Claude Design: межа між генерацією і продуктом. Ілюзія готового інтерфейсу
Що генеративні дизайн-інструменти реально вміють, де починають ламатися і чому справжня робота все одно починається після красивого демо.
Мене звати Олена Івлєва, маю 15 років досвіду в дизайні, фронтенді та інженерінгу і працюю у Kavita Systems. Для мене дизайн давно не про «зробити красиво», а про систему рішень, яка або працює в реальному продукті, або дуже швидко показує, де саме вона розсипається.
На межі між дизайном і фронтендом усе швидко стає на свої місця. Поки інтерфейс існує як макет у Figma, з ним легко: тексти можна скоротити, блоки — підрівняти, а будь-яке рішення — пояснити. Але як тільки з’являються реальні дані, різні стани і масштаб, починається перевірка на життєздатність. І те, що виглядало акуратно, раптом перестає триматися як система.
Тому до нових «магічних» інструментів я ставлюся спокійно: без зайвого захоплення чи негативу. Мене цікавить не те, як це виглядає в демо, а що відбувається після. Я люблю інструменти, які реально спрощують роботу, але давно не довіряю першому враженню. Коли проганяєш їх через звичайні робочі сценарії, швидко розумієш, чи це вже рішення, чи поки що добре упакована ідея, яка не витримує реальний продакшн.
Експеримент: коли AI пише промпт сам для себе
Я вирішила зробити експеримент та подивитися, що станеться, якщо не я пишу промпт для AI, а він формує його сам для себе. Мене цікавив не просто результат, а сам підхід: чи здатен інструмент коректно описати задачу, яку потім же і виконуватиме.
Я почала з максимально базового кейсу — лендингу. Це той формат, який кожен дизайнер робив десятки разів: hero-блок, кілька секцій із перевагами, блок із цінами, CTA, інформація «хто ми» і «що ми робимо». Навмисно взяла типовий варіант, щоб було легше оцінити результат, де AI справляється, а де починаються спрощення або помилки.
Далі я дала готовий приклад і поставила завдання сформулювати дизайнерське технічне завдання. Тобто описати структуру сторінки, кольорову палітру, типографіку, компоненти — усе, що потрібно, щоб цей лендинг можна було відтворити без прямого копіювання. Фактично, я передала йому роль дизайнера на етапі постановки задачі. Ідея була в тому, щоб AI сам створив для себе ж інструкцію — той самий промпт, але у вигляді осмисленого брифу.
На виході я отримала доволі адекватний результат. Це не було ідеальне технічне завдання, але воно вже мало структуру і логіку. Там були описані основні блоки сторінки, базові UI-рішення, а також зрозуміло, що і де має бути розміщено. Тобто цього рівня деталізації вже вистачало, щоб уявити, як виглядатиме майбутній інтерфейс.
Наступним кроком я взяла цей згенерований бриф і використала його як вхідні дані в Claude Design без додаткових пояснень або ручних правок. І на виході отримала лендинг.

На перший погляд результат виглядав дуже добре: усе зібралося швидко, сторінки є, кнопки працюють, структура знайома. Акуратний UI, нормальна композиція — нічого критичного. Якщо дивитися як користувач, це виглядає як готовий сайт.
Але що бачу я. Рішення максимально шаблонне: просте, передбачуване і без ідеї. Усе ніби правильно, але немає відчуття, що це дизайн як відповідь на задачу, а також немає зв’язку з реальними потребами користувача.

Це виглядає як набір знайомих патернів. Хоча воно працює, але не вирішує задачу бізнесу. Дивлюсь на макет, а в голові лунають питання: чи потрібна тут взагалі дизайн-система? Якщо базовий інтерфейс вже можна згенерувати одним промптом, то чи є сенс вкладатися в компоненти, токени і правила? Чи якось можна без цього обійтися...
Claude не замінює систему. Він показує, де її немає
Після детального розбору мокапу, можу сказати, що під цим майже немає реальної системи. Відступи пливуть, кольори живуть своїм життям, компоненти поводяться як попало — якщо вони там взагалі є. Тобто з «промту» це не працює як треба.
Проблема не в тому, що Claude Design «погано малює». Він просто не мислить та не знає ваших правил, обмежень і логіки — і точно не побудує дизайн-систему сам. Він просто переносить у цифровий вигляд те, що ви в нього заклали. І це ок... поки все просте.
