І друга частина - про сам підхід. Тули постійно змінюються, тому для мене набагато важливіше те, **як організувати сам процес роботи з AI.**

**Ось кілька принципів, до яких я прийшов за останній час:**

**1. Працюйте напряму з кодом**
Дуже раджу дизайнерам отримати доступ до репозиторія вашого продукту і поступово пробувати працювати напряму в коді. Я все частіше сам вношу зміни, працюю з реальними даними, interactions і motion, а потім кидаю PR інженеру на ревʼю. 

У мене навіть був період, коли я заради експерименту пару тижнів взагалі не користувався Figma. Для деяких задач це працює супер, але повністю відмовлятись від неї поки не бачу сенсу - для коментарів, командної роботи і певних візуальних задач вона досі дуже зручна. Просто зараз Figma для мене - один з інструментів, а не центр дизайн-процесу.

**2. Зробіть спільний design sandbox**
Окремий repo для прототипів та експериментів, де можна швидко щось пробувати, не боячись зламати production. В ідеалі - з візуальною галереєю, де команда бачить усі експерименти і може їх форкати, копіювати та розвивати далі. Так прототипи не помирають у старих PR чи персональних sandboxʼах, а стають спільною бібліотекою команди.

**3. Будуйте context library, а не складні промпти**
Якість роботи агента дуже залежить від того, що він знає про продукт: дизайн-система, принципи, патерни, критерії якості, research, продуктові рішення, стратегія, технічні обмеження. І це не PDF, який хтось оновлює раз на пів року. Я дивлюсь на це як на живу knowledge base: `.md` файли, Notion, Slack, транскрипти дзвінків та інші джерела.

Важливо продумати і loop навколо цього: як нові рішення та інформація потрапляють назад у контекст, перевіряються, оновлюються і впливають на наступний output.

**4. Постійно розвивайте свої skills**
Skills - не те, що один раз скачав і забув. Тестуйте їх на реальних задачах, дивіться, де результат просідає, допилюйте інструкції, додавайте контекст і тестуйте знову. В ідеалі це спільна бібліотека cкілів для всієї команди, яка постійно розвивається разом з продуктом. Навіть design crit можна оформити як skill: агент знає, на якому етапі зараз робота, і дає feedback, релевантний саме для цього етапу.

**5. Будуйте loops, а не одноразові AI-задачі**
Я все більше дивлюсь на свій сетап як на команду агентів з конкретними ролями. Один, наприклад, раз на місяць робить аудит продукту, інший постійно вичитує тексти, інші закривають свої вузькі задачі у фоні.

**6. Зробіть так, щоб AI поступово вчився вашому смаку**
Хороший і поганий output, вибір між варіантами, feedback і дизайн-рішення не мають зникати після кожної сесії.
Я намагаюсь повертати ці сигнали назад у систему, щоб з часом AI краще розумів мій смак, принципи продукту і те, що для нашої команди означає хороший дизайн.

**7. Вбудовуйте агентів у звичний workflow**
Агенти не обовʼязково мають жити в окремому чаті. Їх можна інтегрувати в Slack, Linear та інші інструменти, де команда вже працює. Наприклад, дрібні баги і прості задачі я часто віддаю Cursor agent прямо в Linear - просто тегаю його в тікеті. Апдейти і follow-up питання так само можна отримувати прямо в тредах.

**8. Давайте агентам хороші референси**
Не змушуйте AI кожного разу придумувати UI у вакуумі. Наприклад, через  ⁠Mobbin MCP можна підтягувати релевантні патерни з реальних продуктів і використовувати їх як контекст та inspiration при генерації дизайну.

**9. Автоматизуйте власний AI research**
Я вже не намагаюсь вручну слідкувати за всіма новими моделями, тулами і дискусіями. У мене є щоденний автоматичний loop, який сканує нові релізи, дизайнерські Twitter-акаунти, цікаві дискусії навколо AI, UX і дизайну та по моїм критеріям відфільтровує те, на що реально варто звернути увагу.

 _ На мою думку, AI все більше зміщує роль дизайнера зі збирання екранів вручну в бік того, щоб задавати напрямок, курувати і додавати delight там, де це справді важливо.

Задавайте питання, якщо щось варто уточнити. А також діліться вашим інструментами та підходом_.