簡(jiǎn)要想法
- 本文探討了人工智能設(shè)計(jì)工具如何在不破壞既定團(tuán)隊(duì)流程的情況下加速線框圖和原型設(shè)計(jì)等早期工作流程。
- 它強(qiáng)調(diào)了將人工智能巧妙地融入?yún)f(xié)作環(huán)境的重要性，并以 Lovable 和 Figma Make 等工具作為案例研究。
- 文章認(rèn)為，團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該從小處著手，培養(yǎng)提示技能，并將人工智能視為動(dòng)力助推器，而不是完全的設(shè)計(jì)替代品。
AI 不再只是設(shè)計(jì)中的未來(lái)附加組件，它正成為現(xiàn)代團(tuán)隊(duì)工作方式的重要組成部分。本文探討了如何將 AI 引入結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)環(huán)境，在這種環(huán)境中，協(xié)作、系統(tǒng)和代碼質(zhì)量至關(guān)重要。從快速跟蹤線框圖和原型，到引導(dǎo)用戶選擇 Lovable 和 Figma Make 等工具，本文清晰地展現(xiàn)了 AI 在當(dāng)今真正增值的地方，以及如何為未來(lái)構(gòu)建流暢性。
AI 設(shè)計(jì)已不再新鮮——它正迅速成為現(xiàn)代設(shè)計(jì)師工作方式的關(guān)鍵組成部分。在本文中，我將探討當(dāng)今的工具如何提供真正的價(jià)值，它們?nèi)绾稳谌氍F(xiàn)有的工作流程，以及如何開始構(gòu)建 AI 增強(qiáng)型實(shí)踐。
重點(diǎn)不僅僅在于單獨(dú)的工作流程或華麗的演示——而在于如何將人工智能巧妙地引入結(jié)構(gòu)化環(huán)境，特別是在更廣泛的組織中已經(jīng)存在協(xié)作、設(shè)計(jì)系統(tǒng)和開發(fā)流程的地方。
快速通道：人工智能已實(shí)現(xiàn)的功能
言歸正傳：目前最明顯的優(yōu)勢(shì)在于原型設(shè)計(jì)和布局生成。得益于全新的 AI 工具，設(shè)計(jì)成果不再需要從零開始構(gòu)建。您可以在幾分鐘內(nèi)生成可用的布局，從而加速“暢想”階段，并使團(tuán)隊(duì)能夠快速探索、溝通和完善創(chuàng)意。
雖然手繪草圖和灰度線框圖仍然有其用武之地，尤其是在頭腦風(fēng)暴或高度定制的概念設(shè)計(jì)中，但如今的人工智能工具能夠提供可點(diǎn)擊、可測(cè)試的輸出，讓它們感覺(jué)就像數(shù)字產(chǎn)品的真實(shí)原型一樣。我經(jīng)常用我的草圖來(lái)引導(dǎo)新的人工智能線程來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。這些輸出高度可定制，并支持快速迭代，使其成為早期探索、反饋和團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)的寶貴工具。
話雖如此，對(duì)于需要托管平臺(tái)的企業(yè)來(lái)說(shuō)，當(dāng)今 AI 工具的輸出本身還無(wú)法直接投入生產(chǎn)。它們?yōu)檫M(jìn)一步的改進(jìn)和開發(fā)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，但仍需要具備可訪問(wèn)性并與業(yè)務(wù)系統(tǒng)保持一致。我將在本文中逐一闡述這些問(wèn)題，并提出如何從當(dāng)今的 AI 設(shè)計(jì)技術(shù)中獲取價(jià)值，以及在不久的將來(lái)可以期待什么。
了解人工智能設(shè)計(jì)格局
隨著越來(lái)越多的 AI 設(shè)計(jì)工具進(jìn)入市場(chǎng)，評(píng)估它們的差異至關(guān)重要，這不僅體現(xiàn)在輸出結(jié)果上，還體現(xiàn)在它們?nèi)绾闻c實(shí)際工作流程集成。下面的比較重點(diǎn)介紹了這些工具在不同團(tuán)隊(duì)（從個(gè)人設(shè)計(jì)師到規(guī)模化產(chǎn)品組織）中的可用性關(guān)鍵特性。
人工智能輔助設(shè)計(jì)工具：從早期測(cè)試到發(fā)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值
