AI-промты для дизайн-системы и UI-kit

Настройте платформу и компоненты — получите промт для сборки DS

Выбрать параметры и получить промпт Без API, сразу готовые промпты
Figma Variables Tokens Studio WCAG 2.2
  • Готовая структура токенов, компонентов и состояний под ваш стек
  • Снижение дизайн-долга и ускорение сборки новых экранов
  • Единый визуальный язык от мобайла до desktop без ручной синхронизации

Конструктор промтов для UI-kit

Выберите масштаб системы и тип компонентов — получите промт для построения дизайн-системы

Быстрый старт:
Персонализация промта (необязательно) Показать
Доп. настройки (необязательно) Показать

Ваш промт появится здесь

Выберите параметры слева — промт обновится автоматически

Ваш промт

          

Сборка дизайн-системы и UI-kit с нуля затягивается на недели: описание токенов, спецификация компонентов и гайдлайны по доступности съедают больше времени, чем сам визуал. Точные промты для ChatGPT и Claude снимают эту рутину — нейросеть помогает сформулировать библиотеку компонентов, описать токены цвета и типографики, проработать форм-контролы, навигацию и модальные оверлеи. Укажите роль (например, Design System Lead), масштаб (полный UI-kit или паттерны взаимодействия) и платформу — Web SaaS, Mobile или кросс-платформа, — и генератор соберёт промт под конкретную цель: скорость релизов, единство бренда или соответствие WCAG. Такой подход закрывает большую часть копирайтинга спецификаций и ускоряет согласование с разработкой. Бесплатный генератор промтов выдаёт готовые шаблоны для AI — заполните форму и получите промт, оптимизированный под вашу задачу.

Промты для дизайн-системы и UI-kit: гайд

1
🎯

Выберите роль и масштаб системы

Укажите Роль дизайнера, Масштаб системы и Платформу — это задаст каркас промта под ваш UI-kit.

2
🎚️

Настройте тон и формат вывода

Выберите экспертный тон и формат 'таблица токенов' — получите структурированный гайд по компонентам.

3
📝

Опишите продукт и стек

Впишите Продукт, Стек и Ограничения — промт учтёт Figma Variables, тёмную тему и ваш брендбук.

4
🚀

Скопируйте и запустите в ChatGPT

Скопируйте готовый промт и вставьте в ChatGPT или Claude — получите спецификацию дизайн-системы.

Для кого промты по дизайн-системам

Генератор помогает Design System Lead, UI-архитекторам, продуктовым и мидл-дизайнерам собирать UI-kit в ChatGPT и Claude

🏆

Design System Lead в SaaS

Пишу спеку на новый компонент по 3 дня, команда ждёт релиза

Получайте готовую спецификацию компонента и API за 15 минут

🧑‍💻

UI-архитектор мобильных приложений

На синхронизацию токенов iOS и Android уходит неделя правок

Генерируйте токены типографики и отступов для двух платформ сразу

👩‍🎨

Senior Product Designer в B2B

Перерисовываю таблицы и формы в каждом проекте — это 20 часов

Создавайте паттерны форм-контролов и дата-таблиц за одну сессию

🌱

Middle UX/UI в продуктовой команде

Не знаю, как описать доступность WCAG — правки летят по кругу

Получайте чек-лист WCAG и состояния компонентов в один клик

Ещё промты для дизайн-системы и UI-kit

Промты дополняют генератор смежными задачами по DS. Скопируйте, замените данные в [скобках] и вставьте в ChatGPT, Claude, YandexGPT или GigaChat.

Аудит зрелости дизайн-системы по модели Nathan Curtis

Аудит DS
Роль: Ты Design System Lead с 8+ лет опыта в построении и аудите enterprise дизайн-систем. Экспертиза: модель зрелости Nathan Curtis, Design Systems Maturity Model, Figma Libraries, Storybook, токены Style Dictionary.

Контекст: Я [моя роль — Head of Design] в [тип организации — продуктовая SaaS-компания]. Продукт: [название и сегмент продукта], текущая DS существует [срок в месяцах]. Артефакты: [ссылка на Figma-библиотеку], [покрытие компонентами в %], [число продуктовых команд-потребителей], [используемые токены: цвет/типографика/spacing], [тулчейн: Figma + Storybook + Chromatic].

Задача: Провести аудит зрелости дизайн-системы и выдать план развития на 2 квартала с приоритизацией по влиянию на скорость релизов и снижение дизайн-долга.

Формат вывода: (1) Таблица оценки по 6 осям зрелости (1–5) с комментарием по каждой. (2) Топ-10 пробелов с указанием риска и владельца. (3) Roadmap на 2 квартала: эпики, цели, метрики успеха (adoption rate, time-to-ship).

