Câștiguri:
- Abilitatea de a redacta și de a crea jetoane de design coerente, denumirea componentelor și reguli de utilizare cu inteligență artificială
- Abilitatea de a produce rapid documentația componentelor, exemple de a face/nu a face și de a utiliza texte cu inteligență artificială
- Capacitatea de a verifica sugestiile de inteligență artificială în caz de conflict cu sistemul de proiectare existent și de a păstra singularitatea
Un sistem de proiectare este limbajul comun care face ca o familie de produse să arate și să se comporte în mod constant: componente reutilizabile (buton, card, câmp de formular), jetoane de proiectare (definiții denumite ale valorilor, cum ar fi culoarea, spațierea, tipografia) și documentația care explică modul de utilizare a acestora. Un sistem de proiectare bun permite zece designeri să proiecteze același produs ca și cum ar fi fost produs de o singură sursă. Instalarea și întreținerea acestui sistem este o muncă obositoare, repetitivă și intensivă în text; Exact aici strălucește inteligența artificială. Dar esența sistemului este singularitatea și consistența; Recomandările AI nu pot fi acceptate fără a fi verificate pentru existența unui conflict cu sistemul actual.
Jetoane și denumire: baza pentru consistență
Un simbol de design este o valoare numită, reutilizabilă a unei decizii de proiectare: culoare-primar, spațiu-centru, text-titlu-majuscul. Datorită jetoanelor, puteți schimba o culoare într-un singur loc și o puteți actualiza pe întregul produs. Dar puterea jetoanelor depinde de consistența denumirii; Dacă se utilizează combinat albastru-1, albastru principal, albastru primar, sistemul se va bloca.
AI este bun la două lucruri aici: revizuirea setului de jetoane existente în raport cu o schemă de denumire consecventă și sugerarea numelor conforme cu schema pentru jetoane noi. O solicitare precum „Traduceți această listă de jetoane într-o denumire semantică (bazată pe semnificație)” vă va ajuta să generați nume care să transmită semnificație, cum ar fi color-action-primary în loc de blue-500. Dar decizia finală de denumire este contractul echipei; Modelul oferă doar o schiță.
Sfat: când numiți jetoane la AI, dați 5-6 exemple din schema dvs. actuală și spuneți „păstrați în același model”. Solicitarea fără eșantion produce nume care sunt străine sistemului dumneavoastră.
Documentația componentelor: zona cea mai productivă a AI
Documentația unei componente include: ce face, când să o folosească, când să nu o folosească, variantele sale, stările (implicit, hover, pasiv, eroare), note de accesibilitate și exemple „a face/nu a face”. Scrierea manuală a acestor texte durează ore întregi, motiv pentru care multe echipe neglijează documentarea.
AI umple acest gol: atunci când descrii o componentă, ea produce documentație schiță, reguli de utilizare și exemple de a face/nu a face într-un format consecvent. Astfel, documentația trece de la „nu există” la „există un proiect, se va repara”, ceea ce este un mare câștig. Cu toate acestea, modelul nu cunoaște comportamentul real al componentei; Este datoria ta să potriviți regulile pe care le produce cu realitatea sistemului.
fragment de document
Contribuția inteligenței artificiale
verificarea umană
Ce face?
Definiție clară a conturului
Adevărata fitness pentru scop
Când să utilizați
Scenarii generale
Reguli specifice produsului
Exemple de a face/nu
Perechi de draft rapid
Abuzuri reale
Notă de accesibilitate
Memento-uri standard
Confirmat prin test real
Lista variante/cazuri
lista posibila
Cei care există de fapt în sistem
Verificarea contradicțiilor: păstrarea singularității
Inamicul principal al sistemului de design este duplicarea: două butoane care fac aceeași treabă, două scări spațiale diferite, două reguli conflictuale. Când AI sugerează o componentă sau o regulă nouă, acea sugestie poate intra în conflict cu sistemul existent - nu ține cont de întregul model de sistem. Așa că evaluez fiecare sugestie întrebând „este în conflict cu ceva care există deja?” Filtrați cu întrebarea. De asemenea, puteți utiliza inteligența artificială în scanarea conflictelor: puteți oferi rezumatul sistemului actual și noua recomandare și aveți conflictele listate. Dar decizia finală „singular corectă” depinde de echipă.
trei mini cutii
Cazul 1 – Documentație compensată. Doar 6 din cele 24 de componente ale unei echipe aveau documentație. Au fost elaborate proiecte de documente pentru celelalte 18 componente cu inteligență artificială; Echipa a reparat fiecare în 10-15 minute. Lucrarea, care a fost amânată de câteva săptămâni, a fost finalizată în două zile.