今年早些時(shí)候，我和我的團(tuán)隊(duì)測(cè)試了幾款新興的AI設(shè)計(jì)工具——UX Pilot、Vercel v0和Lovable——以了解它們?cè)诮Y(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)環(huán)境中的實(shí)際價(jià)值。我們發(fā)現(xiàn)它們出奇地容易上手，界面直觀，設(shè)計(jì)師可以在幾小時(shí)內(nèi)上手。然而，我們的測(cè)試揭示了兩種截然不同的方法，以及一個(gè)關(guān)鍵的行業(yè)差距。
- UX Pilot專注于通過(guò) Figma 集成進(jìn)行基于提示的 UI 生成，輸出設(shè)計(jì)人員可以在熟悉的工作流程中進(jìn)行迭代的 HTML/CSS。
- Vercel v0采用代碼優(yōu)先的方法，可以直接生成 React/Tailwind，但以設(shè)計(jì)為中心的團(tuán)隊(duì)需要在 Figma 中手動(dòng)重新創(chuàng)建。Lovable 則提供了一個(gè)強(qiáng)大的中間地帶，可以將提示轉(zhuǎn)換為完整的 React 應(yīng)用程序，同時(shí)保留了導(dǎo)出功能以便進(jìn)行設(shè)計(jì)交接。
- v0 和 Lovable 都展現(xiàn)了快速原型設(shè)計(jì)的價(jià)值，但我們的測(cè)試也印證了對(duì)比圖表的結(jié)論：與現(xiàn)有設(shè)計(jì)工作流程的集成仍然是關(guān)鍵挑戰(zhàn)。這些工具擅長(zhǎng)生成起點(diǎn)，但需要大量的手動(dòng)工作才能與我們的生產(chǎn)系統(tǒng)保持一致，因此我們主要測(cè)試了概念驗(yàn)證，并將其擱置一旁。
59% 的開發(fā)者使用 AI 完成代碼生成等核心開發(fā)任務(wù)，而只有 31% 的設(shè)計(jì)師在素材生成等核心設(shè)計(jì)工作中使用 AI。AI 的代碼生成能力也很可能正在發(fā)揮作用——68% 的開發(fā)者表示他們使用提示來(lái)生成代碼，82% 的開發(fā)者表示他們對(duì)最終結(jié)果感到滿意。簡(jiǎn)而言之，開發(fā)者越來(lái)越普遍地發(fā)現(xiàn) AI 在日常工作中發(fā)揮著重要作用，而設(shè)計(jì)師仍在努力確定這些工具如何以及是否最適合他們的流程。
— Figma（4 月）2025 年 AI 報(bào)告：來(lái)自設(shè)計(jì)師和開發(fā)人員的觀點(diǎn)。
然后 Figma 改變了一切。
2025 年 5 月，F(xiàn)igma 推出了Make，這項(xiàng)原生 AI 功能可以繞過(guò)我們之前發(fā)現(xiàn)的集成障礙。與我們之前測(cè)試的第三方工具不同，F(xiàn)igma 的方法直接利用現(xiàn)有模式和團(tuán)隊(duì)工作流程。Make 可以在您現(xiàn)有的 Figma 環(huán)境中將提示轉(zhuǎn)換為功能原型。
這一轉(zhuǎn)變驗(yàn)證了我們的測(cè)試結(jié)果：最成功的人工智能應(yīng)用不是來(lái)自最復(fù)雜的獨(dú)立工具，而是來(lái)自在現(xiàn)有設(shè)計(jì)操作中發(fā)揮作用的解決方案。
對(duì)于設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō)，自然而然的選擇似乎是留在 Figma 中，由 Anthropic 提供支持。我之所以喜歡 Anthropic，是因?yàn)樗纳虡I(yè)敏銳度使其成為一種創(chuàng)意資源——它能夠在關(guān)鍵之處創(chuàng)造價(jià)值：早期創(chuàng)意的生成，快速地在布局中表達(dá)，用于概念驗(yàn)證/問(wèn)題解決。
在我的工作流程中，我發(fā)現(xiàn)它可以成為一種非常順暢的加速器——只需在平臺(tái)上操作，易于學(xué)習(xí)。雖然這項(xiàng)技術(shù)還很新，我還沒(méi)有完善我的提示技巧，但早期測(cè)試對(duì)我來(lái)說(shuō)非常有希望。我估計(jì)設(shè)計(jì)師們會(huì)持續(xù)采用它，而 Figma 可能是扭轉(zhuǎn)設(shè)計(jì)師不再使用 AI 工具這一趨勢(shì)的關(guān)鍵。
