Suleiman Shakir: Using AI as a design thinking partner with structured context

Suleiman Shakir je produktni dizajner koji je radio u Amazon-u, BuzzFeed-u, Siemens-u i Handshake-u. U objavi iz maja 2026. na svom ličnom blogu — objavljenoj i na UX Collective — opisuje sistem koji je izgradio da koristi AI ne kao alat za generisanje vizuala, već kao partnera koji čuva kontekst kroz dugoročne dizajnerske projekte.

Problem koji je rešavao. Većina dizajnerskih projekata podrazumeva akumuliranje velikih količina konteksta: prethodna istraživanja, donete odluke, odbačeni pravci, ciklusi povratnih informacija i dizajnerska ograničenja. U praksi, taj kontekst je rasut po dokumentima, Figma fajlovima, Slack nitima i ličnom pamćenju. Ponovo se upoznati sa njim na početku svake sesije oduzima vreme, a neke stvari se gube. Shakir je želeo da AI čuva taj kontekst kako bi mogao da razmišlja o problemu umesto da rekonstruiše informacije.

Sistem. Izgradio je strukturiranu projektnu fasciklu koju Claude Code čita na početku svake sesije. Fascikla sadrži četiri fajla i direktorijuma: MEMORY.md — tekući indeks svih odluka i podataka prikupljenih tokom projekta; CLAUDE.md — instrukcije specifične za projekat o tome kako bi AI trebalo da se ponaša; i odvojene direktorijume data/, design/ i project-context/ za istraživanja, metrike i povratne informacije korisnika.

Pored toga, definisao je skup prilagođenih Claude veština za ponavljajuće tokove rada: /explore za punu dizajnersku iteraciju od problema do prototipnih koncepta, /brainstorm za ranu eksploraciju pravaca, /synthesize za integraciju novih podataka u postojeće odluke i /design-partner za testiranje predloženog rešenja u odnosu na originalni statement problema. Koristi i MCP za povezivanje Claude-a sa Linear-om, Figma-om i Slack-om, kako bi AI mogao da povuče živi kontekst bez ručnih ažuriranja.

Alat ai-design-buddy. Kako bi pomogao drugima da isprobaju pristup, Shakir je objavio open-source starter kit na GitHub-u pod nazivom “ai-design-buddy”. Dolazi unapred učitan sa izmišljenom aplikacijom za otkrivanje lokalnih mesta pod nazivom Beacon, uključujući primere istraživanja, persone i prilagođene veštine. Korisnici mogu pokrenuti komandu /explore da vide punu dizajnersku iteraciju, a zatim prilagoditi strukturu za sopstvene projekte.

Šta ovaj pristup menja. U Shakirovoj praksi, glavni efekat je eliminisanje troškova prebacivanja konteksta između sesija. Odluke se akumuliraju tokom vremena jer se ništa ne gubi. Prototipovi u kodu koje generiše AI takođe menjaju dinamiku povratnih informacija: recenzenti reaguju na ponašanje i tokove umesto na vizuelni sjaj, što ranije iznosi korisnije UX povratne informacije.

Šta to ne zamenjuje. Shakir je eksplicitan da ovaj sistem ne zamenjuje dizajnersku procenu. Njegova napomena: “Nikada nisam isporučio pravac bez preoblikovanja, jer su često njegova predlaganja sasvim loša.” Opisuje podelu kao otprilike 80/20 — AI obavlja teški posao strukture i sinteze, ali dizajner preusmerava i završava rad. Sistem može i pojačati postojeće slepe tačke u istraživanjima.

Za koga je korisno. Produktni dizajneri koji rade na projektima koji traju nedeljama ili mesecima, gde je akumulacija konteksta pravi problem. Manje korisno za kratkoročne zadatke gde je projekat dovoljno jednostavan za pamćenje. Zahteva početnu investiciju u organizaciju strukture fascikle i određenu udobnost sa Claude Code i terminalnim tokovima rada.