ВведениеКогда появилась задача быстро и недорого готовить посадочные страницы для медицинских сервисов, стандартный путь - привлекать дизайнера и верстальщика - казался слишком медленным и затратным.

Мне захотелось попробовать другой подход: использовать возможности современных больших языковых моделей, чтобы автоматизировать создание лендингов прямо по текстовому техническому заданию.

Результатом стал эксперимент с Claude - моделью, которую я "приручил" для генерации дизайн-системы, формирующей рабочие HTML/CSS-страницы без участия человека в верстке. За короткое время удалось выстроить процесс, при котором из простого ТЗ получался адаптивный, семантически корректный код с минимальными доработками.

В этой статье я расскажу, как мы подошли к задаче: какие этапы прошли, какие правила заложили в промпты, с какими проблемами столкнулись и как их решали. Это полезно тем, кто хочет ускорить создание типовых интерфейсов и снизить затраты на производство маркетинговых страниц.

Почему автоматизация сделана именно так? Выбор модели и концепция дизайн-системы

Первый важный шаг - определить, чем именно должен заниматься ИИ. Мне было важно, чтобы модель не просто выдавала фрагменты кода, а работала по правилам единой дизайн-системы: соблюдала сетку, типографику, цветовую палитру и семантику HTML. Такой подход обеспечивает согласованность всех страниц, ускоряет тестирование и облегчает будущие правки.

Claude оказался удобным инструментом: он способен генерировать структурированные ответы, следовать инструкциям и поддерживать контекст между запросами. Мы не стремились к полному копированию ручной работы дизайнера - наша цель была практичность.

Дизайн-система должна обеспечивать однообразие и при этом позволять легко настраивать содержимое под конкретный кейс: блоки услуг, отзывы пациентов, форма записи.

Благодаря этому можно было быстро собирать лендинги для разных клиник, расположений и направлений медицины, используя один и тот же набор правил и компонентов. Важной частью концепции стало разделение на компоненты: хедер, секция преимуществ, кейсы и отзывы, прайс-лист, форма обратной связи и подвал.

Каждый компонент описывался словесно и имел набор параметров (заголовки, иконки, изображения, данные для формы).

Такой модульный подход упрощает формирование ТЗ и делает генерацию стабильной - модель просто подставляет значения в заранее описанные шаблоны.

Промпты и инструкции: как напомнить ИИ про правила

Ключ к предсказуемому результату - чёткие, строгие промпты. Мы выработали набор инструкций, который всегда прикладывается к запросу: базовая сетка (контейнеры с фиксированной шириной и адаптацией), типографика (шрифты, размеры, межстрочный интервал), правила именования классов в CSS и требования к семантическим тегам.

Каждый промпт начинался с краткого описания задания - например, "создай лэндинг для стоматологии со следующими блоками и содержимым" - и добавлялся подробный перечень ограничений.

Кроме того, стоило закрепить правила по безопасности: запрет на включение в код внешних скриптов и трекингов, указание на корректную обработку персональных данных в формах и рекомендации по защите от спама (например, скрытое поле honeypot).

Благодаря этим жестким рамкам итоговый HTML был пригоден для быстрой загрузки на сервер и последующей интеграции с CRM.

Практическая реализация. Как это работает шаг за шагом

Процесс генерации лендинга разделён на этапы. Сначала формируется ТЗ: заказчик или менеджер заполняет шаблон с основными параметрами - тема клиники, целевая аудитория, список услуг, наличие реальных фото, желаемые CTA. Затем этот ТЗ превращается в структурированный запрос для модели.

Claude получает контекст и генерирует HTML и CSS, придерживаясь дизайн-системы. На выходе мы получаем статическую страницу, которая проходит автоматическую проверку: валидация HTML, проверка адаптивности (эмуляция размеров экрана), отсутствие inline-стилей, корректные alt у изображений и семантическая разметка.

Если всё в порядке - страница готова к публикации.

В противном случае модель получает корректирующий запрос с указанием ошибок, и процесс повторяется до достижения приемлемого результата.

Шаблон ТЗ и параметры для замены

Чтобы минимизировать ручной ввод, мы ввели строгое ТЗ-шаблон: поля для заголовка, подзаголовка, услуг с короткими описаниями, списка преимуществ, 3–5 отзывов, контактных данных, ссылок на изображения и желаемого оформления. Все эти данные автоматически подставляются в промпт.

Такой подход даёт две важные вещи: предсказуемость результата и удобство масштабирования - тот же шаблон можно использовать для десятков лендингов, меняя только содержимое.

В ряде случаев модель сама предлагает улучшения: переставляет блоки, предлагает дополнительные элементы (например, секцию "часто задаваемые вопросы"), если в ТЗ указаны сомнения по структуре.

Но окончательное решение всегда остаётся за человеком: оперативный контроль и быстрая редактура позволяют избежать нежелательных отклонений от бренда.

Проблемы и решения. Чего стоит остерегаться при автоматизированной генерации

Самая очевидная проблема - склонность модели к вариативности. При попытке сэкономить на подробности инструкции Claude мог "творчески" интерпретировать требования: давать нестандартные названия классов, генерировать лишние теги или вставлять внешние ресурсы.

Мы решили это двумя путями: жёсткими промптами с примерами и постобработкой кода. Последняя включает парсинг результата и приведение имен классов к единому стандарту, удаление внешних подключений и сборку финального файла.

Ещё одна трудность - поддержка доступности и SEO.

Модель не всегда автоматически вставляет правильные aria-атрибуты или оптимизированные заголовки. Поэтому мы добавили в пайплайн контрольные чек-листы: проверку наличия H1, структурирование заголовков, alt-тегов и корректных метатегов для SEO.

Это помогает избежать проблем с индексированием и улучшает пользовательский опыт людей с ограниченными возможностями.

Как мы тестировали и улучшали качество

Тестирование проходило в нескольких направлениях: функциональное тестирование генерации, визуальная проверка на основных устройствах и автоматические тесты на соответствие дизайн-системе. Визуальная ретроспектива - просмотр нескольких версий одного и того же лендинга - показала, какие элементы модели даются надёжно, а какие требуют дополнительных ограничений.

Постепенно промпты и шаблоны стали более формализованными, снизилось число итераций до приемлемого результата. Кроме того, мы использовали A/B-тесты реальных посадочных страниц: сравнивали конверсию лендингов, собранных моделью, с вручную сделанными страницами.

Результаты показали, что для типовых предложений автоматические страницы уступали лишь в деталях дизайна, но по показателям конверсии часто были наравне, особенно при корректном наполнении контента и CTA.

ЗаключениеОпыт показал: при правильно выстроенных правилах и контроле большие языковые модели могут стать надёжным инструментом для создания типовых маркетинговых страниц.

Мы сумели построить рабочую AI-дизайн-систему, которая по текстовому ТЗ собирает адаптивные HTML/CSS-лендинги для медицинских направлений без участия дизайнера и верстальщика. Это не отменяет профессиональные навыки людей - скорее, даёт им возможность сосредоточиться на сложных задачах, а рутинный набор страниц - автоматизировать.

Если вы рассматриваете подобное решение, важно помнить про два момента: формализуйте дизайн-систему и промпты как можно подробнее, и введите этап контрольной проверки результатов.

Тогда с высокой вероятностью вы получите стабильный рабочий результат, который ускорит запуск кампаний и сократит расходы на производство контента.