Автоматизация в отделе дизайна, часть 2: аналитика и прототипы, или как мы собрали сервис без Figma

Как рассказывает автор, команде поставили задачу отказаться от Figma в 2026 году, и вместо привычного инструмента сервисный прототип собрали в Claude Code, опираясь на подготовленную аналитиками документацию и связку через MCP Figma. Для рынка упаковки и этикетки это показательный сдвиг: подготовка макета уходит в терминал, а визуальный результат по-прежнему держится на профессиональной насмотренности дизайнера.

Аналитика — по кускам, не пластом

В первой части автор разбирала, почему автоматизация начинается не с нейронки, а с понимания процесса. Во второй показывает, как это работает на практике. Аналитику передали большим блоком — скормить её модели целиком плохая идея, подавится; лучше дробить.

По каждому разделу автор загружала страницу документа и просила модель проверить бизнес-решение в сравнении с конкурентами, посмотреть кликабельность, поискать критичные моменты и предложить правки. ИИ возвращал список, ранжированный по критичности: критичное, некритичное, мелочь, доработки на усмотрение. Автор сама решала, что брать, и возвращала документацию на доработку под свои комментарии — с этой версией уже шли верстать. По её наблюдению, иногда модель подкидывала идеи, которые аналитик пропустил, а времени уходило заметно меньше, чем на вычитку пятидесяти страниц вручную.

Два подхода в одном проекте

Команда разрабатывала сервис для фотографов из нескольких частей — и это позволило обкатать сразу два подхода. Публичную часть: личный кабинет, презентабельный интерфейс — отрисовывали руками в виде прототипов. Сервисную половину собирали нейросетью на основе той же аналитики.

Старт в Claude Code через терминал простой: перетащить актуальную документацию, брендбук, шрифты, попросить дизайнера отрисовать одну страницу прототипа на 1920 px, чтобы зафиксировать направление по формам и шрифтам. Дальше — движение по сайдбару поступательно: ссылка на фрейм уходит через MCP Figma с просьбой визуально опереться на образец и сверстать аналог.

На токенах через скрипты споткнулись: выгрузка скрипта макета и подача через HTML-плагин давали результат почти один в один, но бесплатной версии хватало на один макет, а платить за каждый не хотелось. Решение нашлось в диалоге — автор попросила модель задавать вопросы и запрашивать материалы, которых не хватает. Скрины оставляли в отдельном документе, снова подсовывали MCP — модель изучала подробнее и подбирала подходящие скиллы для переноса в GitHub.

Почему это важно для упаковки и этикетки

Кейс интересен не самой заменой Figma, а тем, как быстро теперь двигается путь от брифа к макету. Когда первый прототип собирается в терминале за несколько итераций, сокращается расстояние между идеей заказчика и тем, что дизайнер принесёт на согласование. Для полиграфии это меняет требования к техническому заданию: документация должна быть настолько точной, чтобы её мог переварить ИИ — а значит, заказчику стоит заранее думать о паттернах, текстурах, визуальном весе этикетки и о том, как продукт будет читаться на полке рядом с конкурентами.

Производству тоже есть что учитывать: если макет собирается быстрее, растёт ценность того, что ИИ не сделает, — выбора материала, конгрева, ламинации, финишной отделки. Эти решения по-прежнему требуют взгляда практика, который понимает, как упаковка ощущается в руке и как её воспринимает покупатель у витрины.