Кстати, хотите создать виммельбух, где каждая деталь на своем месте? Делимся 3 промтами.

Меняйте параметры ⚙️ {TARGET} и ⚙️ {CONTEXT}, чтобы сделать иллюстрацию уникальной. Промты разделены по сложности.

📊 Базовый

Wimmelbuch illustration, simple scene with a few recognizable characters, featuring a hidden {TARGET} among {CONTEXT}, flat design, clean thick black outline, solid white background, high contrast, minimalistic, no shadows, no colors, 2D vector style

📊 Средний

Wimmelbuch illustration, busy scene of {CONTEXT} with many diverse characters interacting, {TARGET} hiding among them, rich details, clean thin black outline, solid white background, high contrast, professional line art, no shading, no colors, sharp lines, isometric perspective

📊 Продвинутый

Complex wimmelbuch illustration, bustling {CONTEXT} scene with dozens of characters, vehicles, and buildings, featuring a hidden {TARGET} in the middle of the action, intricate details, uniform thin black line art, pure white background, highly structured composition, no colors, no gradients, clean sketch style, high resolution, professional illustrator style

📎 Вот пример, с которым мы вас уже знакомили (ссылка на публикацию).

🖥 Что еще почитать? «SEO-КОПИРАЙТИНГ ДЛЯ КЛИНИК 2026» в нашем блоге!

ИИ может быстро собрать DatePicker, но доступным по WCAG он от этого не становится.

🔄 Обновили устаревшую статью (ссылка).

ℹ️ На Хабре новая статья

Разобрали кейс, где Claude помог с каркасом React-компонента, а дальше началась нормальная инженерная работа: тесты, правки, проверки на реальных сценариях и решения, которые не всегда совпадают со спецификацией один в один.

❓ Ответили на главный вопрос:

Где ИИ правда экономит время, а где без ручной доводки получается «почти работает»?

ℹ️ Если делаете интерфейсы на React и не хотите получить формально доступный, но неудобный компонент, вот разбор по делу.

🔗 Читать статью на Хабре!

Обратная связь превращается в конфликт не тогда, когда кто-то говорит резко

Обычно она ломается раньше, когда команда спорит не о критерии, а о человеке.

Сразу плохие варианты.

❌ «Ты опять не подумал про крайние случаи»

❌ «Дизайн снова принес невозможное»

❌ «Бэк как обычно все усложнил»

Формально это обратная связь, но по факту - атака на роль, привычку или личность.

Ниже то, что звучит скучнее, зато полезнее.

✔️ «В задаче нет критерия, по которому мы поймем, что сценарий закрыт»

✔️ «В макете не описано состояние ошибки, из-за этого фронт додумывает поведение сам»

✔️ «В API-контракте не хватает ограничения по пустым значениям, это риск для формы»

Разница в том, что теперь мы обсуждаем объект или ситуацию, а не человека.

🖥 Что еще почитать? «СТРАТЕГИЯ ПРОДАЮЩЕГО ЛЕНДИНГА» в нашем блоге!

Не весь код, который ИИ пишет быстро, так же хорошо переживает реальную разработку

🔄 Обновили устаревшую статью (ссылка).

ℹ️ В новой статье на Хабре наш CTO Илья разбирает DatePicker как удобный пример большой инженерной развилки:

🔼 Развилка 1

Когда можно взять ИИ как быстрый черновик.

🔽 Развилка 2

Когда без жесткой системы, проверок и архитектурных рамок дальше лучше не идти.

ℹ️ Материал будет полезен frontend-разработчикам, тимлидам, тем, кто собирает UI-компоненты, работает с accessibility и пробует внедрять ИИ в продакшн-разработку.

В статье - по делу:
➡️ где ИИ-драфтинг ускоряет работу, а где начинает копить техдолг;
➡️ почему доступный интерфейс не рождается только из хорошего промта;
➡️ как команда выстроила для ИИ внешний контур проверки с тестами, типизацией и сборкой;
➡️ зачем раскладывать компонент на ядро, представление и связующий слой;
➡️ как понять, какой подход подходит именно вашей задаче.

🔗 Читать статью на Хабре!

Как дела с агентами? AI-агенты чаще всего ломаются не потому, что «глупый»

Потому, что контекст был собран как попало:
❌ В задаче есть цель, но нет границ.
❌ Есть код, но нет причины, почему он такой.
❌ Есть issue, но нет истории решений.
❌ Есть тесты, но неясно, какие из них правда защищают от регресса.

С Claude, Codex и другими агентами проблема становится заметнее: они могут дольше работать автономно, ходить по файлам, запускать команды, дробить задачу на подзадачи, но если входной контур мутный, агент просто быстрее уедет не туда.

Рабочий минимум перед запуском агента:
➡️ Что нужно изменить.
➡️ Что нельзя трогать.
➡️ Как проверить результат.
➡️ Где риск отката.
➡️ Что делать, если контекст противоречит сам себе.

⚠️ LLM - усилитель сигнала, но плохой судья, если сигнал грязный.

🖥 Что еще почитать? «ПЯТЬ УРОВНЕЙ ПРОДАЮЩЕГО САЙТА» в нашем блоге!

Вредный совет из болотца рабочей культуры

🔥 Вредный совет оставили на картинке, а ниже - хороший совет от нас.

Берегите себя… и фиксируйте критерии до того, как задача превращается в ящерицу с языком.