Сотни вайбкодеров сегодня строят AI-пайплайны: генерация продуктовых фото, баннеры, иллюстрации к статьям. Технически это уже не сложно.

Но между хорошей AI-картинкой и слопом — пропасть. И пропасть не про модели. Она про вкус и насмотренность человека, который стоит за пайплайном.

Одна из ловушек вкуса заключается в том, что каждому кажется, что у него с этим всё нормально. На деле работает наоборот: чем хуже вкус, тем меньше способность видеть разницу со следующим уровнем. Ты просто не можешь увидеть отличия. Не хватает насмотренности.

Пару лет назад меня позвали ребята из Brickit менять фон у фоток лего-поделок. По ходу работы это выросло в фичу Novelize: фоткаешь лего, AI придумывает сюжет с этим героем и сопровождает иллюстрацией. Я работал над пайплайном.

И упёрся в простой вопрос: как понять, что изменения в промтах, которые я вношу, улучшают качество? Как вообще измерить качество иллюстрации?

Я придумал тест, где брал версию пайплайна и делал по ней 10–15 генераций. Оценку разложил на четыре параметра: соответствие поделке, рассказу, стилю и общее впечатление. Оценивал каждый бинарно — 0 или 1. Так получал средний балл, и он оч хорошо отражал результат.
Главное — я перестал сам себя обманывать. До бенчмарка я смотрел на новую версию и не мог честно сказать: стало лучше или мне просто кажется.

В какой-то момент техническая команда предложила заменить часть моделей на дешёвые альтернативы и собрали весь пайплайн на них. Я смотрел на их вариант рядом с нашим и видел разницу как пропасть. Они смотрели и не видели, в чём она хуже.

Просто вкус накапливается из часов в материале. У ребят в коде и архитектуре насмотренность глубже моей. В картинках — наоборот. Вкус — штука доменная.
И в своём домене я ни раз упирался в потолок.

В 2023 мы с Катей Павловой делали для Yandex Ultima AI-generated кампейн про высокую кухню. Катя — моя сестра и фэшн-стилист. Сколько помню Катю, у неё всегда был открыт миллион вкладок: показы, кампейны, шмотки.

У меня были технические навыки добиваться от AI того, что хочу. Вместе с её насмотренностью в фотографии — мы из тысячи вариантов выбирали 8 рабочих. Если бы не Катин вкус, я бы утонул в собственных генерациях.

В том году, на проекте в ManyChat, мы с Катей Дорошевой делали иллюстрации для медиа. У Кати фотографический вкус такого уровня, что рядом с ней в этой конкретной области мои скиллы упирались в потолок.
Я оч старался. Но то, на что у меня уходили часы, Катя делала за пару промтов.

Так можно ли передать вкус AI? Частично — да. Скиллы, агенты, заточенные под ваши правила. Но у этих правил должен стоять человек со вкусом. Вкус — это способность видеть разницу там, где её не видят другие. И поэтому он живёт в человеке, а не в инструменте. С ним нужно периодически сверяться.

Не бывает «вкуса вообще». Вкус — доменная история. Можно быть очень прокачанным в одном и не дотягивать в другом.

Для каждого AI-пайплайна нужен свой носитель насмотренности. Копирайтер посмотрит, насколько консистентны тексты. Дизайнер — насколько собран визуальный язык. Фоторедактор — выдержан ли стиль. Без них пайплайн работает, но не цепляет.
Технически собрать пайплайн без носителя вкуса можно. Просто подумайте сами, как это будет выглядеть в глазах людей с насмотренностью.

И не только их. Плохой дизайн говорит сам за себя. Пользователь не сформулирует, что именно не так — он не скажет «свет слишком холодный» или «композиция распадается». Он просто почувствует, что что-то неладно. И закроет вкладку.
Сейчас многие команды собирают AI-пайплайны, которые занимают место программистов, дизайнеров, копирайтеров, иллюстраторов. Я сам в этом участвую и понимаю экономику. Но один компонент пока не закрывается — человек с насмотренностью, который скажет «вот это не то».

Если собираете подобный пайплайн — доверяете своему вкусу или кого-то зовёте на эту роль?

@nikpavlovai