chapter[13] · part 3 / AI 辅助设计
欢迎来到第三部分。先把这一部分的立场亮出来，因为它决定了后面三章的全部写法：AI 把"产出一个还行的设计"的成本压到了接近零——因此"还行"不再值钱，值钱的是判断"还行"和"对"之间的距离。这正是第一章末尾的预言落地的地方：当生成能力人人均等，你在第一、二部分建立的那套眼光，从修养变成了生产资料。
还有一个写作上的声明：AI 工具的版本号以月为单位过期，所以本书拒绝写成工具测评。本章给的是地图（按输入输出分类，象限比产品长寿），下一章给技艺（怎么向 AI 描述设计），十五章给工作流（怎么把 AI 嵌进从需求到上线的全流程）。具体工具名只作举例，过时不影响结论。
抛开营销名词，所有 AI 设计工具只做一件事：把一种描述转换成另一种描述。按"输出是什么"分，正好四个象限：
四个象限的工具底层同源（生成模型），所以长板短板也同构。用本书的语言精确描述：
AI 极其擅长的，恰好是本书教过"有标准答案"的部分：执行惯例（表单标签在上、44pt 触达——第九到十一章那些"方言"它都流利）、风格插值（"介于 Notion 和 Linear 之间"这种指令它真能执行）、批量变体（一个卡片出二十版，人力不可比）、规范服从（给它 token 和字阶，它比初级工程师更守纪律）。
AI 系统性薄弱的，恰好是本书教过"没有标准答案"的部分：跨页面的一致性（每次生成是独立采样，没有"全局设计系统"的记忆——除非你显式提供）；独特性（它的训练目标是逼近数据分布的中心，而"像所有人"正是品牌设计的反义词）；取舍（《夜巡》的决定——牺牲付费者的脸换取戏剧性——需要为一个目的押上代价，生成模型的本性是规避极端而不是选择极端）；以及知道何时停（它永远能再给你二十个变体，但"够了，就这个"是判断，不是生成）。
一句话记住边界：AI 学会了全部方言（惯例与规范），但没学会押注（为意图支付代价）。所以分工是清晰的：让 AI 负责"正确"（合乎惯例、覆盖变体、服从系统），你负责"对"（这个产品此刻应该牺牲什么、强调什么、停在哪里）。第六章四步法里，AI 能做描述和分析，解释与评价的位置上坐着的还是你。
四个象限还共享最后一条性质，也是第三部分的中心论点：同一个工具，在不同人手里产出的差距比工具之间的差距大得多。原因不神秘——生成质量大体由 prompt 的信息量决定，而描述一个界面的信息量，取决于你有没有词汇。回看第六章那张禁用词表（简洁、舒服、高级、干净、现代）：那些词不仅是鉴赏的占位符，它们也是糟糕 prompt 的全部模样。"做一个简洁高级的登录页"——AI 只能回以分布中心的平均脸；而"720px 单列、单色相蓝 + 明度层级、唯一强调色给主按钮、标签在输入框上方、错误就地显示"——每个短语都来自本书前十二章，每个短语都在收窄解空间。
你的设计词汇表就是你的 prompt 词库。这就是为什么本书把 AI 放在最后一部分：不是它不重要，而是没有前两部分，第三部分只是魔法咒语集；有了前两部分，它是一门可以精确执业的手艺。下一章就教这门手艺。
13.2 说 AI"会方言、不会押注"。这种局限不是随机出错，而是有固定的犯错模式——它们反复出现，认识了就能一眼识破。这恰恰是 AI 时代鉴赏力的直接变现：你前十二章练的眼睛，现在用来给 AI 的产出当 reviewer。下面是六种最常见的"AI 翻车"，每一种都精确地踩在本书某一章讲过的原理上：
把这张图变成一段你脑子里的 lint，在合并任何 AI 生成的界面前跑一遍：它是平均脸吗？（喂 token 和参照锚点，第十四章）· 有没有装饰过载？（删到只剩信息）· 对比度过关吗？（跑 axe，第九章）· 和别的屏一致吗？（token 进 system prompt）· 用真实数据填过吗？（拿最长的真名字、最大的数字、最空的账户试）· 非 happy path 的状态画了吗？（对照 8.7 矩阵）。这六问几乎覆盖了 AI 设计翻车的全部高发区。注意它们没有一个是"AI 不够强"——全是"人没把判断补上"。AI 把执行的成本降到零，正因如此，这六道关卡才是你作为作者无法外包的部分（第十五章会把它做成工作流里的 gate）。
两道题。① 受控实验：选一个真实的小需求（比如"个人博客的订阅卡片"），写两版 prompt：A 版只许用形容词（"好看、简洁、现代、有设计感"）；B 版禁用一切形容词，只许用本书术语（字阶、单色相、间距节奏、唯一强调色、对齐轴……）。把两版分别喂给任何一个象限 C 工具，对比产出。然后做第二轮：把你项目的 design token 贴进 B 版再生成一次。三个结果排开，你会亲眼看到"放大器"放大的到底是什么。② 抓翻车：让 AI 生成三个不同界面，对照图 13-2 的六种翻车逐一指认——它们中了几种？把命中的翻车名和对应章节写下来，这就是你给 AI 当 reviewer 的第一份报告。