтобы оценить нужные параметры.

Подробнее о UX-исследованиях рассказываем на примере сайта «Халвы» в нашем блоге.

Figma MCP обновился — разбираемся что появилось и с чего начать.

Раньше с помощью Figma MCP агент мог «смотреть» на макет и точнее писать код. Теперь встречаем новый инструмент —use_figma, который дает агентам прямой доступ к холсту, к самому файлу Figma. Claude Code, Cursor, Codex, Copilot — все они теперь могут создавать и редактировать дизайн прямо в файле. Они могут не только видеть дизайн, но и менять экраны, менять блоки интерфейса, менять макеты по вашим правилам дизайна и работать через вашу библиотеку компонентов.

Ключевое новшество это все же не инструмент, а пачка новых skills. Это инструкции, которые объясняют агенту правила работы с вашей дизайн‑системой и объясняют агенту, какие шаги делать, как использовать дизайн‑систему, чтобы не сломать структуру макета. Пять штук, кратко по очереди:

figma-use

Базовый skill. Нужен для любых действий на холсте. Ставим первым - без него остальные не имеют смысла.

figma-create-design-system-rules

Сохраняет правила команды: как дизайн переводится в код, какие токены используются, какие паттерны. Начинаем именно отсюда, если у вас есть дизайн-система.

figma-implement-design

Готовый макет → рабочий код в вашем проекте. Полезен когда дизайн доделан и нужно автоматически перевести в код.

figma-generate-design

Агент собирает экраны из ваших компонентов, переменных и стилей. Нужно, чтобы он не галлюцинировал фантазировал, а работал с тем что задано в системе. Требует настроенного figma-create-design-system-rules.

figma-generate-library

Строит или обновляет библиотеку/дизайн-систему Figma из кодовой базы.

Порядок подключения:

1. MCP-сервер Figma на GitHub → установить

2. Подключить к агенту (Claude Code / Cursor / Copilot)

3. Начать с figma-use

4. Описать правила системы через figma-create-design-system-rules

5. Попробовать figma-generate-design на тестовом экране

Пока бета это бесплатно, нужно успеть попробовать, позже станет платным.

Есть гайд по настройке, skills лежат тут.

Надеюсь тебе понравилось. Лучшая благодарность — это твоя подписка на мой Telegram-канал 😊

NotebookLM Cinematic Video Overviews

Google тихо выкатил апдейт, который меняет представление о том, что может делать «блокнот с ИИ». NotebookLM получил фичу Cinematic Video Overviews — и это не очередной генератор слайдов с голосом поверх. Это полноценный пайплайн мультимодельного видеопродакшна, упакованный в один клик.

Загружаете PDF, конспект лекции, транскрипт подкаста — получаете на выходе анимированный мини-документальный ролик с нарративом, визуальными сценами и озвучкой. Звучит как маркетинговый буллшит, но давайте разберём, что там реально под капотом.

Контекст: от подкастов к видео

Если вы следили за NotebookLM, то помните, как в 2025 году все сходили с ума по Audio Overviews — фиче, которая генерировала подкаст-стайл диалоги двух AI-ведущих по вашим документам. Штука оказалась неожиданно виральной: люди загружали научные статьи и получали natural-sounding обсуждения, которые реально помогали усвоить материал.

Логичным продолжением стали Video Overviews (июль 2025) — но по факту это были озвученные слайд-деки. Полезно, но не wow. Cinematic Video Overviews — это принципиально другой уровень.

Архитектура: три модели, одна задача

Самое интересное — как Google это реализовал. Вместо одной end-to-end модели они собрали пайплайн из трёх специализированных моделей, каждая со своей ролью:

1. Gemini 3 — «режиссёр»

Gemini выступает как оркестратор всего процесса. По заявлению Google, модель принимает «сотни структурных и стилистических решений» для каждого ролика: определяет нарратив, визуальный стиль, формат подачи, темп и даже итерирует собственную работу для обеспечения консистентности.

По сути, Gemini выполняет роль creative director'а: анализирует загруженные источники, выделяет ключевые идеи, строит storyline и раскадровку, а затем координирует работу остальных моделей.

2.Nano Banana Pro — генерация визуальных референсов

Эта модель отвечает за создание статичных визуалов — референсных изображений, на основе которых потом строится анимация. По сути, это image generation слой пайплайна.

3.Veo 3 — видеоанимация

Последний элемент — видеомодель Google, которая превращает статичные сцены в плавные анимации. Veo 3 — это тот же движок, что Google демонстрировал для генерации видео, но здесь он интегрирован в контекст конкретного нарратива.

