От Figma до продакшена: как ИИ связывает дизайн и код

Почему между Figma и продакшеном возникает разрыв

Разрыв появляется не потому, что дизайнеры «плохо рисуют», а разработчики «плохо верстают». Figma — это идеальная модель, а продакшен — живая система с ограничениями: сетки, библиотека компонентов, производительность, поддержка разных браузеров и устройств, требования доступности и локализации.

Где чаще всего теряется смысл

1. Неявные решения. В макете видно, как должно выглядеть, но не всегда понятно, почему так и как должно вести себя в крайних случаях: длинные тексты, пустые состояния, ошибки, загрузка, разные роли пользователя.

2. Контекст продукта. Экран в Figma часто показывается «в вакууме». В приложении он живёт среди других экранов, навигации, ограничений данных и существующих UI‑паттернов.

Типичные расхождения «макет vs код»

Отступы и размеры. В Figma можно выставить «идеальные» 14/18/22 px, но в проекте всё упирается в кратность сетке, существующие spacing‑токены и то, как работает auto‑layout в реальных контейнерах.

Состояния. В макете могут быть только default/hover, а в продакшене нужны ещё focus, disabled, loading, error, visited. Если они не описаны, их «додумают» — и получится иначе.

Адаптив. Частая проблема: макет нарисован для одной ширины, а на других не определены правила — что переносится, что скрывается, где обрезаем текст, когда меняем сетку.

Шрифты и рендеринг. Разные платформы по‑разному сглаживают шрифты, иначе считают высоту строки и кернинг. «1 в 1» визуально может быть недостижимо без компромиссов.

Почему «почти как в Figma» не устраивает продакшен

Потому что «почти» множится: небольшие отклонения в 2–4 px, неверный line-height или недостающий focus‑стейт в сумме дают ощущение неряшливости и ломают доверие к продукту.

Что ИИ реально ускоряет, а что — нет

ИИ хорошо ускоряет черновую разметку, перенос стилей, генерацию компонентов по структуре, подсказки по адаптиву и типовым состояниям.

Но ИИ плохо заменяет продуктовые решения: правила поведения в крайних случаях, согласование с дизайн‑системой, выбор правильных токенов, доступность (focus, контраст, aria) и соответствие реальным данным. Здесь всё ещё нужен человек и ревью.

Отдельно важно, где именно вы используете ИИ. Например, TakProsto.AI — это vibe‑coding платформа, где интерфейсы и логика собираются через чат, а результат можно экспортировать как исходники. В контексте «Figma → продакшен» такой подход полезен как ускоритель: быстро собрать каркас на React, обсудить варианты состояний/адаптива и затем довести до стандартов вашей команды.

Как подготовить макет в Figma, чтобы ИИ не ошибался

ИИ «читает» макет не глазами, а по структуре: как устроены фреймы, какие у них ограничения, что является компонентом, а что — случайной группой. Чем больше в файле явных правил, тем меньше он будет додумывать — и тем ближе получится результат.

1) Проверьте структуру: фреймы, Auto Layout и компоненты

Сведите экран к понятной иерархии: Frame → секции → блоки → элементы. Избегайте глубоких уровней вложенности без смысла.

Auto Layout используйте везде, где есть повторяемые ряды/колонки, отступы и выравнивание. Для ИИ это сигнал, что элементы должны тянуться и перестраиваться, а не быть «прибитыми» абсолютными координатами.

Компоненты и варианты (Variants) оформляйте так, чтобы один и тот же UI не был нарисован заново в разных местах. Дубликаты обычно превращаются в разные реализации в коде.

2) Приведите названия слоёв и компонентов к единому стандарту

Хаотичные имена вроде “Rectangle 57” повышают шанс ошибок: ИИ сложнее понять, где кнопка, где иконка, а где контейнер.

Хороший минимум:

• Компоненты: Button, Input, Modal
• Слои внутри: label, icon-left, helper-text, container
• Варианты: state=default/hover/disabled, size=s/m/l

Главное — последовательно во всём файле.

3) Проверьте готовность адаптива: сетки, ограничения, брейкпоинты

Задайте Layout Grid для ключевых экранов и проверьте Constraints (Left/Right/Top/Bottom, Fill/Hug). Если элемент должен растягиваться — это должно быть явно задано.

