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在这场演讲中，浩然共享了他们公司妙多(Motive)在期骗大模子矫正UI/UX设想的探索和施行。他先容了妙多的AI设想助理怎样通过天然谈话交互领会用户意图，并生成或优化界面设想有研讨。妙多的AI助理能够基于设想系统生成一致的界面，相沿主流设想系统如Material Design、Ant Design等。此外，妙多还相沿将设想稿通过MCP公约传递给AI编码器具如Corso，终了设想到代码的无缝寄托。浩然觉得，天然目下AI助理还无法都备取代设想师，但它已成为优秀的设想互助伙伴，改日有望逐渐演进为能寂寞完成设想任务的AI Designer。他还共享了AI在UX调研、协同设想等场景的应用远景，以及AI怎样鼓吹企业拥抱云干事和SaaS模式。

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在一个阳光明媚的日子，浩然，一位来自妙多公司的职工，向咱们共享了他们公司在期骗大模子矫正UI/UX设想方面的念念考和演进历程。

浩然起原回想了这个技俩标发源，他们从3年前就运转入部属手，起原是在讲明限度，自后转向了全新的SaaS限度。他们一直在讨论怎样让AI通过生成式的次序来生成对应的UI界面。前年下半年，他们在一次实验中赢得了一个羁系性的结果，这主要源于大模子Cloud 3.5 Solit的一个重要更新，使得AI Coding的新址品和限度成为可能。当他们把这个成果展示给不同东说念主时，会得到边界很大的响应。对于非专科UI设想东说念主员来说，这个AI生成的界面仍是相配接近东说念主工设想的水平了;但对于专科设想师来说，仍然不错挑出相配多的缝隙。

这意味着在UI限度存在两个新契机。第一个契机是，对于更多并莫得专科的UI设想限度学问的东说念主，或者说他的预期会更低少许的东说念主，AI不错成功去匡助他生成他需要的界面，或是对应到前端的代码，进而可能会成功组成一种代理的契机。而与此同期，在另一个契机中，对于更专科的一批东说念主，AI暂时难以一次性造成一个及格的界面，但你不错通过一种渐进式的方式，遴荐从设想的助理或者是Copilot逐形式去引进到Agent。事实上，在AI Coding限度，包括Corso这样的居品，他其实亦然遴荐了这样一条说念路。

浩然继而先容了他们的居品Motive(国内运营名妙多)。这是一个专科的UI剪辑器，它意味着，如果你不错使用一些UI的基础器具，那你在设想界面时，不错对界面作念任何紧密化的微调。同期他们的AI实践上是一个设想助理的变装，能够及时地随同在你设想的场景中，来匡助与惩处一些设想的问题。对应的话，因为好多的国内的企业出海也会靠近一样的问题，是以他们在品牌上遴荐了一个相对艰涩的方式。相似一套居品设想，他们是都备两套寂寞的居品，国外是国外的品牌名，国内是国内的品牌名，部署亦然在不同的云上，亚马逊为他们提供了国外的相沿。

接下来，浩然演示了一个最基础的交互。这个实践上是他们在前年推出的一个功能，它是一个相配简便直观的感受，即是你在界面中你不错猖獗画一些框，然后你就不错去输入你的意图。背后的AI会去识别你的意图，同期去找回你想要的元素。他们前年在推出这个功能时，它相配受到公共的关怀，但问题是这样一个功能其实受于技艺的结果，它莫得方针在真实的坐蓐环境中去使用。

当技艺的锻真金不怕火度达到一定拐点时，他们将AI魔法框的这个功能升级为一个更基础的交互。这个交互意味着你在作念居品设想的时候，你不错对应任何的区域去作念框选，或是去作念点选这样基础的操作，同期去输入你的设想意图，AI不错领会你的意图，而且给到你一些新的设想有研讨，不论是改版照旧生成新的。

浩然给出了一个在妙多责任台中的实践例子。假定他目下有一个这样的App界面，对应有这个凹凸文，包含了我方的一些神情和系统。当他需要生成一些新的模块时，他不错通过框选的方式成功去生成一个大小一样的模块，它可能会平铺在画布的右边，然后他不错成功把这个模块移动到界面对应的区域使用。

