How to turn your AI into a world-class designer

如何将你的AI转变为世界级设计师

一个全面的流程，释放AI隐藏的创造力

Anshu Chimala

2026年9月1日

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我一直认为AI在设计方面表现不佳。但阅读了Anshu Chimala的这篇令人震撼的帖子后，我意识到自己只是方法错了。Anshu曾在Apple领导软件工程和设计团队12年，专注于未来AI产品的研究和原型设计。他经常在X上分享设计教程和演示（他是我最喜欢的关注对象之一）。如需深入了解如何利用AI打造独特体验，可以查看他的Substack并在LinkedIn上联系他。

让我们开始吧。

通过Claude Fable 5的三个提示构建的对话式卡路里追踪器：

通过Claude Opus 5的两个提示构建的太空探索游戏：

通过Claude Opus 5 + GPT-5.6 Sol的三个提示构建的动态着陆页：

我经常在X上分享这样的AI设计演示。每次我这么做时，总会有人问：“为什么模型能为你创造出这么多惊人的作品，而我尝试时却只能得到平淡无奇的结果？感觉你用的完全是不同的模型。”

我用的不是不同的模型，但我确实能从合作的模型中获得更多信息。大多数人只看到了AI创造力的1%。我想向你展示如何挖掘剩下的99%。

AI模型具备惊人的创造力，但这种创造力往往被训练方式所限制。大型语言模型是下一个token的预测器：在每一步中，它们会查看文本序列，并基于数百万个示例预测接下来的内容。这些结果可能由人类评分，评分结果会反馈给模型。这教会模型做出一致、安全的选择，符合所有人的偏好。

这让典型的LLM在大多数任务上表现出色，但在设计方面却表现不佳。要创建一个设计，LLM必须逐token地构建它。每当它需要做出设计决策——使用什么颜色，如何排列元素时——模型会填充它认为最可能取悦所有人的token。结果，设计通常会变得重复且乏味。这就像终极的委员会设计案例。

另一方面，优秀的设计始于情感，旨在引发情感反应。它打破规则，通过令人难忘的意外选择取悦用户。优秀的设计恰恰与LLM的天然行为相反，LLM在每一步都倾向于做出最可预测的选择。

然而，如果我们能让模型超越最可预测的选择，我们就能接触到大多数人错过的广阔创意领域。

这是我在管理人类设计师时学到的一课，后来我开始管理AI设计师时也沿用了这一经验。在苹果公司工作的大部分时间里，我领导着一个研发团队，负责设计探索性未来AI产品。早期，我们对用户界面应该如何运作的先入之见限制了创造力，使我们不断回到老套的想法。通过严谨的新流程，我们学会了停止重复创造舒适区内的内容，转而探索可能性的边缘，从而产生新的创意。我们逐渐成为打磨细节的专家，将产品打磨到苹果级别的品质。

自离开苹果后，我一直在将这一相同的过程应用于AI相关的工作。过去几年中，AI代理的能力变得极其强大。它们可以在几小时内完成我团队过去需要数周才能完成的工作。在正确的引导下，它们甚至能创造出完全不同于其他任何设计的作品。

受双钻石设计流程的启发，我重新构思了针对AI代理团队的设计流程，而非人类设计师：

• 探索阶段：通过探索多种方向并制定大胆、雄心勃勃的设计简报，发现超越常规平庸的新想法。
• 定义阶段：通过推动AI突破其熟悉的模式并串联模型，为设计赋予独特的个性，充分释放设计潜力。
• 交付阶段：通过打磨粗糙的边缘并聚焦关键元素，最终交付令人惊叹的成品。

通过遵循这些阶段并应用每个阶段中的技巧，你可以快速创造出令人惊叹的设计——甚至让人不禁发问：“为什么AI能为你创造魔法（却不能为我）？”

探索：开拓可能性空间

设计过程中最具挑战的部分，是面对空白屏幕时的无限可能性。应对这一时刻的最佳方式是先拓宽视野，再深入挖掘。AI是探索多种潜在方向的绝佳工具。

然而，我们深知模型往往过度依赖熟悉的模式并做出保守的选择。为了探索设计的全部潜力，我们需要引导模型采取相反的策略：大胆、多样、勇于冒险。以下是两种推动模型突破舒适区的方法：

