Каждый новый чат начинается примерно одинаково: что за компания, для кого мы делаем дизайн, какой у нас бренд, продукт, ограничения, процессы.

Где-то это уже описано в документах, что-то лежит в Figma, что-то – в Notion, а часть контекста вообще существует только в голове команды.

И в итоге AI вроде бы должен экономить время, но сначала нужно потратить время, чтобы он вообще понял, с чем работает.

Вокруг этой проблемы сейчас и собираю AI Design OS на связке Claude + Notion + Figma.

Начала с фундамента: раскладываю, что вообще должен знать AI, чтобы нормально помогать дизайн-команде и не получать весь контекст заново в каждом промпте.

Это не база под конкретную компанию. Я собираю универсальный каркас – структуру, связи между данными и шаблоны, которые потом можно адаптировать и наполнить реальным контекстом.

Компания, аудитория, бренд, продукт, маркетинг, устройство дизайн-функции, процессы, взаимодействие с другими отделами – постепенно связываю всё это в единую структуру знаний.

Дальше этот контекст должен работать и для руководителя, и для команды.

Для руководителя – помогать разбирать входящие задачи, замечать недостающую информацию, быстрее находить нужный контекст, работать со знаниями команды, онбордингом и другими операционными задачами.

Для дизайнеров – искать и отбирать референсы, собирать мудборды, развивать концепции, делать черновые генерации и решать другие повседневные задачи – уже с пониманием контекста, а не с нуля в каждом новом чате.

В итоге хочу собрать каркас, который не нужно каждый раз проектировать заново: меняется компания и её данные, но логика, структура и шаблоны остаются.

Пока система в процессе сборки. Когда каркас будет готов, следующий этап – проверить всё это на практике: отдельно на операционных и дизайнерских задачах. Про тесты расскажу отдельно