想法簡述
AI 不再只是設(shè)計中的未來附加組件，它正成為現(xiàn)代團隊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。從快速跟蹤線框和原型，到引導用戶選擇 Lovable 和 Figma Make 等工具，本文清晰地展現(xiàn)了 AI 在當今真正增值的地方，以及如何為未來構(gòu)建流暢性。
AI 設(shè)計已不再是新鮮事物——它正迅速成為現(xiàn)代設(shè)計師工作方式的關(guān)鍵組成部分。在本文中，我將探討當今的工具如何提供真正的價值，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 增強型實踐。
重點不僅僅在于單獨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)計系統(tǒng)和開發(fā)流程的情況下。
言歸正傳：目前最明顯的優(yōu)勢在于原型設(shè)計和布局生成。得益于全新的 AI 工具，設(shè)計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，并使團隊能夠快速探索、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，尤其是在頭腦風暴或高度定制的概念設(shè)計中，但如今的人工智能工具能夠提供可點擊、可測試的輸出，讓它們感覺就像數(shù)字產(chǎn)品的真實原型一樣。我經(jīng)常用我的草圖來引導新的人工智能線程來實現(xiàn)目標。這些輸出高度可定制，并支持快速迭代，使其成為早期探索、反饋和團隊協(xié)作的寶貴工具。
話雖如此，對于需要托管平臺的企業(yè)來說，當今 AI 工具的輸出本身還無法直接投入生產(chǎn)。它們?yōu)檫M一步的改進和開發(fā)提供了堅實的基礎(chǔ)，但仍需要具備可訪問性并與業(yè)務(wù)系統(tǒng)保持一致。我將在本文中逐一闡述這些問題，并提出一些從當今 AI 設(shè)計技術(shù)中獲取價值的方法，以及我們對不久的將來的期望。
隨著越來越多的 AI 設(shè)計工具進入市場，評估它們的差異至關(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實際工作流程集成。下面的比較重點介紹了這些工具在不同團隊（從個人設(shè)計師到規(guī)模化產(chǎn)品組織）中的可用性。
今年早些時候，我和我的團隊測試了幾款新興的AI設(shè)計工具——UX Pilot、Vercel v0和Lovable——以了解它們在結(jié)構(gòu)化設(shè)計環(huán)境中的實用價值。我們發(fā)現(xiàn)這些工具出奇地容易上手，界面直觀，設(shè)計師可以在幾小時內(nèi)上手。然而，我們的測試也揭示了兩種截然不同的方法，以及一個關(guān)鍵的行業(yè)差距。
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)計師在素材生成等核心設(shè)計工作中使用 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生成代碼，82% 的開發(fā)者表示他們對最終結(jié)果感到滿意。簡而言之，開發(fā)者越來越普遍地發(fā)現(xiàn) AI 在日常工作中發(fā)揮著重要作用，而設(shè)計師仍在努力確定這些工具如何以及是否最適合他們的工作流程。
— Figma（4 月）2025 年 AI 報告：來自設(shè)計師和開發(fā)人員的觀點。
然后 Figma 改變了一切。
2025 年 5 月，F(xiàn)igma 推出了Make，這項原生 AI 功能可以繞過我們之前發(fā)現(xiàn)的集成障礙。與我們之前測試的第三方工具不同，F(xiàn)igma 的方法直接利用現(xiàn)有模式和團隊工作流程。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。
這種轉(zhuǎn)變驗證了我們的測試結(jié)果：最成功的人工智能應用不是來自最復雜的獨立工具，而是來自在現(xiàn)有設(shè)計操作中有效的解決方案。
對于設(shè)計師來說，自然而然的選擇似乎是繼續(xù)使用由 Anthropic 提供支持的 Figma。我之所以喜歡 Anthropic，是因為它的商業(yè)敏銳度使其成為一種創(chuàng)意資源——它能夠在關(guān)鍵時刻創(chuàng)造價值：早期創(chuàng)意的生成，快速地通過布局表達，用于概念驗證/問題解決。
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——只需在平臺上使用，易于學習。雖然這項技術(shù)還很新，我還沒有完善我的提示技巧，但早期測試對我來說非常有希望。我認為設(shè)計師們的采用率可能會持續(xù)下去，而 Figma 可能是扭轉(zhuǎn)設(shè)計師不再使用 AI 工具這一趨勢的關(guān)鍵。
對于評估這些工具的企業(yè)團隊來說，區(qū)分獨立功能和運營集成至關(guān)重要。雖然 UX Pilot 和 v0 等早期工具對于特定用例仍然有價值，但圍繞設(shè)計系統(tǒng)進行的平臺整合表明，架構(gòu)成熟度（而非工具復雜度）將決定 AI 應用的成功。
