Leon

AI 时代的 UI/UX 设计工作流重构

执行被 AI 接走之后，设计师剩下要干的活，越来越像一个导演。

经典流程里，调间距、切图、写标注、适配多端，占掉了大量时间；真正用来想问题的时间，反而不够。

AI 能独立完成竞品分析、线框初稿、视觉初稿和交付文档，人负责审核与决策。

它不擅长判断哪个问题值得解决，也接不住用户没说出口的需求。

方案数量爆炸之后，价值从做出一个好设计，转向从二十个方向里挑出最好的那个。

设计师像导演或策展人：定义意图、评估方案、守住质量，再把方向交给 AI 执行。

真正要补的本事，是战略思维、审美判断、共情、设计系统和基础代码理解。

AI 把执行接走了，那些它接不走的判断与审美，反而比以前更值钱。

从想法到可验证原型

把模糊产品判断转成可测试界面的设计笔记。

原型不是成品预览，而是用最短路径验证关键判断。

模糊想法里混着用户、价值、成本和信任等判断，不先拆开，精致界面只会把不确定盖住。

把用户愿意上传一张图换一个 Prompt 写成行为假设，把用户想看见生成逻辑写成信任假设。

早期不用覆盖所有分支，先抠出进入、核心动作、结果反馈和下一步判断的最小闭环。

等待、失败、跑偏和重试不是边角料，尤其在 AI 产品里，它们就是体验的大头。

原型验证的是用户是否理解、是否愿意继续，以及做完后是否知道下一步。

核心判断跑通后，视觉、动效和品牌感才有明确方向，开始服务已经验证的行为路径。

把一本书变成一个 agent skill

精读一本书的成本只付一次，但调用它可以反复用。

传统摘要只把书变短，框架和原则失去形状，之后想用还得重新翻一遍。

与其把书写短，不如把它拆成 SKILL.md、章节、词汇表、模式库和速查表。

精读放在编译时一次做完，调用时直接加载预编译的心智模型。

最薄的 SKILL.md 常驻上下文，章节文件按需加载，其他层按使用场景动态拉取。

结构化的技能包可以在 Claude Code、Copilot CLI 和 Amp 之间迁移，不绑死平台。

它不是摘要工具，也不是 RAG，更不是能聊天的机器人；它只负责结构化复用。

一本书读完后，精华应该在写代码、做决策的瞬间被调出来，而不是躺回书架积灰。

AI 界面的信任感从哪里来

以 Nomia 为例：反馈、能力边界、可解释性和人机协作的节奏。

过程可见、边界坦诚、人机有交接节奏，出了岔子用户还能接管。

一个孤零零的 82 分谁都不信；拆成气候、税务和生活费来源，用户才能自己判断。

反推荐和反事实让用户看见别去哪，也能追问预算变化会怎样。

该确定的确定：183 天税务规则用代码算；该探索的再交给模型。

自动跳转省了一步操作，却可能抢走用户的控制感；确认节点要停下来等点头。

AI 是 advisor，不是 dictator：给建议和依据，但搬不搬、搬去哪，始终由用户决定。

信任最终是一种控制感：看得见、调得动、出问题能接管。

设计师的 AI 出图：Codex 与 Pencil

差别不在提示词，在事前设置。

不管怎么描述，渐变、毛玻璃和居中卡片总会回来；问题不在提示词，而在上下文没给够。

agent.md 把视觉、排版、禁用项和工作范围在事前写清楚，代理每次都能读到同一套约束。

MCP 让代理接上外部工具，技能把设计规则变成可复用指令。

一张真正喜欢的参考图，比一句抽象的风格描述更能校准第一版。

第一版只是起点，批注、分步提示和响应式检查决定后面的质量。

Codex 更省 token、执行清晰方案更准，但前期需要搭好 agent.md、技能与 MCP。

Pencil 把设计上下文打包好，适合从一句话快速得到一张能用的稿。