Глоссарий

Промпт — текстовая инструкция для ИИ

API (application programming interface) — способ обратиться к модели или сервису напрямую из своей программы, минуя готовый интерфейс; так работают ИИ-функции внутри продуктов и оплата по токенам; см. темы «Софт: чат, плагин, API, агент» и «ИИ как функция внутри прототипа»

JTBD (jobs to be done) — способ описывать пользователя через задачу, которую он «нанимает» продукт решить, а не через демографию; см. тему «JTBD и journey map»

Токен (в LLM) — единица измерения текста для модели; не путать с «дизайн-токеном» ниже: это два разных термина с одинаковым названием

Контекстное окно — объём текста, который модель «помнит» за раз

Температура — параметр случайности/творчества ответа

Системный промпт (system prompt) — скрытая базовая инструкция, задающая поведение модели до реплики пользователя

Few-shot / zero-shot — промпт с примерами результата / без примеров

Chain-of-thought — пошаговое рассуждение модели вместо мгновенного ответа

Структурированный вывод — ответ в заданном формате (таблица, список, JSON)

Мультимодальность — способность модели принимать текст, изображения, файлы и т. д.

Мета-промптинг — приём, когда одну модель просят написать или улучшить промпт для другого инструмента

Оркестрация — использование нескольких ИИ-моделей вместе в одном рабочем процессе, каждая под свою сильную сторону

Галлюцинация — уверенный, но неверный ответ модели

LLM (large language model) — большая языковая модель, основа текстовых чат-ботов

Open-source / open-weights модели — модели, чьи веса опубликованы (Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen): их можно запускать локально и дообучать, но нужно своё «железо»; см. тему «Модели ИИ»

Флагманская модель — самая большая и дорогая модель в линейке разработчика (на дату ревизии глоссария — Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra): сильнее на длинных автономных и сложных задачах, медленнее и заметно дороже компактных; см. тему «Тарифы и лимиты», раздел «Когда нужна большая модель»

Fine-tuning (дообучение) — процесс донастройки уже готовой модели на своих данных, чтобы она устойчиво воспроизводила нужный стиль или знала специфику проекта; LoRA — один из способов сделать это без переобучения всей модели

Нейрослоп (neuroslop) — результат, который технически выполнен, но с первого взгляда считывается как сделанный ИИ: типовые обороты, «пластиковая» кожа, сине-фиолетовые градиенты, дефолты shadcn/ui; см. тему «Нейрослоп»

RAG (retrieval-augmented generation) — режим, когда модель сначала находит релевантные данные/документы, а потом отвечает на их основе

Глубокий ресёрч (deep research) — режим в чат-ассистентах, где модель сама планирует исследование, долго читает десятки источников и возвращает отчёт со ссылками; см. тему «Поиск и ресерч контента»

Рассуждающая модель (reasoning model) — модель или режим, где пошаговое рассуждение встроено: она «думает» перед ответом, отвечает медленнее и дороже, но точнее на сложных задачах; см. тему «Фундамент»

Диффузионная модель — тип модели, генерирующей изображение из шума

Негативный промпт (negative prompt) — список того, чего не должно быть на изображении, используется в диффузионных моделях

CFG Scale — параметр диффузионной модели, насколько строго она следует промпту

Sampler / Steps — алгоритм и число шагов «проявления» изображения из шума

Сид (seed) — число, фиксирующее случайность генерации для повторяемого результата

Инпейнт / аутпейнт — перерисовка части изображения / дорисовка пространства за его границами

Контрольный сигнал (control signal) / ControlNet — механизм, жёстко фиксирующий часть композиции (позу, контур, глубину) при генерации изображения

Референс по стилю/персонажу (style/character reference) — приложенное изображение, чей стиль или черты модель переносит на новый результат (--sref и референсы в редакторе Midjourney; в старых версиях — --cref/--oref)

Edit Model (Midjourney) — встроенный редактор в версиях 8.x: правка готового изображения инструкцией словами и до четырёх референсов персонажа или объекта; заменил параметры --cref и --oref; см. темы «Редактирование изображений и ретушь» и «Персонажи и стиль»

Вес промпта (prompt weight) — числовой множитель, усиливающий влияние части промпта на результат

Апскейл — увеличение разрешения изображения ИИ-методом

Схемы освещения (butterfly/Rembrandt/split/rim lighting) — операторский словарь постановки света для фотореалистичных промптов; см. тему «Генерация изображений»

Image-to-video / text-to-video — оживление готового изображения / генерация видео с нуля из текста

Управление камерой (camera control) — словарь движений камеры в промпте для видео (dolly, pan, orbit и др.)

