薛志翔

一个 Design Co-Pilot 的自我修养

The Self-Cultivation of a Design Co-Pilot

薛志翔 2026年8月

02
原型
设计
开发
设计 Sketch
交付 蓝湖
03

AI 有很强的提取分析等审计能力,但根据规范执行的设计效果一般。

AI 可以在探索阶段给我们创意灵感,但产物没办法给设计师直接使用。

AI 最好的角色可以是作为“设计副驾驶”,参与设计分析、文档整理、规范治理,可以提出设计方案的建议,而不是在生产流程中直接上手做设计。

Design Co-Pilot

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04
Motiff 官网截图
05

国产 UI 设计工具的 AI 功能仅对团队版开放

MasterGo AI 页面截图
Sketch 官网截图

AI 通过 MCP 直接操作现有设计资产

AI Agent
MCP
Sketch

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06
WorkBuddy

1. WorkBuddy 有调用 Ardot 的能力,这是其他产品不具备的核心竞争力,也是腾讯在尝试构建的生态

2. WorkBuddy 的远程连接自动化引用文件等的体验很不错,OpenCode 这种开源工具是没有这种功能的,Qoder 引用文件的手感很差。

3. WorkBuddy 目前可以免费使用 Hy3 模型,而这个模型的能力比我想象中的好很多。

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07
Sketch 官方 MCP
  • 能力
  • 性能要求高
  • Token 消耗
VS
社区 MCP:Sketch-MCP-Serve
  • 能力也很强
  • 性能要求低
  • Token 消耗理论上较少
经验

与 AI 沟通过程中,输入的提示词一定要尽可能精确。例如如果确定要使用 MCP,提示词要精准描述你的操作要求,能够很大程度上减少摩擦。

{ } JSON ZIP { } .sketch

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08
经验

借助排行榜进行技术选型,如 Arena。

Arena.ai Code Arena Web-Dev 排行榜

基于 Arena Web-Dev 排行榜的模型选型

  • Qwen-3.8-Max
  • GLM-5.2
  • DeepSeek-V4-Flash
  • Hy3
  • MiniMax-M3
09

用同一种 Harness 和 MCP 做不同模型的 BenchMark

提取并分析“测试用-之江书香:产品完整设计稿-20260211.sketch”这份 Sketch 文件。

深度思考
经验

经验卡3:WorkBuddy 不同模式据说会有不同的能力,“设计创意”与前两者的区别是它会有调用 Ardot 的能力,但整体上三者用下来体感差不多,按照自己真实的目的选择即可。在切换选项卡时输入框文本会被清空,如果是自己写长提示词,建议在其他地方写好之后复制粘贴进来。

WorkBuddy 模式选项卡

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10
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DeepSeek

一次性的分析能力或快速出分析报告,DeepSeek-V4-Flash 很顺手也很快,也很省 Token。

MiniMax

首次分析文件、反复要求 AI 深挖,MiniMax-M3 很省 Token,使用起来值得信赖。

这些模型可以混合使用,如让 MiniMax-M3 先分析并沉淀出文档,再让 DeepSeek-V4-Flash 进行后续收敛和更深入的操作。

Hy3

Hy3 完全不差,考虑到它目前可以在 WorkBuddy 里完全免费,如果不考虑生产速度,它可以作为主力 Coding 模型。

经验

如果你的项目,尤其是 Coding 项目涉及到多个模型参与的,你可以在项目大致有一个雏形的时候,让模型对项目整体进行一个审计,厘清技术栈后生成一份供其他模型阅读的 Agent.md,这样后续的开发会更稳定和流畅一点。

Agent.md 文档截图

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Harness
WorkBuddy WorkBuddy
Modal
Hy3 Hy3
MCP
Sketch Sketch
Harness
Qoder Qoder(暂定)
Modal
MiniMax MiniMax-M3
MCP
Sketch Sketch
Harness
OpenCode OpenCode
Modal
硅基流动 硅基流动 API

有羊毛应薅尽薅早薅

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用例1:画板命名规范化

目标:规范化文档的结构性信息

请通过 Sketch MCP,连接目前打开的文档“之江书香:产品完整设计稿-20260211”,提取、分析并总结我现在所有的画板的命名风格,给我提出画板名称规范化的建议。
此工作分为两阶段:
1. 第一阶段你只读取文件并给我适合设计师阅读的 HTML 分析报告;
2. 等我确认之后再进入第二阶段帮我批量规范化重命名,以回落第一阶段的结果。

深度思考
经验

涉及到对文件直接操作的任务,可以分为两轮,先分析,评审确认后再执行。分析的步骤可以让 AI 输出 HTML 形式的产物,会比 MD 文件视觉上更好读;在执行时也可以小范围试点。

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自动分析
设计文档
提取总结
设计规范
自动整理
设计系统
自动创建
设计变量
自动创建
组件库

