Apps — готовые AI-сценарии
в Everypixel Workroom
Как я спроектировал масштабируемый слой простых пользовательских сценариев поверх сложных GenAI-workflow.
Контекст
Everypixel Workroom объединяет несколько инструментов и AI-моделей для генерации и обработки контента. Такая гибкость полезна опытным пользователям, но требует понимания структуры продукта, различий между моделями, промптов и параметров генерации.
Команда хотела создать более простой вход в Workroom для новых пользователей и одновременно развивать task-based сценарии, которые можно было использовать в отдельных landing pages и SEO.
Что было не так
Внутреннее тестирование показало, что Workroom воспринимался скорее как набор отдельных возможностей, чем как цельный рабочий инструмент: функций было много, но участникам тестирования было сложно понять, с чего начать и какой инструмент выбрать под конкретную задачу.
Даже простой сценарий требовал сначала выбрать генератор и AI-модель, подготовить prompt и разобраться в дополнительных настройках. Пользователю приходилось изучать устройство платформы ещё до того, как он мог приступить к своей задаче.
«Платформа воспринимается как набор несвязанных функций. Это скорее “песочница”, чем рабочий инструмент. Много возможностей, но нет системы.»
Продуктовая ценность
Job пользователя
Быстро решить прикладную задачу с помощью AI, не разбираясь в устройстве каждого инструмента и модели.
Вывод
Технические возможности моделей и workflow можно перевести в язык понятных задач. Тогда пользователь начинает не с выбора технологии, а с того результата, который хочет получить.
Гипотеза
Task-based сценарии могут стать более понятной точкой входа в Workroom из отдельных landing pages и SEO. Количественно эта гипотеза в кейсе не подтверждена.
Моя задача и ограничения
Моей задачей было спроектировать слой готовых AI-сценариев, который упрощает вход в продукт для новых пользователей, но не скрывает возможности Workroom для тех, кому нужна гибкая работа.
Решение должно было учитывать техническую логику workflow и масштабироваться на разные типы задач: frontend должен получать систему, из которой можно собирать много Apps без переизобретения интерфейса.
Моя зона
Прорабатывал сценарии, UX/UI, структуру каталога, компоненты и состояния. UX-решения принимал совместно с PM, production-командой и разработкой.
Одна задача — один App
Ключевое решение — строить Apps вокруг пользовательской задачи, а не вокруг генератора или модели. Каждый App получает понятное назначение, минимально необходимый набор входных данных и ожидаемый результат.
Сложность workflow остаётся внутри сценария: пользователю не нужно заранее выбирать модель или понимать технические параметры, чтобы начать работу.
Принцип
Я проектировал не отдельные экраны каталога, а систему, в которой один интерфейсный паттерн может поддерживать много разных AI-сценариев.
Похожий паттерн уже формировался на рынке
Анализ GenAI-продуктов показал общий паттерн: сложные workflow всё чаще упаковываются в небольшие task-based инструменты с понятными входными данными и готовым результатом.
Похожий подход использовал Higgsfield: пользователь начинает с конкретной творческой задачи, а не с выбора технической конфигурации.
Пример сценария — Brand Mockup
Задача
Быстро показать, как принт или логотип выглядит на носителе, не собирая этот сценарий вручную в полноценном image-инструменте.
Сценарий
Пользователь загружает принт, описывает носитель и получает готовый mockup. На экране остаются только те поля, которые нужны для этой задачи.
Решение
Внутренние шаги workflow скрыты за простым app-интерфейсом: вместо универсального редактора пользователь получает короткий путь к конкретному результату.
Альтернатива, от которой отказались
Не начинать сценарий с выбора генератора и модели
Базовый путь мог начинаться с выбора инструмента, AI-модели и настроек. Но в таком сценарии техническая конфигурация оказывалась раньше пользовательской задачи.
В Apps модель и workflow становятся частью заранее спроектированного сценария. Пользователь видит только необходимые входные данные, а сложность остаётся внутри системы.
Масштабируемая система
Компонентная логика
Каталог, карточки, app-экраны, input-поля и состояния собраны как единая система, которую frontend может использовать для разных типов Apps.
Разные сценарии
Один паттерн поддерживает сценарии с изображениями, видео, текстом и другими входными материалами без создания отдельного интерфейса для каждой задачи.
Проверка и результат
Совместная проработка
Ключевые UX-решения по сценариям, контенту и техническим ограничениям прорабатывались совместно с PM, production-командой и разработкой.
Ограничение
В кейсе не приводятся продуктовые метрики, поэтому результат не оценивается через количественное влияние на активацию или возвращаемость.
Итог
Apps стал отдельным продуктовым слоем, который переводит сложные возможности Workroom в простые прикладные сценарии и даёт команде основу для развития новых Apps.