Весь первый квартал занимались внедрением процессов и оптимизацией производственных метрик. Т. к. очень долго ничего не писал, хотел подвести итоги, но пост получается таким объемным, что в формат канала его запихивать не хочется.
Сегодня расскажу про классный кейс: как мы с нашим дизайнером @proskud с помощью новой модельки от GPT Image 2.0 смогли ускорить процесс изменения дизайна по фидбэку от пользователей и параллельно сгенерировали себе неплохой бэклог гипотез.
Процесс выглядит примерно так:
1. Мы собрали обратную связь с разных пользовательских групп, стало понятно, что их не устраивает в нашем интерфейсе.
2. В очень кратком виде я эту ОС принес в GPT, попросил его поработать в роли продуктового дизайнера и продакта, собрать мне нужные интерфейсы. Получилось очень недурно.
3. Мы взяли новые макеты, перенесли их в Фигму и с помощью Figma Make адаптировали под наши компоненты и библиотеки, которые мы уже используем.
4. Сейчас планируем добить макеты и с Claude завайбкодить новые интерфейсы. Наши фронты и так активно пользовались Кодексом и Курсором в отдельных задачах, но сейчас хотим проверить Claude на задачах с меньшей декомпозицией.
Что мне очень понравилось и что рекомендую попробовать всем:
1. На макеты от GPT я потратил 10 минут, ещё несколько часов потратили с дизайнером и командой на анализ. В процессе пересмотрели свое отношение к разным кускам продукта и сгенерировали много новых гипотез.
2. Очень быстрые итерации изменений: даже ЧБ-макеты в Фигме рисовать дольше. С тем качеством генерации, которое GPT выдает сейчас, можно всю работу с макетами отдавать ему.
3. GPT очень хорошо притаскивает «среднее по рынку», все части, которые он использовал на макетах, я видел в разных продуктах. Очень удобно, что он без дополнительного промпта притащил эти изменения и разместил их на макетах в нужных местах. Процесс анализа двинулся значительно быстрее.
Всем, кто ещё не попробовал, очень советую, попробуйте применять у себя.
Пример того, что получилось и запроса я приложил, скриншот так себе по качеству, но думаю суть можно уловить :)
Сегодня расскажу про классный кейс: как мы с нашим дизайнером @proskud с помощью новой модельки от GPT Image 2.0 смогли ускорить процесс изменения дизайна по фидбэку от пользователей и параллельно сгенерировали себе неплохой бэклог гипотез.
Процесс выглядит примерно так:
1. Мы собрали обратную связь с разных пользовательских групп, стало понятно, что их не устраивает в нашем интерфейсе.
2. В очень кратком виде я эту ОС принес в GPT, попросил его поработать в роли продуктового дизайнера и продакта, собрать мне нужные интерфейсы. Получилось очень недурно.
3. Мы взяли новые макеты, перенесли их в Фигму и с помощью Figma Make адаптировали под наши компоненты и библиотеки, которые мы уже используем.
4. Сейчас планируем добить макеты и с Claude завайбкодить новые интерфейсы. Наши фронты и так активно пользовались Кодексом и Курсором в отдельных задачах, но сейчас хотим проверить Claude на задачах с меньшей декомпозицией.
Что мне очень понравилось и что рекомендую попробовать всем:
1. На макеты от GPT я потратил 10 минут, ещё несколько часов потратили с дизайнером и командой на анализ. В процессе пересмотрели свое отношение к разным кускам продукта и сгенерировали много новых гипотез.
2. Очень быстрые итерации изменений: даже ЧБ-макеты в Фигме рисовать дольше. С тем качеством генерации, которое GPT выдает сейчас, можно всю работу с макетами отдавать ему.
3. GPT очень хорошо притаскивает «среднее по рынку», все части, которые он использовал на макетах, я видел в разных продуктах. Очень удобно, что он без дополнительного промпта притащил эти изменения и разместил их на макетах в нужных местах. Процесс анализа двинулся значительно быстрее.
Всем, кто ещё не попробовал, очень советую, попробуйте применять у себя.
Пример того, что получилось и запроса я приложил, скриншот так себе по качеству, но думаю суть можно уловить :)