Але як тільки з’являється щось складніше — стани, адаптив, повторне використання — все починає розсипатися. І швидкість тут тільки підсилює ефект, це відбувається швидко і дуже показово. Часто навіть жорсткіше, ніж будь-яке дизайн-рев’ю. Саме тому добре побудована дизайн-система не втрачає значення, а стає ще важливішою. Без неї швидкість генерації просто прискорює хаос, і це треба розуміти.

І ще один момент, який варто відзначити — Claude Design добре комбінує знайомі шаблони та перевірені рішення, але не створює нові. Він робить те, що ти просиш, але не додає унікальності. У результаті виходить щось правильне на вигляд, але без ідеї. У свою чергу унікальність виникає тільки там, де є робота з ідеєю, контекстом і самим продуктом.
Під капотом: коли «схоже на фронтенд» — ще не фронтенд
Після візуалу я така: окей, а що там по коду? Бо зовні все виглядає більш ніж нормально — HTML, CSS, JSX, навіть щось схоже на component library. І в якийсь момент реально ловиш себе на думці: ну все, майже готовий фронтенд. А потім відкриваєш архів із Claude Design... і починається магія. Тобто виглядає як фронтенд, прям дуже схоже. Але працює... ну, скажімо так, не як фронтенд. Я для себе це назвала frontend-shaped code — коли ніби качка, ходить як качка, але в прод ти її не пустиш.
Ніякого нормального build process, routing та середовища просто немає. React крутиться через @babel/standalone, JSX прямо в браузері. Для демки виглядає ефектно, але в прод ти це, чесно, не понесеш. Із інтерактивністю така ж історія: UI ніби живий, щось клікається та рухається, втім, логіка або обірвана, або її просто немає.

На рівні картинки все виглядає навіть системно. Але як тільки починаєш думати про масштаб, підтримку та інтеграцію, код дуже швидко «ламається»: купа inline-стилів, одноразові рішення і мінімум структури. У підсумку це хороший концепт. Наприклад, його достатньо, щоб зрозуміти напрям та обговорити ідею, але не вистачить, щоб реально запустити продукт.
Я додала одну кнопку, і це змінило всю розмову
Я пішла далі та вирішила перевірити Claude Design не на стартовій генерації, а на редагуванні вже створеного прототипу. Адже саме тут і починається реальна робота дизайнера: не коли ти створюєш щось з нуля, а коли щось потрібно змінити. Взяла максимально простий кейс: додати кнопку, яка відкриває modal. Така собі задача «на 10 хвилин». Claude щось згенерував. На вигляд усе ок. Але клікаю та розумію, що логіка працює десь наполовину.
Уточнюю промпт, Claude відповідає, але замість того, щоб допрацювати попереднє рішення, просто генерує нове. Тепер хоча кнопка і модалка виглядають так, як я просила, але як система це вже не працює. Так, кнопка не відкриває модалку, а модалка просто десь поруч існує. І так кожного разу. Логіка не накопичується, а щоразу будується заново. Особливо це видно на адаптиві: підправляєш mobile — ламається desktop.
У якийсь момент стає зрозуміло, що доводиться не редагувати систему, а щоразу пояснювати її з нуля. І це ключове обмеження. Claude добре збирає першу версію. Але коли починається реальна продуктова робота, ти вже працюєш не з системою, а з її версіями.
Частина, про яку мало говорять: економіка ітерацій
Ще одна річ, яка швидко проявляється на практиці — це вартість генерації. Claude Design має тижневі ліміти, але без чітких цифр. По суті, ти працюєш у режимі: працює, поки працює.

Поки це швидкий exploration — усе ок. Але як тільки починається реальна робота (правки, уточнення, повернення до ідей, ітерації) ліміти стають відчутними. Не дуже приємно постійно думати не лише про якість рішення, а й про те, чи вистачить генерацій, щоб його знайти. Треба зазначити, що дизайн — не про першу спробу та не задача з однією правильною відповіддю, а процес пошуку. Порівняння, відмови, нові спроби — це і є робота. Хоча генеративні інструменти створюють ілюзію, що достатньо одного результату, в реальності дизайнер не просто отримує output, а проходить шлях вибору.
