Product designer
AI powered UX analysis: качество интерфейсов на автомате
✅Автоматическая проверка макетов по UX-эвристикам и когнитивным паттернам
✅Быстрое выявление скрытых UX-проблем ещё до ручного тестирования
✅Единый стандарт оценки качества интерфейсов в продуктовой команде
✅Экономия времени на ревью и повышение уровня качества «по умолчанию»
✅Повышение осознанности дизайнеров в ежедневной практике
✅Быстрое выявление скрытых UX-проблем ещё до ручного тестирования
✅Единый стандарт оценки качества интерфейсов в продуктовой команде
✅Экономия времени на ревью и повышение уровня качества «по умолчанию»
✅Повышение осознанности дизайнеров в ежедневной практике
Автоматизированный анализ помогает выявить UX-ошибки ещё на стадии макета, снизить нагрузку на ручные проверки и ускорить итерации.
Инструмент не заменяет дизайнеров, но помогает им «подсветить» слабые места и стандартизировать продуктовые интерфейсы.
Инструмент не заменяет дизайнеров, но помогает им «подсветить» слабые места и стандартизировать продуктовые интерфейсы.
UX-качество — это не про вкус и субъективное «нравится», а про системный подход и прозрачные критерии.
У дизайнеров появляются обоснованные аргументы для защиты своих решений на основе фактических данных и проверенных UX-практик.
У дизайнеров появляются обоснованные аргументы для защиты своих решений на основе фактических данных и проверенных UX-практик.
Зачем это нужно
🧠 Как обучили нейросеть анализировать UX
2️⃣ Библиотека паттернов мышления и когнитивных искажений
Интегрировали базу когнитивных искажений из библиотек UXCore и международных исследований
Настроили паттерны восприятия: якорный эффект, эффект вложенности, привычное расположение
Обучили выделять ошибки, которые мешают быстрому принятию решений пользователем
1️⃣ Laws of UX: лучшие практики
Встроили в промпт 19 базовых законов из коллекции
Настроили систему на проверку соответствия (visibility, consistency, affordance)
Каждый закон интерпретируется в прикладном контексте банковских интерфейсов
4️⃣ Форматирование выводов
Настроили промпты так, чтобы нейросеть формировала структурированные UX-выводы
Определили единый шаблон ответа:
• проблема → причина → влияние на UX → рекомендация
В результате — дизайнеры получают не просто чеклист, а аргументированный разбор, который помогает защищать решения и дорабатывать макеты осознанно
• проблема → причина → влияние на UX → рекомендация
В результате — дизайнеры получают не просто чеклист, а аргументированный разбор, который помогает защищать решения и дорабатывать макеты осознанно
3️⃣ Собственные UX-критерии банка:
Адаптивность: удобство на разных устройствах (mobile, tablet, desktop)
Доступность: проверка сценариев для людей с ОВЗ
Встроили требования по Tone of voice
Эмоциональное вовлечение: доверие, интерес, удовольствие от взаимодействия
Формат помогает четко и структурированно представлять все аспекты анализа интерфейса, включая как эвристики, так и когнитивные искажения.
Предложения по доработке интерфейса на основе психологических триггеров.
Пример анализа по UX-core
Анализ Tone of voice
