Mga nadagdag:
- Kakayahang mag-draft at gumawa ng pare-parehong mga token ng disenyo, pagpapangalan ng bahagi at mga panuntunan sa paggamit gamit ang artificial intelligence
- Kakayahang mabilis na makagawa ng mga bahaging dokumentasyon, mga halimbawang gawin/huwag at mga teksto sa paggamit gamit ang artificial intelligence
- Kakayahang suriin ang mga suhestiyon ng artificial intelligence para sa salungat sa umiiral na sistema ng disenyo at mapanatili ang singularidad
Ang isang sistema ng disenyo ay ang karaniwang wika na gumagawa ng isang pamilya ng produkto na tumingin at kumilos nang pare-pareho: magagamit muli na mga bahagi (button, card, form field), mga token ng disenyo (pinangalanang mga kahulugan ng mga halaga tulad ng kulay, spacing, typography), at dokumentasyong nagpapaliwanag kung paano gamitin ang mga ito. Ang isang mahusay na sistema ng disenyo ay nagbibigay-daan sa sampung taga-disenyo na magdisenyo ng parehong produkto na parang ginawa ito ng iisang pinagmulan. Ang pag-install at pagpapanatili ng system na ito ay nakakapagod, paulit-ulit, at text-intensive na trabaho; Ito ay eksakto kung saan kumikinang ang artificial intelligence. Ngunit ang kakanyahan ng sistema ay singularidad at pagkakapare-pareho; Hindi matatanggap ang mga rekomendasyon ng AI nang hindi sinusuri kung may salungat sa kasalukuyang sistema.
Mga token at pagpapangalan: ang batayan para sa pagkakapare-pareho
Ang design token ay isang pinangalanan, magagamit muli na halaga ng isang desisyon sa disenyo: kulay-pangunahing, space-center, text-title-capital. Salamat sa mga token, maaari mong baguhin ang isang kulay sa isang lugar at i-update ito sa buong produkto. Ngunit ang kapangyarihan ng mga token ay nakasalalay sa pagkakapare-pareho ng pagbibigay ng pangalan; Kung pinaghalo ang blue-1, main-blue, primaryBlue, mag-crash ang system.
Ang AI ay mahusay sa dalawang bagay dito: pagrepaso sa iyong umiiral na set ng token laban sa pare-parehong scheme ng pagbibigay ng pangalan, at pagmumungkahi ng mga pangalan na sumusunod sa schema para sa mga bagong token. Ang isang kahilingan tulad ng "Isalin ang listahan ng token na ito sa semantic (nakabatay sa kahulugan) na pagpapangalan" ay makakatulong sa iyong bumuo ng mga pangalan na nagbibigay ng kahulugan, gaya ng color-action-primary sa halip na blue-500. Ngunit ang pinal na desisyon sa pagbibigay ng pangalan ay ang kontrata ng koponan; Ang modelo ay nagbibigay lamang ng isang balangkas.
Tip: Kapag pinangalanan ang mga token sa AI, magbigay ng 5-6 na halimbawa ng iyong kasalukuyang scheme at sabihin ang "panatilihin sa parehong pattern". Ang walang sample na kahilingan ay gumagawa ng mga pangalan na banyaga sa iyong system.
Dokumentasyon ng sangkap: ang pinaka-produktibong lugar ng AI
Kasama sa dokumentasyon ng isang bahagi ang: kung ano ang ginagawa nito, kailan ito gagamitin, kailan hindi ito gagamitin, mga variant nito, mga estado (default, hover, passive, error), mga tala sa pagiging naa-access, at mga halimbawang "gawin/huwag". Ang pagsulat ng mga tekstong ito sa pamamagitan ng kamay ay tumatagal ng ilang oras, kaya naman napapabayaan ng maraming koponan ang dokumentasyon.
Pinupuno ng AI ang puwang na ito: kapag naglalarawan ka ng isang bahagi, gumagawa ito ng draft na dokumentasyon, mga panuntunan sa paggamit, at mga halimbawang gawin/huwag sa pare-parehong format. Kaya, ang dokumentasyon ay napupunta mula sa "wala" hanggang sa "may draft, ito ay aayusin", na isang malaking pakinabang. Gayunpaman, hindi alam ng modelo ang aktwal na pag-uugali ng bahagi; Trabaho mong itugma ang mga panuntunang ginagawa nito sa realidad ng system.
fragment ng dokumento
Kontribusyon ng artificial intelligence
pagpapatunay ng tao
Ano ang ginagawa nito?