LoRA — маленькая дообученная надстройка над базовой моделью для своего стиля

Чекпоинт — сохранённая версия локальной модели

TTS (text-to-speech) / STT (speech-to-text) — синтез голоса из текста / распознавание речи и превращение её в текст

Voice cloning (клонирование голоса) — воспроизведение конкретного реального голоса по образцу записи; требует явного согласия человека, чей голос клонируется, см. тему «Генерация голоса и аудио»

Голосовой режим (voice mode) — функция в приложениях чат-ботов для разговора с моделью вслух в реальном времени, без отдельных шагов расшифровки и озвучки

Говорящий аватар / lip-sync — видео, где сгенерированный или загруженный аватар произносит текст с синхронизацией движения губ под звук (HeyGen, Synthesia); требует согласия человека, если аватар создан по видео реального человека

Агент — ИИ-инструмент, который сам выполняет цепочку действий, а не просто отвечает текстом

CLI (command line interface) — текстовый интерфейс командной строки/терминала

Agent loop (агентный цикл) — повторяющийся цикл «подумать → сделать действие → посмотреть на результат» внутри агента; см. тему «CLI и терминальные ИИ-агенты»

Harness (обвязка агента) — программа-каркас вокруг модели, которая даёт ей инструменты, память и правила остановки, превращая её из собеседника в агента; как собрать свою — тема «Своя обвязка»

Режим одобрения (approval mode) — настройка, определяющая, спрашивает ли агент подтверждение перед каждым действием

Конвейер (pipeline) — фиксированная цепочка шагов, где каждый шаг — отдельный вызов модели с узкой задачей, а между шагами стоят проверки; см. тему «Своя обвязка»

Эвалы (evals) — набор эталонных задач с заранее известным критерием успеха, который прогоняют после каждого изменения промптов или обвязки, чтобы измерять качество, а не оценивать на глаз; см. тему «Своя обвязка»

Agent SDK — библиотека, которая даёт готовый агентный цикл, инструменты и управление контекстом как деталь для собственной программы (Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Google ADK)

Prompt injection — попытка подсунуть ИИ-агенту скрытую команду через внешние данные (веб-страницу, файл), которую агент по ошибке принимает за инструкцию пользователя

MCP (Model Context Protocol) — открытый клиент-серверный стандарт подключения ИИ-агентов к внешним инструментам и источникам данных (Figma, Google Drive, Slack, Jira и т. п.); подробнее в теме «Софт: справочник по инструментам»

Second Brain (второй мозг) — постоянная, накапливающая контекст личная ИИ-система (заметки + модель с доступом к ним), в противовес разовому кастомному ассистенту; см. тему «Софт: справочник по инструментам»

Skill (скилл) — папка с файлом-инструкцией SKILL.md под конкретную повторяющуюся задачу: подключается один раз и дальше подгружается сам, когда задача подходит под его описание, либо вызывается вручную. Формат открытый (Agent Skills): дизайн-системы публикуют свои скиллы, они ставятся командой npx skills add; см. темы «Терминальные агенты: настройка под себя», «Продакшн-процессы» и «Дизайн-система в коде: из Figma, с нуля или готовая»

Graph-фреймворк (agent graph) — способ описать многошаговый ИИ-сценарий как схему из шагов и переходов между ними, а не один большой промпт; см. темы «ИИ как функция внутри прототипа» и «Своя обвязка»

Git / commit / branch / pull request — система версий кода и её базовые понятия: сохранённый снимок изменений, параллельная версия для экспериментов, предложение слить изменения

Git worktree — отдельная рабочая копия того же репозитория в другой папке, привязанная к своей ветке: позволяет запустить второго агента параллельно, не рискуя, что оба одновременно затронут одни и те же файлы; см. тему «Терминальные агенты: настройка под себя»