Коли кожна ітерація стає окремим запитом і лімітом — це вже не просто частина процесу, це вже про гроші та ресурси. Парадокс у тому, що інструмент, який обіцяє швидкість, може зробити дизайн дорожчим саме там, де він найважливіший — у пошуку рішень, які реально підходять продукту, користувачу і бізнесу.
Бо дизайн — це не тільки результат. Це ще й шлях, яким ти до нього приходиш.
Де саме Claude Design корисний
Якщо прибрати хайп, усе зводиться до простого: де він реально працює?
Найкраще — там, де потрібен швидкий старт. Лендинги, прості сторінки, MVP, базові onboarding-флоу. Коли важливо не ідеально, а швидко зробити щось видимим. Тут він дійсно економить час.
Другий кейс — exploration. Швидко подивитися різні підходи, покрутити ідею, знайти напрямок. Але не забуваємо про ліміти.
Третій — комунікація. Коли потрібно швидко пояснити ідею PM, фаундерам або команді без довгих презентацій.
Іноді він може допомогти з дрібними змінами там, де немає дизайнера, бути базовою точкою старту.
Але важливо не плутати старт із результатом. Claude Design — це не фінальний дизайн і не продукт. Фактично це чернетка, інструмент мислення та швидкий спосіб винести ідею назовні.
Хто ж насправді у зоні ризику?
Не дизайнери.
Найбільший ризик — у сервісів і платформ, які роками продавали швидкість як продукт. Тобто пропонували шаблони, конструктори, «сайт за день», готові лендинги тощо. Зараз це стає дефолтною фічею. Те, що раніше було окремим продуктом, перетворюється на кнопку Generate: шаблонні сайти, стандартні UI-патерни, базовий фронтенд — усе швидко автоматизується. Тому під найбільшим тиском не дизайнери, а продукти, побудовані навколо ідеї fast enough design. Бо fast enough дуже швидко стає інфраструктурою.
Де закінчується автопілот і починається відповідальність
Claude Design — сильний прискорювач для фази zero-to-one. Він добре працює там, де потрібно швидко зробити ідею видимою, перевести її з абстракції у щось конкретне й почати розмову про напрямок. Це дає швидкість і дозволяє рухатися без довгих підготовок. Але саме тут і його обмеження.
Адже продукт починається не зі сторінки дизайну, а з відповідальності за дані, поведінку, структуру, масштаб та консистентність. На цьому рівні генерація не замінює системного мислення — хоча вона може допомогти стартувати, до результату не доводить.
Тобто Claude Design допомагає, але не дає контролю. Він збирає рішення з промптів, але не відповідає за те, як це працюватиме далі. А наша робота починається саме там, де вже недостатньо просто згенерувати. Треба розуміти, чому рішення працює саме так, як воно буде масштабуватись, що може зламатися на наступному кроці — і постійно допрацьовувати його, поки воно не стане справді робочим варіантом.
Автопілот добре працює там, де все передбачувано. Але реальні продукти — це не прямі дороги, а постійні компроміси та наслідки рішень. І в цих точках завжди потрібна людина, бо відповідальність інструменти на себе не беруть.
Claude Design може бути першим кроком, та далі починається справжня робота — там, де є повний контроль: над логікою, станами і системою в цілому.
46 коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарівЩо ви очікуєте від інструменту який не дає гарантій )) окрім — я даю найбільш повторювальну інформацію...Цікаво зробити експеримент типу як хтось робив з Гугл картами, хлоп взяв сотню телефонів поклав у візок і пройшов через міст — Гугл карти почали показувати що на мосту на затор.
Так от що буде якщо я викладу публічно якусь застарілу інфу і продублюю купу раз? Наприклад : фігма вже не актуально, а треба брати painter і замість реакта беріть jQuery....
З часом в інтернеті буде збільшуватись згенерований для прототипів код, і схоже це буде погіршувати якість ШІ агентів.
