Почему агенты ИИ-кодирования терпят неудачу в UI/UX (и как мы разработали 43 протокола, чтобы это исправить) Каждый инженер, который работал в паре с Claude Code, Cursor, Windsurf или Google Antigravity, знает иллюзию пользовательского интерфейса AI в 2 часа ночи. Вы подсказываете модели: «Постройте высокий...
Почему агенты ИИ-кодирования терпят неудачу в UI/UX (и как мы разработали 43 протокола, чтобы это исправить)
Каждый инженер, который работал в паре с Claude Code, Cursor, Windsurf или Google Antigravity, знает иллюзию пользовательского интерфейса AI в 2 часа ночи.
Вы подсказываете модель: «Создайте высококонверсионную панель выставления счетов с многоуровневой аналитикой цен и использования».
В течение двенадцати секунд агент передает четыреста строк чистого текста TypeScript. Типы проверяются. JSX анализирует без проблем. Вы запускаете локальный сервер, смотрите на него на своем 32-дюймовом дисплее с разрешением 4К и думаете: «Мы живем в будущем».
Затем вы измените размер области просмотра до 390 пикселей.
Вся планировка разваливается. Кнопки перекрываются заголовками таблиц. Ввод поиска создает агрессивную горизонтальную полосу прокрутки шириной 40 пикселей. Вы нажимаете «Отправить» в пустой форме, и приложение вылетает с пустым белым экраном, потому что агент никогда не обрабатывал частичные сбои API или загрузку счетчиков.
Что вы просили: «Отказоустойчивый, готовый к использованию интерфейс SaaS»
Что вы получили: Хрупкую демо-версию CodePen, облаченную в служебные классы Tailwind.
🔍 Основная причина: беглость синтаксиса против архитектурной совести
LLM не терпят неудачу в проектировании интерфейса не потому, что им не хватает чистого интеллекта. Они терпят неудачу, потому что