我的AI设计工作流程
我的桌面上有一个文件夹叫"要尝试的AI工具"。
上个月，它有47个书签。这些应用程序承诺要彻底改变设计。生成界面。取代Figma。让一切都更快。
我测试了其中的大多数。在实际项目中使用它们。文章海报、社交内容、研究合成、设计系统清理。
大多数在一周内就失败了。
不是因为它们不好。而是因为它们在我的实际流程中没有任何位置。它们在寻找我没有的问题的解决方案。
能够留下的工具并不是最令人印象深刻的工具。它们是那些解决了我已经回避了几个月的特定摩擦点的工具。
这是真正幸存下来的东西。
1、不是关于收集工具
我是一名高级产品设计师，兼职运营内容业务。编辑设计、文章制作、社交资产、系统维护。
每周，都会有人分享一个新的AI工具。"这个不一样。""这个确实有效。"
我学会了问一个不同的问题：为了什么而有效？
生成UI概念的最佳工具在清理设计系统方面非常糟糕。研究合成的最佳工具无法帮助你制作海报。试图用一种工具做所有事情就像在Photoshop中编辑视频。你可以，但为什么要这样做？
我的工作流程不是关于寻找完美的AI工具。而是关于知道哪个工具适合哪个决策点。
2、什么没有奏效
在我向你展示什么留下来之前，先说说什么失败了。这很重要，因为大多数文章都跳过了这一部分。
生成太多的工具： V0、Uizard和类似的UI生成器给了我无尽的变体。但我不需要更多的选择。我需要更好的判断，哪个选项解决了问题。更多的输出使决策变得更困难，而不是更容易。
需要新系统的工具： 任何要求我从头重建工作流程的东西。Figma代理、专门的AI设计工具、想要取代Figma的平台。我已经发表了100多篇文章。我不会为一个下个季度可能消失的工具重建我的生产管道。
具有模糊超能力的工具： "AI驱动的设计思考。""智能设计助手。"如果我不能用一句话解释它解决了什么问题，那么它就不是在解决问题。它是在兜售一个概念。
所有试图成为副驾驶的东西： 我不需要副驾驶。我需要在我需要的确切时刻，将一件事做得非常好的工具。
能够留下的工具解决了特定的、反复出现的摩擦点。让我展示给你看在哪里。
3、实际坚持下来的工作流程
我每周制作2-3篇文章。每一篇都需要研究、写作、视觉内容和分发资产。这是AI真正提供帮助的地方。
第一阶段：研究和趋势扫描
摩擦点： 我每篇文章花费3-4小时扫描行业讨论，验证紧张关系，检查主题是否已经被讨论得太多。
我使用的工具： Perplexity Pro + Claude
Perplexity搜索行业来源（NN/g、Reddit讨论、设计Twitter、学术论文）并给我提供综合。不是通用的总结。关于主题是否有未被探索的角度的实际信号。
简单例子： 上周我想写关于设计系统治理的文章。Perplexity向我展示了15篇最近的文章 —— 都专注于文档。没有一篇涉及让团队实际采用标准的政治动态。这就是差距。这就是角度。
AI在这里做什么： 显现我永远不会手动阅读的来源中的模式。
它不能做什么： 知道哪个差距对我的受众很重要。那是品味。那是我。
第二阶段：文章结构和论点
摩擦点： 盯着空白文档，试图弄清楚如何构建2000个单词而不重复或通俗。
我使用的工具： Claude（以我的写作系统为背景）
我上传了我的Writing OS文档。我给Claude主题紧张关系。它按照以前行之有效的模式起草大纲 —— 开头钩子、问题框架、核心洞察、分解结构。
简单例子： 对于设计系统治理文章，Claude建议围绕5个采用障碍进行结构化，每个都有一个具体的团队场景。我编辑到4个，改变了两个例子，保留了骨架。
AI在这里做什么： 根据经过验证的模式生成结构选项。
它不能做什么： 知道哪个个人时刻会让人觉得可信。我自己写那些部分。
第三阶段：视觉内容 —— 海报和图形
摩擦点： 我每篇文章花费2小时在Figma中制作编辑海报。构建隐喻、选择颜色、迭代布局。
我使用的工具： Recraft AI（由我自己的面部参考 + 插画系统驱动）
我建立了一个海报生成系统。一个角色参考（我），一个风格锁定（手绘编辑），一次性提示。上传照片，描述隐喻，并获得海报。需要3分钟而不是2小时。
简单例子： 关于AI代理边界的文章需要一个视觉隐喻。提示："角色站在清晰的边界线边缘，一侧结构化（网格），另一侧混乱（纠缠的线条）。"三次迭代。完成。
AI在这里做什么： 始终如一地执行定义的视觉风格。