Если дизайн предполагает несколько брейкпоинтов, покажите их отдельными фреймами и придерживайтесь одной логики: одинаковые отступы, те же компоненты, понятные правила перестройки.

4) Зафиксируйте состояния: hover/active/disabled/loading

ИИ часто ошибается именно в состояниях, потому что их «не видно» на основном экране. Сделайте набор вариантов для интерактивных элементов: hover, active, disabled, focus, loading, error/success. Для сложных сценариев (например, пустые/загруженные списки) добавьте отдельные фреймы.

Почему это снижает ошибки при генерации фронтенд‑кода

Подготовленный макет уменьшает неоднозначность: ИИ реже угадывает размеры и отступы, точнее переносит поведение компонентов, лучше понимает, что можно переиспользовать. В итоге вы получаете меньше «лишней» разметки, меньше расхождений с дизайном и более предсказуемый результат при дальнейшей доработке в PR.

Какие данные из Figma нужны ИИ для качественного результата

ИИ может генерировать код «по картинке», но лучший результат получается, когда он получает не только внешний вид, а структуру макета и контекст проекта. Чем меньше ему приходится угадывать, тем меньше сюрпризов в вёрстке.

Что ИИ «видит» в дизайне

Если ИИ читает структуру Figma (через экспорт/Inspect/плагины), он опирается на:

• Иерархию слоёв: какие блоки вложены друг в друга, где контейнер, где контент, что является группой, а что — отдельным элементом.
• Стили: цвета, типографика, эффекты, радиусы, отступы — особенно если они оформлены как Styles или tokens.
• Компоненты и варианты: Button/Primary vs Button/Secondary, состояния (default/hover/disabled), размеры.
• Constraints и Auto Layout: как блок ведёт себя при ресайзе, что тянется, что фиксировано, какие правила spacing.

Эти данные помогают ИИ не просто «нарисовать» HTML/CSS, а собрать UI как систему, близкую к продакшену.

Скриншот-анализ vs чтение структуры Figma

Скриншот-анализ чаще даёт быстрый черновик: визуально похоже, но могут быть случайные отступы, странные размеры шрифтов, неверные состояния компонентов, а адаптивность обычно приходится переделывать.

Чтение структуры Figma позволяет восстановить намерения дизайнера: распознать Auto Layout, переиспользовать компоненты, корректно связать текстовые стили и цвета. Если есть возможность — выбирайте сценарий, где ИИ получает именно структуру.

Сбор контекста: что ещё нужно кроме макета

Даже идеальный макет не отвечает на вопросы разработки. ИИ стоит сразу дать:

• Платформу и стек: Web/React/Vue, Tailwind/Styled Components, требования к SSR/CSR.
• Ограничения: поддерживаемые браузеры, запрет на определённые библиотеки, требования к размеру бандла.
• Правила команды: линтеры, naming conventions, подход к состояниям (например, где хранить hover/active).

Какие артефакты приложить

Чтобы перевод был «в стиле проекта», приложите вместе с ссылкой на Figma:

• гайдлайны и дизайн‑систему (пусть даже короткий README);
• таблицу токенов (цвета/типографика/spacing), если уже есть;
• примеры кода существующих компонентов (1–2 файла Button, Input, Card) — ИИ быстрее подстроится под паттерны;
• описание интеракций: что кликается, где валидация, какие состояния обязательны.

Так вы превращаете генерацию из «угадайки» в управляемую сборку, где ИИ следует вашим правилам, а не своим предположениям.

Токены дизайна: база для стабильного переноса в код

Токены дизайна — это «единицы правды» для визуальных решений: не «синий как на кнопке», а конкретное значение, которое одинаково понимают и дизайн, и код. Когда токены заданы, ИИ (и разработчики) меньше гадают, что именно имелось в виду в макете — и реже генерируют случайные оттенки, размеры и отступы.

