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设计系统负责人的语义生长之约束显化：把1条”绝对不能”翻译成机器规则
设计系统负责人如何把评审会上反复强调的'绝对不能'变成机器能拦截的规则？本文提出最小可行方法：找到出现频率最高的那条禁令，补全三个答案，写成结构化边界定义，让AI和CI自动执行。从口头禁令到机器规则，只需翻译1条，就能建立约束显化的评审能力。
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设计系统负责人如何低成本建立组件语义评审能力？本文提出只需找到使用频率最高的组件，核对它在2个场景下的语义身份，就能从“管组件长什么样”升级到“管组件承担什么责任”。通过真实案例和结构化域绑定方法，帮你迈出语义治理的第一步。
设计系统负责人的语义生长：从追问1个Design Token开始
设计系统负责人不必推翻整套Design Token，只需找到使用频率最高的那个状态色，追问三个问题，就能从“管颜色值”进阶到“管语义含义”。本文以错误色为例，拆解语义评审的最小可行路径，帮你用最低成本启动组织级语义治理。
设计系统负责人的语义生长：从管”长什么样”到管”意味着什么”
当AI开始生成界面，设计系统负责人面临新挑战：组件库管住了“长什么样”，却管不住“意味着什么”。本文深入探讨设计系统负责人如何参与语义令牌定义、语义域划分与约束显化，将人脑中的评审直觉转化为机器可执行的规则，确保AI生成界面时视觉与语义双重正确。
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编译管线：一份YAML契约，编译出Prompt/Schema/CI规则
设计规范从YAML契约到四种消费格式，人工翻译导致语义分叉、版本错位。本文提出编译管线作为机器翻译层，通过四层验证确保Prompt、JSON Schema、Checklist与CI规则承载同一语义，并实现自动同步与版本追踪，让规则真正被消费。
约束显化：把隐含的语义假设变成显式规则
当AI成为界面生产主体，设计师脑中的语义判断若仍停留在评审会与文档中，将必然失效。本文论证约束显化的必要性：将隐性规范形式化为机器可读的YAML契约，编译为Prompt前缀、JSON Schema、Checklist与CI规则，获得机器可读、自动校验、版本管理与多格式分发四项传统规范无法提供的能力，为AI生成时代的界面质量提供工程化解法。
跨层禁止：机器如何拦截非法语义绑定
语义规范写在文档里，不等于边界被守住。本文通过编译期、Lint期、生成期三层机器校验，验证跨层禁止规则能否拦截非法语义绑定，证明“场景决定语义”从纸面规矩升级为可执行的防线。
规范化你的AI对话：基于Vibe Design的markdown“设计说明书”实践
DESIGN.md用纯文本描述产品的视觉身份，让AI锚定既有设计系统而非从零发明样式。从YAML前置的设计token，到品牌、颜色、组件等章节结构，这套由Google Stitch团队开源的规范，正成为AI辅助UI设计的标准配置。
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Token 层差异：从颜色值到语义状态的三层跃迁
Design Token 改名不等于语义化，AI 生成界面时仍会踩坑。本文通过真实案例，对比 Style Token、Design Token 与 Semantic Token 的三层跃迁，揭示机器可执行结构的关键差异，并展示如何用 Schema-As-Code 框架构建上游约束层，让 AI 在生成前就理解语义边界。