Cazul 2 – Denumirea token-ului a devenit consecventă. Într-un sistem, culorile au fost amestecate ca blue1, mainBlue, brand-blue. AI a transpus 40 de jetoane existente în schemă semantică; Echipa l-a revizuit și a trecut la un singur standard. Erorile de culoare au fost reduse considerabil în modelele ulterioare.
Cazul 3 – Componenta conflictuală a fost respinsă. AI a propus o nouă componentă numită „buton de acțiune secundară”. Când echipa a căutat contradicții, au descoperit că a făcut aceeași treabă ca „butonul fantomă” existent și a respins sugestia. Lecție: nu orice sugestie adaugă o componentă nouă sistemului; Uneori este corect să folosiți ceea ce este disponibil.
Solicitări copiabile
Rolul dvs.: administrator de sistem de proiectare.Documentați această componentă: <<componenta și comportamentul acesteia>>.Format: Ce face | Când să folosiți | Când NU se utilizează |Variante | Situații | Note de accesibilitate | 2 A face / 2 Nu exemplu. Inventează un comportament pe care nu-l cunoști; Scrieți „echipa trebuie să completeze”.
Traduceți această listă de jetoane într-o schemă de denumire semantică (bazată pe semnificație). Exemplele mele actuale de schemă: <<5-6 exemple>>. Continuați în același model. Pentru fiecare jeton, dați nume vechi -> nume nou -> tabel de justificare. Lista: <<jetoane>>
Scanare pentru contradicții: Rezumatul sistemului meu actual de proiectare: <<rezumat>>. Nouă componentă/regulă propusă: <<sugestie>>. Această sugestie este în conflict cu sistemul existent (componentă care face aceeași treabă, regulă conflictuală, simbol duplicat)? Enumerați conflictele și sugestia dvs.
Generați exemple de perechi „a face/nu” pentru această componentă: utilizare corectă realistă și scenarii de utilizare incorectă realiste. Pentru fiecare pereche, explicați într-o propoziție de ce este adevărat/fals. Componentă: <<nume și scop>>
Prompt slab / Prompt puternic
Slab: „Scrieți documentația pentru acest buton”.
Rezultat: un text general, formatat, fără conexiune la sistem.
Puternic: „Documentează acest buton în următorul format (ce face / când să nu folosești / variante / cazuri / accesibilitate / nu faci); inventează comportamentul pe care nu-l cunoști, scrie „echipa trebuie să completeze””.
Rezultat: Manuscris formatat constant, spațiat corespunzător și editabil.
Diferență: format puternic prompt + interdicție de fabricație + solicitări de a face/nu.
Greșeli comune
- Se solicită denumirea jetonului fără exemplu. Modelul generează nume care sunt străine sistemului dumneavoastră; consistența este ruptă.
- Adăugarea de componente fără a scana pentru contradicții. Dublarea este dușmanul principal al sistemului.
- Presupunând că comportamentul inventat de model este corect. AI nu cunoaște comportamentul real al componentei.
- Acceptarea ratingului de accesibilitate fără testare. Mementoul standard nu înlocuiește testarea efectivă.
- Scrierea documentației o dată și nu actualizarea acesteia. Documentul trebuie actualizat pe măsură ce sistemul se modifică.
Pe scurt
Sistemul de proiectare este infrastructura de consistență și scalabilitate; dar întreținerea sa este adesea neglijată deoarece este intensivă în text și repetitivă. AI abordează această datorie prin producerea rapidă a documentației componentelor, exemple de a face/nu a face, scripturi de utilizare și schițe de denumire a simbolurilor. Dar esența sistemului este singularitatea și consistența: fiecare nume de simbol trebuie verificat în raport cu schema eșantionului, fiecare propunere de componentă trebuie scanată în contradictoriu, fiecare descriere a comportamentului trebuie verificată în raport cu realitatea. Utilizați modelul ca un desenator eficient; Echipa ia decizia individuală corectă.
Sarcina de aplicare
- Selectați o componentă cu documentație lipsă și produceți o schiță de document cu prima solicitare.
- Completați câmpurile marcate „Echipa trebuie să completeze” cu comportamentul real.
- Cu a doua solicitare, convertiți-vă 8-10 jetoane în schema semantică și creați un tabel de nume vechi/nou.
- Pentru o nouă idee de componentă, căutați contradicții cu al treilea prompt.
- Cu cel de-al patrulea prompt, generați exemple de perechi pentru o componentă și adăugați-le în sistem.
lista de verificare
- [ ] Am legat denumirea jetonului la schema exemplu.
- [ ] Am scanat noile componente pentru conflicte.
- [ ] Am verificat comportamentele realizate pe model cu realitatea.
- [ ] Am plănuit să confirm notele de accesibilitate cu teste reale.
- [ ] Am păstrat documentația într-un format consistent.
- [ ] Am păstrat singularitatea și am prevenit duplicarea.