AI,个人随笔 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。 阿基拉de_Akir AI生成界面design token规则定义
AI,个人随笔 语义域:组件是空容器,语义由场景定义 当AI生成界面时,组件名称已无法承载语义。本文提出语义域模型:组件是空容器,语义由场景外赋。通过L1覆盖层与L2语义绑定,实现域内唯一定义、跨域防腐,解决升级重写、一名多义等漂移问题。 阿基拉de_Akir AI生成界面技术原理系列文章
AI,个人随笔 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。 阿基拉de_Akir AI生成界面design tokenSchema-As-Code
AI,个人随笔 前端与AI工程师:把语义约束写进AI的生成上下文 当AI生成的界面通过编译、符合规范,却把“余额不足”渲染成红色报警,用户已收到错误信号。Schema-As-Code框架为前端与AI工程师提供Prompt前缀、JSON Schema与CI规则三项资产,在生成、校验、合入环节拦截语义漂移,让“语义正确”成为机器可执行的约束。 阿基拉de_Akir AI工程师AI生成界面CI规则
AI 设计师与产品经理:AI界面语义走查指南 AI生成界面视觉合规却语义错误,用户已在错误信息中做出决策。本文提出Schema-As-Code框架,将设计规范转为机器可读的语义约束,为设计师与产品经理提供语义字典与走查Checklist,从源头解决界面语义漂移问题。 阿基拉de_Akir AI生成界面Schema-As-Code案例分析
AI 组件语义快照:我观察 AI 产品界面时用的6字段记录法 界面设计的质量评估正在从视觉层走向语义层。本文将介绍一种创新的「组件语义快照」方法,通过6大标准字段结构化记录界面的语义上下文,解决传统走查难以捕捉的用户困惑与场景差异问题。这套方法不仅能补充现有设计走查流程,更为AI生成界面的质量评估提供了新的观察维度。 阿基拉de_Akir AI生成界面界面设计组件语义快照