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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。
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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。
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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。
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。