Что считать токенами (и как договориться о наборе)

Обычно начинают с базового набора:

• Цвета (фон/текст/границы/статусы), включая прозрачности
• Типографика (font family, веса, размеры, межстрочные, трекинг)
• Отступы и размеры (spacing scale, размеры контейнеров, сетка)
• Радиусы (например, 4/8/12)
• Тени (уровни elevation)

Важно, чтобы токены были не «разовыми» (“buttonBlue”), а семантическими (“color.primary”, “color.textMuted”) — тогда они переживут редизайн и проще ложатся на разные компоненты.

Как ИИ помогает найти дубли и несогласованности

В Figma почти всегда копятся «почти одинаковые» стили: два одинаковых серых с разницей в 1–2%, несколько близких теней, разные радиусы у похожих карточек. ИИ полезен как ускоритель аудита:

• находит кластеры близких значений (цвета, тени, размеры)
• подсвечивает «сиротские» стили, которые используются один раз
• предлагает нормализовать шкалы (например, spacing: 4/8/12/16 вместо 10/14/18)

Результат — меньше вариантов токенов и меньше хаоса при генерации фронтенд‑кода.

Темы: light/dark и бренд‑варианты

Хорошая практика — разделять базовые токены и тематические:

• base: нейтральные шкалы (например, gray.100–900)
• semantic: значения роли (“color.background”, “color.primary”) для каждой темы

Так вы можете переключать light/dark или бренд‑скины без переписывания компонентов — меняется только маппинг токенов.

Практика: что хранить в JSON/TS и как применять

Минимально удобно хранить токены в JSON (или TS для типизации) и подтягивать в CSS variables.

// tokens.ts
export const tokens = {
  color: {
    base: { white: "#FFFFFF", black: "#0B0B0B" },
    light: {
      background: "#FFFFFF",
      text: "#0B0B0B",
      primary: "#2563EB"
    },
    dark: {
      background: "#0B0B0B",
      text: "#F5F5F5",
      primary: "#60A5FA"
    }
  },
  radius: { sm: "4px", md: "8px" },
  space: { 1: "4px", 2: "8px", 3: "12px", 4: "16px" },
  shadow: { sm: "0 1px 2px rgba(0,0,0,.08)" }
} as const;

Дальше ИИ проще генерировать компоненты так, чтобы они ссылались на переменные/токены, а не «вшивали» пиксели. Это напрямую повышает стабильность переноса: дизайн меняется — вы обновляете токены, а не правите десятки файлов.

Дизайн‑система и компоненты: перевод на язык разработки

Главная цель хэнд‑оффа — чтобы макет превращался не в набор «уникальных блоков», а в использование уже существующих UI‑компонентов. Тогда код получается предсказуемым, поддерживаемым и быстрее проходит ревью.

Сопоставление компонентов Figma с UI‑библиотекой

Начните с простого вопроса: «Какой компонент в коде отвечает за этот элемент в Figma?» Если у команды есть библиотека (MUI, Ant, Chakra) или своя дизайн‑система, почти всегда есть аналоги: Button, Input, Select, Modal, Tabs, Tooltip.

Практика, которая работает лучше всего, — завести таблицу соответствий (mapping). Это может быть страница в Notion или README в репозитории:

• Figma component → Dev component (например, Button/Primary → AppButton)
• Варианты (size, tone, state) → props (size="sm|md|lg", variant="primary|secondary", disabled)
• Слоты (иконка слева/справа) → API (startIcon, endIcon)
• Ограничения: что запрещено собирать «вручную» в макете (например, кастомные кнопки вне набора)

Подход «сначала компоненты, потом экраны»

Если просить ИИ генерировать код сразу для экранов, он часто создаёт «одноразовые» компоненты под конкретный макет. Надёжнее двигаться наоборот:

1. согласовать набор базовых компонентов и их варианты;
2. зафиксировать API (props, события, состояния);
3. собирать экраны только из этих деталей.

Где ИИ реально полезен

ИИ хорошо помогает именно на уровне перевода «дизайнерских» решений в понятный разработке интерфейс:

• предлагает недостающие props и названия вариантов (например, различить loading и disabled);
• подсказывает, какие состояния нужны компоненту (hover/focus/error);
• выявляет расхождения: в макете есть 3 радиуса скругления — в коде 2.

