Процесс

/personal product pipeline

  • процесс
  • AI-native
  • пайплайн
  • дизайн-инжиниринг

У меня есть один повторяемый маршрут от размытой задачи до готового прототипа: восемь этапов, каждый пишет свой артефакт. А ещё — я веду его через AI: не как генератор картинок, а как напарника по процессу. Вот как это устроено.

Что такое личный пайплайн

Мой пайплайн — это способ не держать весь проект в голове (и не терять его в чате). Каждый этап читает входной артефакт и пишет выходной. К любому шагу можно вернуться, потому что он зафиксирован в конкретном файле с конкретным названием.

Маршрут один и тот же от проекта к проекту: бриф → SRGID → исследование → IA → дизайн-система → экраны → прототип → крафт-аудит.

Восемь этапов

Ниже описан каждый этап пайплайна и показано что он делает, и какой артефакт оставляет после себя.

Бриф

Ведёт: Claude

Разворачиваю размытый запрос в структурированный бриф: цель, аудитория, границы, критерии успеха.

запросbrief.md
Каждый этап читает вход и пишет выход — артефакт на стрелке

Первый шаг любого этапа — прочитать то, что оставил предыдущий. SRGID здесь — второй этап: он превращает бриф в продуктовую интерпретацию, на которую опирается всё остальное. Без его артефакта я не иду в полноценную стратегию — это стейдж-гейт и о них ниже.

Как я веду это через AI

В bio у меня сказано: AI-инструменты использую как часть рабочего процесса, чтобы быстрее тестить гипотезы, проверять идеи и собирать прототипы. На практике это значит разделение ролей. У меня два разных «напарника», и у каждого своя зона ответственности.

ClaudeОркестратор
  • Исследование, SRGID, IA
  • Дизайн-система и токены
  • Figma MCP (чтение + запись)
  • Продуктовые решения и вкус
  • Написание кода и вёрстка
  • Оркестрация, крафт-аудит, полировка
CodexУмный помощник
  • Рефакторинг кода
  • Отладка и debug-сессии
  • Поиск и локализация багов
  • Code review
  • Фиксы типов и конфигов
  • Оптимизация производительности
Claude ведёт продукт и пишет код, Codex — умный помощник на подхвате. Решения держу за собой

Здесь ключевая логика в том, что я не отдаю нейронкам принимать решения. Я отдаю ему работу вокруг решений: разложить, найти, реализовать, проверить. Продуктовая логика, вкус и финальный выбор остаются на мне. AI ускоряет проход по пайплайну, но не заменяет ни один стейдж-гейт.

Принцип

AI не должен держать весь проект только в чате. Промежуточные результаты идут в артефакты — так их можно проверить, откатить и передать между инструментами.

Стейдж-гейты: почему нельзя перепрыгивать

Каждый переход между этапами — это ворота. Пройти дальше можно, только когда предыдущий артефакт готов. Это не формальность: перепрыгивание — самый быстрый способ построить красивый интерфейс на неверном фундаменте.

Правила гейтов

  • Нет брифа — не начинаю исследование (кроме явной просьбы о быстром анализе).
  • Нет SRGID — не иду в дизайн-стратегию.
  • Нет исследования — не строю IA как финальную.
  • Нет IA — не собираю экраны как финальные.
  • Нет дизайн-системы — не собираю флоу на «системной» базе.

Крафт-слой (выбор визуального регистра, анти-слоп-аудит, полировка) стоит особняком: он включается опционально — перед экранами и после них — и не меняет scope, исследование или IA. Красота не переписывает продуктовую логику задним числом.

На практике

В кейсе Самокат маршрут прошёл целиком: бриф про «повторяющиеся покупки» → SRGID (Scope сместился с «чат-ассистент» на «сократить путь до заказа») → исследование по Hook-модели → JTBD → гипотезы → экраны каталога, камеры и корзины → крафт-аудит. Каждый следующий шаг опирался на артефакт предыдущего, а не начинался заново.

Итог этого подхода — не «сделал побыстрее с помощью нейронки». Итог в том, что решение прослеживается назад: любой экран можно объяснить через гипотезу, гипотезу — через Gap, Gap — через реальность. Ничего не висит в воздухе.

Итог

Пайплайн нужен не чтобы замедлить, а чтобы не потеряться. Артефакты — это память процесса, а AI — это скорость. Решения остаются за человеком.