Requirements: A Figma file with a connected design system, or a linked library

Figma skills for MCP 帮助文档截图
AI + MCP
设计变量
组件
代码

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用例2:设计文件审计

目标:提取并总结历史设计稿设计规范,提出组件库创建建议

请通过 Sketch MCP,连接目前打开的文档"之江书香:产品完整设计稿-20260211",提取、分析并总结我现在所有设计稿的设计规范和值得组件化的元素,给我创建设计变量(Design Token)和创建组件库的建议。
此工作分为两阶段:
1. 第一阶段你只读取分析文件并给我适合设计师阅读的 HTML 分析报告;
2. 等我确认之后再进入第二阶段帮我往 Sketch 文件里回写设计变量和创建组件库。

深度思考
经验

AI Agent 可以调用 MCP、Skills 等多种工具,「一句话」已经可以实现原先需要复杂的提示词工程来去引导或约束模型。就像在 Sketch MCP 中有一个 Guide 流程,Agent 可以读取 Guide 自动匹配我们的需求并走相应的 Skill。因此我们不需要把事情做复杂,用最直接、最不绕弯子的提示词已经可以实现很好的效果。

Sketch MCP Server 文档
Sketch 自动创建设计变量截图

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Token 如水一般流走……

设计工程逆向

分析
审计

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Vibe Design

不需要遵循规范,
或者直接有页面可以抄,
效果会很好,
完全从零开始效率非常低。

Cynthia Chen daily doodle app 截图

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AI Agent
Skill Taste
文档 审计报告
DESIGN.md DESIGN.md
Sketch Sketch

AI 在 Sketch 里生成设计稿

Token 消耗量大

速度极慢

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AI to HTML

# 1 基于已经学习到的「之江书香」Design DNA 和 Design Rules,生成一个全新的「活动详情页」。

### 页面主题

「2026 春日阅读季」

副标题:
与书相遇,与春天相遇。

### 页面内容

- 活动主视觉
- 活动名称
- 活动时间
- 活动地点
- 活动状态
- 活动简介
- 活动详情
- 活动流程
- 主办方信息
- 报名人数
- 「立即报名」CTA
- 相关推荐活动

### 设计要求

这是一个全新的页面,不要复制「之江书香」已有页面的布局。

请根据已经学习到的 Design DNA 重新组织信息,但保持:

- 相同的视觉层级
- 相同的信息密度
- 相同的 Typography Language
- 相同的 Color Language
- 相同的 Spacing Rhythm
- 相同的 Component Language
- 相同的图片处理方式

尤其注意活动主视觉与正文内容之间的比例关系。

CTA 应该明确,但不要破坏「之江书香」整体克制的视觉气质。

目标:

让用户感觉这是「之江书香」自然延伸出来的新页面,而不是一个套用了颜色和圆角的陌生页面。
# 2 基于已经学习到的「之江书香」Design DNA 和 Design Rules,生成一个全新的「图书详情页」。

### 页面主题

书籍:

《人类群星闪耀时》

### 页面内容

- 图书封面
- 书名
- 副标题
- 作者
- 译者
- 出版社
- 出版时间
- 内容简介
- 编辑推荐
- 图书标签
- 阅读 / 借阅状态
- 「立即阅读」或「立即借阅」CTA
- 相关推荐

### 设计要求

重点测试以下能力:

1. 图片与文字之间的视觉关系
2. 标题与辅助信息的层级
3. 内容信息密度
4. CTA 的视觉权重
5. 图书封面作为核心视觉元素时,如何保持「之江书香」的视觉语言

不要简单制作一个传统电商商品详情页。

不要使用强烈的购买导向、价格标签或电商促销视觉。

目标:

这是一个文化阅读产品中的图书详情页,而不是电商商品详情页。
# 3 基于已经学习到的「之江书香」Design DNA 和 Design Rules,生成一个全新的「书单专题页」。

### 页面主题

「这个夏天,读完这 10 本书」

副标题:

从文学、历史、自然与生活中,挑选 10 本适合夏日阅读的书。

### 页面内容

1. Hero
- 专题标题
- 副标题
- 主视觉

2. 专题介绍
- 编辑推荐语
- 专题策划说明

3. 精选书单
- 10 本书
- 封面
- 书名
- 作者
- 一句话推荐理由
- 阅读 / 借阅入口

4. 分类推荐
- 文学
- 历史
- 自然
- 生活

5. 编辑精选
- 3 本重点推荐

6. 相关推荐

### 设计要求

不要复制已有页面。

重点测试:

- 长页面的 Layout System
- 多模块之间的视觉节奏
- 图片与文字比例
- 内容层级
- 重复组件的变化与统一

保持「之江书香」的 Design DNA,同时让这个页面拥有独立的专题感。

不要设计成典型内容资讯网站或电商书单页面。
# 4 基于已经学习到的「之江书香」Design DNA 和 Design Rules,生成一个全新的「搜索结果页」。

### 搜索关键词

「鲁迅」

### 页面内容

- 搜索框
- 搜索关键词
- 搜索结果数量
- 分类 Tab
  - 全部
  - 图书
  - 作者
  - 书单
  - 活动
- 筛选条件
- 排序方式
- 搜索结果列表
- 分页 / 加载更多
- 空状态

