AI时代的设计工作正在经历一场根本性的顺序重构。Cursor设计主管Ryo Lu提出将设计师转化为程序员的大胆KPI，揭示了从静态设计稿到动态原型验证的范式转移。本文通过Baby Cursor等案例，深度剖析生成式UI如何颠覆传统设计流程，以及在这场变革中设计师必须坚守的核心竞争力。

Cursor 设计主管：我今年的 KPI，是把所有设计师都变成程序员

我是在一个挺普通的下午，看完这场分享的。

原本只是想看看 Cursor 的设计团队在 AI 时代是怎么工作的，但越往后听，我越意识到一件事：

这已经不是某个工具厉不厉害的问题了，而是设计这件事本身，正在悄悄换顺序。

那个设计师最熟悉、也最无力的瞬间

如果你是设计师，这个场景你一定经历过。

一个想法冒出来，你在脑子里已经把用户路径走了一遍。你把它整理成一套完整的 Figma 设计稿，细节、状态、逻辑都想清楚了，然后交付。

接着，听到一句：

“这个实现起来有点复杂，得排期。”

于是，这个本来可以被快速验证的想法，就这样卡在了“技术复杂度”和“工程资源”之间。

很长一段时间里，我默认这是设计工作的一部分：

我们负责想清楚，是否能做出来，是另一道关。

真正击中我的，不是 UI，而是「验证速度」

Cursor 的设计主管Ryo Lu在分享里说，他今年的个人 KPI 是：

把所有设计师都变成程序员。

真正让我被击中的，并不是这句话本身，而是他展示的一个 demo。

他做了一个叫Baby Cursor的项目——

一个功能极度简化、几乎就是“婴儿版”的 Cursor。

整个过程中，他几乎没有写代码，而是用自然语言不断和 AI Agent 交流，把想法一点点“跑”出来。

那一刻我突然意识到一件事：

AI 并不是让设计师少做事，而是让“验证这件事”变得前所未有地快。

这件事，和我最近做 Vibe Coding 项目的经历完全对上了

前阵子我自己在做一个 Vibe Coding 项目。

一个非常真实的痛点是：

没有完整设计稿。

很多细节，只能在真实跑起来之后才能感受到：

• 这个交互顺不顺
• 这个反馈是不是慢了
• 这个状态切换是不是让人不安

而真正麻烦的地方在于：

你很难仅靠一张图，把这些“体感”讲清楚。

所以当 Ryo Lu 说：

“如果现在看起来很丑，那正是设计师该出手的地方。”

我一下就懂了。

设计正在从：

先画好 → 再想办法实现

变成

先让它跑起来 → 再不断雕刻

从「画页面」，到「雕刻真实的东西」

他说的那个比喻我很喜欢。

以前的设计，更像绘画：

在 Figma 这张画布上，把像素一笔一笔画清楚。

而现在，更像雕塑：

• AI 先给你一个粗糙但真实存在的“东西”
• 它可能不好看，但能用
• 接下来，设计师在这个实体上反复打磨

它不是一张图，它本身就是那个东西。

这也意味着一个非常重要的顺序变化：

先好用，再好看。

先把一个前提说清楚：为什么大家开始讨论「生成式 UI」

随着 AI 能力的提升，越来越多人开始讨论一个观点：

未来的 UI，不一定是设计师提前画好的，而是实时生成的。

也就是所谓的「生成式页面 / 生成式 UI」。

在这种设想里：

• UI 不再是固定结构
• 页面会根据你的行为、时间、频率动态变化
• 不同的人，看到的重点可能完全不同

但问题也随之而来。

最大的质疑：如果 UI 是动态生成的，用户会不会没有预期？

这是很多设计师、产品经理的第一反应。

如果页面每次都不一样：

• 用户会不会迷路？
• 会不会不知道功能在哪？
• 会不会失去熟悉感和安全感？

这个担心非常合理。

也是很多人对「生成式 UI」本能抗拒的原因。

当我回看这些已经存在的产品时，答案其实已经出现了

比如 高德地图。

每天晚上差不多 9 点，它会主动提醒你：

“是否要回家？我已经为你规划好路线。”

这个页面，并不是你每次打开高德都会看到的。

再比如 抖音。

当你看完一个视频，点进创作者主页时，它往往会直接推荐三部它判断你很可能继续看的相关内容。

所以问题可能不在「页面会不会变」

而在于：系统懂不懂你。

当系统知道：

• 你在什么时间点
• 你通常会做什么
• 你此刻最可能需要什么

那即便页面在变化，它展示的往往也是

你自己本来就会点的那个选项。

未来的 UI，不一定是“每次都一样”，而是“每次都更像你自己会选择的那一版”。

回到设计师：AI 取代不了的，反而更清晰了

当 AI 越来越擅长执行，设计师真正需要守住的能力反而更明确：

1. 审美与判断力：AI 很容易给 70 分，但 70 → 99 分，仍然需要人判断。
2. 系统视角：不是靠不断加按钮解决问题，而是理解底层结构。
3. 对真实用户的理解：你知道得越多，问的问题越对，AI 才可能给你更好的结果。

更直白一点说：

再牛的 AI，也必须有人为“好不好看、对不对、值不值得”负责。

这个角色，依然只能是设计师。

结语：当「实现」不再是问题，问题变成了什么？

Cursor 的这场分享，对我来说不是一次工具震撼，而是一次顺序校准。

当 Demo 变得廉价、验证变得极快，真正稀缺的，反而是判断、品味和系统思考。

我现在越来越常问自己一个问题：

如果现在做出来已经不难了，那我真正想验证的体验，到底是什么？