Детали: Опирайся на Design Systems Maturity Model и принципы atomic design. Избегай общих рекомендаций вида 'улучшить документацию' — давай конкретные артефакты и шаги. Учитывай кросс-платформенность [web/iOS/Android].

Стратегия внедрения токенов и адопшн-план для команд

Токены
Роль: Ты UI-архитектор с 7 лет опыта в построении token-систем уровня Material 3 и Primer. Экспертиза: Design Tokens W3C Community Group, Style Dictionary, Tokens Studio, semantic/alias/component tiers.

Контекст: Я [моя роль — Senior Product Designer] в [тип организации — финтех с 40+ разработчиков]. Продукт: [название продукта], сейчас цвета и spacing захардкожены в [Figma/коде]. Данные: [количество продуктов в портфеле], [платформы: web SaaS + mobile iOS/Android], [текущие темы: light/dark/бренд-варианты], [адопшн DS: % экранов], [блокеры внедрения от команд].

Задача: Спроектировать трёхуровневую архитектуру токенов (primitive → semantic → component) и составить план миграции с плана хардкода на токены за 90 дней.

Формат вывода: (1) Схема трёх уровней токенов с примерами именования (пример: color.bg.surface.default). (2) Таблица миграции: компонент → какие токены → приоритет → оценка в днях. (3) Коммуникационный план для продуктовых команд: воркшопы, демо, KPI адопшна.

Детали: Следуй W3C Design Tokens Format. Включи поддержку тем через alias-слой. Избегай преждевременной семантики на primitive-уровне.

Чек-лист доступности WCAG 2.2 AA для компонентов UI-kit

A11y ревью
Роль: Ты Accessibility-специалист и Senior Product Designer с 6 лет опыта в построении инклюзивных интерфейсов. Экспертиза: WCAG 2.2 AA/AAA, ARIA Authoring Practices, axe DevTools, VoiceOver/NVDA, контрастные калькуляторы APCA.

Контекст: Я [моя роль — Design System Lead] в [тип организации — healthtech SaaS]. UI-kit: [число компонентов], платформы [web + mobile]. Данные: [список критичных компонентов: форм-контролы, модальные, таблицы], [текущий уровень соответствия WCAG — AA частично], [tooling: Figma + Storybook + axe], [языки интерфейса], [поддерживаемые input-методы: клавиатура, touch, screen reader].

Задача: Составить операционный чек-лист доступности для ревью каждого компонента UI-kit и шаблон отчёта для багов a11y.

Формат вывода: (1) Чек-лист из 25–35 пунктов, сгруппированных: восприятие, управляемость, понятность, надёжность. (2) Таблица 'компонент → критичные проверки → инструмент'. (3) Шаблон баг-репорта a11y с полями severity, WCAG SC, steps, fix hint.

Детали: Опирайся на WCAG 2.2 и APCA для контраста. Учитывай focus-ring, ARIA-роли, порядок табуляции. Избегай формулировок 'сделать доступным' без критериев.

Бенчмарк дизайн-систем конкурентов и gap-анализ

Бенчмарк
Роль: Ты Head of Design с 10 лет опыта в стратегии DS и конкурентном анализе. Экспертиза: SWOT для DS, сравнение по Design Systems Repo, Jobs-to-be-Done для внутренних потребителей, ICE-приоритизация.

Контекст: Я [моя роль — Design System Lead] в [тип организации — B2B SaaS для логистики]. Наша DS: [название и возраст в годах], [основные pain-points команд]. Данные: [3–5 конкурентов или эталонов: Polaris, Carbon, Atlassian DS, Material 3, Primer], [платформы-фокус: web SaaS + адаптив], [наши бизнес-цели на год: скорость релизов, единство бренда], [аудитория DS: product designers + frontend].

Задача: Провести бенчмарк публичных дизайн-систем и составить gap-анализ с приоритизированным списком инициатив для нашей DS.

Формат вывода: (1) Сравнительная таблица по осям: покрытие компонентов, токены, доступность, документация, тулчейн, guidelines, версионирование. (2) SWOT нашей DS на фоне бенчмарка. (3) Топ-8 инициатив по ICE с ожидаемым эффектом на adoption и time-to-ship.

Детали: Используй только публично доступные DS как источники. Избегай копирования решений без адаптации под наш контекст [продукт и сегмент]. Фиксируй источники ссылками.

6 правил промтов для дизайн-системы

Используйте эти правила, чтобы получать готовые токены и UI-kit в ChatGPT и Claude без лишних итераций

🎓

Задайте роль design systems lead

Вместо «Ты дизайнер» пишите: «Ты Design Systems Lead с опытом создания Material 3 и Fluent UI для продуктов на 10+ платформ». ИИ сразу подключит логику токенов и atomic design.