Сабагент (subagent) — вспомогательная агентная сессия с собственным контекстом и узкой ролью («ревьюер», «тестировщик»), которую основной агент вызывает сам по ходу работы над задачей; см. тему «Терминальные агенты: настройка под себя»

Agent Teams — экспериментальная функция, где несколько агентов работают не иерархически (как сабагенты), а как равноправная команда: каждый пишет только в свой файл и обязан согласовывать спорные данные с другими; см. тему «Терминальные агенты: настройка под себя»

Slash-команда / скилл по имени — сохранённая процедура, которая вызывается одним словом через /имя, с опциональным аргументом через $ARGUMENTS; у Claude Code это скилл в .claude/skills/<имя>/SKILL.md (старый вариант — файл в .claude/commands/ — тоже работает); см. тему «Терминальные агенты: настройка под себя»

Hook — скрипт, который агент запускает автоматически на конкретное событие (PreToolUse, PostToolUse, Notification, Stop и другие), а не по явной команде пользователя; настраивается в .claude/settings.json; см. тему «Терминальные агенты: настройка под себя»

Merge conflict — ситуация, когда git не может сам объединить изменения от двух человек в одном файле и просит выбрать вариант вручную; нормальная часть совместной работы, не поломка

i18n (интернационализация) — подготовка продукта к нескольким языкам интерфейса: тексты вынесены в отдельные файлы перевода, а не вшиты в код напрямую

Деплой — публикация проекта в интернете по реальному адресу

Вайбкодинг (vibe coding) — разработка через естественный язык: человек описывает, что должно получиться, а ИИ-агент пишет, правит и запускает код; термин ввёл в обиход Андрей Карпаты в 2025 году; см. тему «Вайбкодинг: сайты»

Spec-driven development — разработка через спецификацию: перед кодом заводятся файлы «что и зачем», «как» и «список задач», и агент работает по ним, а не по одному промпту; см. тему «Вайбкодинг: интерфейсы»

Rollback — откат проекта к предыдущему рабочему состоянию после неудачной правки; см. тему «Чтение и отладка кода агента»

Эндпоинт (API endpoint) — конкретный адрес, на который одна часть приложения отправляет запрос другой (например, /api/orders), чтобы получить или изменить данные

CRUD — четыре базовые операции с данными: Create/Read/Update/Delete: создать, прочитать, изменить, удалить

SQL — язык запросов к базе данных, на котором формулируются операции CRUD (например, SELECT * FROM orders (прочитать все заказы))

Внешний ключ (foreign key) — поле в одной таблице базы данных, которое указывает на строку в другой таблице, связывая их между собой

DevTools — встроенные инструменты разработчика в браузере (открываются клавишей F12 (на Mac — ⌘⌥I)), показывают ошибки и сетевые запросы страницы

Рефакторинг — изменение внутреннего устройства кода без изменения того, как продукт выглядит и работает снаружи; см. тему «Рефакторинг и производительность вайбкодинг-проекта»

Lighthouse — встроенный в DevTools браузера Chrome бесплатный инструмент аудита страницы: даёт числовую оценку и список конкретных находок, которые её замедляют

Core Web Vitals — три метрики Google, которыми измеряется реальное ощущение скорости страницы пользователем: скорость появления главного контента (LCP), отзывчивость на действия пользователя в течение всего визита (INP) и визуальная стабильность при загрузке (CLS)

Шейдер (shader) — маленькая программа, которая считает визуальный эффект на уровне отдельного пикселя: либо самостоятельная заливка (паттерн, градиент, процедурная текстура), либо эффект поверх готового слоя (блюр, искажение, зерно); см. темы «Вайбкодинг: арт и инструменты» и «ИИ внутри Figma»

Переменные окружения (.env) — отдельный файл для хранения секретных ключей и паролей проекта, исключённый из git, чтобы секреты не попадали в публичный код; см. тему «Безопасность вайбкодинг-проекта»

Row-level security (RLS) — построчные правила доступа к базе данных: кто именно может читать или менять конкретную запись; см. тему «Безопасность вайбкодинг-проекта»

No-code автоматизация — сборка рабочих процессов между сервисами без кода, по логике «триггер → действие» (Zapier, Make, n8n); см. тему «Автоматизация процессов с ИИ»