Дякую, цікава стаття. Подивився вже багато оглядів про Cloud Code, помітив, що всі рішення, навіть коли різні дизайн-системи, виглядають, наче робив один дизайнер, нуль оригінальності. Робота з типографікою особливо схожа у всіх генераціях. Відчуття, що воно було зроблено для внутрішнього використання та швидкого створення асетів всередині компанії Антропік. Але як продукт це скоріше конкурент Canva. Всі клієнти, які відпадуть, вже і так не з нами через великий ринок 99designs, які, можливо, теж зникнуть, та всі інші фірми, що пропонують рішення під ключ за 20 баксів. Плюс ринок шаблонів, їх уже можна купити тонною та зробити будь-який продукт.
Дякую за огляд.
Тут є ще простіший і дуже практичний момент. У США позиція U.S. Copyright Office така: якщо щось створено повністю AI без участі людини — воно не має авторських прав. Тобто якщо ти береш згенерований код або дизайн «як є», без нормальної переробки — це по суті нічий результат. Його теоретично може використовувати будь-хто =)
Проблема абсолютно надумана, що для коду, що для дизайну.
Просте питання, як ви будете доводити, що код чи дизайн згенерований LLM?
Уже есть компании которые берут деньги за проверку или не АI. В LinkedIn если добавите фото в профиль сгенерированное АI, он повесит на фото соответствующий значок.
Я про код і дизайн, а ви мені про фото.
Це не можливо вияснити, якщо зроблено якісно, а не бездумно навайбкоджено.
Ми можемо по-різному ставитися до законів у нас, але якщо дивитися на США чи Європу, великі компанії не будуть ризикувати такими речами. Для них питання прав, безпеки і відповідальності — критичні. Вони не будуть будувати продукт на чомусь, що юридично «сіра зона» або не захищається.
І тут є ще один важливий момент — дані. Коли розробники чи дизайнери користуються сторонніми AI-інструментами, теоретично частина контексту (запити, код, ідеї) може проходити через ці сервіси. Чи продаються ці дані — це вже інше питання, і зазвичай серйозні компанії прямо пишуть, що не використовують їх таким чином. Але сам факт залежності від сторонніх інструментів — це ризик.
Саме тому великі гравці типу Microsoft або Google активно розвивають власні AI-рішення. Це не тільки про технології, а й про контроль: над даними, над процесами і над юридичною стороною.
1) Великі компанії ризикують вже, бо всюди використовують LLM
2) Немає ніякої цінності в данних дизайну з суміші html+css+js (це не customer personal information)
3) Які конкретно власні AI рішення розвивають Microsoft?
1) Так, великі компанії вже використовують LLM, але не «як є». Вони працюють через enterprise-рішення з обмеженнями, контролем доступу і політиками безпеки, тому це контрольований ризик, а не хаос.
2) Якщо там справді немає цінності, то чому на багатьох сайтах намагаються обмежити доступ до інструментів розробника (DevTools)?
3) Microsoft розвиває цілу екосистему: Copilot, Azure AI, Copilot Studio.
1) Я маю знайомих з великих компаній, які використовують LLM агентів «як є», єдине що не можна це передавати personal information. Це не про хаос, а про реальність.
2) У вас є статистика? Що значить на багатьох? Я бачу, що таких сайтів меншість.
3) Що з цього є власними AI рішеннями? Це обгортки, інфратруктура та harness.
По першому пункту — слабо уявляю, що розробники в Apple роблять ключові речі через умовний клауд без контролю. Невеликі або аутсорс-компанії — вони можуть використовувати LLM ....
По другому — я теж не веду статистику, це скоріше з практики. Це не масово, але і не рідкість. Між іншим, я це якраз бачила не в маленьких компаніях, а у великих брендів, які напряму працюють з користувачами і продажами.
По Copilot — Microsoft це не просто обгортка. Моделі можуть бути сторонні (я так глибоко не розбиралась), але сам продукт, інтеграція і екосистема — їхня.
Ну бачите, ви не дуже в курсі того, що відбувається, але так впевненно стверджуєте -)
Абсолютна більшість вебсайтів не забороняє використовувати DevTools, є виключення, ось і вся історія.
Про який конкретно Copilot ви? Бо там різні є, GitHub Copilot, Copilot CLI, Copilot in VS Code. Це все обгортки над іншими LLM моделями, а не власні AI продукти.
