12 промтов для аудита Figma-макетов: ищем проблемы компонентов и auto-layout до релиза

Представьте: вы разработчик или продакт, а дизайнера в команде нет. Нужно быстро собрать интерфейс, который не стыдно показать пользователям. На помощь приходят большие языковые модели (LLM). Но чтобы получить от них толк, нужны правильные промты — чёткие инструкции, которые превращают ChatGPT или Claude в опытного UI/UX-ассистента.

В этой подборке — 12 промтов, проверенных на реальных проектах. Они покрывают весь процесс: от генерации дизайн-токенов до подготовки спецификаций для разработчиков. Каждый промт сопровождается примером запроса и разбором, для какой задачи он подходит. Вы сможете использовать их в паре с Figma или любым другим инструментом.

Важно: LLM не заменяет дизайнера, но снимает рутину и помогает избежать типичных ошибок. Главное — правильно формулировать запрос.

Промты для генерации дизайн-токенов и палитр

1. Генерация цветовой палитры с проверкой контраста

Задача: Создать палитру, соответствующую бренду и стандартам доступности.

Промт:

Ты — UI-дизайнер. Сгенерируй цветовую палитру для [описание бренда] в формате JSON с ключами: primary, secondary, background, surface, error, success, warning, text-primary, text-secondary. Для каждого цвета укажи HEX и проверь контраст с фоном по WCAG 2.1 (минимум AA). Если контраст ниже 4.5:1 для текста, предложи альтернативу.

Пример результата:

{
  "primary": "#2563EB",
  "background": "#FFFFFF",
  "text-primary": "#1F2937",
  ...
}

2. Создание типографической шкалы

Задача: Определить размеры шрифтов и межстрочные интервалы для адаптивного дизайна.

Промт:

Сгенерируй типографическую шкалу для веб-приложения с базовым размером 16px, шагом 1.25 (major third). Учти мобильные и десктопные размеры. Выведи в виде CSS-переменных с комментариями, где какой размер использовать.

Пример результата:

:root {
  --font-size-xs: 0.75rem; /* 12px, подписи */
  --font-size-sm: 0.875rem; /* 14px, второстепенный текст */
  --font-size-base: 1rem; /* 16px, основной */
  ...
}

Промты для аудита компонентов и Auto Layout

3. Аудит компонентов на консистентность

Задача: Найти различия в стилях однотипных компонентов.

Промт:

Проанализируй список компонентов (приведён ниже) и найди несоответствия: разные радиусы скругления, отступы, цвета. Выведи таблицу с компонентом, свойством, текущим значением и рекомендуемым.

Пример результата: таблица с рекомендациями по унификации.

4. Генерация Auto Layout для карточек

Задача: Автоматически рассчитать отступы и размеры для адаптивных карточек.

Промт:

Создай спецификацию Auto Layout для карточки товара: укажи направление, отступы между элементами, внутренние отступы, поведение при изменении ширины. Используй токены из нашей дизайн-системы: spacing-xs=4px, spacing-sm=8px, spacing-md=16px.

Пример результата: описание с числовыми значениями, которое можно сразу применить в Figma.

Промты для текстов интерфейса (UX-writing)

5. Генерация микротекстов для кнопок и полей

Задача: Сделать интерфейс понятным без дополнительных пояснений.

Промт:

Напиши текст для кнопок и полей формы регистрации (email, пароль, подтверждение). Тон: дружелюбный, но профессиональный. Избегай технического жаргона. Предложи 2 варианта для каждой кнопки.

Пример результата: «Создать аккаунт» / «Зарегистрироваться», подсказки для полей.

6. Проверка текстов на ясность и краткость

Задача: Улучшить существующие тексты.

Промт:

Проверь тексты интерфейса (список ниже) на ясность, краткость и соответствие тону бренда. Предложи исправления, объясни, почему текущий вариант хуже.

Пример результата: список правок с обоснованием.

Промты для проверки контраста и доступности

7. Проверка контраста цветов

Задача: Убедиться, что интерфейс доступен для людей с нарушениями зрения.