Триггер / действие (trigger / action) — событие, которое запускает автоматизацию (пришла заявка, обновилась строка), и то, что происходит в ответ на него

Webhook — механизм, при котором один сервис сам присылает уведомление другому сразу при наступлении события, вместо того чтобы тот постоянно спрашивал «что нового»

Venv (виртуальное окружение) — изолированное пространство зависимостей Python-проекта, чтобы библиотеки одного проекта не конфликтовали с библиотеками другого на том же компьютере

Токен бота (bot token) — уникальный ключ доступа, который платформа (например, Telegram через @BotFather) выдаёт конкретному боту; не путать с токеном LLM выше или дизайн-токеном ниже — три разных термина с похожим названием

PaaS (platform as a service) — готовый облачный хостинг (Railway, Render, Fly.io), который сам запускает и перезапускает код без ручной настройки сервера

VPS (virtual private server) — арендованный виртуальный сервер с полным контролем над настройкой, требует самостоятельно поддерживать постоянную работу процесса

Дизайн-токен (design token) — именованное значение стиля в дизайн-системе (например, цвет бренда или отступ), синхронизированное между Figma и кодом; см. темы «Дизайн-система в коде: из Figma, с нуля или готовая» и «AI-first дизайн-системы»

CLAUDE.md / AGENTS.md — файл-инструкция в корне проекта, который агент читает один раз и держит в виду всю сессию: стек, конвенции, что можно и нельзя; см. темы «Терминальные агенты: настройка под себя» и «AI-first дизайн-системы»

Storybook / Storybook MCP — инструмент, где каждый компонент дизайн-системы хранится как изолированная документированная карточка; MCP-версия делает эти данные доступными агенту напрямую

Figma Code Connect — функциональность Figma, которая явно связывает конкретный компонент в макете с конкретным компонентом в реальном коде

First Draft (Figma AI) — встроенная функция Figma, которая по текстовому промпту собирает черновой редактируемый макет из встроенных библиотек компонентов; не умеет работать на собственной дизайн-системе пользователя; см. тему «ИИ внутри Figma»

Replace content (Figma AI) — встроенная функция Figma, которая заполняет плейсхолдерный текст на нескольких одинаковых объектах сразу реалистичным контентом по промпту; только текст, не изображения; см. тему «ИИ внутри Figma»

Code layer (Figma Sites) — слой в Figma Sites, устроенный не как статичная форма, а как реальный код (React/TypeScript/Tailwind), поэтому способный на настоящую интерактивность — анимацию, реакцию на курсор, состояния; см. темы «ИИ внутри Figma» и «Вайбкодинг: сайты»

Figma Plugin API — интерфейс, через который код плагина получает доступ к дереву слоёв открытого файла (figma.currentPage, figma.currentPage.selection и т. д.); работает в собственной песочнице без прямого доступа к DOM браузера, поэтому для визуального интерфейса плагина нужен отдельный ui.html; см. тему «Вайбкодинг: арт и инструменты»

DTCG (Design Tokens Format Module) — формат JSON-файла с дизайн-токенами от W3C Design Tokens Community Group, первая стабильная версия 2025.10; из него Terrazzo или Style Dictionary собирают CSS-переменные; см. тему «Дизайн-система в коде: из Figma, с нуля или готовая»

shadcn/ui — набор компонентов на React и Tailwind, который не ставится пакетом, а копируется в проект командой shadcn add; самая частая база для вайбкодинга и дефолт моделей; см. темы «Дизайн-система в коде: из Figma, с нуля или готовая» и «Нейрослоп»

Реестр (registry) shadcn — формат, в котором любая команда или автор публикует свои компоненты, чтобы они ставились той же командой, что и официальные; агент ищет в реестрах через MCP; см. тему «Дизайн-система в коде: из Figma, с нуля или готовая»

Quiet AI / Visible AI — ИИ-функция, работающая незаметно фоном, в противовес явно выделенной, сознательно вызываемой пользователем функции; см. тему «UX-паттерны для ИИ-функций»

Agentic UX — проектирование интерфейса для ИИ-агента, который сам совершает действия в продукте, а не только отвечает текстом: уровни автономности, guardrails, approval flow; см. тему «UX-паттерны для ИИ-функций»