Почему это архитектурно интересно

Подход «оркестратор + специализированные модели» — не новый, но в продакшн-контексте видеогенерации из пользовательских данных он применяется впервые на таком уровне.

Обратите внимание на несколько вещей:

Retrieval-grounded generation. Видео привязано к загруженным источникам. Это не галлюцинация, замаскированная под красивый ролик — система сохраняет citations, и каждое утверждение в видео можно проследить до конкретного документа. Для академических и корпоративных сценариев это критично.

Итеративная self-refinement. Google явно указывает, что Gemini «refines its own work to ensure consistency». Это намекает на multi-pass генерацию, где модель оценивает собственный output и корректирует его — подход, который мы видим в reasoning-моделях, но здесь применённый к мультимодальному контенту.

Контекстное управление. Пользователь может задать промпт вроде «Создай трёхминутный explainer для нетехнической аудитории» или «Сравни два подхода и покажи trade-offs» — и система адаптирует весь видеоролик под этот запрос.

Практические сценарии

Где это реально полезно уже сейчас:

Образование. Преподаватель загружает конспекты лекций, выдержки из учебника и пару диаграмм — на выходе получает визуальный primer с размеченными иллюстрациями. Можно использовать как подготовку к тесту или как дополнительный материал для студентов.

Аналитика и research. Аналитик скармливает десяток отчётов и стенограмм — получает нейтральный брифинг, который поднимает ключевые допущения, контраргументы и неопределённости. Для людей, которым нужен контекст быстро, это серьёзная экономия времени.

Фича доступна только для Google AI Ultra ($249.99/мес)

Внимание! Тема на злобу дня!

🔘Маркировка. Честный знак. Товарооборот.

☑️ Точки отсчета. Ключевые этапы введения честного знака.
01.03.2026 – старт работы системы. Участники товарооборота начинают регистрацию своих товаров, вносят информацию в реестр «Честного знака».
01.05.2026 - введение обязательной маркировки на радиоэлектронную продукцию, что означает обязательную маркировку товаров, которые производятся в РФ, а также импортируются.
1.03.2026 – 1.12.2026 – этап маркировки остатков. Маркируются все остатки на складе. Период, в который товар может маркироваться ни производителем и ни импортером. Это касается товара, который не был промаркирован при производстве или импорте до начала действия системы Честного Знака.
1.12.2026 – обязательная передача сведений о маркированной продукции при передаче между собственниками.
1.03.2027 – указание выбытия товаров становится обязательным.
🔸 После 1.12.2026 реализация немаркированных товаров будет невозможна.

☑️ Как понять подлежит Ваш товар маркировке или нет?
Маркировке подлежат осветительные приборы и компоненты, мобильные телефоны и ноутбуки, электронные печатные платы.
Точно узнать подлежит Ваш товар маркировке или нет, можно ознакомившись с актуальной версией Постановление Правительства РФ № 1954 от 28.11.2025 приложение к правилам маркировки.

☑️ Товарооборот.

1. Осуществляется только посредством ЭДО. Если нет ЭДО, срочно заводите. Есть бесплатная версия «ЭДО Лайт».

2. При передаче товара от одного участника товарооборота другому сведения о кодах маркировки передаются в УПД.

3. При поступлении товара конечному пользователю маркировка выводится из товарооборота.

☑️ Что будем делать мы, как производители печатных плат?
1️⃣Регистрация товара в «Честном Знаке».

• Мы будем описывать товар.

• Оформим заказ на коды маркировки.

• Составим отчет для Честного Знака о вводе в оборот.

В сфере печатных плат маркироваться будет упаковка, но маркировка будет содержать сведения о кодах маркировки каждой платы в этой упаковке.

2️⃣ При передаче заказчику УПД мы будем фиксировать факт передачи маркированных плат заказчику. После того, как заказчик подпишет УПД, маркированные платы перейдут в его собственность.

☑️ Что нужно будет делать Вам, как заказчику?

1. Принять маркированные печатные платы.

2. Если Вы далее будете перепродавать печатные платы, то через УПД нужно будет передать коды маркировки Вашему покупателю.

3. Если же Вы далее планируете использовать их в составе своего изделия, то Вам нужно будет вывести печатные платы из товарооборота. Далее Вы будете маркировать свое изделие целиком, присваивая другой код.

Подробно о маркировке в презентации Материалы подготовлены АНО «КПП» подготовленной при поддержке ООО «Оператор – ЦРПТ»
Скачать презентацию можно здесь.

Если после ознакомления с данным материалом у Вас останутся вопросы, пожалуйста, пишите их в комментариях, мы будем их собирать и , через АНо КПП, направлять в ЦРПТ.