Чтобы не плодить одноразовый UI, закрепите правило: новый компонент появляется только после короткого согласования (дизайн + фронтенд) и добавления в таблицу соответствий.

Генерация кода из макета: что реально автоматизировать

ИИ лучше всего справляется не с «построить весь интерфейс», а с быстрым переводом макета в аккуратный каркас: структуру, базовые стили и повторяемые паттерны. Это экономит часы на рутине — если заранее задать рамки.

Сначала определите цель сборки

Перед генерацией уточните, куда именно должен «приземлиться» результат:

• Фреймворк: React / Vue / Angular (или просто HTML)
• Подход к стилям: CSS Modules / Styled Components / Tailwind
• Правила проекта: именование файлов, линтер, форматирование, структура папок

ИИ может выдать хороший код, но только в выбранной парадигме. Если промолчать, он смешает подходы (например, Tailwind и CSS-in-JS), и это усложнит дальнейшую поддержку.

Как формулировать промпт, чтобы получить полезный код

Просите конкретику: структуру, ограничения и критерии готовности. Пример формулировки:

Сгенерируй React-компонент для блока “CheckoutSummary” по макету.
- TypeScript, функциональный компонент
- Стили: CSS Modules (файл CheckoutSummary.module.css)
- Используй BEM-нейминг для классов внутри модуля
- Разметка должна повторять иерархию слоёв: header/content/footer
- Добавь состояния: default/hover/disabled для кнопки
- Укажи aria-label где нужно, и корректные роли
- Выведи интерфейсы пропсов и пример использования

Что реально автоматизировать

Обычно с первого раза хорошо генерируются:

• каркас разметки (секции, контейнеры, сетки)
• классы и базовые стили (отступы, размеры, выравнивание)
• простые состояния (hover/active/disabled)
• типы и пропсы для компонентного API (если попросить)
• базовые accessibility-атрибуты (aria-label, button type, фокус)

Границы: когда не стоит генерировать «всё сразу»

Не пытайтесь одним запросом получить целую страницу с бизнес-логикой. Лучше генерировать по компонентам: сначала «скелет», затем отдельным шагом — интерактивность и интеграции.

Плохие кандидаты для полной генерации: сложные формы с валидацией, нестандартная анимация, хитрые таблицы, а также логика, завязанная на API и состояние приложения. Здесь ИИ полезен как ускоритель, но финальная архитектура должна оставаться под контролем команды.

Ревью и доработка: как довести AI‑код до продакшена

ИИ может быстро сгенерировать основу интерфейса по макету, но «продакшен‑качество» появляется только после ревью. Относитесь к AI‑коду как к черновику: он экономит время на рутине, но ответственность за итоговую точность и поддерживаемость остаётся у команды.

Проверка соответствия макету

Начните с визуальной точности — это самый заметный слой.

• Отступы и размеры: проверьте паддинги/маргины, высоты строк, кликабельные зоны, поведение при переносе текста.
• Сетка и выравнивания: совпадают ли колонки, базовые линии, центровка, прилипания элементов.
• Шрифты: семейство, начертание, размер, интерлиньяж, трекинг; особенно часто AI ошибается в line-height и font-weight.

Практический приём: сравнивайте не «на глаз», а в одном масштабе (100%) и в одинаковых состояниях (default/hover/disabled).

Убрать инлайн‑хаос и унифицировать стили

AI нередко генерирует много инлайн‑значений. На ревью цель — свести их к системе:

• замените «магические числа» на токены (цвета, типографика, spacing);
• переиспользуйте готовые UI‑компоненты вместо копипаста разметки;
• проверьте, что состояния (hover/focus/error) берутся из общих стилей, а не разъехались по месту.

Читаемость и структура кода

Даже если UI выглядит правильно, код может быть неудобен для поддержки.

• понятные имена компонентов и пропсов (ButtonPrimary лучше, чем Component12);
• разбиение на файлы: компоненты, стили, утилиты отдельно;
• предсказуемая структура: один компонент — одна ответственность.

Как внедрить ревью: мини‑чек‑лист для пары «разработчик + дизайнер»

1. Разработчик: токены/компоненты переиспользованы, нет лишних инлайн‑стилей, аккуратные классы/селекторы.