盡管 AI 設(shè)計工具優(yōu)勢顯著，但要與實際產(chǎn)品工作流程保持一致，仍然需要大量的人工投入。對于在結(jié)構(gòu)化設(shè)計系統(tǒng)、標記化庫或受管控的組件集內(nèi)運作的團隊而言，AI 輸出可能需要重建或重構(gòu)，才能在生產(chǎn)環(huán)境中進行擴展。
常見問題可能包括：
雖然 Figma 的 AI 功能等平臺原生工具通過在現(xiàn)有設(shè)計系統(tǒng)內(nèi)工作減少了一些集成摩擦，但細化、可訪問性和生產(chǎn)準備的基本挑戰(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，并使其可重復使用——本質(zhì)上是學習每個人工智能工具響應最佳的“語言”。
底線：人工智能可以完成初步布局，但精細化、合理的結(jié)構(gòu)和緊密的整合仍然需要人類的專業(yè)知識。即使整合路徑有所改進，設(shè)計判斷和系統(tǒng)性思維仍然不可替代。
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），不如將其視為動力的加速器——能夠開啟思考、布局和協(xié)作的早期階段。無論是通過第三方集成還是平臺原生功能，其核心價值始終如一。
當前的局限性并不會使人工智能失效——除非我們重新定義它目前最有價值的地方。如果在現(xiàn)有的設(shè)計實踐中運用得當，它的價值將會成倍增長。
在結(jié)構(gòu)化系統(tǒng)和沖刺周期內(nèi)工作的設(shè)計團隊可以在不中斷核心流程的情況下開始集成 AI。一個切實可行的切入點是先在早期交付成果（例如線框圖、布局基礎(chǔ)或初始原型）上進行低風險試點。
通過這種方式，AI 并非取代設(shè)計師，而是增強了他們的能力。通過加速基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建，AI 可以騰出時間進行更高層次的思考。更少的設(shè)計周期意味著更少的流失，從而轉(zhuǎn)化為更完善的測試和更具彈性的產(chǎn)品。關(guān)鍵在于結(jié)合傳統(tǒng)工作流程來評估結(jié)果，并利用這些洞察來指導更智能、更廣泛的應用。
提示 AI 布局工具并不意味著要寫出一句完美的句子——而是一個迭代的設(shè)計對話。你可以從廣泛的內(nèi)容入手，然后通過一系列提示逐步完善布局，就像指導初級設(shè)計師一樣。
你可能會說：
→“創(chuàng)建一個包含首頁和產(chǎn)品卡的營銷主頁。”
→“使首頁全寬。”
→“添加客戶評價部分。”
→“嘗試側(cè)邊欄布局。”
人工智能在創(chuàng)意自由或輕松、有序的指導下表現(xiàn)最佳。過多的詳細、一體化的指令會使結(jié)果混亂。相反，應該將請求分解成更小、可操作的步驟，直到達到預期結(jié)果。
現(xiàn)在許多工具都支持多模式輸入，擴展了您可以輸入到 AI 的內(nèi)容：
平臺優(yōu)勢：像 Figma Make 這樣的平臺原生工具操作方式不同——它們可以直接從 Figma 文件中讀取你現(xiàn)有的視覺樣式和模式。這意味著提示功能更多地是在既定的視覺環(huán)境中完善設(shè)計決策，而不是從零開始。
無論您使用的是獨立工具還是平臺原生功能，提示仍然是一項核心設(shè)計能力。與任何技能一樣，它隨著實踐而提升——并且它已經(jīng)塑造了我們與這些新工具協(xié)作的方式。將提示融入到團隊的工作流程中，將有助于他們提升技能，迎接下一波 AI 輔助設(shè)計技術(shù)浪潮。
如果您正在嘗試使用 AI 工具，以下是幫助您構(gòu)建評估的實用標準：
2025 年，形勢的變化速度遠超我們許多人的預期，一些預測已經(jīng)成為現(xiàn)實。與其試圖預測確切的時間線，不如看看實際正在發(fā)生的事情，以及這些事情對當今決策團隊可能意味著什么。
我們看到 AI 工具與設(shè)計工作流程連接的方式多種多樣，每種方式都有其優(yōu)缺點：
Figma 的 Make 原生支持其平臺生態(tài)系統(tǒng)。像 Figma 的 MCP 服務(wù)器這樣的基于協(xié)議的連接提供了一種不同的方法——你的編碼工具可以通過標準化接口與你的設(shè)計文件進行交互。
團隊最終可能會混合使用多種方法，而不是只選擇一種方法。問題在于哪種方法更適合您的特定限制和工作流程需求。
如果您正在評估AI設(shè)計工具，那么技術(shù)能力可能不如它們與您現(xiàn)有運營的契合度更重要。我的感覺是，擁有組織化設(shè)計基礎(chǔ)的團隊可能更具優(yōu)勢，但最實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。
AI 設(shè)計工具強大到足以改變我們?nèi)缃竦墓ぷ鞣绞健o需等待完美的工具或完美的工作流程。從小處著手，經(jīng)常測試，并在實驗中鞏固基礎(chǔ)。現(xiàn)在構(gòu)建 AI 流暢性的團隊將做好準備，不僅在工具迎頭趕上時，而且在行業(yè)變革之時。
形勢已然發(fā)生改變。問題不在于人工智能是否會改變設(shè)計工作，而在于你將如何更好地引領(lǐng)這種變革。現(xiàn)在就開始構(gòu)建，你將有機會定義未來。
藍藍設(shè)計的小編 http://m.lzhte.cn