Как AI должен персонализировать образ Я не хотел ограничиваться формулировкой: «AI подобрал образ специально для тебя». Это слишком абстрактно. Персонализация должна быть видимой и объяснимой. Поэтому пользователь указывает: Цветотип Тип фигуры Размеры Рост · одежда · обувь Стиль Casual · Деловой · Минимализм После этого система может объяснить рекомендацию. Например: На 80% подходит тебе И отдельно показать: - подходит цветотипу; - подходит типу фигуры; - соответствует выбранному стилю; - подходит для конкретного сценария. Для меня это важный UX-принцип: Если AI принимает решение за пользователя, он должен хотя бы частично объяснить это решение. ———— Гардероб как источник персонализации Следующий вопрос: Почему приложение должно знать, что уже есть у пользователя? Потому что иначе персонализация превращается в очередной shopping feed. Допустим, пользователь уже имеет: - чёрную рубашку; - джинсы; - жакет. Продукту не нужно снова продавать ему эти вещи. Вместо этого можно сказать: «У тебя уже есть основа. Добавь только обувь и сумку». Так гардероб становится не просто коллекцией вещей, а данными для генерации образов. ———— Самый интересный UX-компромисс: покупка Изначально я рассматривал идею единой корзины внутри outfits. Но здесь появилась проблема, которую нельзя решить одним красивым экраном. Товары находятся на разных площадках. И если outfits работает с Wildberries, Ozon и Lamoda, то появляется вопрос: Где происходит реальная покупка? Вместо того чтобы создавать иллюзию собственной e-commerce платформы, я изменил сценарий. outfits отвечает за: подбор → образ → состав → рекомендацию А маркетплейс отвечает за: оформление и оплату заказа. Поэтому корзина группирует товары по площадкам и отправляет пользователя туда, где он завершает покупку. Это хороший пример того, как техническое ограничение превращается в UX-решение. ———— От wireframes к визуальному языку После того как структура продукта стала понятна, я перешёл к интерфейсу. Главный визуальный вопрос: Как сделать fashion-продукт, который не будет выглядеть как очередной маркетплейс? Я выбрал: тёмную основу + золотой акцент + большие fashion-фотографии. Тёмный интерфейс позволил фотографиям одежды стать главным визуальным элементом, а золото стало использоваться как цвет действия, персонализации и премиальности. В итоге интерфейс строится вокруг трёх визуальных уровней: Фото → образ → рекомендации. ———— Почему главным экраном стал не каталог Одной из самых важных итераций стала главная. Первая логика была достаточно очевидной: категории → вещи → товары. Но в таком виде outfits начинал выглядеть как обычный fashion marketplace. Я изменил фокус: Для тебя → готовые образы → почему подходит → купить. И это изменило восприятие продукта. Пользователь больше не ищет вещь. Продукт ищет решение за пользователя. ———— AI изменил и сам процесс дизайна Этот проект я делал с использованием: Claude + ChatGPT + Figma AI. Но я не использовал AI как кнопку: «Сделай мне дизайн». Гораздо полезнее оказался другой подход. Я использовал AI для быстрых циклов: Гипотеза → вариант → критика → изменение → новый вариант. AI помогал: - формулировать гипотезы; - искать альтернативные UX-сценарии; - структурировать информацию; - прорабатывать тексты; - создавать первые варианты интерфейсов; - быстро пересобирать экраны. А дизайнерская работа оставалась в другом месте: какую проблему решать, какой сценарий выбрать и почему. За три недели я собрал: 30+ экранов · дизайн-систему · интерактивный прототип · целостную продуктовую концепцию. ———— Самый неожиданный вывод В начале я думал, что основная ценность outfits — AI, который умеет подбирать одежду. Но в процессе работы пришёл к другому выводу. AI сам по себе не является продуктом. Ценность появляется, когда AI соединяет несколько вещей: понимает человека → знает его гардероб → понимает контекст → предлагает образ → объясняет рекомендацию → помогает купить недостающее. Именно эта цепочка превращает AI-функцию в продуктовый сценарий. ———— Что я бы проверил первым, если бы outfits стал реальным продуктом Поскольку это дизайн-концепт, у меня нет реаль