### 设计要求

这是一个功能型页面。

重点测试 AI 是否能够把「之江书香」的视觉语言迁移到高信息密度场景。

重点关注:

- 搜索框
- Tab
- Filter
- List
- Metadata
- Empty State

这些组件需要保持一致的视觉语言,但不要为了追求视觉效果而降低信息检索效率。

页面应该清晰、克制、易扫描。

不要做成典型 SaaS 后台或搜索引擎页面。
# 5 基于已经学习到的「之江书香」Design DNA 和 Design Rules,生成一个全新的「年度阅读报告页」。

### 页面主题

「我的 2026 阅读报告」

副标题:

这一年,阅读留下了一些值得记住的数字。

### 数据

- 阅读 37 本书
- 阅读 128 小时
- 收藏 52 本
- 完成 24 个阅读主题

### 页面内容

1. 年度开场
2. 阅读数据
3. 阅读偏好
4. 年度关键词
5. 年度 TOP 5
6. 全年阅读轨迹
7. 年度推荐
8. 年度结语

### 设计要求

这是一个全新的页面类型。

不要设计成 BI Dashboard。

避免:

- 密集数据卡片
- 复杂图表
- 企业数据大屏
- 强烈渐变
- SaaS Dashboard 风格

阅读数据应该服务于「年度阅读回顾」的内容叙事。

重点测试:

当页面信息结构发生明显变化时,能否仍然保持「之江书香」的视觉 DNA。

最终让它更接近:

「年度回顾 × 阅读文化 × 编辑设计」

而不是:

「数据分析 Dashboard」。
# 6 基于已经学习到的「之江书香」Design DNA 和 Design Rules,设计一个全新的「文化活动日历页」。

### 页面主题

「阅读活动」

### 页面内容

用户可以浏览未来一个月的文化活动。

包含:

- 月份切换
- 日历
- 活动日期标记
- 活动分类
  - 阅读
  - 讲座
  - 展览
  - 亲子
- 活动列表
- 活动时间
- 活动地点
- 活动状态
- 活动详情入口

### 设计要求

重点测试复杂信息结构下的视觉组织。

不要做成企业后台 Calendar。

日历只是信息导航工具,活动内容仍然是页面的主要视觉内容。

保持「之江书香」的:

- 留白
- Typography
- Color
- Spacing
- Component Language
- 信息密度

同时确保用户能够快速理解:

「什么时候有什么活动」。

重点测试:

复杂功能结构是否仍然能够保持产品原有的视觉气质。
# 7 基于已经学习到的「之江书香」Design DNA 和 Design Rules,设计一个全新的「我的」页面。

### 页面主题

「我的阅读」

### 页面内容

顶部:

- 用户头像
- 用户昵称
- 阅读等级
- 阅读统计

主要功能:

- 我的阅读
- 借阅记录
- 阅读记录
- 我的收藏
- 我的书单
- 活动报名

辅助功能:

- 阅读成就
- 阅读偏好
- 设置
- 帮助

### 设计要求

这是一个功能型页面,而不是内容型页面。

重点测试 AI 能否在大量功能入口的情况下保持「之江书香」的设计语言。

不要设计成:

- 电商会员中心
- SaaS Dashboard
- 手机系统设置页

功能入口应该有清晰的信息层级。

避免过度使用 Card。

尽量使用已经学习到的「之江书香」信息组织方式。

目标:

让这个页面虽然功能密度较高,但仍然像同一个产品。
点餐参考原型 订单详情参考原型 嘉宾详情参考原型
ERP 参考原型

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一键生成 UI
不遵循任何规范让 AI 自由生成
基于很成熟的组件库和规范
知识库
设计规范
设计边框
组件库
……

详细定义每一个设计变量的结构化规则

样式
标记
属性绑定
插槽
组合结构
布局

设计即代码

画布驱动
规格驱动

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21
结构化劳动
创意设计
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Vibe Design 更适合……

非设计师
AI-Native 团队
OPC
产品需求
原型设计
交互设计
界面设计
运营设计
前端开发
后端开发
产品测试

产品、交互、视觉、运营质量很大程度取决于人原本的水平。

按我们的审美,AI 生成的 UI 大概率达不到我们的质量底线。

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AI 结合 Sketch 的能力边界

发现规范
提出抽象
团队
执行结构化工作
持续治理建议

Design Co-Pilot

AI + MCP 默认情况下无法理解你的设计系统/设计规范

AI + MCP 的最终效果取决于上下文质量模型表现以及提示语的清晰度

Figma MCP server vs agent 文档截图

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24

Design Co-Pilot

Read
  • 阅读文档
  • 分析页面
  • 分析组件
  • 截图输出
Propose
  • 总结设计系统
  • 辅助建立变量
  • 辅助文档治理
  • 设计方向探索
Execute
  • 批量回落设计变量
  • 批量修改文档内容
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想法
决策
创造
观察
分析
比较
解释
质疑

Taste

开放好奇
持续更新
提升判断力

Thanks.

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