三号设计周刊 Vol.33｜Figma 设计经验封装与 AI 工作流
本期周刊探讨了 Figma Agent Skills 生态成型，设计经验现可被封装复用；Figma 实验证明 AI 能提速 20%。此外涵盖 iOS 27 视觉更新、Instagram 换标风波、DeepSeek Harness 发布，以及多款动效与素材工具推荐，最后分析了 AI 原生 UI 组件库与交互细节。
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Huashu-motion正式发布：一键直出商业级产品宣传片的Skill
花叔开源了Huashu-motion，一个让Claude Code、Codex等coding agent一键生成商业级产品宣传片的skill。项目对标Apple、Google、Anthropic的发布片水准，通过分析21支真实发布片和142支高互动动效片，提炼出导演规则。用户只需一句话，agent就会读产品、出三个设计方向、写节奏单、自动配乐配音效，最后在浏览器编辑器中支持点选修改。作者一天内用它制作了约二十支宣传片，成本极低（约2元/支）。项目已在GitHub开源，附带20种运动语言、10个模板和完整方法文档。
多花 10-20% 心思在 UI 上就是在这个 AI slop 满天飞的时代最大的竞争优势
本文分享了在 AI 生成内容泛滥的时代，通过多花 10-20% 的心思在 UI 设计上，可以成为最大的竞争优势。作者介绍了 Together AI 大神哈桑的 /Hallmark design skill，该技能通过将 AI 生成的常见设计套路列为负面规则，有效提升了 AI 生成 UI 的质量。文章还总结了几个关键心得：摸清 AI 套路、给 agent 喂参考图、使用更具体的长提示词，以及利用便宜小模型进行快速迭代。
开源 DeepSeek Harness 开箱即用客户端 Pilot Harness 及易用插件
DeepSeek 发布了坚持'一切皆插件'理念的 DeepSeek Harness，模型适配器、工具、文件系统、沙箱甚至 Agent Loop 都可通过插件组合。但其使用门槛偏高，界面仍处开发者预览阶段。作者基于此前 CodePilot 的经验开发了 Pilot Harness，为其加上桌面外壳和一组客户端插件：优化了项目切换、会话 Hover 卡片、输入区和设置页等交互，新增项目文件树、服务商配置等插件，并提供 macOS、Windows、Linux 三平台安装包。作者认同 Harness 拆分组件、允许重组的架构思路，认为这为 Agent 参与调整自身配置预留了接口。
20个Agent友好的灵感&设计参考网站合集分享，远离AI-Slop
本文分享了20个对Agent友好的设计灵感与参考网站，旨在帮助设计师和开发者避免AI-Slop（千篇一律的AI生成设计）。文章按实际工作顺序将网站分为三类：先确定视觉方向（如Pinterest、Behance、Awwwards等），再研究真实页面与产品流程（如A1 Gallery、Mobbin、Refero等），最后将参考交给Agent进入设计和代码（如Lucide、shadcn/ui等）。文中还提供了一条避免AI-Slop的工作流，并附有可直接使用的提示词模板，指导如何将设计参考转化为Agent可执行的设计规则。
保姆级教程：AI视频动效系统
作者介绍了一套自研的视频动效系统，旨在利用AI技术辅助视频制作。该系统通过GitHub开源，用户只需三步即可生成专业视频动效：安装系统、修改文案数字、渲染下载。此外，该系统可与Codex结合，甚至喂给本地Agent（如Cola）进行动效管理。
Gemini预训练负责人总结：如何进入头部AI团队的10条经验
Gemini预训练团队负责人撰文分享如何进入头部AI实验室。文章指出顶尖人才普遍具备方向准、数学硬、拼劲足三大特质。针对普通人，作者建议避开正面竞争，转而在底层优化或上层Agent系统发力，强调了开源项目、数学基础、动手复现及长期坚持的重要性。
体验完微信Agent以后，我觉得这就是微信有史以来最大的更新
文章详细介绍了微信“小微”的内测体验，涵盖了其功能架构、底层模型、交互逻辑及与微信原生能力的打通情况。作者指出，虽然受限于算力成本和安全风控，目前的Agent策略偏向“只读不动”且需频繁确认，但在小程序调度、聊天记录上下文理解及AI生成工具方面表现出色。作者认为这是微信有史以来最大的更新，标志着平台级AI应用的正式落地。
前端设计新工具：Taste-Skill 与 Impeccable
GitHub 上两个前端设计项目爆火，旨在提升 AI 的设计审美。Taste-Skill 作为视觉自查系统，能纠正配色和布局问题；Impeccable 提供核心命令和避坑指南，解决布局逻辑和动效难题。两者结合可显著提升前端开发效率与设计质量。
用好 Google DESIGN.md 与 Agent Skills 打造亿元公司质感的创业项目
文章介绍了 Google 开源的 DESIGN.md 标准，通过将设计系统的核心元素结构化，解决了 AI 生成 UI 时的一致性痛点。结合 Agent Skills，创业者可快速建立统一的设计语言，应用于官网、App、PPT 等多个触点，在 1 小时内大幅提升项目的视觉质感，使其具备独角兽公司的专业外观。
实测DeepSeek V4：为国产化而生的混合模型
文章详细评测了 DeepSeek V4 模型。V4 采用混合架构，参数量达 1.6T，虽未集成多模态能力，但在推理和代码领域表现优异。作者指出该版本通过 MXFP4、TileLang 和 MegaMoE 等技术，深度适配华为昇腾等国产芯片，旨在解决算力卡脖子问题。实测中，V4 在写作和长文本处理上表现出色，但在 Agent 意图识别和复杂开发约束遵守方面仍存在瑕疵。
分享6个新提示语去掉DeepSeek新模型和codex的AI味
作者分享了6个提示语技巧，用于消除DeepSeek和Codex生成代码动画/UI时的AI味。包括：删除重复无信息的文案、去掉多余的装饰框和阴影、为颜色分配固定用途、统一字号和图标对齐、一屏只讲一件事、优化动效使其服务于叙事和反馈。文中每个技巧都配有具体可用的提示语。作者还预告了正在开发的大剪辑Skill，能用DeepSeek剪出十分钟真人口播视频。
DS Bot开源了，那Grok Bot 和 DS Bot，到底该选哪个？
文章对比了社区开源的 DS Bot（DeepSeek-Bot）与 Grok Bot 两款多角色 AI 助手。核心差异在于'动手能力'：Grok Bot 提供托管云电脑，可操作浏览器、跨网站执行任务且合盖继续运行；DS Bot 内置浏览器仅能读网页，但支持自选模型、MCP/Skills 扩展和可检查的 Markdown 记忆。文章从网页操作、模型控制权、数据与权限、成本等维度给出选购建议：不想维护、需要网页自动化选 Grok Bot；已有 API、重视控制权选 DS Bot。作者建议先用一个每周固定任务实测，再决定是否扩展。