Як я і сказав це:
Володимир, ваше право так вважати! Дякую за дискусію 🙂
Моя мета була трохи відкрити вам очі, але це ваше право тримати їх закритими :)
Дякую за дискусію також
Easily. I’ve done these things personally from corporate account. The Copilot is distributed through corporate domain of GitHub, everything is under corporate license and agreement. If any tiny piece of code is leaked through LLM cloud — “see you in the court and prepare to sell your company”. That’s why everything is legally protected and we were authorized to use LLM (only) under corporate accounts for the project codebase.
Я якраз про це і кажу: у компанії повний контроль над результатом роботи, і якщо ти використовуєш корпоративні AI-інструменти, відповідальність все одно лежить на тобі, а не на AI. AI не замінює людину — він лише прискорює процес, але рішення за результатом — все одно приймає людина!
Sure. That’s absolutely correct.
What I was going to say — even the top level corporations let their employees use third-party LLMs to speed up the development. All the property rights (obviously the provider of LLM agent gets the access to all the source code of client’s software) are protected and no risks here.
Я б не сказала, що там «no risks». Ризики все одно є — просто вони контрольовані. І відповідальність все одно на людині, AI тут лише інструмент.
Вибачте, але те, що ви пишете про використання ШІ в цій гілці обговорень, було актуально може роки2-3 тому
Антон, я вибачаюсь але запитаю
«А як зараз актуально?»
Проблема не така вже й надумана. Для коду дійсно складніше щось довести, а от з візуалом простіше — AI-зображення часто мають характерні сліди, плюс можуть залишатися метадані чи історія створення. Але навіть не це головне.
Головне — в юридичній природі результату. За позицією U.S. Copyright Office, якщо щось створено повністю AI без участі людини, воно може не отримати авторського захисту. Тобто питання не в тому, чи хтось це доведе, а в тому, чи зможеш ти сам це захистити, якщо буде потрібно.
Історія з «компанією без людей» поки що теоретична. У реальності завжди є компанія або людина, яка запускає AI, ставить задачі і використовує результат — і саме вона вважається власником. Але якщо результат взятий «як є», без нормальної доробки, він може бути слабко захищений.
Тому бізнеси не покладаються на чисту генерацію. Вони все одно додають людський контроль і доопрацювання.
Ми говоримо про дизайн, це буквально суміш коду html+css+js, це не картинка по якій можна зщось розуміти.
Ні, питання в тому, що щоб захищати щось, треба ще це довести. А всі ці теоритичні «а якщо», не важливі, бо цього насправді не відбувається.
В компанії люди потрібні, навіть дизайнери потрібні, але скільки? Тепер менша кількість, а ви кажете не замінює )
Що значить чиста генерація? Ви згенерували, подивились на результат, з LLM агентом, доопрацюваєте в декілька ітерацій, прости щось змінити, тратити на це свій час та мозкову активність. Це вже і є людський контроль та доопрацювання.
Дизайн — це не просто html+css+js, це ще рішення: що, як і навіщо працює. Код — це вже реалізація.
Про «довести» — так, але бізнес думає наперед, тому ризики враховують.
Про заміну — це скоріше про підвищення рівня складності задач. З’являється можливість робити те, на що раніше не було часу. І тут все залежить від бізнесу: чи він скорочує, чи навпаки використовує це, щоб робити більш складніші речі.
Ітерації з LLM — тут показовий приклад копірайтингу: Зараз люди не дуже чомусь хочуть витрачати свій час на тексти, які нейронка «написала сама», без такого нормального доопрацювання...
Обидва пункти генеряться і правляться агентами, треба просто використовувати сіру речовину, це темплейт, а не production ready код.
Це ваші припущення.
Про відвищення складності погоджусь, але про те що бізнес думає категоріями «робити більш складніші речі» дозволю собі не погодитись.
Не зрозумів до чого тут приклад копірайтингу. В загальному хтось не витрачає час і розумову активність — отримує низьку якість, а хтось витрачає і отримує якісний результат.
Ще цікаве спостереження, наскільки проблема копі-пасти актуальна для AI згенерованого коду? Очевидно що весь розвиток мов програмування виходив з того щоб дублікаціі прибрати з коду. Для сприйняття людиною-розробником неможливо підтримувати код з дублікаціями в нормальному стані. Чого не скажеш про згенерований код (генератором компілятора, або навіть генераторами тулзами типу protobuf або qmake, або mock) там це норма, бо ми в той результат навіть не ліземо. З AI-агентами виникає якась ситуація посередині, з одного боку ми хочему не лізти в згенерований код, з іншого боку тулза поки не може гарантувати результат, тому лізти доведеться, а код на виході здебільшого паршивий.