浩然接下来先容了他们基于这样一个Copilot的一套“Web Design”的施行。这一步约略是，如果你在使用妙多，你不错用你目下仍是锻真金不怕火的设想器具，举例Figma或者Sketch，把对应的文献和设想稿导入进来。同期你不错在妙多中很快地从0到1去构建界面，也不错去优化和迭代已有界面。最终你不错把它寄托给AI Coding器具，举例Corso来成功进行下一步的前端代码的规复。

他给出了第一个案例。这个案例是他我方比拟心爱的一个案例，因为他们正本在扫数这个词的坐蓐限度，遍及会被分红一个居品司理和居品设想师的凹凸游联系，居品司理可能莫得方针有专科的限度学问，是以他们可能每每寄托的是一个苟简的线框稿。在这个例子中，通过把线框稿先刻画出来之后，你不错在妙多的画布中成功去绘画它，然后通过AI成功为它套上对应的UI界面，扫数这个词规复在一致性和信息的一致性上是比拟高的。这样的一个场景使得AI不错生成更多的整屏设想，他们目下在整屏设想中不错相沿相配复杂的长文本往复老成的叙述设想意图。这个长文本不一定是你自我输入的，也可能是来自于你企业上游的凹凸文，比如你的大部分的PRD和文档是在其他的数据库或文档经管器具中，你不错把这个凹凸文录入给AI，AI基于这个系统去作念分析，为你去生成对应的整平界面，包括线框等场景。

浩然再来看另一个案例，这个案例是AI能够基于特定的设想系统去生成一套市欢性的界面，这件事情短长常实用的，因为在实践去作念UI设想时，你可能单品的界面只可给你提供一个单点的灵感，但你要在业务中长期保持可用，你需要你的多样界面是保持一致性的。它的背后在UI限度其实是设想系统，包含了组件、库、神情这些施行。他们目下不错对仍是相配锻真金不怕火的一些主流设想系统去成功固定它的格调，比如这样一个例子，即是用Ant Design去生成了一个CRM后台，由于这个凹凸文在合并双话中是不错保持一致性的，是以它的交互也会相配直观。比如说你当你生成第一个样貌板的时候，假定你对第一个样貌板中某一个信息模块，你需要陆续作念它确凿定页的设想，你不错通过刚才点选的交互告诉AI说我需要对这个模块再去生成一个确定页，这件事情也相似不错终了。

目下对于基于设想系统的生成，他们仍是相沿了比拟多的主流系统，包括Material Design、Ant Design等。这使得好多企业在构建我方的中后台和可能不是终点面向C端的场景中，就仍是不错饱胀更正正本的坐蓐历程了。大部分的施行的团队，其实都不错通过一个居品司理或者是一个访佛业务东说念主员加上一个研发工程师去快速的构建一套系统。

他们还在跟国内一些比拟大的团队，举例好意思团在合作。目下通过学习业务的设想系统，再由业务东说念主员生成的界面和正本的设想师所生成的界面的相似度，基本仍是能达到一个七八十分的水平，它应该是一个高于居品司理的水平，但低于UI设想师的水平。浩然觉得跟着成果的调优和模子的演进，他们应该能在很快的时期内看到这样一件事情，能够确凿的变革目下的扫数这个词坐蓐历程。

当扫数这个词的交互和局部的点选、框选都集时，还会有更多新颖的用法。就比如说当浩然已有一个设想界面时，每每公共在作念业务迭代时，其实是一个业务诉求，比如这是一个简便的业务诉求，他的登录其实正本有多种方式，他想杰出其中一种方式。那么你不错通过再去点选这样一个局部，去告诉AI说我想把谷歌的登录给突显少许。那么AI也不错在这个基础上去分析你的意图，而且匹配这个界面已有的格调，去给你调回一些新的有研讨。是以在迭代设想这样一件事情上，他们目下在扫数这个词的画布区域，不错作念到一个任何区域和力度的叫醒。然后，你不错通过天然谈话的刻画，同期包含了你的业务的凹凸文信息，还能匹配扫数这个词的神情格调，能够为业务在扫数这个词的UX迭代上去有更快和更敏捷的一些方式。

