和 AI 一起设计，保留自己的判断

先理解这个概念

AI 可以帮助整理信息架构、产生候选结构、补充状态和生成实现。它也容易输出相似模板、错误规范和不完整交互。你的价值是定义任务、选择方案、核对依据并验证实际体验。

AI 能快速产生结构和实现，但它并不知道哪些假设已被证实。模糊提示容易得到熟悉模板，详细提示也可能包含未经验证的约束。使用 AI 的关键是把事实、假设、目标和验收分开，让生成结果可比较、可检查，并由你保留最终设计判断。

记住这三个原则

1. 01

   提示包含用户、任务、平台、内容与现有设计规则。

2. 02

   要求说明关键取舍，并生成边界状态。

3. 03

   用真实数据和完整流程验证，不凭截图接受。

实际设计时，分三步做

1. STEP 01

   提供用户任务、平台、真实内容、已有规则和限制，明确不能编造的数据；不要只要求“高级、简洁、有科技感”。

2. STEP 02

   让 AI 给出结构差异明显的少量方案，并解释取舍；选择后补充失败、空内容、长文本与输入方式。

3. STEP 03

   审查生成实现的语义、路由、状态与数据一致性，引用的规范回到官方来源核对，不能用模型自信程度替代证据。

一个容易理解的例子

明确约束能降低模板化输出，并让结果可检查。

适用边界与取舍

约束越多不一定越好，互相矛盾的要求会让结果摇摆。先确定主任务和不可妥协条件，其余允许探索，再通过实际验证收敛。