Ви якщо лізти в код не будете, то ви не будете розуміти як він працює. Є різниця між вайбкодом, де сліпо некст некст некст і аджентік кодінгом, де ллмка це просто нова клавіатура: ти пишеш їй, вона пише за тебе. Але код читати треба і більше ніж раніше і частіше. Те, що раніше людина робила 2 тижні, зараз робить ШІ 10 хв. Буквально на роботі ніби 20 пул реквестів дивишся щодня
этот подход не выживет в текущем виде. этот эксперимент закончится и надо будет выбрать между быстротой и... хотел написать качеством, но качества давно нет. ну окей.... придется выбрать между отсутствием проверок и отсутствием скорости. учитывая что отсутствие проверок не имеет входного порога, то логично предположить что там будет 1-2к зп через пару лет. с другой стороны отсутствие скорости хоть и будет оплачиваться в разы больше, но будет востребовано в разы реже... так-то это тот же самый паттерн «пастух дебилов». только раньше это было как 1 синьор (который отвечает за все) за дорого и 10 джунов (которые слушаются синьора и не отвечают ни за что) за копейки, а станет один программист (который отвечает за все) за дорого и 10 слоп операторов (которые слушаются программиста и не отвечают ни за что). практика прошлых 10 лет показала что в итоге все стремятся стать пастухом, банально потому что он получает в 10 раз больше денег. только раньше стать из
«дебила» «пастухом» это был естественный путь, а теперь этого пути не будет для новичков. в этом году начался геп в лет 5+, где пути в пастухи нет. ретроспективно это очень забавно, когда я начинал программистов за 40 лет почти не было, сегодня есть и много, через 20 лет опять не будет
Насправді дуже влучне зауваження щодо швидкості. Візьмемо той самий приклад з еволюцією мов програмування. Колись всі писали на asm. Зараз практично всі компайлери високого рівня (якщо не брати віртуалки з байт-кодом) генерують asm для певної платформи, а потім цей asm конвертується в таргет бінарний код. Наразі ні в кого не виникає ідеї перевіряти чи asm добре згенерувався і робити ланцюжки з пул-реквестів це занадто низький рівень — ми працюємо тільки з високорівневим запитом.
На мою думку AI в перспективі — це новий високий рівень. Просто наразі, ще недостатньо надійна кодогенерація. Тому доводиться лізти в таргет код (якого б рівня він наразі не вважався). Але насправді так не має бути. Має бути необхідність працювати лише з вихідним кодом, а таргет код має перевірятись автоматично.
это потому что отсутствует фактор рандома
а если у ллм убрать фактор рандома, то будет фиаско, но тогда то что ты написал станет реальностью. на данный момент если выкрутить рандом, то модель не пригодна ни к какому способу использования, ну разве что успешно пародировать роботизированный автоответчик из 2010 года
Я так і не зрозумів, чому дизайнери не в зоні ризику
Так код може й не дуже, але яка різниця якщо розцінювати це як макет дизайну для розробника?
І так, всі шрифти та хардкод можна попросити винести в змінні і воно зробить.
Потім в Клод коді допиляюєш дизайн з скіллами impeccable наприклад.
На місці дизайнерів я б дійсно почав переживати, в безпеці тільки дуже хороші сіньйор дизайнери
Я в работе встречал, где заказчик не видел разницы что шрифт на сайте у него один, в коде ему выдали другой, отступы разные, как сайт адаптируется тоже. Он просто вставил Embed Code и ему нравится. То что мне сейчас в глаза бросается, даже если давать дизайн систему или примеры работ которые нравятся, все дизайны получаются однотипные.
Однотипність дизайну це не завжди мінус, бо буває подивишся на якийсь «творчий» підхід на сайтах і стає зрозуміло, що краще це був би однотипний класичний дизайн ))
Если бы все сайты в момент стали однотипными, вы бы точно заскучали за временами нынешними.