Больше о нас здесь:

Сайт ТГ ВК Дзен Youtube Rutube Хабр Мах

Я сделала тему оформления для Xfce в стиле Lomiri. Мне очень нравится дизайн Lomiri - графическое окружение на Linux, которое до 2020 года называлось Unity 8. Поскольку я очень часто пользуюсь Xfce и для него не хватает дизайна в стиле Lomiri, я решила проявить инициативу.

Я использовала Linux Mint 22.3 с последней версией Xfce 4.20. Я сделала пару коммитов и теперь тема оформления Xfce доступна всем на Linux. Можете скачать с Гитхаба.

Сейчас модно гадать, какими станут сайты в ближайшем будущем. Одна из самых «гениальных» идей — оставить на экране одну большую строку поиска с голосовым управлением. 

Предполагается, что пользователь сам будет вежливо интересоваться у ИИ, чем живет компания и где лежат ее контакты.

Выглядит революционно, если забыть об одном нюансе: пользователю, как правило, глубоко наплевать, кто вы такие. Вниманием нужно управлять, а не заставлять человека работать за интерфейс!

В общем, пока потыкать в кнопки кажется быстрее и привычнее, особенно с учетом перспективы давать доступ к микрофону каждому встречному лендингу и вслух выяснять подробности)

Навеяно сегодняшней статьёй «История: как Microsoft шесть раз отказывалась от виджетов, но потом возвращала их».

Понятно, что Майкрософт просто хочет содрать с бедолаги, купившего (тем более, скачавшего) винды, 33 шкуры. И поэтому делает как бы виджеты, но они все должны вести туда, куда хочет Майкрософт. В Copilot, MSN и тому подобные места. Но давайте помечтаем, что могла бы сделать Майкрософт, если бы по-настоящему хотела сделать своим юзерам удобно.

1. Виджет это приложение, точка Приложения бывают хорошие, годные и злые, вредные. Любое приложение может сломать ваш компьютер, украсть данные и деньги. Ответственность делится так: автор приложения прилагает все усилия, чтобы приложение не делало ничего плохого. Юзер прилагает все усилия, чтобы не ставить подозрительные приложения хрен пойми откуда. Если вам кажется, что это наивно, вспомните, что именно эта схема действует на PC прямо сейчас. На Github'е @dartraiden выложил драйвер (даже не простое приложение!), который позволяет использовать недорогие карты для майнинга вместо видеокарт (за 10-15% от цены последних) и написал: «Если вы мне не доверяете, вот инструкция, как собрать драйвер самому». Спасибо, но что-то не хочется )). Собирать драйвер самому. Я доверяю автору проекта! А ещё — авторам редактора Notepad++, браузера Firefox, файлового менеджера FAR (который почти в каждой сессии просит права админа, потому что я захожу им в системные папки) и многим другим авторам приложений.

2. Любое приложение может зарегистрировать себя в качестве виджета. Такая технология у Майкрософт уже есть, и называется ActiveX. Она до сих прекрасно работает (в день, когда сломается ActiveX, я перейду на Линукс, потому что только старые приложения меня под виндой и держат).

   Суть технологии в том, что у вас есть файл .dll, который регистрируется стандартной командой regsvr32 в той папке, где лежит (при переносе в другую папку его надо перерегистрировать). Чтобы не заставлять пользователя вручную выполнять эту команду, её обычно выполняет инсталлятор. (Или просто сам вызывает регистрирующую функцию из этой .dll — ходил анекдот про авторов инсталлятора, которые «сделали ядро в новой версии на X килобайт меньше, включив в него облегчённую версию regsvr32», потому что не знали азов программирования под Windows).

   Этот файл просто создаёт маленькое окошко (говоря техническим языком, window handle), может быть написан на C или Rust, занимать килобайты и работать со скоростью света.

   Всё, что вам нужно — дополнительно записывать при регистрации идентификатор своего ActiveX-компонента в ветку реестра с виджетами.

   Чтобы было проще создавать виджеты на HTML/CSS/JS, Майкрософт мог бы добавить новый тип проекта в Visual Studio: HTML Widget. Он брал бы файлы .html/.css/.js, метаданные и запаковывал бы в ActiveX-компонент вместе с WebView2 (браузерным окном). И ваш виджет отображался бы при помощи Chromium, как это делает приложение (не виджет) Steam, но весил бы, в отличие от Steam, ровно столько, сколько весят картинки и текст.

   Разумеется, ничто не мешало бы создать виджет на C#, Qt, Delphi, на базе своей версии Chromium (как это делает Steam), на базе Gecko, на базе чего угодно.