2. Дизайнер: проверены ключевые экраны и состояния, типографика и отступы, адаптивные точки.

3. Вместе: согласованы допустимые отклонения (например, округления до 4px) и зафиксированы как правило.

«Дифф» по UI как финальный фильтр

Добавьте визуальные сравнения в процесс: скриншот‑тесты для страниц или Storybook‑компонентов. Инструменты вроде Playwright (скриншоты), Chromatic/Percy/Loki помогают ловить незаметные смещения на 1–2 px до релиза — особенно после правок AI‑кода.

Доступность и локализация: не забыть важное при переносе

Когда макет «идеально выглядит» в Figma, легко упустить два слоя требований, которые в продакшене критичны: доступность (a11y) и локализацию. ИИ, генерирующий интерфейс по дизайну, ускоряет перенос, но без явных правил может воспроизвести картинку, не обеспечив удобство для пользователей с разными сценариями.

A11y по умолчанию: что должно «приехать» вместе с дизайном

Проверяйте, чтобы из макета в код переносились не только стили, но и семантика:

• Роли и семантические элементы: кнопка должна быть <button>, ссылка — <a>, список — списком. Если визуально это «кнопка», но в коде — <div>, начнутся проблемы с навигацией и экранными читалками.
• ARIA‑атрибуты по необходимости: aria-label для иконок без текста, aria-expanded для раскрывающихся элементов, aria-describedby для подсказок и ошибок.
• Фокус и клавиатура: все интерактивные элементы должны быть достижимы по Tab, иметь видимый фокус и предсказуемый порядок. Для модальных окон — фокус-ловушка и возврат фокуса на триггер.

ИИ полезен здесь как «вторые глаза»: он может найти места, где вы используете нестандартные компоненты (например, кастомный селект), и подсказать, какие роли/атрибуты и обработчики клавиш нужны, чтобы поведение было корректным.

Контраст и кликабельные зоны: что проверять перед релизом

Два частых расхождения между Figma и продакшеном — контраст и размеры зон клика.

• Контраст текста и иконок: убедитесь, что цвет текста на фоне проходит требования (минимум для обычного текста обычно выше, чем для крупного). Важно проверять не только «основной» экран, но и состояния hover/disabled.
• Размеры кликабельных зон: маленькие иконки в макете часто выглядят аккуратно, но в реальности по ним сложно попасть. Хорошая практика — увеличивать хитбокс через padding/псевдоэлементы, сохраняя визуальный размер.

ИИ может подсказать «кандидатов на риск»: элементы с мелким шрифтом, второстепенные ссылки, иконки без подписей — и предложить варианты исправлений (увеличить контраст, добавить подпись, расширить область нажатия), не ломая композицию.

Локализация: строки, переносы, RTL и форматы

Локализация ломает интерфейсы чаще, чем кажется: строки становятся длиннее, меняются правила переносов и направление письма.

• Длина строк и переполнение: закладывайте поведение для длинных заголовков, кнопок и значений. Не полагайтесь на «идеальный» английский текст в макете.
• Переносы и неразрывные части: даты, валюты, инициалы, единицы измерения иногда лучше держать неразрывными.
• RTL (справа налево): если продукт может выйти на арабский/иврит, проверьте зеркалирование отступов, иконок направления, порядка элементов.
• Форматы дат/валют/чисел: UI должен поддерживать локальные форматы (например, разделители тысяч и десятичные знаки), а ширина полей — выдерживать разные варианты.

ИИ может помочь на этапе ревью: сгенерировать «стресс‑тексты» (длинные строки), подсветить места, где компонент не тянется или ломается, и предложить, где использовать авто‑лейаут/гибкую вёрстку, а где — ограничение по строкам с подсказкой.

Если включить a11y и i18n в критерии готовности (Definition of Done) для переноса из Figma, вы получите интерфейс, который выглядит как в макете — и при этом работает корректно для реальных пользователей.

Тестирование UI: как закрепить соответствие дизайну

Даже идеальный хэнд‑офф из Figma не гарантирует, что интерфейс останется «как в макете» после пары спринтов. Самый надёжный способ удержать соответствие — сделать его проверяемым: через тесты компонентов, визуальные проверки и понятный «контракт» между дизайном и кодом.