對(duì)于評(píng)估這些工具的企業(yè)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，區(qū)分獨(dú)立功能和運(yùn)營(yíng)集成至關(guān)重要。雖然 UX Pilot 和 v0 等早期工具對(duì)于特定用例仍然很有價(jià)值，但圍繞設(shè)計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行的平臺(tái)整合表明，架構(gòu)成熟度（而非工具復(fù)雜度）將決定 AI 應(yīng)用的成功。
當(dāng)前的限制：仍然存在摩擦
盡管 AI 設(shè)計(jì)工具優(yōu)勢(shì)顯著，但它們?nèi)匀恍枰罅康娜斯ね度氩拍芘c實(shí)際產(chǎn)品工作流程保持一致。對(duì)于在結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)、標(biāo)記化庫(kù)或受管控的組件集內(nèi)運(yùn)作的團(tuán)隊(duì)而言，AI 輸出可能需要重建或重構(gòu)，才能在生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行擴(kuò)展。
常見(jiàn)問(wèn)題可能包括：
- 與您的設(shè)計(jì)系統(tǒng)不一致的視覺(jué)風(fēng)格。
- 過(guò)多的內(nèi)聯(lián)樣式和不必要的嵌套。
- 需要更換的通用占位符組件。
- 生成相關(guān)屏幕或流程時(shí)不一致。
- 無(wú)障礙設(shè)施實(shí)施不足。
- 將輸出與現(xiàn)有代碼庫(kù)集成的挑戰(zhàn)。
雖然 Figma 的 AI 功能等平臺(tái)原生工具通過(guò)在現(xiàn)有設(shè)計(jì)系統(tǒng)內(nèi)工作減少了一些集成摩擦，但細(xì)化、可訪問(wèn)性和生產(chǎn)準(zhǔn)備的基本挑戰(zhàn)仍然存在。
此外，要獲得最佳結(jié)果，需要開發(fā)有效的提示技能，并使其可重復(fù)使用——本質(zhì)上是學(xué)習(xí)每個(gè)人工智能工具響應(yīng)最佳的“語(yǔ)言”。
底線：人工智能可以完成初步布局，但精細(xì)化、合理的結(jié)構(gòu)和緊密的集成仍然需要人類的專業(yè)知識(shí)。即使集成路徑有所改進(jìn)，設(shè)計(jì)判斷和系統(tǒng)性思維仍然不可替代。
重新思考人工智能在設(shè)計(jì)生命周期中的作用
與其指望 AI 工具能夠提供完美、可立即投入生產(chǎn)的成果（尤其是在企業(yè)級(jí)領(lǐng)域），不如將其視為動(dòng)力的加速器——能夠開啟思考、布局和協(xié)作的早期階段。無(wú)論是通過(guò)第三方集成還是平臺(tái)原生功能，其核心價(jià)值始終如一。
當(dāng)前的局限性并不會(huì)使人工智能失效——除非我們重新定義它目前最有價(jià)值的地方。如果在現(xiàn)有的設(shè)計(jì)實(shí)踐中運(yùn)用得當(dāng)，它的價(jià)值將會(huì)成倍增長(zhǎng)。
從小處著手，低風(fēng)險(xiǎn)
在結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)和沖刺周期內(nèi)工作的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)可以在不中斷核心流程的情況下開始集成 AI。一個(gè)切實(shí)可行的切入點(diǎn)是先在早期交付成果（例如線框圖、布局基礎(chǔ)或初始原型）上進(jìn)行低風(fēng)險(xiǎn)試點(diǎn)。
通過(guò)這種方式，AI 并非取代設(shè)計(jì)師，而是增強(qiáng)了他們的能力。通過(guò)加速基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建，AI 可以騰出時(shí)間進(jìn)行更高層次的思考。更少的設(shè)計(jì)周期意味著更少的流失，從而帶來(lái)更完善的測(cè)試和更具彈性的產(chǎn)品。關(guān)鍵在于結(jié)合傳統(tǒng)工作流程來(lái)評(píng)估結(jié)果，并利用這些洞察來(lái)指導(dǎo)更智能、更廣泛的應(yīng)用。
補(bǔ)充：提示如何發(fā)揮作用（以及為什么它是一項(xiàng)技能）
提示 AI 布局工具并不意味著要寫出一句完美的句子——而是一個(gè)迭代的設(shè)計(jì)對(duì)話。你可以從廣泛的內(nèi)容入手，然后通過(guò)一系列提示逐步完善布局，就像指導(dǎo)初級(jí)設(shè)計(jì)師一樣。
你可能會(huì)說(shuō)：
→“創(chuàng)建一個(gè)包含英雄頁(yè)面和產(chǎn)品卡片的營(yíng)銷主頁(yè)。”
