В современной разработке пользовательских интерфейсов искусственный интеллект становится незаменимым помощником. Он способен ускорить создание прототипов, сгенерировать код и помочь решить ошибки, экономя время команды и повышая качество продукта. Однако многие разработчики сталкиваются с тем, что AI-инструменты работают не так эффективно, как хотелось бы — часто получается слишком общий или нерабочий код, что приводит к разочарованию и возврату к ручной работе. Ключ к успеху здесь — правильное взаимодействие с искусственным интеллектом и предоставление ему максимально полного и точного контекста. Рассмотрим нюансы, позволяющие использовать ИИ для создания действительно результативных UI без лишних проблем и потерь времени.
Одна из самых распространенных ошибок при работе с AI — попытка «наугад» дать команду, не обеспечив визуального или кодового контекста. Например, фраза «улучши макет» для ИИ — это как просьба починить автомобиль, не сказав, что именно сломалось. Искусственный интеллект не может «видеть» то, что мы видим на экране, если не предоставлена картинка или описание актуального состояния. Скриншоты интерфейса, особенно те, что были созданы AI, служат «якорем» для корректировки и исправлений. При помощи таких снимков можно показать ИИ, что именно было сделано и в чем нужно внести изменения.
Еще эффективнее, когда есть снимок первоначального дизайна из Figma или другого инструмента — таким образом ИИ получает возможность сопоставить желаемый результат и реальный код, а значит — предложить более точное решение. Очень важно не забывать о том, что в крупных проектах кодовая база разнородна: здесь и устаревшие методы, и современные паттерны. Разработчики знают, что даже в одном проекте можно встретить сразу несколько стилей написания кода, и не все они могут быть актуальны или желательны. Чтобы избежать ситуации, когда AI генерирует устаревший или не тот код, который нужен, нужно четко прописать, каким именно стилем и практиками он должен руководствоваться. Для этого полезно ссылаться на примеры хороших файлов из репозитория, особенно если они отражают современные стандарты: как работают компоненты, каким образом обрабатывается состояние, архитектурные решения.
Более того, если в проекте есть дизайн-система или библиотека компонентов, описание и документация к ней обязательно должны быть доступны искусственному интеллекту. Это позволит не просто генерировать «какой-то» код, а вписываться именно в тот стиль и стандарты, что используются в проекте, избегая несоответствий и конфликтов. Помимо базовой информации об архитектуре и стилях, важна и дополнительная техническая контекстуализация. Это касается документации API (например, в Swagger или Markdown), Storybook с описанием и демонстрацией компонентов, а также отдельных репозиториев, где прописаны общепринятые паттерны UI. Совмещение всех этих ресурсов в рамках рабочего пространства для AI позволяет системе не придумывать фиктивные точки доступа или компоненты, а использовать проверенные и одобренные элементы.
Однако важно не перегружать систему избыточной информацией — нужно грамотно структурировать и четко давать указания о том, какой контекст критичен именно для текущей задачи. Ошибки и баги — неизбежная часть разработки интерфейсов. И здесь большие возможности открывает «обратное взаимодействие», когда все ошибки из терминала или браузерной консоли передаются непосредственно в AI-ассистента для анализа и исправления. Такой подход экономит время на самостоятельное детальное расследование неисправностей и позволяет получить практически готовое решение. Многие современные инструменты даже автоматизировали эту функцию, автоматически собирая указания о возникших проблемах, передавая их в модели ИИ и предлагая исправления непосредственно в интерфейсе для дальнейшей проверки и применения.
Это значительно ускоряет отладку и уменьшает количество повторяющихся рутинных задач. Время от времени возникает необходимость интегрировать дизайн и разработку более плотно. Инструменты для коннекта с дизайнерами, например плагины Figma, позволяют передавать не только визуальные элементы, но и точные параметры — цвета, шрифты, отступы и токены дизайна. Это исключает ситуации, когда код «угадывает», какой именно оттенок должен использоваться, или когда возникает путаница с типографикой. Более продвинутые решения поддерживают двустороннюю синхронизацию: можно сгенерировать UI и затем внести изменения прямо в Figma, которые автоматически отразятся в кодовой базе.
Такая связка значительно улучшает качество прототипов и уменьшает количество переделок в будущем. Еще один важный момент — возможность работать с визуальными слоями напрямую. Некоторые AI-инструменты предоставляют возможность выделять конкретные элементы интерфейса и указывать им задачи, например «добавить вкладку здесь». Такое прямое взаимодействие в разы точнее, чем давать описание словами. Подобный подход напоминает, что иногда гораздо проще показать рукой, чем объяснить словами — и эта концепция положительно сказывается на понимании задач искусственным интеллектом.
Подключение биллинговых или трекерных систем задач (Jira, Linear и др.) тоже приносит положительный эффект. Подача задачи из трекера как часть запроса к AI позволяет лучше понять не только технические детали, но и бизнес-контекст, что влияет на выбор решений и позволяет избегать ненужных отклонений от требований. Такая интеграция экономит время на разъяснения и помогает сразу получать варианты, которые максимально соответствуют реальным ожиданиям и нуждам пользователей. Важным трендом остается прототипирование с использованием реального технологического стека.
Попытки работать с инструментами «vibe coding» и генерацией UI вне вашей кодовой базы зачастую приводят к проблемам несоответствия стандартам компании и необходимости переделывать все заново. Использование AI-инструментов напрямую с вашим репозиторием или визуальной платформой позволяет создавать прототипы, которые идут в разработку почти без изменений. Это экономит огромные ресурсы и обеспечивает точность реализации, включая поддержку всех мелких деталей — от ховеров до анимаций. Нельзя забывать и про процесс постоянной обратной связи. ИИ лучше всего работает не с единичным запросом, а с итерациями.
Не стоит ожидать идеального результата с первого раза — гораздо более эффективным является пошаговый подход, когда разработчик или дизайнер торопятся не с получением конечного решения, а с корректировкой существующего, четко указывая, что требуется менять. Скриншоты с пометками и ссылки на альтернативные реализации помогают AI быстрее понять желаемый результат и минимизировать количество неверных версий. Запрос нескольких вариантов решения одновременно — недооцененная практика. Иногда лучше получить три или четыре альтернативных реализации и выбрать из них наиболее подходящий вариант. Современные инструменты позволяют даже параллельно создавать нескольких веток дизайна в браузере, отправлять их на обсуждение коллегам и одновременно тестировать с пользователями.
Такой подход повышает качество UI и упрощает принятие решений. Наконец, важно разумно распределять задачи между членами команды. Не всегда стоит стараться сделать интерфейс полностью идеальным на первой стадии, особенно если в команде нет специалистов по дизайну. Лучше получить рабочий макет с помощью AI, а затем передать детали дизайнеру, который доработает визуальные нюансы с использованием инструментов визуального редактирования кода. Это снижает риски недопонимания и позволяет быстрее доводить продукт до законченного вида, где все элементарные детали переходят в живой код, что невозможно при работе исключительно в графических редакторах.
