把 AI 的 UI 设计能力推到极限
文章探索用 AI 生成高质量界面设计的边界,介绍让 Agent 做界面设计的方法:先按品类和品牌推出设计方向,生成多套可对比的方案,再通过实际截图进行迭代,避免直接套用模型的默认审美模板。作者还开源了 oil-ui 项目,展示如何把 AI 的 UI 设计能力推到极限。
文章探索用 AI 生成高质量界面设计的边界,介绍让 Agent 做界面设计的方法:先按品类和品牌推出设计方向,生成多套可对比的方案,再通过实际截图进行迭代,避免直接套用模型的默认审美模板。作者还开源了 oil-ui 项目,展示如何把 AI 的 UI 设计能力推到极限。
提出了避免AI默认审美、按品牌方向出多方案并用截图迭代的有价值方法,但仅是推文摘要,缺少细节、步骤和论证。
花叔开源的AI设计技能huashu-design发布3.0版本,该技能可让agent自动生成网页、PPT、App原型、信息图等设计。3.0主要改进:先出六个候选再挑三个成稿;现实参照改为同媒介并先截图;风格库从60种扩到84种(新增中文与东亚风格);App原型采用有构图的展示板;新增本机记录系统(经验、外观账本、设计体检)实现越用越懂用户;坚持事实核实。作者分享了三轮迭代的过程,核心教训是:对agent应加选项而非禁令,禁令会让设计变得保守无聊,提供更多可见样例反而能激发更好的设计。
文章介绍了如何使用 Agent-Native 框架构建 Agent First 应用。通过统一的前端动作与 Agent 工具,实现 UI 与 Agent 的双向同步。应用支持通过聊天交互、集成外部 Agent、A2A 通信及自动化任务,且完全开源。
作者介绍了开源项目 AI Design Skills,目前提供 landing-page-design 技能,适用于 Claude Code、Cursor、Codex 等可读取规则文件的 AI 编程工具。它不是现成模板,而是一套从内容到视觉的制作规则:先明确产品定位与用户目标,再组织页面结构;统一字体、间距、配色和动效等视觉系统;并补齐按钮悬停、加载、空页面、报错、表单校验、移动端适配和无障碍等交付细节,避免 AI 生成千篇一律的默认样式。评论区还交流了表单校验保留已填内容等实用经验。
OpenPencil 是号称全球首款 AI 原生的开源矢量设计工具,GitHub 已获 6400+ Stars,90.6% 代码由 Rust 编写。它实现了 Design-as-Code:通过提示词在实时画布上生成和修改 UI。核心亮点包括:并发智能体团队将页面拆解为多个子任务并行流式渲染;多模型智能适配(Claude、GPT-4o、Gemini、MiniMax 等);可通过 MCP Server 集成到 Claude Code、Cursor 等终端工具;.op 设计文件为纯 JSON 格式、Git 友好,可一键导出 React + Tailwind 或 HTML + CSS 代码;支持 P2P 实时协作与冲突回放。适合前端开发者和独立创作者提升生产力。
作者萝卜哥分享了自己耗时国庆假期、消耗上亿 Token 开发的免费开源 PPT 生成与美化 skill(luobo-ppt)。该 skill 支持将文章直接生成带口播备注的 PPT,也能在不改动文字的前提下按参考图或 14 套预设风格美化已有 PPT。它借鉴了 dashi-ppt-skill 的版式容量控制、273 款设计模板归纳的 36 条视觉路线,以及 open-design 的排版检查规则和五维评审方法。生成的 PPT 全部使用 PowerPoint 原生元素,用户可直接编辑,且无需 AI 生图模型即可使用。支持 Claude Code、Codex、Cursor、WorkBuddy 等多种 Agent。
文章提出 Agentic Brand Systems(智能体品牌系统)是品牌管理的未来。随着团队扩张和 AI 智能体参与生产,品牌决策速度暴增,而传统品牌指南分散在 Figma、Canva、代码等不同工具中,导致信息漂移和不一致。作者以 Sonata 品牌套件为例,介绍将品牌定位、语言规范、视觉规则(visual-system.json、tokens.css)和可用的 React 组件整合为一个人类可浏览、智能体可读取的统一系统,让每次触点都成为品牌真理源的延伸,终结品牌漂移问题。
作者分享在开发 APP 时使用的 Apple Design Skill,它将 Apple WWDC 设计分享中的界面与动效原则整理成 AI 指导,帮助改善界面层级、反馈和整体连贯性,效果接近苹果原生 App 风格。该 Skill 来自 Linear 设计师 Emil Kowalski 开源的 AI Agent Skills 项目(GitHub Star 近 4w),还包括设计工程总则、动画制作与审查、原型方案生成、移动端网页优化、Swift 编写、UI 组件库选择等多个实用 Skill,适合前端与设计开发场景使用。
文章介绍 Vercel 如何用 design.md 文件、CSS 样式表和评测闭环,解决 AI Agent 生成页面总「差一点」、需要反复人工修整的问题。核心方法是把工作拆成三层:design.md 写设计判断(读者、信息层级、拒绝的套路),CSS 承接字号、间距、表格等机械性版式约束且不占模型上下文,评测闭环把每次返工转化为可复查的规则。作者强调规则要从模糊感觉翻译成可观察动作,如「别丑」改为「表格全宽」。测试显示公开场景下机械故障从 91 次降到 39 次,约少 57%。建议从一类高频产物入手,把高频修改沉淀为规则,逐步减少返工。
文章探讨 AI 做设计时“形似神不似”的问题,指出症结在于设计背后的“为什么”没有被写进 AI 可读的上下文。作者拆解了多家硅谷大厂的实践:Vercel 通过 200 多轮评估循环筛选规则,用 design.md 使视觉错误减少 57%;Google 开源了 Stitch 的 DESIGN.md 规范;Atlassian 实测发现 DESIGN.md 适合原型和定制场景,生产环境用 MCP 更省更准;Anthropic 的 Claude Design 则反向从代码库自动提取设计系统。社区还把 60+ 大厂风格反向工程成 design.md。文章认为设计系统正被 AI 重写,并给出五条落地建议。
作者基于 10 年 UI/UX 设计经验,结合 AI 工具实践,总结出一套设计审美方法论。文章实测了 5 个 GitHub 上星数最多的 AI 设计 Skill:UI UX Pro Max(自动匹配行业风格)、Taste Skill(原创设计方向)、Impeccable(逐块打磨去 AI 味)、Emil Kowalski Skills(动效细节)、Hallmark(上线前检查),并配以场景演示。作者还分享了 8 条可复用的设计原则,包括先定义再动手、拆解好设计不照搬、先出全貌再逐块改、统一视觉规则等,强调工具在变但好的设计判断力依然无法被 AI 替代。