在妙多最新版的AI中，他们相沿两套模子。第一套模子是一个创意更强的大模子Claude，在国外版这个模子的背后主若是以Claude来驱动的，因为Claude目下在AI Coding限度照旧保持了一个比拟好的成果稀奇。同期也会有他们一系列的小模子来保险扫数这个词责任历程。最终寄托给公共的界面是一个完善的Claude模子，目下它在创意和发散的成果上是很好的，权贵的问题是速率，约略平均一个整平界面的任务需要3-5分钟。同期他们也提供另一个Swift模子，这个模子是通过开源模子的方式我方去作念考验的。这个模子相配轻巧，它在目下基本上能够接近Claude在他们的UI限度场景上的一个水平。但它权贵的上风是在用户的体验上，单个UI生成时不错权贵地比目下的通用大模子作念到更快。

AI Coding的推崇不仅是更正了UI这个单点形状，它同期更正了扫数这个词的设想到开拓的寄托历程。他们正本看到大部分时候，从设想设想师寄托到前端东说念主员的时候，照旧通过标注以及在访佛于Zeplin、MarvelApp这样的器具上去查抄，来冉冉地把设想稿规复。但目下的AI Coding器具其实包括MCP公约，为将来一种新的寄托方式铺平了一个很好的旅途。目下在妙多中，他们是能比拟好地相沿MCP将设想稿的扫数凹凸文传递给下流的AI Coding器具，举例Corso，你的扫数这个词Coding技俩因为是在Coding上，Corso就能基于这个Draft的信息更好地规复界面。相沿MCP并不是一件艰辛的事情，确凿艰辛的是当你把这个界面Draft的凹凸文给到AI Coding器具时，下流器具是否能够真实地领会这个意图。他们在这方面有着相配强的基础才调，使得它能更好地放大到寄托的这个场景。

天然目下他们的居品更像是一个Copilot，还不可够都备代理设想师，但它仍是是一个相配好的设想助理。从设想助理到Agent的旅途，实践上是有一个很好的渐进式的说念路不错走的。这也让他们更多地去反念念，就比如说在前年的时候，AI Coding限度有两个明星居品Corso和Devin，他们两家同归殊途，但遴荐了都备不同的说念路。Corso从一运转就把我方定位成一个Copilot，它能赢得成功用户的平日使用和遍及用户数据的响应，但Devin遴荐了一个相配笔陡的说念路，它尝试成功去构建一个不错代理设想和部单干作的Agent，但这件事情的可用性并不高，是以使得它错过了一个时期窗口去收成迭代。是以对他们而言，最终在垂直限度的AI Agent，实践上好多场景都是不错由Copilot的形式逐渐去演进到Agent的。也许它今天还不太够都备能够去代理一整块责任，但它不错逐渐地由助理的形式去代理更多的责任。

浩然给出了一些视例，比如让他们的Copilot对于第一个界面的中间形态去尝试不同的布局，他嗅觉今天它的才调仍是能够给出不论是设想师还短长设想师好多发散的建议了，包括尝试不同的字体、情态、暗黑模式、主题切换、多尺寸适配等。这些才调正本都是专科设想师需要掌合手的妙技，或者通过复杂调遣才能终了的。目下AI算作一个助理，可能它还不可达到临了一步，但它不错先通过AI帮你作念到一个初稿，然后你在这个基础上不错免却大部分的时期。

因此，回到他们的不雅点，他们从作念这个技俩标第一天运转，最大的愿景即是守望用AI去能够都备矫正扫数这个词的UI或者UX限度。但在2021年刚运转这个技俩时，包括今天看到的大谈话模子都还莫得出来，当时他们在想的是用一些深度学习和机器学习的方式去惩处特定场景。目下他们发现确凿的AI Coding，包括生成式的大谈话模子仍是能达到一个对应的现象时，他们目下的但愿是AI能够成为一个与东说念主互助的伙伴。在改日，他们更多的畅想是但愿在这个垂直限度，AI是不错成为“AI Designer”本人的一个私有变装，它意味着你不错给它派发任务，它不错去经受这个任务，最终能够完成到一个相对你酣畅的结果。

浩然列出了一些他们对应的畅想，这些畅想从目下他们测试的结果来看，从技艺上仍是相配接近了。比如说，在扫数这个词设想中，相配大的一个场景是调研，因为你莫得调研场景，其实你很难作念现存的决策。那能否让AI来匡助作念扫数这个词UX限度的调研?比如说，目下想去改版一个电商购物车的模块，从交互层面照旧从披露层面，什么样会更好?能不可把市面上扫数对应的模块都分析一遍，而且给出一些对改版成心的提案?

