簡要想法
- 本文探討了人工智能設計工具如何在不破壞既定團隊流程的情況下加速線框圖和原型設計等早期工作流程。
- 它強調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。
- 文章認為，團隊應該從小處著手，培養(yǎng)提示技能，并將人工智能視為動力助推器，而不是完全的設計替代品。
AI 不再只是設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 引入結構化設計環(huán)境，在這種環(huán)境中，協(xié)作、系統(tǒng)和代碼質量至關重要。從快速跟蹤線框圖和原型，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，以及如何為未來構建流暢性。
AI 設計已不再新鮮——它正迅速成為現(xiàn)代設計師工作方式的關鍵組成部分。在本文中，我將探討當今的工具如何提供真正的價值，它們如何融入現(xiàn)有的工作流程，以及如何開始構建 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構化環(huán)境，特別是在更廣泛的組織中已經(jīng)存在協(xié)作、設計系統(tǒng)和開發(fā)流程的地方。
快速通道：人工智能已實現(xiàn)的功能
言歸正傳：目前最明顯的優(yōu)勢在于原型設計和布局生成。得益于全新的 AI 工具，設計成果不再需要從零開始構建。您可以在幾分鐘內生成可用的布局，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)調的寶貴工具。
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，但仍需要具備可訪問性并與業(yè)務系統(tǒng)保持一致。我將在本文中逐一闡述這些問題，并提出如何從當今的 AI 設計技術中獲取價值，以及在不久的將來可以期待什么。
了解人工智能設計格局
隨著越來越多的 AI 設計工具進入市場，評估它們的差異至關重要，這不僅體現(xiàn)在輸出結果上，還體現(xiàn)在它們如何與實際工作流程集成。下面的比較重點介紹了這些工具在不同團隊（從個人設計師到規(guī)模化產(chǎn)品組織）中的可用性關鍵特性。
人工智能輔助設計工具：從早期測試到發(fā)現(xiàn)商業(yè)價值
今年早些時候，我和我的團隊測試了幾款新興的AI設計工具——UX Pilot、Vercel v0和Lovable——以了解它們在結構化設計環(huán)境中的實際價值。我們發(fā)現(xiàn)它們出奇地容易上手，界面直觀，設計師可以在幾小時內上手。然而，我們的測試揭示了兩種截然不同的方法，以及一個關鍵的行業(yè)差距。
- UX Pilot專注于通過 Figma 集成進行基于提示的 UI 生成，輸出設計人員可以在熟悉的工作流程中進行迭代的 HTML/CSS。
- Vercel v0采用代碼優(yōu)先的方法，可以直接生成 React/Tailwind，但以設計為中心的團隊需要在 Figma 中手動重新創(chuàng)建。Lovable 則提供了一個強大的中間地帶，可以將提示轉換為完整的 React 應用程序，同時保留了導出功能以便進行設計交接。
- v0 和 Lovable 都展現(xiàn)了快速原型設計的價值，但我們的測試也印證了對比圖表的結論：與現(xiàn)有設計工作流程的集成仍然是關鍵挑戰(zhàn)。這些工具擅長生成起點，但需要大量的手動工作才能與我們的生產(chǎn)系統(tǒng)保持一致，因此我們主要測試了概念驗證，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，而只有 31% 的設計師在素材生成等核心設計工作中使用 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，而設計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 報告：來自設計師和開發(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)境中將提示轉換為功能原型。
這一轉變驗證了我們的測試結果：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)有設計操作中發(fā)揮作用的解決方案。
對于設計師來說，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——它能夠在關鍵之處創(chuàng)造價值：早期創(chuàng)意的生成，快速地在布局中表達，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——只需在平臺上操作，易于學習。雖然這項技術還很新，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。我估計設計師們會持續(xù)采用它，而 Figma 可能是扭轉設計師不再使用 AI 工具這一趨勢的關鍵。
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重要。雖然 UX Pilot 和 v0 等早期工具對于特定用例仍然很有價值，但圍繞設計系統(tǒng)進行的平臺整合表明，架構成熟度（而非工具復雜度）將決定 AI 應用的成功。
當前的限制：仍然存在摩擦