→“使英雄頁(yè)面全寬。”
→“添加推薦部分。”
→“嘗試側(cè)邊欄布局。”
人工智能在創(chuàng)意自由或輕松有序的指導(dǎo)下表現(xiàn)最佳。過(guò)多的詳細(xì)、一體化的指令會(huì)干擾結(jié)果。相反，應(yīng)該將請(qǐng)求分解成更小、可操作的步驟，直到達(dá)到預(yù)期結(jié)果。
現(xiàn)在許多工具都支持多模式輸入，擴(kuò)展了您可以輸入到 AI 中的內(nèi)容：
- URL：“使其類似于 example.com”。
- Figma：參考您已建立的設(shè)計(jì)。
- 上傳參考圖像：使用草圖或線框。
- 圖像資產(chǎn)：提供您可能想要包含的 PNG 或 SVG。
- 結(jié)構(gòu)化文本：為其提供降價(jià)、產(chǎn)品描述或 UI 副本。
平臺(tái)優(yōu)勢(shì)：像 Figma Make 這樣的平臺(tái)原生工具操作方式有所不同——它們可以直接從 Figma 文件中讀取你現(xiàn)有的視覺(jué)樣式和模式。這意味著提示功能更多地是在你既定的視覺(jué)環(huán)境中完善設(shè)計(jì)決策，而不是從零開始。
無(wú)論您使用的是獨(dú)立工具還是平臺(tái)原生功能，提示仍然是一項(xiàng)核心設(shè)計(jì)能力。與任何技能一樣，它隨著實(shí)踐而提升——并且它已經(jīng)塑造了我們與這些新工具的協(xié)作方式。將提示融入到團(tuán)隊(duì)的工作流程中，將有助于他們提升技能，迎接下一波 AI 輔助設(shè)計(jì)技術(shù)浪潮。
清單：如何評(píng)估用于設(shè)計(jì)的人工智能工具
如果您正在嘗試使用 AI 工具，以下實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)可以幫助您構(gòu)建評(píng)估：
- 從提示到布局的速度有多快？
- 它與您的設(shè)計(jì)系統(tǒng)（標(biāo)記、間距、組件）的映射程度如何？
- 生成的代碼是否可供工程使用？
- 它是否遵循可訪問(wèn)性最佳實(shí)踐？
- 提示能否通過(guò)迭代改進(jìn)獲得一致的結(jié)果？
- 它是否接受有用的外部上下文（URL、Figma、markdown）？
- 它可以在真正的沖刺或故事中進(jìn)行測(cè)試而不需要很大的開銷嗎？
未來(lái) 6-24 個(gè)月我們可能會(huì)看到什么
2025 年，形勢(shì)的變化速度遠(yuǎn)超我們?cè)S多人的預(yù)期，一些預(yù)測(cè)已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。與其試圖預(yù)測(cè)確切的時(shí)間線，不如看看實(shí)際正在發(fā)生的事情，以及這些事情對(duì)當(dāng)今決策團(tuán)隊(duì)可能意味著什么。
多種集成方法正在涌現(xiàn)
我們看到人工智能工具與設(shè)計(jì)工作流程連接的方式多種多樣，每種方式都有其優(yōu)缺點(diǎn)：
Figma 的 Make 原生支持其平臺(tái)生態(tài)系統(tǒng)。像 Figma 的 MCP 服務(wù)器這樣的基于協(xié)議的連接則提供了一種不同的方法——你的編碼工具可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口與你的設(shè)計(jì)文件進(jìn)行交互。
團(tuán)隊(duì)最終可能會(huì)混合使用多種方法，而不是只選擇一種方法。問(wèn)題在于哪種方法更適合您的特定限制和工作流程需求。
這對(duì)規(guī)劃意味著什么
如果您正在評(píng)估 AI 設(shè)計(jì)工具，那么技術(shù)能力可能不如它們與您現(xiàn)有運(yùn)營(yíng)的契合度更重要。我的感覺(jué)是，擁有組織良好的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)的團(tuán)隊(duì)可能具有優(yōu)勢(shì)，但最實(shí)用的方法仍然是從小處著手，并建立組織流暢性，正如我在本文前面所建議的那樣。
總體情況
- 原生平臺(tái) AI（如 Figma Make）和基于協(xié)議的集成（如 MCP）代表不同的方法。
- 對(duì)于工作流集成，每種方法都有不同的權(quán)衡。
- 無(wú)論出現(xiàn)什么工具，從小處著手仍然切實(shí)可行。
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