Промт:

Проверь контраст следующих пар цветов (текст/фон) по стандарту WCAG 2.1. Выведи коэффициент контраста и вердикт: проходит ли для обычного текста (AA), для крупного текста (AA), для AAA. Если не проходит — предложи ближайший подходящий цвет.

Пример результата: таблица с коэффициентами и рекомендациями.

8. Генерация alt-текстов для изображений

Задача: Сделать контент доступным для скринридеров.

Промт:

Напиши alt-тексты для изображений на странице (описание изображений ниже). Тексты должны быть краткими (до 120 символов), информативными и не начинаться с «изображение» или «картинка».

Пример результата: готовые alt-тексты.

Промты для подготовки спецификаций и handoff

9. Генерация спецификации компонента

Задача: Передать разработчику точные параметры.

Промт:

Составь спецификацию для компонента «Кнопка» в формате Markdown: состояния (default, hover, active, disabled), размеры, отступы, цвета, типографика, поведение при нажатии. Используй токены дизайн-системы.

Пример результата: подробная спецификация, которую можно приложить к задаче в Jira.

10. Чек-лист для передачи макета в разработку

Задача: Избежать типичных ошибок при handoff.

Промт:

Создай чек-лист для проверки макета перед передачей разработчику. Включи пункты: все ли состояния проработаны, указаны ли отступы, есть ли адаптивные версии, проверена ли доступность. Выведи в виде списка с краткими пояснениями.

Пример результата: чек-лист из 10–15 пунктов.

11. Генерация CSS-переменных из токенов

Задача: Автоматически создать CSS на основе дизайн-токенов.

Промт:

Преобразуй JSON с дизайн-токенами (приведён ниже) в CSS-переменные. Сгруппируй по категориям: цвета, типографика, отступы. Добавь комментарии.

Пример результата: готовый CSS-файл.

12. Написание документации для дизайн-системы

Задача: Создать руководство по использованию компонентов.

Промт:

Напиши раздел документации для дизайн-системы, описывающий компонент «Модальное окно». Включи: назначение, анатомию, правила использования, примеры кода (HTML/CSS), рекомендации по доступности.

Пример результата: структурированный текст с примерами.

Как внедрить промты в рабочий процесс

Эти промты можно использовать по отдельности или объединять в цепочки. Например, сначала сгенерировать палитру, затем проверить контраст, потом создать компоненты и спецификации. Главное — давать LLM контекст: описывайте проект, целевую аудиторию, ограничения.

Помните: LLM может ошибаться, поэтому проверяйте результаты, особенно числовые значения. Используйте промты как черновик, который ускоряет работу, но требует финальной проверки человеком.

Начните с одного-двух промтов, которые решают вашу самую болезненную задачу. Постепенно расширяйте набор. Со временем вы выработаете свои формулировки, которые будут давать наилучший результат именно для вашего проекта.

Дизайн-система без дизайнера — реальность. С правильными промтами вы сможете создать интерфейс, который будет удобным, доступным и красивым.

← Все статьи

Спросить AI по этой статье

Задайте вопрос по этой статье — ASI Biont ответит, опираясь на её текст.

Читайте также

ИИ для повседневной жизни: как построить реальный семейный бюджет с ChatGPT и Claude (без кода, 2026)

27 октября 2026

Как договориться с партнёром о быте: 5 правил коммуникации в паре без ссор

27 октября 2026

Как нейросеть для открыток помогает собрать поздравление бабушке с картинкой за вечер

27 октября 2026

Сколько часов учить испанский до DELE 2026: разбор нормативов, статистики и гибридной подготовки с AI-репетитором

27 октября 2026

Cambridge Primary English (0058): почему начальные классы решают, будет ли ребёнок когда-либо читать бегло — и как на самом деле работает программа

27 октября 2026

Детектор нейросетей ошибается: 7 признаков ИИ-текста, которые не заменят сервисы проверки

30 октября 2026

Пары и отношения: стили привязанности на работе, конструктивный конфликт и построение доверия, которое реально снижает текучесть кадров

29 октября 2026

UI/UX Дизайн с Figma: как освоить дизайн интерфейсов и не наступить на грабли

29 октября 2026

Cambridge Primary Science (0097): как научить ребёнка думать как учёный — разбор курса и предмета

30 октября 2026