Human-in-the-loop — принцип, при котором финальное решение по определённому классу действий всегда остаётся за человеком, без опции полной автономии ИИ

Маркировка ИИ-контента (AI disclosure) — раскрытие того, что материал создан или существенно доработан ИИ; в части юрисдикций и площадок это юридическое требование, а не вопрос личного выбора

Ментальная модель (mental model) — то, как пользователь представляет себе работу системы, часто ошибочно перенесённое из опыта с другим софтом

Калиброванное доверие (calibrated trust) — соответствие уровня доверия пользователя реальной надёжности системы, не выше и не ниже

Graceful failure — спроектированное «мягкое» поведение системы при ошибке, не разрушающее доверие пользователя

Эвристическая оценка (heuristic evaluation) — проверка интерфейса по формальному чек-листу принципов юзабилити

Матрица состояний — таблица всех состояний экрана (пусто, загрузка, ошибка, успех, нет сети и т. д.) с тем, что в каждом видит пользователь; см. темы «ИИ в работе над макетом» и «Написание контента и UX-текстов»

Handoff — передача макета в разработку: спецификация компонентов, состояний, поведения и крайних случаев

WCAG — международный стандарт доступности веб-контента; рабочий ориентир — уровень AA (контраст текста не ниже 4,5:1)

Mermaid — текстовый формат описания диаграмм, который умеют отрисовывать FigJam, Whimsical и большинство чат-ассистентов

Job story — формулировка «Когда [ситуация], я хочу [мотивация], чтобы [результат]», которая описывает работу через ситуацию, а не через персону; см. тему «JTBD и journey map»

Четыре силы (JTBD) — толчок ситуации, притяжение нового, тревога перед новым и привычка к старому; человек переключается, когда первые две сильнее последних двух; см. тему «JTBD и journey map»

Journey map — карта пути пользователя по фазам: действия, мысли, эмоции и возможности, в идеале с дословными цитатами из исследования; см. тему «JTBD и journey map»

Service blueprint — продолжение journey map вглубь: что видит клиент, что происходит за кулисами и какие процессы это держат; см. тему «JTBD и journey map»

Тематический анализ (thematic analysis) — разбор качественных данных: фрагменты помечают кодами, а коды, которые повторяются у разных участников, собирают в темы; см. тему «Синтез интервью и качественных данных»

Синтетические пользователи (synthetic users) — ответы модели в роли пользователя вместо живых людей; годятся для пилота гайда и гипотез, но не для проверки решений; см. тему «Персоны и синтетические пользователи»

Шкала серьёзности 0–4 — шкала Нильсена для проблем юзабилити, от 0 (не проблема) до 4 (катастрофа, исправить до релиза); см. тему «UX-аудит продукта по ссылке или репозиторию»

HAX (Human-AI eXperience) — 18 правил Microsoft для взаимодействия человека и ИИ, сгруппированных по фазам: в начале, во время работы, когда ИИ ошибся, со временем; см. тему «Принципы дизайна ИИ-продуктов»

Уровни автономности агента (L1–L5) — шкала от оператора, который управляет всегда, до наблюдателя с одним аварийным выключателем; уровень выбирают по цене ошибки; см. тему «UX-паттерны для ИИ-функций»

HEART — пять категорий метрик пользовательского опыта: Happiness, Engagement, Adoption, Retention, Task success; см. тему «Метрики и evals ИИ-функции»

Evals — набор проверок, по которому видно, насколько ИИ-функция ведёт себя как задумано; см. тему «Метрики и evals ИИ-функции»

Трейс (trace) — запись одной сессии ИИ-функции: ввод пользователя, переданный контекст, ответ модели и что пользователь сделал дальше; см. тему «Метрики и evals ИИ-функции»

Судья-модель (LLM-as-judge) — модель, которая оценивает ответы другой модели по рубрике; её саму сверяют с разметкой человека; см. тему «Метрики и evals ИИ-функции»

Анализ ошибок (error analysis) — чтение реальных трейсов, разметка сбоев и сведение их в таксономию с подсчётом по категориям; с него начинаются evals; см. тему «Метрики и evals ИИ-функции»