技巧1：使用种子字符串注入多样性

这个方法的核心是让模型寻找新的设计灵感来源，而非依赖训练中习得的默认模式。如果你曾尝试提示模型设计网站或应用，应该已经见过这种默认模式的样貌。

以一个简单示例说明，我给Claude Code的四个实例相同的提示：

提示：

为我的生产力应用设计一个落地页。

Claude Opus 5： 几乎每次，我们都会得到紫色渐变、左侧文字、右侧图形的相同结构。这看起来就像所有AI设计的网站。

我们并未要求模型做出独特或多样的设计，因此它反复依赖熟悉的模式是情有可原的。但仅仅要求多样性并不奏效：

为我的生产力应用设计一个落地页。给我一个完全独特的设计。让每个设计决策都完全随机。

结果与之前不同，但多样性依然不足。模型始终使用相同的配色方案、结构，甚至相同的生硬陶器隐喻。它生成的“随机”内容听起来随机，但实际上并非真正随机。

问题在于模型本身无法实现真正的随机性。它只能预测最可能的标记。如果我们想要多样性，就必须从模型外部引入。实现这一目标的一种技术是 Sakana AI 提出的 String Seed of Thought 方法。我们让 AI 生成一个随机字符串，并将其作为设计灵感。这样，模型每次都能真正做出不同的决策。

我希望你为我的生产力应用构建一个着陆页面。请按照以下流程操作：使用 shell 脚本生成一个长的随机字母数字字符串。根据该字符串定义创意方向（配色方案、布局、字体等）。深入挖掘字符串中的潜在子模式、特殊数字或任何能激发灵感的元素。运用你的判断力将这种方向具象化，打造出令人惊艳的设计。请不要在设计中暴露这个字符串，它仅用于你的灵感启发。

突然间输出结果变得多样化了！现在我们看到了不同的配色方案、字体和全新创意。之前的那些设计是任何 Claude 用户都能得到的普通方案。而这些设计是独一无二的，每次运行都不会产生重复结果。

技巧 2：对提示词更加大胆

给模型施加强推力的另一种方法是让提示词更加具体和富有想象力。这为模型提供了明确的决策依据，而不是让它临时随机生成内容。找到独特创意的最佳方式是将个人审美融入其中。首先想象一个灵感来源——比如电子游戏、室内设计趋势或艺术装置——然后描述你希望这个灵感如何影响 AI 的输出。以下是一些示例：

"为我的生产力应用构建一个着陆页面，采用大胆的像素艺术主题和令人惊叹的视觉效果。每个版块都应该像游戏截图一样，同时又能完美实现着陆页面的功能。"

"为我的生产力应用构建一个着陆页面，场景设定在一个等距立体城市中，不同功能以街区或建筑的形式呈现。"

"为我的生产力应用构建一个着陆页面，采用激进的非对称布局、不和谐的配色和字体，以及令人不适的负空间。打破所有规则，但依然要看起来美观。"

当然，最难的部分是想出独特的创意请求。AI 也可以帮助我们完成这个过程，但如果你只是简单地向 AI 寻求创意，得到的只会是大家都能想到的普通方案。我使用以下系统来通过 AI 找到独特的提示词创意：

#### 1. 让 AI 列出大量创意，故意保持描述的模糊性。目标是激发你的想象力。

我希望为我的产品设计一种大胆独特的视觉语言。你能列出尽可能多的创意吗？请用简短的高层级描述进行说明。尽量广泛，不要深入细节。

#### 2. 可视化你最喜欢的方案，并记录自己对不同方向的反应。然后让 AI 帮你优化这些方案。

工业控制面板：我想象的是触感丰富的设计。有点击反馈的按钮、悦耳的声音。最初我想到的是卡通风格或拟物化设计，但这些看起来有些廉价。请避免这种风格。我更希望有统一的组件和一些精致的细节来实现这种风格，但不要过度设计。灰色渐变会显得单调。我们需要更多纹理。也许可以加入一些颜色，同时保持控制面板的质感？你能根据我的偏好进一步优化这个方案吗？

