Три проблемы работы с AI в команде
В конце концов, это было неизбежно — мои дизайнеры, исследователи и UX‑писательница призвали на помощь нейросети. Я был таким же как они. Я вообще помешался на AI, мне бы порадоваться—но вместо этого я напрягся. По трём причинам.
Обособленное использование.. Каждый внедрял AI в рабочий процесс по-своему. Мы не переиспользовали решения друг друга, не формировали единые подходы, и не копили данные, которые повышают качество результатов.
Ограниченная память AI. Обычное окно с LLM напоминало мне джуна, который каждое утро приходил на работу с амнезией. Недостаточно было создать проект в Claude и загрузить в него кучу файлов. У B2B‑холдинга из 12 продуктов куча контекста, и ни одна Memory с ним не справлялась.
И, да — санкции. Я прилежно оформлял проекты в Claude, пока однажды мой аккаунт не забанили. Все наработки пропали. Тогда мне понадобилось решение, которое выдержало бы быструю смену Claude на Codex. Или вообще переезд на open‑source сервис с корпоративным API-ключом для LLM.
Тода я вооружился знаниями git, фронтенда, AI — и создал место, которое стало для моей команды новой точкой входа в задачи.
Как устроен спейс
Это обычный git‑репозиторий. Или, если уйти от языка разработчиков (на котором мы, по мнению HR-ов, должны разговаривать fluently), то это папка. Её можно открыть в любом агенте, будь то Claude Code, Cursor, Codex или OpenCode.
В корне лежит файл AGENTS.md. В файле — карта проекта и основные правила работы. Агент автоматически читает его, как только вы начинаете новый чат. Он узнаёт, что в спейсе есть:
| Что есть | Описание |
|---|---|
| База знаний |
|
| Информация о продуктах |
|
| UX‑исследования и кастдевы |
|
| База инсайтов | Самые важные выводы, отобранные из исследований вручную. Мы сортируем их по импакту, ролям и сценариям |
| Дизайн‑система |
|
| Шаблоны | Для отчётов, саммари, результатов работы скиллов |
| Инструкции | Например:
|
| Результаты прогона скиллов | На удачных примерах нейросеть учится делать работу лучше |
К спейсу подключены MCP Figma и Metabase. Агенты умеют анализировать цифры, смотреть макеты и сравнивать их с дизайн‑системой, отрисовывать макеты по коду и писать код по макетам.
Туда же легли 40 скиллов для ревью визуалки, анимаций и конкурентного анализа. Наши любимые — скиллы дизайн‑инженера Эмиля Ковальски и Lazyweb. Есть локальные скиллы для лидов: уборка спейса, вливание обновлений, логирование изменений. Спейс помнит, кто, что и когда в нём изменил.
Пример: автоматизация UX‑письма
UX‑писательница тратила очень много времени на рутину. Я решил её разгрузить. Мы взяли объёмный файл редактуры с принципами, tone of voice и примерами «плохо/хорошо» — и прикрутили его к скиллу uxw-review. Скилл смотрит на текст и проверяет его строго по нашим правилам. Затем присылает отчёт: что изменил бы, какой вариант лучше и какое правило применил.

Довольно быстро стало ясно, что продактам и дизайнерам иногда тяжело написать даже черновик. Так появился скилл uxw-research. Он:
- принимает ссылку на Figma или задачу в вольном формате
- анализирует задачу
- изучает 12 редактур ведущих IT‑компаний (например, Контура, Mailchimp, UK Gov, Райффайзена, etc.)
- пишет усреднённо хороший текст по общепринятым стандартам UX‑райтинга
Два скилла собраны в один воркфлоу. Агенту можно скинуть ссылку на макет или просто написать пару мыслей: он запустит сначала uxw-research, затем черновик уйдёт на uxw-review. При необходимости агент заглянет в UX‑паттерны, дизайн‑систему, прошлые отчёты, информацию о продуктах или результаты исследований.
Как я отдал спейс команде
Все дизайнеры получили доступ в корпоративный GitHub и научились скачивать изменения из репозитория. Проще всего это делать через GitHub Desktop.
У каждого дизайнера своя рабочая ветка, она называется по фамилии. Если дизайнер хочет внести вклад в общую ветку main, он пушит изменения, а я одобряю или отклоняю запрос. Так мы коллективно пополняем спейс скиллами, шаблонами, исследованиями и паттернами.
Результаты
Что я узнал и понял
Shit-in-shit-out. Контекст важнее всего. Один и тот же запрос в пустом чате и в полноценном спейсе даёт разные результаты.
Разослать ссылку на папку недостаточно. Нужен процесс для коллективной и системной работы.
Нагрузка на дизайнеров сначала вырастет. Придётся многому научиться: освоить Git, разобраться в скиллах и агентах, понять, как устроены репозитории для прототипирования, etc.