Как за 48 часов освоить Figma с ИИ и сделать карточку для поста в Telegram

«Сделать хотел грозу, а получил козу, розовую козу с желтою полосой», — если ваш опыт создания карточек для канала в Telegram не похож на этот, дальше можете не читать. Шутка, конечно. Читайте! Иначе как вы узнаете о том, что можно научиться делать приличные карточки для постов за выходные, используя ИИ как персонального наставника?

В статье проводим эксперимент: берем автора, который вектор от растра не отличает, даем ему бесплатную Figma в браузере, три ИИ-инструмента с «обучалками» (ChatGPT Study, NotebookLM, Gemini 2.5 Pro) и 48 часов времени. Цель — сделать карточку для поста и заодно понять, может ли ИИ реально научить чему-то, помимо добавления клея в пиццу.

В чем вообще плюсы обучения с ИИ? Во-первых, время. Вы не тонете в 40-минутных «вооот… короче»-видео на YouTube, не продираетесь через тысячу мусорных SEO-статей в Google. Просто общаетесь с нейросетью по нужной теме. Во-вторых, терпение. ИИ — не просто ментор, а спокойный как скала дзен-буддист, который не закатит глаза после пятого «ой, а почему текст съехал?».

Плюс разные ИИ-инструменты закрывают разные потребности в обучении — от «объясни как пятилетнему» до «подготовь лекцию на уровне МФТИ и проведи тест». По такому принципу мы и собрали ИИ-набор юного «фигмиста»:

Нюанс: у этих популярных ИИ-инструментов могут быть проблемы с подключением из РФ.

Заодно для удобства сразу накидаем план обучения в планировщике — например, SingularityApp. Вы можете планировать в любом «тудушнике», на салфетке или вообще в голове. Главное — разложить для себя по полочкам, что будете изучать, сколько времени на это планируете потратить и какой результат ждете.

Инструменты готовы, время пошло. Приступим?

Начинаем с самого простого — спрашиваем у Gemini 2.5 Pro, как начать работу в Figma. В ответ получаем подробную инструкцию на 7 шагов. Солидно, но не без неточностей:

В остальном информация понятная, точная и изложена последовательно: регистрация — интерфейс — создание файла — фрейм — тексты, фигуры и их свойства — организация проекта.

ChatGPT в режиме «Учеба» в ответ на запрос «Я хочу научиться делать карточки в Figma. Что делать и как начать?» сразу начинает с уточнений: «А для чего тебе карточки?». И, не дожидаясь ответа, выдает сжатый план: создать аккаунт, освоить базу (прямоугольник, текст, эллипс), сделать карточку. Подробностей минимум. Объяснения прыгают с пятого на десятое: текст — группировка слоев — настройка шрифта.

NotebookLM расстраивает больше всех. Чтобы получить гайд от ИИ, в него предварительно нужно загрузить обучающие материалы. Открываем Google-поиск и ищем «Как сделать карточку в Figma». Забираем первые четыре статьи из выдачи, скармливаем NotebookLM и… получаем подробнейший гайд про карточки товаров для маркетплейсов. Нам не в тему, но винить некого — надо было конкретнее задавать вопрос. Что ж, учтем на будущее..

Что на практике? Тут снова больше всех помог Gemini 2.5 Pro благодаря подробным инструкциям. Исключение — витиеватое объяснение про создание нового файла в Figma. ChatGPT сразу посоветовал использовать Drafts и был прав.

В остальном нейросеть от OpenAI была предельно лаконична и не поясняла, к примеру, какого размера делать прямоугольник или как скруглять углы. Gemini оказался в разы дружелюбнее.

Итог: за два часа трудов получилась карточка с кошкой в экзистенциальном кризисе.

Впечатления первого дня: польза от ИИ-помощников однозначно была. Из основных проблем:

Продолжаем изучение.

Снова пытаем счастья с NotebookLM, но с учетом прошлого фиаско с маркетплейсами. Загружаем три статьи конкретно про карточки для телеграма. Получаем FAQ и методичку уже по делу: квадрат 1080×1080, текста максимум на твит, шрифт Arial 18 для читаемости на мобилках. Во многом «капитанство» (кто бы сомневался, что текст должен быть читаемым), но хотя бы в тему.

За конкретикой идем к Gemini 2.5 Pro и спрашиваем про элементы хорошей телеграм-карточки для канала по психологии (кошка в кризисе обязывает). ИИ выдает структурированный гайд на 3000 знаков с обоснованием каждого решения, указанием конкретных оттенков и шрифтов — от Montserrat до Playfair Display.

Стыдливо показываем нейросети первую версию нашей карточки и просим покритиковать. Gemini сдержанно хвалит и предлагает три концепта редизайна: минималистичный, динамичный и журнальный. Каждый — с конкретными инструкциями для Figma а-ля «поместите изображение над фигурой и нажмите Use as Mask».

Что на практике? Следуя туториалам Gemini, за пару часов делаем три варианта дизайна. Кстати, все шрифты, которые он назвал, действительно есть в Figma (о чудо!).

Показываем результаты ChatGPT в режиме «Учеба» с запросом «Я сейчас тебе покажу скриншот из Фигмы. Там 4 изображения. Верхнее — моя самая первая тестовая карточка. Нижние 3 — как я переделала эту карточку для Телеграм по рекомендации Гемини. Можешь покритиковать? Оцени нижние карточки по гармоничности цветов, читаемости, балансу, композиции. Предложи, что можно было бы улучшить». Его вердикт:

Рекомендует упростить и залить все градиентом.

У Gemini мнение диаметрально противоположное: третья карточка — «безупречная, самая стильная, журнальный вид». Первая — «предсказуемая». Вторая — «смелая, но затемнение съедает харизму кошки». Вносим коррективы по усредненному ИИ-фидбеку в духе «сдвиньте текст на пару пикселей и добавьте воздуха». Стало лучше, хуже или теорема Эскобара? Непонятно. Хочется спросить мнение у живого дизайнера.

Впечатления второго дня:

Небольшим откровением стало то, что у каждого ИИ свои эстетические предпочтения и понимание «красивого». Для человека с нулевой насмотренностью это проблема — сложно понять, где хорошо, а где — кровь из глаз. В общем, без консультации специалиста-человека не обойтись.

Подводим итоги ИИ-квеста в заметке в приложении SingularityApp: записываем все инсайты, сложности и статистику. Радуемся разблокированному достижению «Дизайнер с горем пополам».

Да, но есть нюансы. Нейросети помогут быстро стартовать в новой области, дадут информацию по конкретной теме, сделают качественную выжимку теории, сэкономят время и понятно ответят на любые вопросы. Однако заменой полноценному обучению их назвать сложно. Насмотренность, вкус, «чуйка», лучшие практики — для всего этого требуется живой ментор с реальным опытом.

Что можем посоветовать по результатам эксперимента:

Главный вывод: ИИ отлично подходит для решения конкретных задач («мне нужна карточка для телеграма прямо сейчас»), но не заменит системное обучение. В общем, как GPS — до места доведет, а вот карту местности в голове не построит.

А вы что думаете? Согласны с таким мнением? Расскажите в комментариях.