08 июл. 2025 г.·8 мин
Как ИИ превращает расплывчатые идеи в экраны, логику и потоки
Узнайте, как ИИ превращает разбросанные идеи в упорядоченные экраны, пользовательские потоки и простую логику — чтобы команды быстрее переходили от мысли к плану.
Узнайте, как ИИ превращает разбросанные идеи в упорядоченные экраны, пользовательские потоки и простую логику — чтобы команды быстрее переходили от мысли к плану.
Когда говорят «превратить идею в экраны, логику и потоки», имеют в виду три связанные подхода, которые делают план продукта осязаемым.
Экраны — это страницы или представления, с которыми взаимодействует пользователь: страница регистрации, дашборд, страница настроек, форма «создать задачу». Экран — не только заголовок: он включает то, что на нём (поля, кнопки, сообщения) и зачем он нужен (намерение пользователя на этом экране).
Потоки описывают, как пользователь перемещается между экранами, чтобы что-то сделать. Представьте поток как маршрут: что происходит сначала, что дальше и где пользователь оказывается. Поток обычно включает «happy path» (всё прошло гладко) и варианты (забыл пароль, состояние ошибки, вернувшийся пользователь и т. д.).
Логика — это всё, что система решает или применяет за кулисами (и часто объясняет на экране):
Практичный план продукта связывает все три слоя:
ИИ полезен здесь, потому что может взять беспорядочные заметки (фичи, желания, ограничения) и предложить первый вариант этих трёх слоёв — вы можете реагировать, исправлять и уточнять.
Представьте простое приложение для задач:
В этом ядро смысла: что видят пользователи, как они двигаются и какие правила управляют опытом.
Сырые идеи продукта редко приходят в виде аккуратного документа. Они появляются как разрозненные фрагменты: заметки в телефоне, длинные чаты, итоги встречи, быстрые наброски на бумаге, голосовые заметки, тикеты поддержки и «ещё одна мысль» прямо перед дедлайном. Каждый кусочек может быть ценен, но вместе их сложно превратить в ясный план.
Когда вы собираете всё в одном месте, вы видите паттерны — и проблемы:
Эти проблемы не означают, что команда ошибается. Это нормально, когда ввод поступает от разных людей, в разное время, с разными предположениями.
Идеи застревают, когда «почему» неясно. Если цель размыта ("улучшить онбординг"), поток превращается в мешанину экранов: лишние шаги, опциональные ответвления и неясные точки принятия решений.
Сравните с целью «помочь новым пользователям подключить аккаунт и выполнить одно действие за 2 минуты». Тогда команда может оценивать каждый шаг: помогает ли он достичь результата, или это шум?
Без ясных целей команды спорят об экранах вместо результатов — и потоки усложняются, пытаясь удовлетворить сразу несколько задач.
Когда структуры не хватает, решения откладываются. Сначала это кажется быстрым ("разберёмся в дизайне"), но боль обычно смещается вниз по процессу:
Дизайнер делает вайрфреймы, которые показывают упущенные состояния. Разработчики спрашивают про крайние случаи. QA находит противоречия. Заинтересованные стороны не сходятся во мнении, что именно должно делать фича. Затем все возвращаются назад — переписывают логику, переделывают экраны, заново тестируют.
Переработка дорога, потому что многие элементы уже связаны.
Мозговой штурм даёт объём. Планирование требует формы.
Организованные идеи имеют:
ИИ особенно полезен в этой «застревшей» точке — не для генерации ещё идей, а чтобы превратить кучку входных данных в структурированный стартовый план.
Большинство ранних продуктовых заметок — смесь половинчатых предложений, скриншотов, голосовых записей и мыслей «не забудь», разбросанных по инструментам. ИИ полезен тем, что может превратить этот хаос в то, что можно обсудить.
Сначала ИИ может сжать сырые данные в понятные, согласованные bullets, не меняя намерение. Обычно он:
Эта чистка важна: вы не сможете сгруппировать идеи, если они записаны в десяти разных стилях.
Далее ИИ может сгруппировать похожие заметки в темы. Представьте, что он автоматически сортирует стикеры на стене — а затем предлагает ярлыки для каждой кучи.
Например, он может создать кластеры «Онбординг», «Поиск и фильтры», «Уведомления» или «Биллинг», исходя из повторяющихся намерений и общей лексики. Хорошая кластеризация также подчеркивает отношения ("эти элементы влияют на checkout"), а не просто совпадение ключевых слов.
