AI-промты для дизайн-системы и UI-kit
Настройте платформу и компоненты — получите промт для сборки DS
- 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
Ваш промт появится здесь
Выберите параметры слева — промт обновится автоматически
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
Выберите роль и масштаб системы
Укажите Роль дизайнера, Масштаб системы и Платформу — это задаст каркас промта под ваш UI-kit.
Настройте тон и формат вывода
Выберите экспертный тон и формат 'таблица токенов' — получите структурированный гайд по компонентам.
Опишите продукт и стек
Впишите Продукт, Стек и Ограничения — промт учтёт Figma Variables, тёмную тему и ваш брендбук.
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 DSРоль: 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
ТокеныРоль: 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 ревьюРоль: 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
БенчмаркРоль: 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.