#### 3. 不断迭代直到满意，然后让 AI 帮你撰写最终的构建提示词。

你能写出一个简洁的提示词，让AI代理用它来构建一个初步的POC页面吗？

如果你只是将AI生成的想法原封不动地再喂给AI，很难得到独特的东西。毕竟，其他人也可以做同样的事情。然而，当你主动引导设计方向时，最终得到的将是只有你才能创造出的东西。

不要害怕尝试听起来糟糕的创意。如果你发现自己在想：“这肯定行不通”，那你正走在正确的轨道上。很多时候，你的代理会给你惊喜，你会意识到自己低估了它的能力。如果不行，就丢弃这些结果，尝试其他方案。但要保存那些未成功的提示词，当更新的模型出现时再重新测试。这样，你就能充分利用最新模型的全部潜力。

定义：深化你的设计方向

到目前为止，我们已经探讨了如何探索广泛的想法，并希望最终确定一个有前景的初始设计。然而，无论我们如何提示，初始的AI生成设计通常仍然显得平淡无奇。

例如，看看我们使用种子字符串生成的设计：

这些设计有潜力，但它们仍然严重依赖于相同的陈旧模式：左侧文字加下方CTA按钮，顶部导航栏，右侧图片。

我们的下一个目标是通过独特的设计选择，为每个设计赋予个性。以下是我最喜欢实现这一目标的技巧。

技巧3：通过子代理创建正反馈循环

我们需要对设计进行迭代以改进它们。但仅仅让代理查看设计并改进它并不奏效，因为代理本身并不客观：它会回顾自己的代码、过去的决策和之前的推理。AI很难跳出局部视角，从宏观层面思考并“创新”。

为了解决这个问题，不要让编码代理自行决定设计是否足够好，而是让它请求另一个代理——“设计批评者”的意见。批评者的任务是查看当前设计的截图并提供反馈。它不关心当前设计是如何实现的，也不在意投入了多少努力，只关注设计是否真正达到了质量标准。

这种方法还有一个额外的好处：我们可以使用一个强大但昂贵的模型作为批评者，而不会造成太大成本，因为我们只会在关键决策时使用它。一个便宜快速的模型可以处理基础工作，而强大的批评者模型则负责把控整体风格。

让我们用Claude Fable 5作为批评者，尝试应用到之前的那些设计中：

我希望你改进这个设计。为了明确关注重点，请使用Fable 5子代理作为设计批评家。在每次迭代中遵循以下流程：

1. 捕获当前设计的截图

2. 在全新上下文中调用批评家，仅提供截图，不提供代码、实现细节或早期迭代/批评记录

3. 要求其评估设计追求的美学风格，想象顶级设计工作室会如何呈现这种风格，然后列出最大的差距

4. 最后，给出10分制评分，表示当前设计距离该工作室水准还有多远

向批评家提供以下指导：

- 需要从整体结构和构图的高层视角进行分析，同时关注细节

- 需要警惕明显过度、冗余或明显AI生成的模式，并据此扣分

- 需要提供具体、精准的反馈，而非模糊的描述

- 需要保持大胆且有主见，不依赖于安全或简单的判断

仅当批评家独立判定得分为9/10或以上时，你的工作才算完成。不要在批评家提示中加入该标准，保持评分的客观性。每次使用相同的批评家提示。

与重复使用千篇一律的布局不同，现在每个设计都拥有独特的个性，但仍保持原始的高层美学风格。

值得注意的是，每个案例中Fable生成的输出令牌均少于10%。如果直接要求Fable重新设计页面，成本将是现在的两倍，耗时也会显著增加。

设置这些循环的方式至关重要。以下是一些建议：

• 确保批评标准尽可能清晰客观。

差：「判断我们的设计是否美观且非AI生成」。此标准过于主观，每次运行结果可能差异巨大。 可接受：「评估我们追求的美学风格，设想顶级设计工作室会如何呈现这种风格，然后将我们的设计质量与此标准对比」。该提示仍略显模糊，但提供了统一的框架和质量基准。 优秀：「这里有5个设计：4个专业案例和1张我们产品的截图。按精致度和品味进行排序」。该指令具体且客观，为判断提供了视觉基准。