盡管 AI 設計工具優(yōu)勢顯著，但它們仍然需要大量的人工投入才能與實際產(chǎn)品工作流程保持一致。對于在結構化設計系統(tǒng)、標記化庫或受管控的組件集內運作的團隊而言，AI 輸出可能需要重建或重構，才能在生產(chǎn)環(huán)境中進行擴展。
常見問題可能包括：
- 與您的設計系統(tǒng)不一致的視覺風格。
- 過多的內聯(lián)樣式和不必要的嵌套。
- 需要更換的通用占位符組件。
- 生成相關屏幕或流程時不一致。
- 無障礙設施實施不足。
- 將輸出與現(xiàn)有代碼庫集成的挑戰(zhàn)。
雖然 Figma 的 AI 功能等平臺原生工具通過在現(xiàn)有設計系統(tǒng)內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，要獲得最佳結果，需要開發(fā)有效的提示技能，并使其可重復使用——本質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、合理的結構和緊密的集成仍然需要人類的專業(yè)知識。即使集成路徑有所改進，設計判斷和系統(tǒng)性思維仍然不可替代。
重新思考人工智能在設計生命周期中的作用
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)級領域），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)有的設計實踐中運用得當，它的價值將會成倍增長。
從小處著手，低風險
在結構化系統(tǒng)和沖刺周期內工作的設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 并非取代設計師，而是增強了他們的能力。通過加速基礎結構的創(chuàng)建，AI 可以騰出時間進行更高層次的思考。更少的設計周期意味著更少的流失，從而帶來更完善的測試和更具彈性的產(chǎn)品。關鍵在于結合傳統(tǒng)工作流程來評估結果，并利用這些洞察來指導更智能、更廣泛的應用。
補充：提示如何發(fā)揮作用（以及為什么它是一項技能）
提示 AI 布局工具并不意味著要寫出一句完美的句子——而是一個迭代的設計對話。你可以從廣泛的內容入手，然后通過一系列提示逐步完善布局，就像指導初級設計師一樣。
你可能會說：
→“創(chuàng)建一個包含英雄頁面和產(chǎn)品卡片的營銷主頁。”
→“使英雄頁面全寬。”
→“添加推薦部分。”
→“嘗試側邊欄布局。”
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、一體化的指令會干擾結果。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 中的內容：
- URL：“使其類似于 example.com”。
- Figma：參考您已建立的設計。
- 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。
- 結構化文本：為其提供降價、產(chǎn)品描述或 UI 副本。
平臺優(yōu)勢：像 Figma Make 這樣的平臺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)有的視覺樣式和模式。這意味著提示功能更多地是在你既定的視覺環(huán)境中完善設計決策，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的協(xié)作方式。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 輔助設計技術浪潮。
清單：如何評估用于設計的人工智能工具
如果您正在嘗試使用 AI 工具，以下實用標準可以幫助您構建評估：
- 從提示到布局的速度有多快？
- 它與您的設計系統(tǒng)（標記、間距、組件）的映射程度如何？
- 生成的代碼是否可供工程使用？
- 它是否遵循可訪問性最佳實踐？
- 提示能否通過迭代改進獲得一致的結果？
- 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行測試而不需要很大的開銷嗎？
未來 6-24 個月我們可能會看到什么
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。
多種集成方法正在涌現(xiàn)
我們看到人工智能工具與設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標準化接口與你的設計文件進行交互。
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。
這對規(guī)劃意味著什么
如果您正在評估 AI 設計工具，那么技術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，擁有組織良好的設計基礎的團隊可能具有優(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。
總體情況
- 原生平臺 AI（如 Figma Make）和基于協(xié)議的集成（如 MCP）代表不同的方法。
- 對于工作流集成，每種方法都有不同的權衡。
- 無論出現(xiàn)什么工具，從小處著手仍然切實可行。
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