3. Будучи хозяйкой бала, Windows предлагала бы юзеру зарегистрированные виджеты перетаскивать из палитры виджетов в следующие места: а) рабочий стол, б) панель задач, в) меню «Пуск». Разумеется, любой виджет обязан был бы имплементировать помимо стандартных интерфейсов ActiveX-компонента специальный интерфейс IAmWidget и через него рассказывать о своих требованиях. Так что виджет, которому нужна минимальная площадь 512x512 пикселей, можно было бы создать только на рабочем столе.

4. В каждом из этих мест виджет вписывался бы в стандартную сетку (на рабочем столе такая используется для выравнивания ярлыков, на панели задач — это квадратик ярлыка или прямоугольник приложения). Поместить другие элементы (ярлыки) в занятое место было бы нельзя.

Желтая майка лидера: о соревновании технологий, мастерстве и границах творчества.

Я не фотограф. Я — человек с камерой. Именно так я себя позиционирую. Сколько себя помню, столько снимаю. Портретная съемка — мое особое предпочтение. Я почти не зарабатываю на этом поприще, поэтому можно говорить о чистом творчестве и сильном увлечении.

Мое знакомство с AI началось буквально два-три месяца назад, и оно практически сразу стало перекликаться и пересекаться с реальной фотографией. В этом параллельном пути двух разных технологий для меня кроется особый, захватывающий интерес. Изначально, по неопытности, я решил, что смогу творить, используя AI, и это будет полная аналогия настоящей фотографии. Достаточно быстро я понял, что это не так. По крайней мере, на сегодняшний день.

Однако это не ослабляет моего интереса. AI — всего лишь инструмент высокого уровня. Как и камера в руках — тоже просто инструмент. Результат, которого я добиваюсь с помощью своего мастерства, знаний и опыта — это всегда сумма факторов, где инструмент значит много, но далеко не всё. Я постоянно сравниваю глобальные возможности нейросетей и свои локальные навыки. Это соревнование, в котором нет постоянного лидера: «желтая майка» постоянно переходит из рук в руки.

Главным остается задача, которую я ставлю перед собой. Именно из нее вытекает необходимость в том или ином инструменте. На текущий момент ни один из них не является универсальным или исчерпывающим. И это соревнование технологий мне нравится. Оно дает как платные качественные возможности, так и бесплатные решения, не уступающие по качеству, но имеющие свои плюсы и минусы. Как и всё в этой непростой жизни.

Недавно я провел масштабный эксперимент. Изображение с женщиной на кубе, которое мне очень нравится, я опубликовал в десятках групп на Facebook, в том числе в профессиональных сообществах с многочисленной аудиторией. В начале эксперимента я никак не обозначал, что это результат генерации. Позже я добавил пояснение, указав инструменты, с помощью которых было получено изображение. Те, кто хотел, всегда могли удостовериться, что это генеративный контент.

Я получил и продолжаю получать сотни, если не тысячи восторженных комментариев и лайков. И только три или четыре человека написали: «Это же AI, зачем это здесь?». Это говорит о двух вещах. Во-первых, творчество есть творчество. Любуясь результатом, нам не особенно важно, как мастер его добился: водил кистью по полотну или просто вылил ведро краски на холст (утрирую).

Во-вторых, генерация изображения в сочетании с коррекцией в Photoshop сделали картинку настолько реалистичной, что большинство людей даже не задумались о ее происхождении, приняв за обычную фотографию. Я потратил на эту работу два рабочих дня: замысел, написание prompts, генерации, затем Photoshop, доводка, коррекция, многочисленные варианты и исправления. Этого не видно на конечном изображении — оно просто «вкусно» выглядит. Но для меня это безусловное творчество, а не просто нажатие кнопки «Generate».

Если поначалу я стремился к стопроцентной реалистичности, чтобы никто не догадался о вмешательстве нейросетей, то сейчас я к этому остыл. Возможно, через пару лет появятся инструменты, позволяющие добиться качества, абсолютно неотличимого от реальной фотографии, но сейчас это практически невозможно.

Поэтому остается просто творить. AI — это инструмент, который позволяет фантазировать, мечтать и создавать, практически не имея границ. Генеративная фотография — отдельный вид искусства, использующий современные, запредельные технологии, которые лишь обогащают наши возможности. «Черный квадрат» Малевича по сравнению с этим — просто результат неудачной генерации из-за неверного выбора text encoder. Шутка... :)

Какие витрины в ecom-проектах хотят видеть зумеры и миллениалы

В среднем около 60% аудитории любого сайта в России — это пользователи десктопа. И только 38% заходят с мобильных устройств. Таковы данные Statcounter за 2025 год. Но всё меняется, когда мы говорим про доставку продуктов — в этом невероятно распространенном сценарии цифры совсем другие: 76% всех заказов приходятся на мобильные приложения. 