• 提供示例图片以展示目标质量基准。可以使用类似截图、喜欢的设计或AI生成的概念图。要求批评家将这些视为基准或灵感板，而非目标。你不希望它直接复制其他设计。

• 谨慎设置停止条件。否则，批评家可能永远认为设计不够好，导致代理无助地消耗令牌以取悦它。先提示其进行一两次迭代，观察是否收敛后再增加更多迭代。

• 为不同任务选择合适的模型。批评家角色更适合使用参数量更大的模型，因为更多参数通常意味着更强的设计感知能力和更广泛的思想分布。小型模型作为执行者可能有效，但不要过于小型。你仍需要一个能良好执行设计方向的模型。

技术4：使用图像生成来丰富设计

代码代理擅长编写代码，但通常不会融入图像。它们倾向于使用简单的代码替代方案：渐变、形状和基础图案。这些都是AI生成设计的明显标志。

一些代理内置了图像工具，但往往没有充分利用它们。其他代理则没有开箱即用的图像工具，但可以通过使用 OpenAI 或 Gemini API 并配合 API 密钥轻松生成图像。

让我们尝试将这些方法应用到上一步的设计中：

当前设计比较平淡。通过图像生成添加更多个性。可以考虑结合着色器或 3D 效果与图像，创造更有趣的视觉效果。图像生成时请使用这个 OpenAI API 密钥（仅限本地使用，不要存储在代码或产品中）：sk-a1b2c3d4… 在浏览器中逐帧验证你的工作是否正确显示。

Claude Opus 5（使用前和使用后）：

这些图像和效果可以快速增加设计的个性，使其看起来不像明显的人工生成内容，因为它们展示了更深层次的努力。

根据你的设置，有多种方式将代理连接到图像生成工具：

• 如果你使用 Codex、Antigravity 或 Grok Build：告诉代理使用其内置的图像生成功能。代理已经知道如何操作，但通常需要明确指示才会执行。

• 如果你使用 Claude Code 或其他代理，但也有 ChatGPT 订阅：告诉代理，“使用 Codex CLI 生成图像。如果尚未安装，请帮助我安装。确保使用我的订阅进行计费，而不是 API 密钥。” 这样你可以无需额外成本，使用 ChatGPT 订阅进行图像生成。

• 如果你只使用 Claude 或其他工具：最简单的方式是给代理一个 OpenAI 或 Gemini API 密钥用于生成图像。我建议为代理单独创建一个带有严格支出限制的 API 密钥。这样即使密钥泄露或代理误用，你的成本也能得到有效控制，而且你可以轻松撤销密钥而不会影响其他工作。如果你发现自己频繁将密钥粘贴到聊天中，可以将它们存储在文件中，并在项目中引导代理访问该文件。告诉代理：“创建一个名为 .env.agents 的被 git 忽略的文件，将此 API 密钥存储在其中，并在 AGENTS.md/CLAUDE.md 中备注这些密钥仅用于开发（但不能随产品发布）。”

技术 5：对于更复杂的动态效果，使用视频生成

如今视频生成模型功能非常强大，但大多数人只想到它们用于生成用户生成内容（UGC）广告或威尔·史密斯吃意大利面的片段。它们同样可以为日常设计工作带来巨大帮助。

市面上有许多视频模型，最佳模型也在频繁变化，因此我喜欢使用像 fal.ai 这样的聚合平台。这样我们可以只给代理一个 API 密钥，让它评估不同选项并选择最佳方案，而无需多个集成。

我在设计中特别喜欢用视频模型的两种方式：

#### 创建令人惊叹的动画图形

关键技巧是生成一个带有纯色背景的循环片段，然后通过色键抠图（如绿幕效果）或在更复杂的情况下使用视频抠图模型移除背景。这样你可以将动画叠加到 UI 的任何位置，而不会显得像视频。

