2025 - 2026

Интерфейс для запуска локальных LLM-нод

Интерфейс для запуска локальных LLM-нод

Роль: Senior Product Designer

Формат: Part-time · 6 месяцев

Команда: Product, PM, 2 Designers, 2 Devs, QA

Fortytwo — распределённая AI-сеть, где независимые пользователи запускают локальные LLM на своих компьютерах. Ноды параллельно генерируют, проверяют
и ранжируют ответы, а на выходе сеть даёт результат лучше, чем отдельные коммерческие модели.

Контекст

Когда я присоединился к Fortytwo, технология уже работала. CLI-клиент был первым этапом — быстро проверить, что система в принципе жизнеспособна.
Это была гипотеза фаундера, но по факту у команды уже было чёткое понимание: чтобы расти, нужен нормальный десктопный клиент.

На тот момент:

запуск через терминал занимал около часа и требовал технических навыков

кошелёк создавался на сторонних ресурсах — единого пути не было

ошибки терминала порождали много вопросов

пользователи не понимали, что происходит, когда нода работает

Чтобы масштабироваться и выйти на следующий инвестиционный раунд, нужно было сделать продуктовую основу:

перенести создание кошелька «внутрь»

собрать понятный интерфейс и для новичков, и для опытных

заложить фундамент под рост сети

*Как запускалась нода через терминал

Процесс

Первая версия десктопа получилась перегруженной. После обсуждений
с продактом и разработчиками стало очевидно: сложность растёт, сроки растягиваются, а пользователю нужен простой старт. Мы решили развивать продукт итерационно и начать простой версии One-button.

Оставили одну ключевую кнопку «вкл/выкл»: запуск ноды. Путь сократили до трёх шагов: создание кошелька → автоподбор модели → кнопка Старт. В итоге время запуска упало с ~1 часа до 1–3 минут.

После One-button вскрылась новая проблема: раунд мог длиться до трёх минут,
а интерфейс в это время молчал. Пользователи снова не понимали, что происходит.

Сначала мы сделали простую «вау-анимацию» из цветных квадратов и кругов — как быстрый костыль, чтобы интерфейс не был пустым. Но дальше стало понятно: нужно показывать не абстракцию, а реальную работу ноды.

Я спроектировал визуализацию этапов раунда и добавил историю раундов в общий таймлайн. Так пользователь видел, на каком шаге сейчас нода и что именно она делает.

*Этапы раунда

*История раундов

Дальше появился новый стресс-фактор — репутация. Экономика сети держалась
на доверии к нодам: чтобы ответы были качественными, системе нужно было «доверять» ноде. Без репутации пользователь не мог зарабатывать — это воспринималось как ограничение: «пока не накоплю репутацию, я просто жду».

Я спроектировал онбординг, графики, детализацию и понятную систему уведомлений — чтобы накопление репутации стало прозрачным путём,
а не непонятным барьером.

*Система репутации

В середине проекта мы расширили дизайн-команду: добавили дизайнера уровня middle. Я приоритизировал, распределял задачи и помогал выстроить дизайн-систему, флоу и порядок в Figma. Регулярно проводил дизайн-ревью, после которых мы финально отполировали визуал, закрыли ключевые баги и подготовили продукт к запуску, параллельно собирая обратную связь от пользователей.

Результат

Время запуска ноды сократили с ~1 часа до 1–3 минут

Сеть выросла до 1000+ активных нод, объём вычислений — до 5 840 в сутки

Команда получила следующий инвестиционный раунд

Следующий проект

Следующий проект

5 лет трансформации экосистемы ВТБ и Т1

Наверх