Статья Blind Dev

Как я написал NVDA add-ons с помощью AI, не зная Python глубоко

AI снижает порог входа, но screen reader результат всё равно требует ручной проверки.

Материал основан на личном опыте и исходных публикациях Blind Dev; перед применением проверьте актуальность деталей.

Коротко

AI снижает порог входа, но screen reader результат всё равно требует ручной проверки. Для меня accessibility — не отдельный чеклист после релиза, а часть качества продукта: можно ли пройти сценарий с клавиатуры и screen reader, понять состояние интерфейса и завершить задачу без зрячей помощи.

Что обычно ломается

Проблемы часто выглядят мелкими для зрячего пользователя, но полностью блокируют сценарий для screen reader: кнопки без названий, неозвученные состояния, фокус, который исчезает, модальные окна без структуры, капчи и элементы, доступные только мышью.

Как я проверяю

• Иду по реальному пользовательскому сценарию, а не только по списку WCAG-пунктов.
• Проверяю клавиатуру, фокус, заголовки, формы и сообщения об ошибках.
• Отмечаю не только блокеры, но и улучшения, которые снизят когнитивную нагрузку.
• Формулирую рекомендации так, чтобы разработчик мог исправить проблему.

Почему это важно продукту

Доступность улучшает не только жизнь незрячих пользователей. Хорошая семантика, понятные состояния и keyboard-friendly flow помогают быстрее тестировать интерфейс, лучше индексировать контент и снижать число скрытых UX-проблем.

Практический вывод

Если пользователь не может понять, где он находится, что изменилось и как выполнить действие, интерфейс не готов. Accessibility-аудит должен проверять именно это: рабочий сценарий, а не декоративную галочку.

Связанные направления Blind Dev

Accessibility audit, screen reader practice, Telegram Mini Apps, web3-интерфейсы, продуктовые рекомендации и разработка доступных workflows.