别怕被取代！写给设计师的 Vibe Coding 入门指南

一、全文速览图

每一位设计师都应该重新组合技能和思维来适应 AI 时代所带来的变化和挑战。如何真正运用 AI 工具的能力打造真实可用的数字产品？

到了 2026 年，在我们社区里，已经没有设计师对“AI 制作原型” 这种事感到惊讶。我们都见过 10 分钟内就能生成的非常惊艳的用户界面。然而，我们更多发现那些 AI 生成的用户界面，往往第一屏看起来还不错，然而，第二屏就完全不行了（直接拉了）。这一点正是绝大多数设计师所面临的问题之一。

在我们社区里，设计师们探讨的问题已经不再是 “这款产品能运行吗？”

而变成了：

“它是怎么构建的出来的？”
“它的功能和界面、交互能不能保持一致？”
“它能不能批量构建可用的界面呢？
”一个月之后，别的设计师能否接手这个项目吗（能不能迭代升级）？“

当一名产品设计师能够将一个想法转化为一款真实可用的产品，并且这款产品具备规则性、一致性，拥有专属的设计系统以及一套可信赖的构建流程。此时， “Vibe Coding（氛围编码）” 将会从一种潮流转变为一门真正设计师必备技能。

二、什么是 Vibe Coding 氛围编码

Vibe Coding 不是 “新的编码语言”，也不是传统的无代码编程。

你可以理解为：这一种工作流程，在这个流程中，你可以通过描述意图（想法），AI 将理解并转化为输出：界面、流程、状态，甚至包含数据或代码。

注意⚠️真正的关键点并不在于 AI 工具本身。而是，取决是你。

Vibe Coding 迫使设计师从以 “界面” 为导向的思考方式，转变为以 “系统” 为导向的思考方式：

1. 重复出现的组件
2. 服务于任务的层级结构
3. 真实状态（不只是美观的界面）
4. 间距和排版的固定规则
5. 界面看起来像一个完整的产品，而不是一系列的页面的集合

本身就具备系统思维的设计师（多年积累）更容易掌握 Vibe Coding

三、设计师的衡量标准（2026）

随着 AI 工具革命性的变化，设计师的衡量标准也发生巨大变化。（然而，我们深有感触）

如果你也想正确使用 “ Vibe Coding（氛围编码）”，那么，可以通过以下 6 个问题来衡量每一款工具是否真正适合你：

1. 制作 Demo 的速度
2. 设计系统的保真度
3. 组件使用的一致性
4. 状态与行为的完成度
5. 持续推进的路径
6. 数据连接的便捷性

四、最大的优势：相互协作的工具（MCP）

如今，我们团队基本每天都能收到十几款新工具上架申请，说实在的，作为使用工具的我们，不该一味再去追逐 “哪个工具最智能”。而是工具是否能够协同工作，像一个真实的团队。

MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）让这一切成为可能。

我们简单解释一下 MCP

MCP 是一个连接层，它允许 AI 工具能够依据你的真实数据源开展工作，而不是凭借猜测。不需要让每个工具都从零开始并尝试 “理解设计”，它能够接收真实的上下文信息（还有新的概念比如：Skills、Memory、RAG等等）：

1. 组件
2. 自动布局
3. 变量与标记
4. 系统命名规范
5. 代码项目结构
6. 你正在使用的现有规则

从设计师的角度来说：MCP 将 AI 从试图模仿你设计的角色，转变为翻译你设计的角色。在缺乏上下文的情况下， AI 会进行猜测：

“我觉得这是个一级标题（H1）。”
“我觉得间距是 16 像素（px）。”
“我觉得这是一个主按钮。”

有了真实上下文后， AI 就知道：

“这是你系统里的一级标题（H1）。”
“这是你的间距标记。”
“这是你现有的按钮 / 主组件。”

（RAG + Memory + 推理服务）大模型+ Skills + MCP协议+MCP插件+MCP Host 构建一整套新流程。

五、真正能产生影响的关联

MCP 是解决自动化流程中所遇到问题的一种方式，它能改变结果。

以下是一些关键的关联：

Figma → Cursor

实现更快更简洁，提高设计落地精准度。

Figma → Claude（或其他模型）

从设计系统中提取规则：哪些内容存在、哪些内容允许、哪些内容必须保持一致。

Repo → Cursor

减少重复代码，减少 “意外新增组件”，减少混乱的代码。

六、最大的危险：让 AI 取代你的大脑

Vibe Coding 中最常见的、最可怕的问题并不是技术问题。

而是你的思维。

AI 能够生成外观精美、功能完善、运行速度快的内容。这样一来，很多人下意识就会：“无脑相信它”，并停止像一名产品设计师那样思考。在这一刻，你停止了设计、也停止了思考。

反噬症状很快就会出现：

1. 视觉层级无法支持用户任务（但 “看起来还行”）
2. 界面之间逐渐出现间距不一致的情况
3. 看起来相似但实际并不相同的组件
4. 感觉这款产品像是一堆漂亮的界面集合，而不是一个真正的系统