Volodymyr, ти трохи спрощуєш дизайн до «картинки», але насправді це система з компонентів, станів, логіки, сценаріїв і взаємодії, яка постійно змінюється через ітерації. Жоден інструмент зараз не здатен зібрати весь UI «фронтом» адекватно — не вистачає контексту, стабільності й обчислювальної потужності. Той же Claude — це більше про старт, ніж про готове рішення, і він прямо про це пише у своїй документації. Далі все одно доводиться допрацьовувати, наприклад у Figma, у звичайному дизайн-процесі. Плюс ліміти: у дизайні через постійні ітерації вони згорають дуже швидко, бо це не один чіткий запит, а постійний пошук.
І якщо ширше — це стосується всієї IT: усе, що цифрове, автоматизується. Але швидше це відбувається там, де процес лінійний. У дизайні ж немає одного «правильного» результату — є баланс між користувачем, бізнесом і контекстом. Тому AI тут поки що не замінює процес, а лише прискорює.
Думаю ви не дуже зрозуміли ціль Claude Design, воно накидує шаблон з «картинки» та компонентів, станів, та логіки. Воно не створює готовий сайт.
Це все допилюється за допомогою дизайн скіллів в Claude Code, «картинка», компоненти, стан, логіка.
Чи гарно воно влаштовано всередині?
А це не важливо бо ідея отримати ДИЗАЙН, а не готовий проект. Якщо воно працює фактично, це означає, що можна віддати розробнику який все зробить по цьому темплейту.
Тобто фігма не потрібна, допилюється воно відразу на рівні коду через агенти з скіллами.
Я зараз роблю проект по такій схемі, і воно працює, без дизайнера. Тому AI в моєму випадку ЗАМІНЮЄ дизайнера, а не прискорює його.
Тогда вам надо будет тестировщика хорошего нанять, то что заметит дизайнер, вы не заметите. В любом случае консультация дизайнера или хороший тестировщик нужны будут.
Хороший фулл-стек розробник, це все що потрібно. Будь які нюанси та баги він помітить та дасть знати про них.
Причому він не буде копіювати код з темплейту згенерованого LLM, він буде писати свій, а темплейт це просто дизайн-референс.
Володимир, якщо задача — швидко зібрати темплейт, то це не нова історія: ще до AI були бібліотеки компонентів і готові теми, і дуже багато проєктів так і стартували.
AI зараз реально прискорює цей етап — швидше зібрати базову структуру, щось перевірити, запустити MVP. Але далі все залежить від продукту: частина проєктів на цьому і закінчується, а частина росте — і там вже з’являються питання логіки, сценаріїв, консистентності, дизайн-системи.
Тому в вашему кейсі це може заміняти дизайнера на старті — і це ок. Але це не універсальна історія для всіх продуктів, особливо там, де є складність і масштаб.
І в будь-якому випадку буде цікаво подивитись на результат — якщо зможеш, поділись, будь ласка, фідбеком, посиланням або хоча б скріншотами 🙂
Дякую!
Постараюсь не забути та поділитись своїм досвідом -)
Ну і сам сайт також покажу, там ще багато роботи на бекенді. Я б не сказав, що то буде «маленький MVP»
Удачі Вам, будемо тримати кулачки ✊
Виявляється Prompt Engineering — це щось складніше, ніж просто розповісти про хотілки, ось це поворот!
Prompt Engineering модний термін, але виявляється що LLM підхід має певні обмеження після яких дійсно починає все розсипатися. Таке враження що є певний «фіксований буфер» всередині і якщо складність задачі зростає додаванням деталей то він зробить лише те що вмістилося.
I thought it was obvious that the context of the task that AI machine can handle is very limited.
One has to break the complicated task into small elementary iterations and control the output of each one. So the one using AI needs to be competent enough to complete the task without AI, otherwise prompt like “make me happy, figure out how on your own” has no chance to succeed.
Ну так, просто ж для всіх нас це блек-бокс і всі намагаются зрозуміти чи вже відберуть в нас роботу чи щє поки ні. Виявляється поки щє ні — і всі видихають.
It will rather create new jobs for us, maybe a lot more.
A lot of unsupportable code is being created. Tokens and models become more and more expensive and less accessible. People who know how to code with little token consumption are being fired for “low adoption of emerging technology”.
I see all the preconditions for ideal storm.