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: ClaudeРазворачиваю размытый запрос в структурированный бриф: цель, аудитория, границы, критерии успеха.
запросbrief.mdПервый 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.
- Исследование, SRGID, IA
- Дизайн-система и токены
- Figma MCP (чтение + запись)
- Продуктовые решения и вкус
- Написание кода и вёрстка
- Оркестрация, крафт-аудит, полировка
- Рефакторинг кода
- Отладка и debug-сессии
- Поиск и локализация багов
- Code review
- Фиксы типов и конфигов
- Оптимизация производительности
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.
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.