Overview
这段时间从Designer到Bulider，我围绕Mepace和Fontness两个产品进行独立开发。目前都还处于 MVP 阶段，其中一个已经进入 TestFlight 内测。
这里不会过多讨论产品思路和技术实现
只记录当 AI 真正进入我的产品工作流之后，我对 AI、设计与 Build 的一些阶段性思考，以及那些真正让我提效的工作方式。
Make AI Understand
AI 可以理解自然语言，但很多时候，它听得懂，却听不全。
尤其在功能实现中，我需要通过结构化的 Prompt、上下文和明确的边界，把需求进一步讲清楚：
要做什么
不做什么
技术边界在哪里
当前代码结构是什么
应该遵循什么框架和约束
我会让 AI 先理解完整的问题，再进入CodeX实现。
Make AI Execute
在视觉还原上，单纯把设计稿和自然语言交给 AI，往往是反复拉扯。
所以我开始思考，建立自己的 Skill和自迭代流程：
设计稿 → 还原Skill → Build → 验收Skill → 修正 → 自动复盘 → 更新 Skill
把我对视觉还原的要求、验收标准，以及过去反复出现的问题不断沉淀进去。
目前基本上是跑一条任务，还原度无限接近100%
Build Your Own Skill
Skill 可以借鉴，但真正适合自己的 Skill，应该来自自己的工作习惯和工作流。
你每天怎么工作、怎么判断、怎么验收、哪里最容易出问题——
这些经验沉淀下来，才会成为真正属于你的 Skill。
Skill 不是复制出来的，而是在工作中长出来的。
Motion Fidelity
过去，动效更多停留在设计稿和AE中，最终实现如何，很大程度取决于开发阶段的还原。
现在，我可以直接参与实际动画的实现和调教。
动画曲线、节奏、响应、转场，以及性能表现，都可以精心调整、持续打磨。
Build Your Own Skill
当真正开始做一个完整产品之后，我第一次深入接触到很多过去设计工作之外的事情：
定义 → 体验 → 实现 → 运行 → 验证 → 商业 → 交付……
如果说之前的多个设计项目，让我具备了设计方案0-1的能力构建
那AI的加入，则让我进化为具备构建一款产品0-1的底层能力
也是我从 Designer 转向 Builder 后，最大的视角变化：不再只对设计结果负责，而开始对产品结果负责。
Design Before Development
过去，设计方案往往停留在 Figma / AE 中，很多判断只能建立在自己的想象和有限的演示视频之上。
现在，我可以在设计阶段就快速 Build 出一个demo
充满真实数据、接近真实产品环境、甚至用户直接上手
先体验，再决定；先验证，再投入。
Between AI and Design
对我来说，画布不只是一个工具，更是一个思考空间。
我可以把方案、参考、不同可能性同时放在眼前，在一个具体的空间里不断比较、组合和尝试，构建所谓的设计taste。
而 AI 更像一个生成与探索的伙伴。
AI 可以帮我快速产生可能性，但画布让我真正思考这些可能性。
所以我并不会把「现在完全不用Figma」，当成 AI 工作流的能力证明。
Reciprocal Design
当我真正开始参与 Build，我开始用工程的方式重新理解设计架构。
代码结构、组件、状态、数据以及前端实现方式，会让我重新思考：
这个方案应该如何被实现？它的结构是否合理？是否能够被稳定地实现和扩展？AI Coding会不会在这里出问题？
理解工程，不是为了让设计师完全变成工程师，而是让设计和代码之间有了“桥梁”。
Build Your Own Skill
这并不意味着设计师要承担上下游所有工作，而是原本有明确边界的角色交接，开始变成更多的共同参与。
过去，中间存在大量沟通成本：会议、文档、标注、解释、反复确认……
现在，一个可以直接体验的 Demo、一套动画代码，甚至一套前端实现，本身就可以成为一种沟通。
从“解释我要表达什么”，变成“直接把它做出来”。
所以我理解的这种边界模糊，本质上也是一种提效，也是AI工作流的一部分