AI时代,设计规范如何变成机器可读的知识?
大厂案例 · 撰写方法 · 从任何网站一键提取
一份用 Markdown 格式编写的设计系统文档,结构化描述颜色、字体、间距、组件规范,让 AI 工具能精准理解并遵循设计语言。
纯文本 Markdown,人眼可读,AI 可解析,Git 可版本管理
给 Cursor / Claude / Copilot 注入设计上下文,生成符合规范的代码
设计师 ↔ 工程师 ↔ AI 三方共同理解设计意图的单一信源
设计规范 = 一堆 Figma 组件,只有设计师能看懂
AI 开始写代码,但不知道"这个按钮该用什么颜色"
工程师开始把 design.md 放进 context,AI 生成的界面开始"像样"
design.md 成为团队"设计语言的 README",标配工件
AI 能生成界面,但缺少"品牌DNA"注入 → 输出千篇一律。design.md 就是把设计师的品味"编译"成 AI 能读懂的指令集。
Geist设计系统,暗色优先,Token化极深
紫色主调,极简交互,5ms响应原则
CLAUDE.md先行,AI-native设计文档
中文设计语言标杆,12色×10阶,8px基准
三层Token架构:base→functional→component
* 6维评分:颜色系统/排版/间距/组件规范/交互状态/AI可读性
语义化Token:--ds-background-100,暗色模式优先,CSS变量直出
自研 Geist / Geist Mono,6个字重,开源可商用
design.vercel.com 完整发布,含Storybook + TypeScript类型
5ms 响应感知原则,所有动效 ≤ 120ms,界面"像原生应用"
4px基准网格,8个间距档位(4/8/12/16/20/24/32/48)
键盘快捷键作为设计语言的一部分,命令面板为核心交互
共同洞察(事实):这类工具产品的 design.md 核心是"速度感"——颜色克制(≤5色)、动效短促、键盘优先。AI 拿到这份规范,生成的组件立刻有"工具产品质感"。
每个组件目录有 CLAUDE.md,直接告诉 AI 怎么用、不能怎么用。语义颜色:background/foreground/muted/accent/destructive
Blue 1→10(12色系每色10阶,共120个Token)
设计原则:自然 · 确定 · 有意义 · 生长(可进化)
基准单位:8px,排版5档(12/14/16/20/24px)
AI就绪:Token名语义化,直接注入 AI 上下文即可
关键差异(观点):Shadcn 是"AI-first"设计文档——先写 CLAUDE.md,再写代码;Ant Design 是"设计-first"——先建完整设计语言,再生成文档。两种路径都有效,取决于团队规模。
blue-500, gray-200 — 原始色值,不含语义
fg.default, bg.subtle — 含语义,模式无关
button.primary.bg — 组件级,直接可用
💡 层级清晰=AI理解成本低。AI看到btn-primary-bg就知道这是"主要按钮的背景色"。
品牌色 + 语义Token(背景/前景/边框/交互态)+ 暗色模式映射
字族 + 字号阶梯 + 行高 + 字重规则 + 中文排版补充
基准单位(4px/8px)+ 间距阶梯 + 栅格列数 + 断点
核心组件变体 + Props约束 + Do/Don't + 可访问性要求
hover/focus/active/disabled/loading态 + 过渡时长规范
如何引用本文件 + 禁止事项 + 组件代码生成示例
大厂共识(事实):前4个模块所有公司都有;第6个模块是2024年后新增的标配——专门告诉 AI "如何使用这份文档"。
❌ AI完全无法理解"蓝色"是什么值
所有颜色、字号、间距必须给具体数值,不能写描述词
--bg-primary 优于 #0a0b0f,AI 能推断使用场景
每个规则都加反例。AI 比人类更需要明确的边界条件
用Markdown标题、代码块、表格,不要用长段落。AI对结构化输入的召回率高出3倍。
文件开头写:当你为[产品名]生成UI代码时,必须遵循本文件中的所有规范。
每个组件规范后附一段正确的使用代码。AI学习代码示例的效率远高于文字描述。
design.md 拆分为 colors.md / typography.md / components/button.md,用时加载对应文件
✅ 结果:AI输出的按钮完全符合设计规范,0 次返工