另一个畅想是，在一个协同设想的过程中，一个设想稿出来之后，可能扫数这个词团队对这个设想稿都有好多的见识，市集东说念主员有市集东说念主员的不雅点，居品有居品的不雅点，雇主还有雇主的不雅点。当这些不雅点都发表完之后，是不是设想师第二天早上起来时发现AI仍是基于扫数这些不雅点为他先修改出了一些建议?或者当一个居品司理去提一个不靠谱的不雅点时，AI仍是帮他改完毕，他我方已警告证这个不雅点是不靠谱的，于是他就不提这个不雅点了。

他们最早的一个想法是，能否最终基于一个更好的凹凸文，比如居品司理的PRD，有一套对业务逻辑无缺的叙述，能够深层对应设想的初稿。浩然觉得这个事情在本年它越来越近，他们也在感受到，包括这个限度中的居品司理、居品设想师的变装，其实也在越来越吞吐化。

天然从他们目下测试的结果来看，技艺上仍是相配接近了，但确凿的挑战可能在于工程终了和与业务需求的匹配。

浩然有一个故情理的发现，那即是由于AI的出现，越来越多的企业运转经受SaaS干事模式，废弃夙昔的腹地化部署条件。原因是AI很难不在云上运行，而企业要我方复刻一个先进的AI器具又有很大挑战。这股海潮正在鼓吹扫数这个词行业发生变化。他觉得，还有两个原因，起原，AI很难不在云上;第二，企业要去确凿复刻一个极其先进的AI器具是有很大挑战的。是以他感受到了这样一个海潮，也在鼓吹着他们，扫数这个词行业不休地在有更多的变化。

他们守望通过不休完善AI扶植UI/UX设想的才调，在这个垂直限度为企业提供更多的AI扶植，确凿终了UI/UX限度的矫正。

总之，本文老成叙述了一家名为妙多的公司怎样期骗大模子和AI技艺来扶植UI/UX设想，矫正传统的设想历程。主要包括AI生成UI界面草案、基于设想系统生成一致界面、协助设想迭代和与开拓形状的无缝对接等才调。该公司居品已在多个大型企业中应用，有望绝对更正UI/UX设想的坐蓐方式，普及着力，并最终让AI成为“AI Designer”的寂寞变装。AI技艺的羁系也促使更多企业运转经受SaaS干事模式。总的来说，AI给UI/UX设想限度带来了立异性的变化。

底下是一些演讲现场的精彩短暂：

The speaker mentions that they started this project 3 years ago， originally in the field of education with the Yuanfudao team， and now they are working on something new in the SaaS domain.

通过AI成功为线框稿套上对应的UI界面设想，终了高度一致性和信息一致性的整屏设想。

AI generates a consistent set of user interfaces based on a specific design system， enabling seamless user experience across different pages and modules.

The speaker introduces two AI models used in the latest version of Motive: a creative model powered by Claude for ideation and divergent thinking， and a swift model trained on open-source data for faster UI generation.

AI coding tools like MCP protocol bridge the gap between design and development， enabling seamless translation of design drafts into code， but true understanding of design intent remains a challenge.

天然目下的形态是一个 copilot 助手，但它仍是是一个相配好的设想助理，而且有一个渐进式的说念路不错从设想助理演进到代理设想的 agents。

在这场精彩的演讲中，演讲者共享了他们在期骗大模子矫正UI/UX限度的探索和施行。起原，他先容了他们的居品Motive，一个专科的UI剪辑器，能够及时与AI设想助理互助，生成和优化界面设想。他们期骗大模子如Claude和自考验模子，通过天然谈话交互和凹凸文领会，为用户提供创意设想有研讨和迭代建议。

其次，演讲者讲演了AI在扫数这个词设想到开拓历程中的应用远景。通过与AI编码器具如Corso的集成，设想稿不错高效规复为前端代码，大大普及了寄托着力。此外，AI还不错学习企业自身的设想系统，生成与之匹配的界面，为传统历程带来矫正。

临了，演讲者预测了AI在UI/UX限度的改日愿景。AI不仅不错算作设想助理，还有望成为寂寞的“AI设想师”，经受任务并提供酣畅的设想结果。他列举了AI在调研、互助设想等场景中的潜在应用，并共享了企业运转拥抱AI和云干事的趋势。总的来说，大模子正在鼓吹UI/UX限度的变革，为设想和开拓带来全新的机遇和挑战。

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