В мозговом штурме одна и та же требование часто появляется несколько раз в разной формулировке. ИИ может пометить:
Вместо удаления чего-то, сохраняйте оригинальные формулировки и предлагайте объединённую версию, чтобы вы могли выбрать, что точнее.
Для подготовки к экранам и потокам ИИ может выделить сущности, такие как:
Кластеризация — это отправная точка, а не окончательное решение. Нужно проверить названия групп, подтвердить что входит/не входит в объём и исправить неправильные объединения — одна неверная догадка может отразиться на экранах и потоках позже.
После того как идеи сгруппированы (например: «поиск контента», «сохранение», «аккаунт», «платежи»), следующий шаг — превратить эти кластеры в первичный план продукта. Это информационная архитектура (IA): практический набросок того, что где находится и как люди перемещаются.
ИИ может взять каждый кластер и предложить небольшой набор верхнеуровневых разделов, понятных пользователю — часто это то, что вы видите в таб-баре или главном меню. Например, кластер «discover» может стать Home или Explore, а «identity + preferences» — Profile.
Цель не в идеале; цель — выбрать стабильные «бакеты», которые снижают путаницу и упрощают дальнейшую работу над потоками.
На основе этих разделов ИИ может сгенерировать список экранов простым языком. Обычно вы получите:
Этот список полезен тем, что выявляет объём заранее: вы видите, что входит в продукт, прежде чем кто-то начнёт рисовать вайрфреймы.
ИИ может также предложить, как навигация может работать, не углубляясь в дизайн:
Вы оцениваете эти предложения, исходя из приоритетов пользователей, а не модных UI-трендов.
ИИ может пометить экраны, которые команды часто забывают: пустые состояния (ничего не найдено, ничего не сохранено), состояния ошибок (офлайн, ошибка платежа), Настройки, Помощь/Поддержка и экраны подтверждения.
Начните широко: выберите небольшое количество разделов и короткий список экранов. Затем уточняйте границы — разделите «Home» на «Home» и «Explore», или перенесите «Уведомления» в профиль — пока карта не начнёт совпадать с ожиданиями пользователей и целями продукта.
Полезный пользовательский поток начинается с намерения, а не с экранов. Если вы даёте ИИ смешанный мозговой штурм, попросите его сначала извлечь цели пользователя — что человек пытается достичь — и задачи, которые он выполнит. Это переведёт разговор с «что нам строить?» на «что должно произойти, чтобы пользователь добился успеха?».
Попросите ИИ перечислить топ-3–5 целей для конкретного типа пользователя (новый, вернувшийся, админ и т. п.). Затем выберите одну цель и запросите узконаправленный поток (один результат, один контекст). Это предотвращает «всё и сразу» потоки, которые никто не сможет реализовать.
Попросите ИИ выдать happy path пошагово: самую простую последовательность, где всё идёт правильно. Результат должен читаться как история с пронумерованными шагами (например, "Пользователь выбирает тариф → вводит платёжные данные → подтверждает → видит экран успеха").
Когда happy path стабилен, добавьте ветвления для распространённых альтернатив:
Попросите пометить, какие шаги — выбор пользователя (кнопки, селекты) и какие — автоматические (валидация, сохранение, синхрон). Это помогает понять, что требует UI, что — сообщения, а что — фоновой логики.
Наконец, конвертируйте поток в простое описание диаграммы, которое команда сможет вставить в доки или тикеты:
Start: Goal selected
1. Screen: Choose option
2. Screen: Enter details
3. System: Validate
- If invalid -> Screen: Error + Fix
4. Screen: Review & Confirm
5. System: Submit
- If fail -> Screen: Retry / Cancel
6. Screen: Success
End
Это выравнивает обсуждения до того, как кто-то откроет Figma или начнёт писать требования.
Пользовательский поток показывает куда можно пойти. Логика объясняет почему туда можно (или нельзя) идти и что продукт должен делать, когда что-то идёт не так. Часто команды теряют время именно здесь: потоки кажутся «готовыми», но решения, состояния и обработка ошибок остаются неявными.
ИИ полезен тем, что может превратить визуальный или письменный поток в простую «логическую прослойку» понятную нетехническим заинтересованным лицам, до дизайна и разработки.
Начните с переформулирования каждого шага в набор if/then правил и проверок прав. Цель — ясность, а не полнота.
Примеры ключевых решений, которые меняют поток:
Когда ИИ формулирует правила, помечайте их удобными для людей именами (например, "R3: Требуется вход для сохранения"). Так обсуждать проще.