它不能做什么： 选择隐喻。那是概念工作。那仍然是我。
第四阶段：分发内容 —— LinkedIn和社交资产
摩擦点： 将文章见解重新用于引人注目的LinkedIn帖子，而不听起来像只是在推广我的文章。
我使用的工具： Claude（以文章为背景）
我粘贴文章。要求3个从不同角度出发的LinkedIn帖子选项。每篇文章隔离一个反向洞察，为LinkedIn的语气重新构建它，以参与钩子结束。
简单例子： 设计系统治理文章有一个关于"文档剧场"的部分 —— 团队生成没人阅读的合规文档。这成为了一个独立的LinkedIn帖子："你的设计系统有47个Figma文件。实际使用了3个组件。这不是文档问题。"
AI在这里做什么： 为不同上下文提取和重新构建见解。
它不能做什么： 知道哪个见解会引起共鸣。我选择。我编辑。我发布。
第五阶段：系统维护 —— 清理和组织
摩擦点： 设计系统熵增。文件累积、命名不一致、组件重复。我一直避免的枯燥工作。
我使用的工具： Claude Code + Figma MCP（测试中）
自动化繁琐的东西。添加组件描述。组织图层。标准化命名约定。AI作为设计系统看门人。
简单例子： 我在Figma中有200多个文章海报文件。没有组织。Claude Code可以批量重命名它们，添加标签，创建主索引。我还没有构建这个，但这是下一步。
AI在这里做什么： 执行系统的、基于规则的清理。
它不能做什么： 决定规则应该是什么。那是策略。那是我。
4、重要的决策树
这是我的实际选择方式：
如果我需要数量和广度 → Perplexity（研究）、Claude（结构选项）
如果我需要一致的执行 → Recraft（视觉效果）、Claude Code（系统工作）
如果我需要判断 → 我。每次都是。
AI生成选项。人类选择。工作流程是关于知道你何时在生成，何时在判断。
5、我没有使用的（以及你可能也不应该使用的）
Midjourney用于编辑工作： 太多提示工程。太多变体。具有锁定风格的Recraft给我一致性。
AI UI生成器用于生产工作： 非常适合灵感。实施起来很糟糕。"看起来不错"和"在我们的设计系统中工作"之间的差距仍然很大。
任何承诺"为你思考"的东西： 我不想要做决定的工具。我想要更快执行决定的工具。
如果工具增加了认知负荷而不是减少摩擦，那么它就没有帮助。它只是另一个需要管理的应用程序。
6、实践中的工作流程
上周的文章："为什么设计系统在大规模时失败"
- 研究： 30分钟（Perplexity + Claude）
- 结构： 20分钟（Claude大纲 + 我的编辑）
- 写作： 3小时（我）
- 海报： 10分钟（Recraft + 3次迭代）
- LinkedIn帖子： 15分钟（Claude + 我的编辑）
总计： ~5小时从开始到结束
在AI工具之前：8-10小时。相同的质量。更多的挫败感。
节省的时间不是主要胜利。消除的摩擦是。我不再盯着空白文档了。我不再花费2小时制作海报。我花时间在实际需要判断的部分。
7、当AI处理执行时会发生什么
你意识到你有多少时间花在不需要你品味的工作上。
研究合成。海报生产。重新利用内容。系统清理。这些任务需要完成。它们不需要你。
需要你的部分：
- 选择哪个主题紧张关系很重要
- 撰写建立可信度的个人时刻
- 选择哪个隐喻传达概念
- 决定哪个帖子见解会引起共鸣
AI在执行方面正在变得更好。它在判断方面并没有变得更好。差距正在扩大，而不是缩小。
理解这一差距的设计师有不公平的优势。你不是试图自己做所有事情。你不是在把思考外包给AI。你使用AI更快地执行，这样你可以花更多时间在判断上。
8、你的行动计划
不要试图复制我的技术栈。建立你自己的。
本周： 选择一个反复出现的摩擦点。不是一个大创意挑战。一个你一直避免的小而枯燥的任务。
研究合成？社交内容重新利用？文件组织？选择一个。
找到一个工具来解决它。在实际项目上测试它。不是演示。不是教程。一件你需要发布的实际事情。
如果它节省时间并减少认知负荷，就保留它。如果它增加复杂性，就删除它。
一次一个摩擦点地构建你的工作流程。而不是一次一个工具。
原文链接: My AI design workflow — what actually works in 2026
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