Malinaw na kahulugan ng balangkas
Tunay na fitness para sa layunin
Kailan gagamitin
Mga pangkalahatang senaryo
Mga panuntunang partikular sa produkto
Gawin/Huwag halimbawa
Mga pares ng mabilisang draft
Mga aktwal na maling paggamit
Tala sa pagiging naa-access
Mga karaniwang paalala
Kinumpirma ng totoong pagsubok
Listahan ng variant/case
posibleng listahan
Yung mga nag-e-exist talaga sa system
Pagsusuri ng kontradiksyon: pinapanatili ang singularidad
Ang pangunahing kaaway ng sistema ng disenyo ay pagdoble: dalawang pindutan na gumagawa ng parehong trabaho, dalawang magkaibang mga kaliskis sa espasyo, dalawang magkasalungat na panuntunan. Kapag nagmungkahi ang AI ng bagong bahagi o panuntunan, maaaring sumalungat ang mungkahing iyon sa kasalukuyang system — hindi nito naiisip ang iyong buong sistema ng modelo. Kaya sinusuri ko ang bawat mungkahi sa pamamagitan ng pagtatanong ng "salungat ba ito sa isang bagay na mayroon na?" Salain gamit ang tanong. Maaari ka ring gumamit ng artificial intelligence sa pag-scan ng conflict: maaari mong ibigay ang kasalukuyang buod ng system at ang bagong rekomendasyon at ipalista ang mga salungatan. Ngunit ang huling "isahan na tama" na desisyon ay nasa pangkat.
tatlong mini case
Kaso 1 — Na-clear ang utang sa dokumentasyon. 6 lang sa 24 na bahagi ng isang team ang may dokumentasyon. Ang mga draft na dokumento ay ginawa para sa natitirang 18 bahagi na may artificial intelligence; Inayos ng pangkat ang bawat isa sa loob ng 10-15 minuto. Ang trabaho, na ipinagpaliban ng ilang linggo, ay natapos sa loob ng dalawang araw.
Case 2 — Ang pagpapangalan ng token ay naging pare-pareho. Sa isang sistema ang mga kulay ay pinaghalo tulad ng blue1, mainBlue, brand-blue. Isinalin ng AI ang umiiral na 40 token sa semantic schema; Binago ito ng koponan at lumipat sa iisang pamantayan. Ang mga error sa kulay ay kapansin-pansing nabawasan sa kasunod na mga disenyo.
Kaso 3 — Ang sumasalungat na bahagi ay tinanggihan. Iminungkahi ng AI ang isang bagong bahagi na tinatawag na "secondary action button". Nang mag-scan ang koponan para sa mga kontradiksyon, nalaman nilang ginawa nito ang parehong trabaho tulad ng umiiral na "ghost button" at tinanggihan ang mungkahi. Aralin: hindi lahat ng mungkahi ay nagdaragdag ng bagong bahagi sa system; Minsan tama na gamitin ang magagamit.
Nakokopyang mga prompt
Ang iyong tungkulin: tagapangasiwa ng sistema ng disenyo.Idokumento ang bahaging ito: <<bahagi at ang pag-uugali nito>>.Format: Ano ang ginagawa nito | Kailan gagamitin ang | Kailan HINDI dapat gumamit ng |Mga Variant | Mga sitwasyon | Mga tala sa pagiging naa-access | 2 Gawin / 2 Huwag halimbawa. Gumawa ng pag-uugali na hindi mo alam; Isulat ang "dapat punan ng koponan".
Isalin ang listahang ito ng mga token sa isang semantic (nakabatay sa kahulugan) na scheme ng pagpapangalan. Ang aking kasalukuyang mga halimbawa ng schema: <<5-6 na mga halimbawa>>. Magpatuloy sa parehong pattern. Para sa bawat token, bigyan ang lumang pangalan -> bagong pangalan -> talahanayan ng katwiran. Listahan: <<mga token>>
Mag-scan para sa mga kontradiksyon: Buod ng aking kasalukuyang sistema ng disenyo: <<buod>>. Bagong iminungkahing bahagi/panuntunan: <<mungkahi>>. Sumasalungat ba ang suhestyong ito sa umiiral na system (bahagi na gumagawa ng parehong trabaho, sumasalungat na panuntunan, duplicate na token)? Ilista ang mga salungatan at ang iyong mungkahi.
