Yapay zeka (YZ) tarafından üretilen prototipler genellikle tutarsız sonuçlar verir. Bunun nedeni, tasarım sisteminde dağınık halde bulunan küçük tutarsızlıklardır: alınan kararların belgelenmemesi, sabit kodlanmış değerlerin temizlenmemesi veya YZ'nin maketleri ve tasarım akışlarını kendi başına anlamlandırmasına aşırı güvenmek. Atlassian'dan Hardik Pandya, bu sorunları çözmek ve YZ tarafından üretilen prototiplerin kalitesini artırmak için pratik bir kılavuz hazırladı. İşte bu kılavuzun temel adımları.
İlk adım, tasarım kararlarını bir altyapı olarak ele almaktır. YZ'nin doğru bileşeni seçmesini veya erişilebilirlikle ilgili doğru kararları vermesini beklemek yerine, ona net öncelikler, karar verme yolları, tasarım ilkeleri, örnekler ve yapılması/yapılmaması gerekenler sunmalısınız. Her karar, YZ'nin tüketeceği spec dosyasına (yapılandırılmış Markdown dosyaları) işlenmelidir. Bu dosyalar; boşluk kuralları, renk seçimleri, bileşen kullanım yönergeleri ve öncelikler gibi bilgileri içerir.
İkinci adım, tasarım sisteminizin kalitesini denetlemek için FigmaLint gibi araçlar kullanmaktır. Bu ücretsiz Figma eklentisi; token'lar, durumlar, erişilebilirlik, bağlı token'lar, katman isimlendirme, ayrılmış örnekler, eksik etkileşim durumları ve sabit kodlanmış değerler gibi unsurları denetleyerek tasarım dokümantasyonunu hazırlar. Özellikle üçüncü taraf satıcılarla çalışıyorsanız, bu araç prototiplerin, YZ kodunun ve dokümantasyonun kalitesini artırmada büyük yardımcı olur.
Önemli Gelişmeler
Üçüncü adım, üç katmanlı bir yapı oluşturmaktır: spec dosyaları, token katmanı ve denetim. Spec dosyaları, YZ'nin her prototip oluşturduğunda okuyup kullanacağı yapılandırılmış metin dosyalarıdır. Token katmanı, tasarım sisteminde kullanılan tüm token'ları listeler ve güncel tutar; böylece YZ, rastgele değerler yerine tanımlı değişkenler arasından seçim yapar. Denetim betiği ise YZ'nin yanlış yaptığı şeyleri yakalar, sabit kodlanmış değerleri işaretler ve geri bildirim bekler. Tasarım sistemi güncellendiğinde, bir senkronizasyon rutini hangi spec dosyalarının güncellenmesi gerektiğini belirler.
Özetle, YZ, teknik veya tasarım borcunu sihirli bir şekilde çözemez. Net kararlara, belirlenmiş önceliklere ve iyi tanımlanmış ilkelere ihtiyaç duyar. Tasarımcılar YZ'yi yönlendirmede ne kadar bilinçli ve hassas olursa, sonuçlar o kadar iyi olur. Bu, sadece tasarım sistemini temizlemek ve iyileştirmek değil, aynı zamanda kararların Markdown dosyalarına işlenmesiyle zaman içinde bakımını yapmak anlamına gelir. Önümüzdeki yıllarda bu konuda çalışacak çok iş var.
