Gatefold: proces projektowy z AI, w którym każdą decyzję podejmuje człowiek

W jednym zdaniu

Gatefold prowadzi projektowanie ekranu z agentami AI, od moodboardu do kodu natywnego, w stałej kolejności, w której model proponuje, a każdą decyzję podejmuje człowiek.

Problem

Kiedy zespół projektowy zaczyna używać AI, praca zwykle zamienia się w promptowanie, aż coś będzie dobrze wyglądać. Nikt nie umie wyjaśnić, skąd wziął się dany wariant, co dostał model ani czy skopiował referencję. Kolejna runda zaczyna się od zera, bo zespół nigdzie nie zapisuje tego, czego się nauczył.

Pomysł

Podzieliłem pracę na etapy z bramką po każdym, tak jak i tak pracuje zespół projektowy: brief, moodboard, dwa albo trzy kierunki opisane słowami, pakiet, warianty, werdykt, diagnoza. Model robi to, w czym jest dobry: szuka, proponuje, generuje warianty. Przewidywalny program prowadzi zapis, pilnuje reguł i przechowuje wyniki. Człowiek daje jedyne sygnały, które się liczą: „biorę ten” i „to nie to”.

To, czego zespół się nauczy, staje się lekcją, którą następny pakiet dobiera sam. Lekcja liczy się dopiero po przyjęciu przez człowieka, a jej wyłączenie w projekcie wymaga imienia, daty i powodu.

Co z tego powstało

• Strony kursu na tej witrynie: 12 wzorców przyjętych z 6 pakietów po 6 wariantów stało się kursem na subdomenach pod ogłoszenia, na produkcji od 10 października 2026.
• Ekran natywny: ekran potwierdzenia przelewu w SwiftUI, przyjęty jako paczka kodu, ze wszystkimi 30 kontrolami VoiceOver zaliczonymi.
• Następna strona główna: koncepcja atlasu nieba z trybem HUD, 15 wariantów i 6 przyjętych wzorców, teraz w przeglądzie na subdomenie podglądu.

Na razie jestem jego jedynym użytkownikiem.

Czego się nauczyłem po drodze

• Przepuszczanie gotowej pracy przez model to strata pieniędzy. Zaprojektowanie 3 arkuszy ruchu z agentem kosztowało 0,80 USD, a przekazanie przez agenta 8 gotowych skryptów do programu animacyjnego 3,34 USD, bo każdy skrypt przepisywał w całości. Ten krok robi teraz zwykły program, za 0 USD.
• Model nie powinien przenosić danych, których nie da się sprawdzić. Kiedy przez model szły długie zakodowane obrazy, pojawiła się treść, której nie było w pliku. Ten krok wrócił do człowieka, z kontrolą rozmiaru i sumy kontrolnej.
• Reguła z doświadczenia potrafi przesadzić. Jedna przyjęta lekcja odrzuciła 25 z 30 referencji w nowym projekcie. Zamiast po cichu ją naginać, projekt może teraz lekcję wyłączyć, z imieniem, datą i powodem.
• Nie wszystko działa. Animowany plakat z cieczą rysowaną wektorowo został zamknięty bez wyniku; etap ruchu zawęziłem do ruchu w interfejsie.

Dlaczego jest w portfolio

Gatefold to moja odpowiedź na pytanie, jak powinien wyglądać workflow AI zespołu projektowego: model przyspiesza szukanie i produkcję wariantów, a osąd, gust i odpowiedzialność zostają przy człowieku. To też narzędzie, którym zaprojektowałem strony, które właśnie czytasz.

Moja rola

Wymyśliłem, zaprojektowałem i zbudowałem Gatefold sam, pracując z agentami AI.