📊

Указывайте токены и сетку

В промте задайте базовый шрифт (16px), шаг сетки (4 или 8px), шкалу spacing, WCAG 2.2 AA контраст 4.5:1 и HSL-палитру. Без этих чисел ИИ выдаст абстрактные рекомендации.

📋

Запрашивайте Design Tokens JSON

Просите вывод в формате W3C Design Tokens или Style Dictionary JSON с группами color, spacing, typography. Такой файл сразу импортируется в Figma Variables и Tailwind config.

🧪

Фиксируйте уровень atomic design

Укажите стадию: atoms (Button, Input), molecules (SearchBar) или organisms (Header). Шаблон: «Собери molecule FormField из atoms Label + Input + HelperText с состояниями default/error/disabled».

🔄

Итерируйте по состояниям компонента

После базового ответа уточняйте: «Добавь hover, focus-visible, disabled, loading и RTL-версию для Button primary». Так вы пройдёте все 8 состояний Material по одному компоненту.

⚠️

Избегайте размытых запросов

До: «Сделай красивые кнопки для приложения». После: «Сгенерируй 3 варианта Button (primary/secondary/ghost) с токенами, 5 состояниями и спеками для iOS HIG и Material 3».

FAQ: промты для дизайн-системы и UI-kit

Промты для дизайн-системы и UI-kit — это структурированные запросы, которые помогают ChatGPT и Claude генерировать токены, компоненты и паттерны взаимодействия по единым правилам. В промт закладывают роль (Senior Product Designer или Design System Lead), масштаб (полный UI-kit с нуля или библиотека компонентов), платформу (Web SaaS, Mobile iOS/Android) и цель — скорость релизов либо доступность WCAG. Например, запрос про форм-контролы вернёт спецификацию с состояниями hover, focus, disabled и токенами отступов. Такой подход ускоряет документацию Figma-библиотек в 3–4 раза. Вставьте готовый промт в ChatGPT и получите черновик токенов за минуту.

Опишите в ChatGPT роль UI-архитектора, платформу Web SaaS и цель «единство бренда», затем попросите сгенерировать таблицу токенов: цвет, типографика, spacing, radius, elevation. Укажите базовый шрифтовой размер 16px, шкалу 4/8px и палитру с соблюдением контраста WCAG AA 4.5:1. Добавьте naming-конвенцию вида color.bg.primary.default и пример JSON для Style Dictionary или Tokens Studio. Попросите нейросеть разложить токены на primitive, semantic и component-уровни — это закроет потребности в масштабировании продукта. Для таблиц и дата-вью отдельно уточните плотности comfortable/compact. Скопируйте готовый промт из генератора и адаптируйте под ваш бренд-гайд.

Генератор экономит Middle UX/UI и Design System Lead до 10 часов в неделю на рутинной проработке компонентов. Вместо ручного описания каждой карточки, хедера или инпута вы выбираете роль, тип компонентов (навигация, форм-контролы, таблицы) и получаете промт, который Claude превращает в готовую спецификацию с состояниями, props и edge-кейсами. Это особенно полезно при запуске UI-kit с нуля под адаптивный веб или Desktop-приложение, когда нужно синхронизировать Figma и код. AI-подход ускоряет релизы фичей на 30–40% и снижает риск рассинхрона между дизайном и разработкой. Попробуйте бесплатный генератор и соберите черновик библиотеки за вечер.

Промты для токенов описывают атомарные значения — цвета, шрифты, spacing, radius, — и требуют от Claude точной JSON-структуры под Style Dictionary или Figma Variables. Промты для паттернов взаимодействия работают с поведением: валидация форм, empty states, пагинация таблиц, навигационные стейты хедеров на Mobile iOS/Android. Здесь нейросеть формулирует сценарии, микрокопи и правила обратной связи, а не числовые значения. Токены отвечают на вопрос «как выглядит», паттерны — «как ведёт себя». Для Design System Lead оба типа дополняют друг друга: сначала фундаменты, потом поведение компонентов. Используйте разные промты под каждую задачу, чтобы не смешивать уровни абстракции в одном запросе.

Промты корректно отрабатывают в ChatGPT, Claude, Gemini, YandexGPT и GigaChat, но с нюансами. ChatGPT и Claude лучше держат длинный контекст спецификации UI-kit с нуля и выдают структурированный JSON для токенов. Gemini уверенно работает с визуальными референсами для карточек и листингов. YandexGPT и GigaChat удобны для русскоязычной микрокопи в форм-контролах и хедерах, а также для команд, которым важен российский контур. Для доступности WCAG и сложных таблиц рекомендуем Claude — он точнее цитирует критерии 2.1 AA. Вставьте сгенерированный промт в любую из пяти нейросетей и сравните результаты под ваш Web SaaS или Desktop-проект.