Кейс

Accessibility Auditor Skill

AI-agent workflow для быстрого первого слоя accessibility-аудита: сайты, мобильные и десктопные приложения, репозитории и backlog исправлений.

Проблема

Accessibility-аудит часто застревает в двух крайностях. Либо команда получает общий отчёт «надо улучшить доступность», но не понимает, с чего начать. Либо всё ждёт ручной screen-reader проверки, хотя часть проблем очевидна уже по коду, HTML и базовым стандартам.

Из-за этого accessibility превращается в большой неопределённый долг: непонятно, какие задачи быстрые, какие блокируют пользователей, а какие требуют экспертного решения.

Что это за skill

Accessibility Auditor Skill — portable skill для AI-агента, который помогает провести структурированный первый проход accessibility-аудита по сайту, мобильному или десктопному приложению, GitHub-репозиторию или локальному проекту.

Он не обещает «полный аудит одной кнопкой». Его задача практичнее: быстро собрать evidence, найти типовые нарушения, связать их со стандартами и превратить результат в backlog, с которым может работать команда разработки.

Workflow

Типовой процесс выглядит так:

1. Задать цель аудита: URL, репозиторий, локальная папка или конкретный пользовательский сценарий.
2. Собрать доступные данные: HTML, компоненты, формы, навигацию, структуру страниц, код UI.
3. Применить checklist под платформу: web, Electron, mobile или desktop source patterns.
4. Разложить находки по severity, confidence и стандартам.
5. Отделить быстрые исправления от мест, где нужна ручная проверка.
6. Сформировать actionable backlog: что сломано, почему важно, как исправить, как проверить.

Такой формат полезен и для разового аудита, и как часть регулярного AI-assisted workflow внутри команды.

Что проверяет

В зависимости от цели и доступных инструментов skill помогает смотреть:

• семантику HTML, headings, landmarks и структуру страницы;
• links, buttons, forms, labels, alt text и accessible names;
• клавиатурную навигацию, focus order, visible focus и типовые keyboard traps;
• ARIA: где она нужна, где вредна, где конфликтует с нативной семантикой;
• базовые WCAG 2.1 / WCAG 2.2 notes и GOST R 52872-2019 framing;
• source-level patterns для React, Electron, Android, iOS, Flutter, React Native и desktop UI.

Главный результат — не абстрактная оценка, а список конкретных проблем с контекстом и предлагаемыми исправлениями.

Что можно исправлять сразу

Многие нарушения не требуют ожидания полного ручного тестирования. Например:

• отсутствующие label у полей формы;
• кнопки без понятного accessible name;
• интерактивные div вместо нативных элементов;
• неправильная heading hierarchy;
• потеря фокуса после закрытия modal;
• ошибки формы, которые не связаны с полем;
• декоративные элементы, попадающие в accessibility tree;
• ARIA, которая ухудшает нативное поведение.

Это базовые стандарты. Их можно переводить в задачи и исправлять сразу, пока экспертная проверка фокусируется на более дорогих и спорных сценариях.

Где нужна точечная экспертная проверка

Screen-reader и ручная проверка остаются важными для:

• ключевых пользовательских flow: регистрация, покупка, заявка, onboarding, оплата;
• сложных компонентов: combobox, date picker, tabs, modal, drag-and-drop;
• динамических состояний и live regions;
• приоритизации спорных мест;
• подтверждения, что исправление реально улучшает опыт незрячего пользователя.

Идея не в том, чтобы заменить эксперта, а в том, чтобы не тратить его время на хаос. Агент подготавливает карту проблем, а эксперт проверяет ключевые сценарии и решения с высокой ценой ошибки.

Что можно получить на практике

На выходе команда получает не только общий вывод, а материал для работы:

• быстрые исправления, которые можно вносить по стандартам сразу;
• backlog с severity, evidence и suggested fix;
• список повторяющихся компонентных проблем;
• сценарии, которые стоит проверить вручную с screen reader;
• рекомендации, как встроить accessibility checks в review, QA или definition of done.

Это делает аудит ближе к engineering process: меньше неопределённости, больше конкретных задач и понятнее следующий шаг.

Коммерческий вывод

Этот проект показывает подход Blind Dev к accessibility + AI agents: сократить путь от неопределённости до исправлений, сделать аудит понятнее для разработки и честно отделить автоматизируемый слой от экспертной проверки.

Я могу использовать этот подход для аудита сайта, мобильного приложения, десктопного приложения, Telegram Mini App, репозитория, внутреннего сервиса или настроить похожий AI-assisted accessibility workflow под вашу команду. Такой workflow особенно полезен, если нужно не просто получить отчёт, а быстро понять, что исправлять сейчас, какие сценарии проверить точечно и как не повторять те же ошибки в новых компонентах.

Ссылки

• GitHub

Связанные услуги

• Аудит доступности
• Консультации по AI workflow

Связанные статьи

• ai-agent-accessibility-audit-backlog