Мы изучили ряд исследований за 2024 и 2025 годы, чтобы разобраться, какими хотят видеть витрины в e-grocery-приложениях покупатели. В частности, нас интересовали проекты, в которых человек может посмотреть ассортимент магазина, но при этом не обязательно может купить товары. Каковы особенности этого узкого сегмента?

В контексте исследования мы сфокусировались на пользователях из регионов в возрасте от 20 до 35 лет. А в качестве источников использовали отчеты Nielsen (2024–2025), экспертные обзоры (Sostav, 2025), инсайты агентств 
о трендах (Convergent, 2025) и результаты опросов 
среди потребителей (Romir, ВЦИОМ, RBC Trends).

Вот какие тренды удалось выявить:

• «Карманная витрина». Почти все сценарии предполагают подход Mobile First и очень короткий пользовательский путь — не более 1–2 тапов до результата.

• Приложение — главный источник истины. Именно здесь можно найти достоверную информацию обо всех акциях и их условиях.

• Сценарные входы. Разделы вроде «Для пикника», «Быстро и недорого», а также фильтры по диетам («Без сахара», «Много белка» и т. п.).

• Эмоциональность. Бренды устанавливают личный контакт с покупателем через сторителлинг и ставку на местного производителя.

• Современная коммуникация. Живое общение с легкими формулировками: без официоза, но и без фамильярности — просто и дружелюбно.

• Минималистичный дизайн. Воздух, структура, крупная типографика и понятные ключевые блоки создают ощущение зрелости и уверенности.

Впрочем, последний пункт — это одна из долгоиграющих визуальных стратегий, которая находит отклик не только в целевой аудитории 20–35+, а, скорее, является бенчмарком для ритейла любого размера с аудиторией любого возраста. Для больших сетей это уже устоявшийся тренд, для региональных — растущий.

Опубликован логотип от Лебедева для аэропорта Пулково. Мосты, самолеты, похожесть на буквы, сам захотел "поиграть шрифтами", пошел искать картинки.

Ничего не понял в найденном. Кто у кого спер?

Где учиться графическому дизайну?

Бывает, хочешь изучить что-то новое, а потом видишь тонну теории, которую вообще непонятно куда применить — желание сразу пропадает. Мы на Хабр Карьере решили эту проблему: собрали в одном месте курсы без воды и с упором на практику, чтобы вы могли сразу приступить к делу и собрать сильное портфолио.

Осваивайте актуальные инструменты дизайна на реальных задачах:

— Adobe Photoshop. Работа с фото и растровой графикой.

— InDesign. Верстка многостраничных изданий.

— Figma. Проектирование интерфейсов.

— Adobe Illustrator. Создание векторной графики.

— Adobe After Effects. Работа с моушн-дизайном.

— Tilda. Конструктор сайтов.

→ Курсы с практикой со всего интернета

Дизайн-лиды как феи Winx

Стелла генерирует идеи-концепции, Флора качает коммьюнити митапами, Текна правит дизайн-системой, Блум наводит процессы. Суперсилы реальны, если вы дизайн-лид в крупном банке.

За год работы с дизайн-лидами Влада Парамонова поняла, что у каждого есть сильная сторона, его особенная супер-сила. Давайте посмотрим на дизайн-лидов так, будто они феи Winx, чтобы немного повеселиться и понять, в чем можно проявить себя на такой позиции.

Подробнее читайте в статье «Архетипы дизайн-лидов»

Где учиться дизайну?

Просто дружеское напоминание: на Хабр Карьере есть не только классная работа, но и множество практически полезных курсов по самым разным направлениям и специализация.

А если вдруг вы задумываетесь о карьере дизайнера или хотите подтянуть какие-то профессиональные навыки в этой сфере — посмотрите нашу подборку проверенных курсов: 

—  UX/UI дизайн. Удобный интерфейс и сценарии взаимодействия пользователя с продуктом.

—  Продуктовый дизайн. Метрики, гипотезы и влияние визуала на продукт.

—  Графический дизайн. Айдентика и создание макетов для коммуникаций.

—  Коммуникационный дизайн. Коммуникация с пользователями посредством дизайна.

—  Веб-дизайн. Понятные сайты, посадочные страницы и интерфейсы.

— А еще курсы по другим специализациям можно найти на нашей витрине