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“如今我什么都能构建出来，却真心害怕自己余下的职业生涯，终将证明我从未有过任何值得表达的东西。”
“那年夏天人人传唱的歌之所以流传，是因为有人有话要说，并将其创作出来献给我们，而我们感受到了那份深意。意义才是依然需要付出代价的部分，且唯有指向外界时才真正算数。”（有点让我想起没有了的乐队的夏天）
《The naked designer: What happens when you can't hide behind craft》
microsoft.design
“那年夏天人人传唱的歌之所以流传，是因为有人有话要说，并将其创作出来献给我们，而我们感受到了那份深意。意义才是依然需要付出代价的部分，且唯有指向外界时才真正算数。”（有点让我想起没有了的乐队的夏天）
《The naked designer: What happens when you can't hide behind craft》
microsoft.design
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如何让你的 AI 输出更符合你需求的设计？
推荐一个方法：引入已有页面作为上下文。
据目前我自己的实践体验，仅依靠 system prompt / design skill / design.md 生成界面，初始完成度通常约为 60%。剩余部分仍需要较多人工调整，包括布局优化、视觉细节修正和 UI polish。
但是，如果引入已有页面作为上下文后，生成结果的完整性和一致性会明显提高。
例如，在制作新的 SEO 页面时，可以让 AI 参考官网首页中的现有模块进行组合，也可以选择结构相近的线上页面，在其基础上调整内容、布局和业务逻辑。
system prompt / design skill / design.md 主要用于定义设计规则、技术约束与执行流程。已有页面则提供了更具体的实现信息。
因此，已有页面能够减少 AI 需要自行推断的内容，使生成结果更符合现有产品的设计语言和业务要求。
从这个逻辑继续推演，我们可以为已有页面建立「可检索的页面模板与模块语义目录」。
进一步为线上页面及其模块建立结构化标注，将界面模块、业务用途、设计资源和源码实现关联起来。相比仅在代码中添加注释，更适合建立一套可检索的页面与模块语义层。
每个模块至少应记录以下信息：
- 模块解决的业务问题
- 适用的页面类型和用户阶段
- 所需的内容、数据及输入参数
- 可组合与不建议组合的其他模块
- 当前使用该模块的线上页面
- 对应的源码或设计稿
在此基础上，当 AI 接到“生成一个 SEO 页面”等任务时，可以按照以下流程执行：
- 识别页面目标和业务意图。
- 检索相似的现有页面。
- 筛选符合要求的可复用模块。
- 根据业务约束完成模块组合与调整。
- 仅对现有资产未覆盖的部分进行新增设计和开发。
于是，AI 界面生成可以从“规范驱动生成”逐步转向“检索驱动组合”。
Design skill 负责说明如何检索、选择、组合和修改现有资产；产品界面语料库则保存团队已经验证的设计决策、业务经验和实现方式。两者结合后，AI 才能稳定复用现有产品经验，提高生成页面与整体产品的匹配程度。
后续还可以将 UI polish 分为两类：
1、可以通过明确规则表达的调整
2、需要依赖相似案例才能准确传递的调整
将第二类内容持续整理为可检索资产，是系统性提高 AI 界面生成质量的重要路径。
推荐一个方法：引入已有页面作为上下文。
据目前我自己的实践体验，仅依靠 system prompt / design skill / design.md 生成界面，初始完成度通常约为 60%。剩余部分仍需要较多人工调整，包括布局优化、视觉细节修正和 UI polish。
但是，如果引入已有页面作为上下文后，生成结果的完整性和一致性会明显提高。
例如，在制作新的 SEO 页面时，可以让 AI 参考官网首页中的现有模块进行组合，也可以选择结构相近的线上页面，在其基础上调整内容、布局和业务逻辑。
system prompt / design skill / design.md 主要用于定义设计规则、技术约束与执行流程。已有页面则提供了更具体的实现信息。
因此，已有页面能够减少 AI 需要自行推断的内容，使生成结果更符合现有产品的设计语言和业务要求。
从这个逻辑继续推演，我们可以为已有页面建立「可检索的页面模板与模块语义目录」。
进一步为线上页面及其模块建立结构化标注，将界面模块、业务用途、设计资源和源码实现关联起来。相比仅在代码中添加注释，更适合建立一套可检索的页面与模块语义层。
每个模块至少应记录以下信息：
- 模块解决的业务问题
- 适用的页面类型和用户阶段
- 所需的内容、数据及输入参数
- 可组合与不建议组合的其他模块
- 当前使用该模块的线上页面
- 对应的源码或设计稿
在此基础上，当 AI 接到“生成一个 SEO 页面”等任务时，可以按照以下流程执行：
- 识别页面目标和业务意图。
- 检索相似的现有页面。
- 筛选符合要求的可复用模块。
- 根据业务约束完成模块组合与调整。
- 仅对现有资产未覆盖的部分进行新增设计和开发。
于是，AI 界面生成可以从“规范驱动生成”逐步转向“检索驱动组合”。
Design skill 负责说明如何检索、选择、组合和修改现有资产；产品界面语料库则保存团队已经验证的设计决策、业务经验和实现方式。两者结合后，AI 才能稳定复用现有产品经验，提高生成页面与整体产品的匹配程度。
后续还可以将 UI polish 分为两类：
1、可以通过明确规则表达的调整
2、需要依赖相似案例才能准确传递的调整
将第二类内容持续整理为可检索资产，是系统性提高 AI 界面生成质量的重要路径。
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用了一圈截图录屏剪贴板之类的应用，还是用回了 clean shot X。
就是差在性能流畅度和体验顺畅度，新工具总会来点各种各样的小 bug。
时间和迭代换来的东西还是很难替代的长期主义价值。
就是差在性能流畅度和体验顺畅度，新工具总会来点各种各样的小 bug。
时间和迭代换来的东西还是很难替代的长期主义价值。
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