例如，我使用了我们之前的一个设计并运行了以下提示：

你能用一段更有趣的循环视频片段替换这页上的图片吗？让水晶碎裂并缓慢旋转。它应该具有令人惊叹的玻璃效果，折射页面背景，并在其周围投射阴影和光线。为了获得令人信服的玻璃折射效果，首先在页面背景颜色上渲染玻璃的视频（这样可以烘焙折射效果），然后使用视频抠图模型移除背景。使用这个fal.ai API密钥：sk-a1b2c3d4… 为视频生成和背景移除找到合适的最新模型。

GPT-5.6 Sol（前后对比）：

这比用代码实现的效果丰富得多：有趣的焦散反射、玻璃折射效果以及复杂的物理运动。

#### 在状态之间创建流畅的过渡

这是视频模型一个被低估的应用场景。除了根据文本生成视频外，许多视频模型还可以在关键帧图像之间进行插值。这使你能够使用两张产品静态图创建过渡片段。当用户执行操作（例如导航到应用的另一个屏幕）时可以播放该片段，或者在响应手势（例如滚动或滑动）时逐帧查看。

这是一个展示滚动效果的演示页面。我使用GPT-5.6 Sol在Codex中通过单个提示构建了它：

使用视频模型为行李箱创建交互式过渡效果的演示页面。每个屏幕应显示行李箱的不同状态，并具有适合滚动的垂直运动：最初让行李箱漂浮在高处，然后让它落地并弹开，最后让其内容物从顶部整齐地落入其中。使用你的图像生成技能生成初始帧。然后生成一个从该帧开始并动画到下一个状态的视频片段。使用该视频的最终帧作为下一个过渡的种子，以实现无缝衔接。当用户滚动时逐个查看这些过渡。使用这个fal.ai API密钥：sk-a1b2c3d4… 使用具有强大物理特性和一致性的视频模型，如Seedance 2.5。

GPT-5.6 Sol：

页面之间的过渡随着用户的滚动流畅地进行，而且非常有趣。这种设计让用户想继续滚动并了解更多关于你的产品信息。而且这一切只用了一个提示！

交付：将你的设计打磨成用户会喜爱的版本

当我们达到一个独特且引人注目的设计后，最后一步是清理细节并为生产使用做好准备。AI可以创建令人惊叹且引人注目的视觉效果，但你的判断将是确保设计有意义、流程顺畅并为用户服务的关键。

技巧6：移除不增加价值的元素

AI喜欢添加更多内容，但很少会删减。一个设计是AI生成的最明显标志之一是它过度解释一切或包含不具有实际用途的元素。相比之下，一个克制的设计会立即显得高端且有品位。

在打磨AI设计时，我的大部分精力都花在移除元素上。例如，当我构建我的卡路里追踪应用时，这是来自Claude的初始设计：

我曾描述过应用的功能，并明确要求采用“简洁、极简的设计”。生成的界面效果不错，作为完全由AI生成的设计也确实令人印象深刻。然而，尽管我强调了极简主义，但设计中仍存在许多冗余元素：

• 背景和进度条上的粉色光晕效果
• 文本上的随机颜色和高光
• 展示全天食物时多余的标签和空白区域（图片本身已能清晰传达信息）
• 比原生iOS组件更显粗糙的自定义按钮和文本框

我要求Claude适度简化设计：

• 将布局简化为以图片为核心的网格结构
• 去除渐变、光晕和不必要的容器
• 追求真正符合苹果原生风格的极简美学

这是最终效果：

以我专业的视角来看，这个结果明显更出色。设计风格鲜明且让视觉元素本身说话。使用了原生iOS组件，过度的颜色和渐变效果已消失。文字更小、更简洁、排版更紧凑。这才是优秀的设计。

当今的AI模型绝不会主动做出这些选择。请记住，AI倾向于规避风险，而简化设计并删除代码本身具有风险性。模型需要你的推动。仔细审视你的设计，问问自己哪些元素才是真正必要的。很多时候，减少屏幕上的信息反而能传递更多内容，因为你可以用更清晰的界面抓住用户的注意力，而不会让他们被冗余元素淹没。

技术要点7：消除AI特征

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客座文章由

分享工作流程和经验，探索AI的极限。曾任：YC创始人，苹果UI/UX与AI部门成员

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