Юнит‑тесты компонентов: что критично, а что лишнее

Юнит‑тесты в UI полезны там, где есть логика и правила, а не пиксели. Проверяйте то, что влияет на поведение:

• переключение состояний (loading/disabled/error),
• валидацию форм и сообщения об ошибках,
• обработку событий (клики, ввод, клавиатурная навигация),
• условия отображения (например, бейдж «Новое» только при флаге).

А вот тестировать «у кнопки есть класс .primary» обычно бессмысленно: такие проверки ломаются от рефакторинга и мало говорят о качестве.

Снэпшоты и визуальные тесты: где они дают максимум пользы

Снэпшоты (DOM/JSX) помогают заметить неожиданные структурные изменения, но часто шумят: малейшее переименование или обёртка — и обновления становятся рутиной.

Максимум пользы дают визуальные регрессионные тесты: они ловят реальные отклонения от дизайна — от сломанной сетки до неправильных отступов. Хорошая стратегия — покрывать:

• ключевые страницы и «сквозные» компоненты (Header, Sidebar, карточки),
• все размеры (mobile/tablet/desktop),
• критичные темы (light/dark) и плотности.

Истории в Storybook как «контракт» между дизайном и кодом

Storybook удобен как витрина и как спецификация. Каждая story фиксирует набор пропсов и ожидаемое состояние компонента. Дизайнеру проще сверять варианты, разработчику — поддерживать совместимость.

Практика, которая хорошо работает: для каждого компонента иметь истории минимум для default/hover/focus/disabled/error, а для сложных — ещё и пустые/переполненные/длинные тексты. Это снижает шанс сюрпризов на проде.

Как ИИ помогает генерировать тест‑кейсы и сценарии состояний

ИИ полезен как ускоритель, а не как «автотестер». Он может:

• предложить матрицу состояний компонента по описанию или по списку пропсов,
• сгенерировать черновики тест‑кейсов (включая негативные сценарии),
• подсказать, какие edge‑cases забыты (длинные локализованные строки, пустые данные, медленная загрузка).

Дальше задача команды — отфильтровать и закрепить важное в CI: чтобы любое отклонение от дизайна становилось видимым сразу, а не после релиза.

Встраивание в процесс команды: от PR до релиза

ИИ приносит пользу только тогда, когда его результат проходит тот же путь, что и обычный код: через ветки, PR, проверки и релиз. Если «генерацию» держать как отдельную магию в чате, вы получите нестабильность, спорные правки и трудно воспроизводимые баги.

Как встроить ИИ в CI/CD

Сделайте ИИ частью конвейера качества, а не заменой ревью.

Во‑первых, фиксируйте формат вывода: например, договоритесь, что генерация всегда создаёт файлы в конкретной структуре, с одинаковыми соглашениями об именовании классов/компонентов и без «лишних» зависимостей.

Во‑вторых, подключите обязательные проверки в CI:

• линтеры и форматирование (ESLint/Stylelint/Prettier), чтобы AI‑код не ломал стиль проекта;
• типы (TypeScript), чтобы ошибки не уезжали в рантайм;
• сборка и минимальный набор UI‑тестов (хотя бы smoke), чтобы убедиться, что компонент вообще рендерится.

Важно: CI должен падать предсказуемо и объяснимо. Тогда ИИ становится ускорителем, а не источником «почему оно не проходит пайплайн».

Если вы используете платформу вроде TakProsto.AI, удобно закреплять этот подход организационно: команда генерирует черновик через чат, затем делает экспорт исходников и прогоняет их через стандартный пайплайн (линтеры, типы, сборка, тесты) — как и любой код после обычного программирования.

Политика веток и PR‑шаблон

Практика, которая быстро снижает стресс: генерировать код в отдельной ветке (например, ai/figma-<ticket>) и открывать PR, как обычно.

Добавьте PR‑шаблон специально для UI:

• ссылка на макет (без домена, например /design/figma-file-id — как принято у вас в документации);
• что именно сгенерировано (компоненты/экраны), а что оставлено вручную;
• чек‑лист: соответствие макету, адаптив, состояния, a11y‑минимум.

