Статьи

AI-агенты создают новый тип рабочего времени. Ты уже поставил задачу, работа идёт, но сам в этот момент ничего не делаешь руками. Чем автономнее становятся Claude Code, Codex и другие агенты, тем больше работа будет состоять не из непрерывного взаимодействия с интерфейсом, а из постановки задач, переключения между процессами и проверки результата. Мне кажется, вокруг этого постепенно появляется отдельная культура. Я называю её Après-prompt.

Результат зависит не столько от модели, сколько от процесса вокруг неё: контекста, ролей, skills, MCP, проверок и обратной связи. AI усиливает специалиста, но не принимает продуктовые решения за него.

Halo собирает разрозненный контекст команды из Tracker, Wiki и встреч в связанную рабочую память. Вместо списка документов он отвечает на вопросы о решениях, изменениях и ответственности — с датами, ссылками и объяснением.

Figma MCP передаёт агенту структуру макета, переменные и компоненты, а Cursor помогает связать их с кодовой базой. Это ускоряет работу, но качество по-прежнему зависит от компонентов, правил проекта и проверки результата.

DESIGN.md помогает передать AI-агенту визуальные правила и решения дизайн-системы, но не заменяет код, токены и документацию. Полезный формат строится слоями, ссылается на источники правды и проверяется автоматическими тестами.

Дизайнеру не обязательно становиться frontend-разработчиком. Но понимание layout, component API, states, tokens и accessibility помогает проектировать реализуемые системы, проверять AI-результат и говорить с инженерами без потери смысла.