Каждый экран в потоке должен иметь явные состояния. Попросите чеклист для каждого экрана:
Потоки становятся реальными, когда вы указываете данные. ИИ может создать начальный список:
Перечислите «нелёгкие пути» простым языком:
Чтобы логика была читабельной для нетехнических участников, форматируйте как короткие «Решение + Результат» и избегайте жаргона. Если нужен лёгкий шаблон, используйте одну и ту же структуру для фичей — так проверки станут предсказуемыми (см. /blog/prompt-templates-for-flows).
Когда у вас есть черновая карта экранов и несколько потоков, риск в том, что «каждый экран выглядит как придуман с нуля». ИИ может выступать проверяющим на согласованность: он заметит, где одно и то же действие имеет три названия, где похожие экраны используют разные компоновки или где микрокопия меняет тон.
Предложите небольшой набор компонентов на основе повторяющихся паттернов в потоках. Вместо дизайна под каждый экран — стандартизируйте блоки:
Это ускоряет работу над вайрфреймами и снижает баги логики, поскольку один компонент может переиспользовать одни и те же правила.
Нормализуйте словарь в простую систему именования:
Составьте глоссарий и отметьте несоответствия между экранами и потоками.
Даже на раннем этапе набросайте базовую микрокопию:
Прикрепляйте напоминания к каждому компоненту: состояния фокуса клавиатуры, понятный язык и требования к контрасту. Также отмечайте, где паттерны должны соответствовать существующим бренд-гайдлайнам (терминология, тон, иерархия кнопок), чтобы новые экраны не уходили от того, к чему привыкли пользователи.
ИИ ускоряет сотрудничество, только если все смотрят на одну «текущую правду». Цель — не дать модели уйти вперед, а использовать её как структурного редактора, который сохраняет читаемость плана по мере того, как в него вносят правки.
Начните с одного мастер-документа, затем генерируйте представления для групп, не меняя основного набора решений:
Ссылайтесь на конкретные разделы (например, "На основе 'Flow A' и 'Rules' ниже напиши exec summary"), чтобы выходы оставались привязанными.
Когда обратная связь приходит в хаотичной форме (Slack, заметки встреч), вставьте её и попросите ИИ выдать:
Это сокращает классическую проблему "обсудили, но ничего не изменилось".
Каждая итерация должна содержать короткий changelog. Сгенерируйте сводку в стиле diff:
Установите явные контрольные точки, где люди утверждают направление: после карты экранов, после основных потоков, после логики/крайних случаев. Между контрольными точками инструктируйте ИИ только предлагать, а не финализировать.
Размещайте мастер-док в одном месте (например, /docs/product-brief-v1) и делайте ссылки из задач на этот документ. Считайте варианты, сгенерированные ИИ, как "представления", а мастер — как ориентиp.
Валидация — это момент, когда «красивые схемы» превращаются в то, чему можно доверять. Прежде чем открывать Figma или начинать сборку, протестируйте поток так, как это сделают реальные пользователи.
Создайте короткие правдоподобные задания, соответствующие целям и аудитории (включая один «запутанный» кейс). Например:
Прогони каждый сценарий по предлагаемому потоку шаг за шагом. Если вы не можете объяснить, что происходит, не догадываясь — поток не готов.
Составьте чеклист для каждого экрана в потоке:
Это выявляет отсутствующие требования до этапа QA.
Просканируйте поток на предмет:
Предложите "самый короткий путь" и сравните с текущим потоком. Если нужны дополнительные шаги — объясните, зачем они и какой риск снижают.
Сформируйте целевые вопросы вроде:
Добавьте эти вопросы в документ для обзора или в секцию подсказок по шаблонам на /blog/prompt-templates-turning-brainstorms-into-screens-and-flows.
Хороший промпт — это не про хитрость, а про передачу ИИ того же контекста, который вы дали бы товарищу: что известно, что нет и какие решения нужны.
Используйте, когда есть беспорядочные заметки с воркшопа, звонка или доски.
You are my product analyst.
Input notes (raw):
[PASTE NOTES]
Task:
1) Rewrite as a clean, structured summary in plain English.
2) Extract key terms and define them (e.g., “account”, “workspace”, “project”).
3) List any contradictions or duplicates.
Constraints:
- Platform: [iOS/Android/Web]
- Timeline: [date or weeks]
- Must-haves: [list]
- Non-goals: [list]
Output format: headings + short bullets.
Это конвертирует "всё, что мы сказали" в корзины, которые можно превратить в экраны.
Cluster the items below into 5–8 themes.
For each theme: name it, include the items, and propose a goal statement.
Important:
- If you infer anything, put it under “Assumptions (AI)” and label each A1, A2...
- Also output "Open Questions" we must answer to confirm/deny assumptions.