Так дизайнеру и разработчику проще обсуждать изменения по диффу, а не «на глаз».

Контроль зависимостей и лицензий

Сгенерированный код часто пытается «притащить» новые библиотеки. Введите правило: любые новые зависимости добавляются только осознанно через отдельный коммит и короткое обоснование в PR.

Полезно автоматизировать:

• проверку лицензий (license checker),
• аудит уязвимостей,
• запрет на неутверждённые пакеты.

Метрики, которые показывают реальную пользу

Чтобы понять, работает ли подход, заранее договоритесь о 3–4 метриках:

• время на вёрстку/реализацию экрана (до/после),
• число итераций правок от дизайна,
• дефекты UI, найденные на QA/после релиза,
• доля PR, где AI‑код прошёл без ручной переработки.

Эти цифры быстро показывают, где ИИ ускоряет, а где пока добавляет шум — и что именно стоит улучшить в процессе.

Риски и чек‑лист внедрения: как получить пользу без боли

ИИ действительно ускоряет перенос из Figma в продакшен, но быстрее всего команды разочаровываются там, где нет границ: модель «додумывает» то, чего не было в макете, или предлагает решения, не совместимые с вашим стеком.

Типовые риски

Галлюцинации и неверные допущения. ИИ может придумать отсутствующие состояния (hover/disabled), неверно интерпретировать отступы или выбрать другой компонент (например, заменить dropdown на autocomplete).

Нестабильные стили. Без токенов и эталонных компонентов генерация часто приводит к «почти одинаковым» цветам, шрифтам и радиусам, которые расползаются по коду и усложняют поддержку.

Переусложнение. Модель любит «на всякий случай» добавить абстракции, обёртки, лишние пропсы и универсальные хелперы. Итог — код выглядит умнее, чем нужно, и хуже читается командой.

Как защищаться: рамки, шаблоны, эталоны

Работает простое правило: чем больше стандартов, тем меньше сюрпризов.

• Ограниченные шаблоны. Дайте ИИ один‑два «правильных» примера: структура файлов, паттерн вёрстки, подход к стилям (CSS Modules/Styled Components/Tailwind), соглашения по именам.
• Эталонные компоненты. Пусть генерация всегда использует вашу библиотеку UI (Button, Input, Modal) вместо самописных div‑кнопок. Это резко снижает вариативность.
• Чек‑листы и «красные линии». Например: не создавать новые цвета, не вводить новые размеры шрифта, не добавлять зависимости без согласования.

Конфиденциальность макетов

Перед отправкой макета/экспорта в ИИ определите, что можно передавать:

• Обычно можно: публичные UI‑паттерны, компоненты без бизнес‑логики, обезличенные тексты.
• Лучше скрывать или заменять: реальные данные клиентов, внутренние названия проектов/фич, уникальные бизнес‑метрики, тексты договоров, адреса API, любые секреты.

Если сомневаетесь — делайте «sanitized» дубль файла: переименуйте страницы, замените контент плейсхолдерами, оставив только структуру UI.

Если требования по данным строгие, заранее проверяйте, где и как обрабатываются макеты. Например, TakProsto.AI работает на серверах в России и использует локализованные/opensource LLM‑модели, не отправляя данные в другие страны — это может быть важным аргументом для команд с повышенными требованиями к комплаенсу.

Когда ручная работа быстрее

ИИ не всегда выигрывает по времени. Чаще всего руками быстрее сделать:

• нестандартные анимации и сложные переходы;
• формы с нетривиальной валидацией и зависимыми полями;
• интерактивные таблицы, drag-and-drop, сложные графики.

Мини‑чек‑лист внедрения (на 1–2 недели)

1. Выберите 1 экран средней сложности и один флоу.

2. Зафиксируйте эталон: токены, набор UI‑компонентов, правила именования.

3. Опишите «контракт генерации»: что ИИ имеет право создавать, а что — только использовать.

4. Введите ревью‑правила: стили, зависимости, доступность (a11y) и перфоманс.

5. Сравните время и качество с ручной реализацией, затем масштабируйте.

Следующий шаг: оценить, какой формат подойдет вашей команде и бюджету — /pricing.