Hermae

Hermae задумывался как AI-помощник для больших команд, который помогал бы писать фронтенд-код, опираясь на внутренние дизайн-системы компании. Идея была простой и крутой: научить нейросеть понимать специфические компоненты и паттерны конкретной команды, чтобы на выходе получать готовый к продакшену код, который строго соответствует всем стандартам бренда. По сути, Hermae пытался решить вечную проблему разрыва между дизайн-документацией и реальной реализацией, давая LLM необходимый контекст проприетарной дизайн-системы.

Технически это работало так: инструмент переводил документацию из Storybook в формат Markdown. Затем на основе этих данных создавались векторные эмбеддинги, которые питали систему RAG (Retrieval-Augmented Generation). Благодаря такому подходу AI не просто гадал, а использовал конкретные правила и компоненты из дизайн-системы команды при генерации кода. Сама концепция связки дизайн-систем и AI позже подтвердила свою жизнеспособность — мы видим это по успеху Vercel v0 и Cursor, но Hermae был скорее смелым экспериментом, который в итоге завершился.

Больше всего инструмент был полезен фронтенд-разработчикам и продуктовым командам с устоявшимися дизайн-системами, которые хотели ускорить разработку UI. Главный кейс был таким: берем готовые компоненты в Storybook, скармливаем их AI и получаем код, который идеально совпадает со спецификациями. Это здорово экономило время на рутине и избавляло от ошибок в верстке. Хотя сам сервис сейчас уже не работает, проект дал индустрии много важных инсайтов о том, куда движется AI-разработка.