放入 .cursor/rules/design.md 或 .cursorrules,Cursor 自动加载到每次对话
放入项目 CLAUDE.md,Claude 自动读取;或用 @design.md 在对话中引用
.github/copilot-instructions.md 中引用 design.md 路径,全仓库生效
对千图的启示(观点):千图有 seede-like AI 排版引擎——design.md 正是给 AI 排版引擎注入"千图设计语言"的桥梁。每次生成海报/落地页,AI 自动读取千图的颜色、字体、间距规范。
从58pic/昵图/千图网页面,提取已用颜色、字体、间距(用本报告后续的提取方法)
参考 GitHub Primer 三层架构:base色值 → 功能语义 → 组件级
明确"本文件用于千图AI排版引擎(seede)的设计约束输入"
在 design_agent.py 的 system prompt 中加载 design.md,约束 layout spec 生成
抓取 :root Token,5分钟获得全部颜色值
分析字族、字号阶梯、间距规律
识别Button/Card/Input的视觉模式
用AI将原始数据结构化为design.md
一键脚本,定期同步更新
Chrome DevTools · Playwright · css-extract · 千图AI提取skill
手动:30分钟 · 半自动:10分钟 · 全自动脚本:1分钟
竞品分析 · 仿站参考 · 遗留系统文档化 · 客户需求还原
✦ 先提取 CSS 变量(更准确)
✦ 再提取 computed colors(覆盖无变量的场景)
✦ 用颜色聚类工具去重(相近色归并)
✦ 重点关注出现频次 Top 10 的颜色
识别技巧:将所有间距值除以4或8,若结果均为整数,则该网站用的是4px或8px基准
字号阶梯规律:计算相邻字号比值,约1.25=Major Third音阶(设计感强),约1.2=Minor Third(保守)
✦ 同时运行 button/input/card 提取,导出 JSON
✦ 鼠标悬停不同状态时截图,记录颜色变化
✦ 使用 :hover 伪类对应的 CSS 规则直接查看过渡态
对 disabled 状态:在 Console 中 btn.disabled = true 然后提取样式,通常是透明度 0.4 或颜色变灰
质量验证:让 AI 反向用这份 design.md 生成一个按钮的代码,看是否符合原网站视觉。闭环验证最可靠。
| 工具 | 上手难度 | 自动化 | 动态页面 | 推荐场景 |
|---|---|---|---|---|
| DevTools手动 | 低 | ✗ | ✓ | 一次性提取 |
| Playwright | 中 | ✓ | ✓ | 定期同步 |
| css-extract CLI | 低 | △ | ✗ | 静态站 |
| Cowork Skill | 极低 | ✓ | ✓ | 日常使用 |
将脚本加入 CI/CD,每次设计师更新 Figma Token 后自动触发提取,PR Review,合并到 design.md。设计与代码始终同步。
用提取脚本扫描 58pic.com / 千图网 / 昵图网
AI 归纳颜色 + 排版 + 间距,形成 v0.1
设计师 Review,定义语义 Token 命名
放入 Git,写 AI 使用说明前言
交付物:design.md v0.1
接入 seede AI 排版引擎 system prompt
Cursor Rules 配置,前端开发日常使用
A/B 对比:有/无 design.md 的 AI 生成质量
扩展组件规范(Button/Card/Form)
交付物:集成版 design.md + seede 接入
Figma Token → design.md 自动同步 CI
按产品线拆分(58pic / 千图 / 昵图)
向量化 design.md,RAG 检索加速 AI
开放为 API,供内部所有 AI 产品调用
交付物:千图设计语言 API 服务
CEO视角(观点):design.md 不是文档项目,是"把千图设计师的品味编译成机器指令"的基础设施。Phase 3 完成后,任何 AI 模型都能直接生成"千图风格"的界面——这是护城河。
打开 Chrome DevTools,对 58pic.com 运行颜色提取脚本,整理出第一版颜色 Token 清单
在项目根目录创建 .cursorrules,写入现有组件规范,测试 AI 代码生成质量
选一个竞品(如稿定设计/创客贴),用本文提取方法分析其设计规范,产出竞品设计分析报告