从公开泄露样本拆解 AI 设计生产线：它对 vibe coding、UI 设计师、视觉创意和千图内容 AI 的真实启发。
结论边界：把它当作“公开收集的泄露/提取提示词样本”研究，不把它说成 Anthropic 已确认的官方原文。
升级为项目：目录、素材、版本、验证、交付格式。
升级为系统：设计上下文、品牌语汇、组件和禁用规则。
升级为参数：颜色、间距、字体、密度、布局可持久调节。
对千图更重要的机会：做“可商用素材 + AI 设计协议 + 版权风险控制”，不是做另一个通用 Figma。
确认输出物、保真度、方案数量、约束、品牌系统。
读设计系统、组件、代码、截图和已有项目。
建立目录，复制素材，生成 HTML/原型/演示稿。
先检查能否加载，再做视觉与布局验证。
业务翻译：AI 不是“画一下”，而是承担一个可追责的设计项目。
上下文决定输出上限。没有品牌语汇，AI 会退回通用模板；有 token、组件、禁用规则，AI 才能持续产出同族设计。
固定 React/Babel 版本和完整性校验，减少环境变化导致的坏稿。
全局对象命名、组件共享、脚本加载方式都有明确规则。
演示稿、视频、原型按画布缩放，而不是当普通网页滚动。
网格、分屏、沉浸、编辑感、控制台。
品牌色、扩展色、深浅模式、强调色。
标题个性、正文可读、数据等宽。
入场节奏、状态反馈、演示焦点。
目标不是一次给完美答案，而是让用户混搭出更好的方向。
“高级一点”“再大一点”“颜色淡一点”都应变成滑杆、开关、tabs，并保存状态。
先检查控制台和加载，再检查截图、布局、JS 状态。设计稿交付前必须经过质量门。
对千图：把“改稿”从聊天消耗变成参数资产，反复沉淀用户偏好。
页面空不是文案问题，而是版式问题；不要为填满而造数字。
过度炫光、无意义玻璃拟态、左边框卡片都会显得廉价。
没有真实图，就用占位和后续素材需求，不要画低质假图。
公司独特 UI、命令结构、品牌资产不能直接照搬。
对内容平台：AI 味检测 + IP 风险检测，会成为商业素材可信度的一部分。
每个任务都应有目录、源文件、资源、迭代记录、验证记录、预览地址。
控制台、响应式、资源路径、关键交互、部署状态，必须自动检查。
连接代码库后必须读 token、组件和全局样式，不能靠记忆仿。
Agent 的价值不在“生成”，而在把生成变成可交付闭环。
颜色、字号、间距、圆角、阴影。
按钮、表单、卡片、导航、弹窗。
典型页面、正确样例、错误样例。
禁用规则、版权边界、文案语气。
设计评审也会变化：不只看单张稿，而看它是否可复用、可参数化、可开发交接。
太依赖已有设计系统，可能压制陌生、冒险、跨界方向。
适合布局和交互，不擅长摄影级主视觉、复杂插画和产品渲染。
今天的 AI 味是渐变和卡片，明天会换成新的套路。
给出很多方向后，还需要按目标评估品牌、转化、成本和风险。
从品牌资料、目标用户、转化目标、竞品链接和核心文案，生成可运行页面、移动端适配和部署地址。
电商、节日、企业宣传、运营活动、公众号、小红书、线下物料。
模板、图片、字体、版权素材和行业内容沉淀，是通用模型没有的底座。
AI 味检测、IP 风险检查、授权素材引用，会成为平台信任能力。
不要正面做另一个 Claude Design；要做中文商业素材场景的 AI 设计工作流。
统一海报、PPT、落地页、原型的输入输出。
上传 VI/官网/历史图后，自动生成可复用设计系统。
把“能不能商用”变成平台差异化能力。
按行业和渠道批量生成，但保留品牌差异和风险边界。
操作：方向键 / 空格 / 滚轮 / 触控滑动翻页；点击卡片可进入焦点模式。