Items:
[PASTE LIST]
Попросите минимум два уровня, чтобы стейкхолдеры могли выбрать степень сложности.
Based on these themes and goals:
[PASTE THEMES/GOALS]
Create:
1) An initial screen list grouped by area (IA draft).
2) Two user flow options:
- Option A: simplest viable flow
- Option B: advanced flow with power-user paths
3) For each option: entry points, success end state, and failure/edge paths.
4) Output an "Open Questions" list for the next meeting.
Constraints:
Platform: [ ]
Must-haves: [ ]
Compliance/permissions: [ ]
Если вы регулярно используете одни и те же шаблоны, команда начнёт готовить входы в согласованном формате — и выходы ИИ будет проще сравнивать и итерировать.
Если ваша конечная цель — не только планирование, но и доставка, полезно связать артефакты (экраны, потоки и логику) с реализацией. Koder.ai — это платформа vibe-coding, которая может взять структурированный план и помочь перейти от «черновых потоков» к рабочим веб-, серверным или мобильным приложениям через чат — особенно если вы сначала рассматриваете выход ИИ как проверяемый спецификатор, а затем генерируете инкрементально. Такие функции, как режим планирования, snapshots и откат, полезны при итерации потоков и логики, когда важно сохранять историю изменений.
ИИ отлично ускоряет структуру — превращает беспорядочные заметки в черновые экраны, правила и потоки. Но он также с уверенностью подставит недостающие данные, если информации не хватает. Самая безопасная установка проста: ИИ предлагает, команда решает.
Большинство проблем происходит из скрытых предположений. ИИ может:
Рассматривайте каждый вывод как гипотезу — особенно утверждения вида "Пользователи будут…" или "Система должна…".
При мозговом штурме с ИИ не вставляйте:
Вместо этого обезличьте и суммируйте ("Пользователь A", "Enterprise клиент", "сценарий возврата") и храните чувствительный контекст в командных доках.
Назначьте явного владельца за поток и логику (обычно PM или дизайнер). Используйте черновики от ИИ, чтобы ускорить написание, но храните решения в каноническом месте (PRD, спецификация или система тикетов). При желании делайте ссылки относительными, например /blog/flow-walkthrough-checklist.
Лёгкий чеклист предотвращает "красиво, но неверно":
Хороший AI-ассистированный поток — это:
Если он этим не отвечает — переформулируйте промпт, используя ваши правки как новый вход.
Экраны — это отдельные представления, с которыми взаимодействует пользователь (страницы, модальные окна, формы). Полезное определение экрана включает:
Если вы не можете объяснить, чего пользователь пытается достичь на экране, скорее всего это пока не полноценный экран, а просто ярлык.
A flow — это пошаговый путь, который пользователь проходит, чтобы достичь цели, обычно через несколько экранов. Начните с:
Затем напишите пронумерованный happy path, и только после этого добавляйте ветви (пропуск, редактирование, отмена, повтор).
Логика — это правила и решения, которые определяют, что система позволяет делать и что видит пользователь. Типичные категории:
Потому что ранние идеи обычно приходят разрозненно — заметки, чаты, наброски, внезапные мысли — и содержат:
Без структуры команды откладывают решения на этапы дизайна/разработки, и тогда правки обходятся дороже, когда обнаруживаются пробелы.
Да — ИИ особенно хорош для первоначальной «чистки»:
Лучшая практика: сохраняйте оригинальные заметки и рассматривайте версию от ИИ как черновик, который нужно просмотреть и поправить.
ИИ умеет кластеризовать похожие элементы в темы (как разложить стикеры) и помогает:
Человеческая проверка важна: не объединяйте автоматически элементы, пока команда не подтвердит, что это действительно одно и то же требование.
Превращайте кластеры в черновую информационную архитектуру (IA), попросив ИИ сгенерировать:
Хороший черновой IA выявляет объем работы на раннем этапе и подсказывает забытые экраны: пустые состояния, экраны ошибок, настройки, помощь/поддержка.
Используйте промпт, ориентированный на цель:
Так потоки остаются реализуемыми и не превращаются в «все и сразу».
Переводите поток в проверяемую логику, попросив ИИ дать:
Формат «Решение → Результат» делает логику понятной для нетехнических участников.
Используйте ИИ, чтобы генерировать «виды» одного мастер-документа, но храните единую источнику правды:
Это предотвращает рассинхронизацию, когда разные люди работают с разными версиями, сгенерированными ИИ.
Если поток показывает куда пользователь идёт, логика объясняет почему и что происходит при ошибке.