Почему дизайн-системы становятся важнее с приходом ИИ во фронтенд
ИИ отвечает на текущий запрос, а продукт требует сотен согласованных решений. Разбираем, как дизайн-система становится памятью команды.
ИИ отвечает на текущий запрос, а продукт требует сотен согласованных решений. Разбираем, как дизайн-система становится памятью команды.
Готовые кураторские списки вроде Toolkit экономят время, но по-настоящему полезен только свой набор. Рассказываем, как его построить.
Разбор подхода, при котором ветер, вода и светлячки существуют отдельно от геймплея и не могут его сломать. На примере аркады Prism Cascade.
Дизайн-промпты — не модная фишка, а спасательный круг для тех, кто устал от бесконечных итераций. Разбираем, как выстроить процесс от брифа до финального макета.
Что должно быть в портфолио и в голове у дизайнера, чтобы проект не умер после передачи в разработку.
Инструменты вроде Claude Code обещали сократить разработку с недели до двух дней. Но на деле они приносят баги, счета за токены и деградацию навыков. Разбираемся, как использовать ИИ без разрушительных последствий.
Разработчик собрал школьную платформу без спецификации и через месяцы нашёл межтенантный баг безопасности. Разбираем, почему ИИ не виноват и как должны выглядеть промпты.
Meta выпустила Muse Code с журналом активности. Это косвенное признание: модель может быть сколько угодно умной, но без памяти — это просто очень умный новичок.
Скрытые издержки vendor lock-in растут с каждым новым AI-проектом. Разбираем, какие требования к инфраструктуре заложить в RFP, чтобы не платить миллионы за перестройку через пару лет.
Синхронизация градиентов через NCCL и RCCL, шардирование оптимизатора и памяти — что реально нужно, чтобы распределённое обучение работало.
Разбираем, почему мудборд не заменяет критерий приёмки, и даём шаблон брифа: карточка задачи, реестр ограничений, роли референсов и матрица проверки.
Университеты теряют до 30% бюджета на административной рутине. Автоматизация возвращает эти деньги — на цифрах из реальных пилотных программ и с понятными шагами.
Цифровая трансформация — это не про дорогие технологии, а про умный подход к данным и процессам. Разбираем на примере Китая, почему ИИ нужен даже небольшой компании и с чего начать.
ИИ позволяет одному основателю вести бизнес без большой команды. Но для этого нужна четкая структура — пять контуров с границами, тестами и ответственностью. Объясняем модель и показываем, как внедрить ее на практике.
Соцсети показывают, что происходит сейчас, но плохо сохраняют опыт. Разбираем, как Feedcover решает это с помощью четырех форматов, общего API и открытых алгоритмов ранжирования.
Студенту не нужно читать 40 страниц PDF, чтобы понять одну идею. Разбираем, как устроено приложение TikoNote и почему самое трудное — не искусственный интеллект, а подписки, онбординг и дистрибуция.
Разбираем, что именно принесла новая iOS и как быстро настроить её под себя — без лишней суеты и страха что-то сломать.
Передали деньги, через три месяца получили отчёт с зелёными стрелками, а клиентов нет. Объясняем, как этого избежать.
Конвертация цен по текущему курсу выглядит логичной, пока не начинаются проблемы: цена прыгает, платёж не совпадает с чеком, а в некоторых валютах вообще нельзя принять деньги. Разбираем, почему это три отдельные ошибки и как их обойти.
Считать страницы и компоненты — путь к ошибке. Разбираем, на что реально смотреть при выборе стартового шаблона для SaaS, и как не переписать всё через полгода.
Уже есть аккаунт? Войти