big

медиа о нестандартных решениях
в веб-интерфейсах, которое разбирает
реальные сайты, где авторы сознательно
отступили от привычного паттерна

концепция

Каждый разбор отвечает трем параметрам:Результат От какого привычного решения отступили и что это дало: запоминаемость, характер бренда, удовольствие от исследования сайтаЦена — для пользователя (сложнее найти нужное, дольше привыкать) — для бизнеса (риск потери конверсии) — для команды (сроки, сложность поддержки, доступность) — для студии (риск, что клиент не примет решение)Оправданность При каких условиях отступление работает, а при каких ломает сценарийЧто важно для данных главный риск для медиа — указание неверных цифр или выдуманных цитат, а не медленная публикация. Поэтому скорость отдаём машине, а достоверность проверяет человек

источники данных

Как оцениваем доверие Каждое утверждение в разборе получает метку, и читатель её видитA — первоисточник или стандарт (W3C, MDN, исследование NN/g, метрики собственного сайта) B — вторичная публикация или косвенный показатель (пересказ исследования, частота запроса) C — мнение практика (интервью, комментарий) гипотеза — предположение автора без подтвержденияЦифры и причинные утверждения («паттерн снижает конверсию на N%») указывается только с меткой A или B и ссылкой. Это продолжение авторской позиции: вывод подкреплён источником или прямо помечен как гипотеза.

какие источники берем

Интерес аудитории (B) Яндекс Wordstat — раз в месяц, KeywordTool (США) и Google Trends — раз в квартал LiveDune — статистика каналов конкурентов, раз в месяцКаналы-аналоги (B) публичные веб-версии Telegram-каналов (t.me/s/…), TGStat, Telemetr — раз в неделю, автоматическиИсследования и стандарты (A или B) NN/g, CXL, GoodUI (часть платная), Laws of UX, MDN, W3C — по мере подготовки разбора, вручную, цитируем со ссылкойПримеры нестандартных решений (C) Awwwards, Now How, «Визуальные приёмы», Godly, Refero и примеры от читателей — раз в неделю. Это примеры, а не доказательстваЛюди интервью с практиками (C) — только с согласием на публикацию собственные проверки на пяти людях (гипотеза) — формулировка «в нашей проверке на пяти людях», без обобщенийСвоя аналитика (A) Яндекс Метрика сайта и статистика Telegram-канала — раз в неделюЧто не считаем источником — ответ ИИ-ассистента сам по себе — скриншот без ссылки на живую страницу — пост без автора и даты

схема данных

Original size 1920x1080

Общий вид в системе четыре участника: внешние источники, практики, читатели и автор. Внутрь идут данные, примеры, ответы на интервью, реакции и опросы; наружу — разборы, посты, чек-лист и итоги опросов

Original size 1920x1080

Девять этапов сбор → отбор → предпроверка → проверка фактов → написание → одобрение → публикация → аналитика → выводы. После выводов цикл возвращается к отбору: новые вопросы и темыКак поделены роли фиолетовое — машина, оранжевое — человек, красное — обязательное одобрениеМашина — собирает данные (спрос, каналы, ленты, присланные примеры) — проверяет формальное: жива ли ссылка, нет ли дубля, заполнены ли поля — предлагает черновики по запросу автора — публикует только то, что уже одобрено — собирает аналитикуЧеловек — решает, какие темы и примеры брать — проверяет факты по первоисточнику и ставит метку доверия — пишет разбор и формулирует результат, цену и оправданность — одобряет публикацию — делает выводы по метрикам и модерирует присланноеГде человек обязателен шаг «одобрение». Публикация необратима, поэтому машина физически не может пройти дальше без него

гайдлайны для автоматизированных сервисов

Общие принципы

  1. ответственность на человеке: за каждый факт отвечает автор
  2. машина ничего не публикует сама, единственный путь к читателю идёт через одобрение
  3. результат ИИ всегда черновик
  4. участие ИИ раскрываем, если оно существенное (расшифровка, перевод, значимая часть текста)
  5. конфиденциальное и личное не загружаем во внешние ИИ
  6. используем только утверждённый список инструментов
  7. каждый сервис ведёт журнал: что делал, когда, с каким результатом

Чего делать нельзя — публиковать без одобрения — придумывать цитаты, источники и числа — использовать ИИ как достоверный источник — решать за автора, что такое «цена» и «оправданность» — собирать лишние персональные данные — обходить robots.txt, блокировки и платный доступ — копировать чужие изображения и тексты целиком (даём ссылку и своё описание) — выдавать наблюдение на пяти людях за исследование

Сбор данных — читаем robots.txt и условия сайта — в user-agent указываем название медиа и контакт — собираем только публичное и только нужные данныеМаркировка ИИ — расшифровка интервью и перевод должно помечаться в публикации и проверяться автором — материал целиком от ИИ не допускаетсяИсправление ошибок сообщение об ошибке → проверка по первоисточнику → разбор возвращается в «черновик» и снова проходит проверку и одобрение → на сайте указываем, что исправлено и когда → причину записываем в журналПересмотр — источники и сервисы проверяются раз в семестр — опубликованные разборы — раз в полгода (мёртвые ссылки, устаревшие исследования помечаем)

ux-паттерны | дз-3
Project created at 08.11.2026