今天读了 Yage 的这篇《AI 驱动 UI 设计工作流的范式》，做一点自己的笔记。
我的理解
作者想回答的问题不是”AI 能不能画图”，而是——AI 改变了 UI 设计工作流里的成本结构，那到底改变了哪一环？
他提炼出三个根本性的成本驱动因素：
- 格式转换的手工成本：设计稿 → 代码 → 文档 → 反馈，每一次跨介质转换都要人力
- 保真度与可修改性反相关：越精细的稿子越难改，越潦草的稿子越难验证
- 跨介质的沟通带宽：一张图传达的信息，文字要写一千字
三个机制互相锁死，解决一个就会把压力推给另外两个。
最打动我的一句
设计意图需到高保真才能被验证，但高保真的东西改起来很贵
这句话很好地解释了为什么 Figma 再强也没解决根本问题——它优化了单点效率，但没动这三个约束。
为什么这个框架有用
市面上十几款 AI 设计工具，每家切的点都不一样。用这三个机制当坐标系去看，就能快速判断一个产品是在降转换成本、打破保真度-可修改性的取舍，还是压缩沟通带宽。没有工具能同时优化三个维度——这也就是为什么竞争格局看起来那么散。
对我自己的启发
在看任何 AI 工具之前，先问一句：“它动了三角里的哪一条？“能省掉很多被 demo 带跑的时间。