Bumuo ng mga pares na halimbawa ng "gawin/huwag" para sa bahaging ito: makatotohanang tamang paggamit at makatotohanang maling mga sitwasyon sa paggamit. Para sa bawat pares, ipaliwanag sa isang pangungusap kung bakit ito ay tama/mali. Component: <<pangalan at layunin>>
Mahinang prompt / Malakas na prompt
Mahina: "Magsulat ng dokumentasyon para sa button na ito."
Resulta: Isang pangkalahatan, naka-format na teksto na walang koneksyon sa system.
Strong: "Idokumento ang button na ito sa sumusunod na format (kung ano ang ginagawa nito / kung kailan hindi dapat gamitin / mga variant / kaso / accessibility / do-don't); gumawa ng gawi na hindi mo alam, isulat ang 'dapat punan ng koponan'."
Resulta: Pare-parehong na-format, maayos na espasyo, nae-edit na manuskrito.
Pagkakaiba: malakas na format ng prompt + pagbabawal sa paggawa + mga senyas na gawin/huwag.
Mga karaniwang pagkakamali
- Paghiling ng pagpapangalan ng token nang walang halimbawa. Ang modelo ay bumubuo ng mga pangalan na banyaga sa iyong system; nasira ang consistency.
- Pagdaragdag ng mga bahagi nang walang pag-scan para sa mga kontradiksyon. Ang pagdoble ay ang pangunahing kaaway ng system.
- Ipagpalagay na ang pag-uugali na naimbento ng modelo ay tama. Hindi alam ng AI ang aktwal na pag-uugali ng bahagi.
- Pagtanggap sa rating ng pagiging naa-access nang walang pagsubok. Ang karaniwang paalala ay hindi kapalit para sa aktwal na pagsubok.
- Isang beses na isinusulat ang dokumentasyon at hindi ito ina-update. Dapat na ma-update ang dokumento habang nagbabago ang system.
Sa buod
Ang sistema ng disenyo ay ang imprastraktura ng pagkakapare-pareho at scalability; ngunit ang pagpapanatili nito ay madalas na napapabayaan dahil ito ay text-intensive at paulit-ulit. Tinutugunan ng AI ang utang na ito sa pamamagitan ng mabilis na paggawa ng bahaging dokumentasyon, mga halimbawang gawin/huwag, mga script ng paggamit, at mga draft sa pagpapangalan ng token. Ngunit ang kakanyahan ng sistema ay singularidad at pagkakapare-pareho: ang bawat pangalan ng token ay dapat ma-verify laban sa sample schema, ang bawat panukalang bahagi ay dapat na magkasalungat na na-scan, ang bawat paglalarawan ng pag-uugali ay dapat na mapatunayan laban sa katotohanan. Gamitin ang modelo bilang isang mahusay na drafter; Ang pangkat ay gumagawa ng indibidwal na tamang desisyon.
Gawain ng aplikasyon
- Pumili ng component na may nawawalang dokumentasyon at gumawa ng draft na dokumento na may unang prompt.
- Kumpletuhin ang mga field na may markang "Dapat punan ng koponan" ng aktwal na pag-uugali.
- Sa pangalawang prompt, i-convert ang iyong 8-10 token sa semantic scheme at gumawa ng luma/bagong name table.
- Para sa isang bagong ideya ng bahagi, mag-scan para sa mga kontradiksyon gamit ang ikatlong prompt.
- Gamit ang ikaapat na prompt, bumuo ng mga pares na gawin/huwag halimbawa para sa isang bahagi at idagdag ang mga ito sa system.
checklist
- [ ] Iniugnay ko ang pagpapangalan ng token sa halimbawang schema.
- [ ] Ini-scan ko ang mga bagong bahagi para sa mga salungatan.
- [ ] Na-verify ko ang mga ginawang modelo sa realidad.
- [ ] Pinlano kong kumpirmahin ang mga tala sa pagiging naa-access gamit ang aktwal na pagsubok.
- [ ] Iningatan ko ang dokumentasyon sa pare-parehong format.
- [ ] Napanatili ko ang singularity at pinigilan ang pagdoble.