注意⚠️，还有更深层次的问题：

即使 AI 完全不知道某个解决方案从用户体验（UX）角度是否合理，它也会生成一个或多个解决方案。

它不会考虑极端情况、认知负荷、情感背景或用户心智模型。

它只是想给你答案（讨好你）。

这就是为什么你的工作仍然非常重要。

设计师会思考：

1. 这个元素放在这里是为什么？它对完成任务有帮助还是仅仅为了填充空间？
2. 这个顺序是否符合业务和用户逻辑？还是只是 “视觉浏览流畅”？
3. 前后交互以及极端情况下会发生什么状况？

我们正确使用 AI 的框架其实很简单：

AI 就像是实习生，你才是负责人。它运行速度很快（可以每天加班），但是，最终交付什么还是由你来决定（因为 AI 没办法负责）。

七、Vibe Coding 的 3 层结构如何挑选合适的工具

拜托，以后，就不要问 “什么工具最好用？”而是先要明确：目前，你处于哪个工作阶段？

第一层：探索

实验、变体、快速演示。

第二层：最小可行产品（MVP）

具备真实流程和基础数据的小型可用产品。

第三层：工程

质量、一致性、整洁性、组件、Git（版本控制系统）、持续推进。

目前，绝大多数 AI 工具在第一或第二层表现效果很好。然而，到了 2026 年，真正的优势在于，能够在不崩溃的情况（包括：用户的忍耐度）下将工作推进到第三层。

八、设计师真正需要的重要工具

不要妄想拥有“万能工具” ，而是构建属于自己的工具包和工作流程。像小工作室一样思考：根据工作选择工具，然后推进工作。

“一人公司”或者“超级个体”这些已经不是概念，而是真实发生的事。

Figma Make

对设计师来说，这是最容易上手的工具，因为它从你的设计文件出发。

最适合场景：第一层 → 第二层

优势： Figma 原生流程，快速迭代，熟悉的思维模式

局限性：没有系统性约束，容易导致混乱

lovable

当你需要一个具备逻辑和数据的可用最小可行产品（MVP）的时候，这款工具是个不错的选择。

最适合场景：第二层

优势：全栈生成、数据集成、快速最小可行产品（MVP）迭代

局限性：对极致像素级视觉细节的控制力较弱

Vercel 

这是一个简洁的 React 组件，具备生产条件。

最适用场景：从第二层向第三层过渡

优势：高质量代码输出，组件驱动的结构

局限性：需要一定的技术基础才能进行深度定制

Cursor

在这里，一切皆可成真：打磨优化、保持一致性、统一组件，还有可延续使用的代码。

最适合场景：第三层

优势：具备完整集成开发环境（IDE）功能、代码库理解能力、精准控制

局限性：学习曲线较陡峭，需要具备基本编码知识

Bolt

一款出色的探索工具，能快速找到方向且无需投入过多。

最适合场景：第一层

优势：超快速原型制作，不需要设置

局限性：不适用于生产环境

Claude Code（可选）

在清理、重构、优化结构以及减少 AI 生成代码中的混乱等方面功能强大。

最适用场景：工程支持

优势：智能重构、一致性支持

九、适合设计师的构建路径

还有一个发现，就是设计师选择一种工具并永远锁定使用它，这是一个极大的错误，不要这样干（很多设计师很懒，怪不得会被淘汰）。正确的做法是在不同的阶段切换不同的工具。

Figma 优先路线（最高保真度）

Figma → Figma Make → Cursor → 生产环境

当你有详细的设计系统并且需要像素级完美实现的时候，这种方式最佳。

快速最小可行产品（MVP）路线（最大灵活性 + 数据）

Figma 作为参考 → Lovable → Cursor → 生产环境

当你需要快速做出具有实际流程的可用产品时，这种方式最佳。

方向探索路线

创意 → Bolt → Figma Make 或 Lovable → Cursor

当你仍在探索阶段并且需要快速验证时，这种方式最佳。

十、不用和 AI 对抗实现最高精度产品设计

想要实现高精度产品设计并不是提供更长更多的提示词（AI 根本不懂你在说什么）。而是，构建更清晰的规则和指令。

如果你想要获得与原产品构思一致的输出结果：

从一个完美界面开始

挑选一个能完美代表你系统的界面。将其用作参考。

不要让 AI 创造新组件

始终按名称引用真实组件。

描述：“使用按钮 / 主要按钮”，而不是：“制作一个蓝色按钮”

尽早引入界面状态

从一开始就设定。加载、错误、空白、成功。

使用具体参数，而不是 “让它美观些”

描述：“使用间距 - 4（16 像素）”，而不是：“增加一些留白”

在你完全可控的地方进行优化

通常情况下，光标是你做能掌控的（除非，你手残）。最重要的是：当某些内容讲不通时，AI 不会焦虑。

但你会，这就是你的优势。

十一、高级技巧：将 AI 当作你的双手，而不是大脑

构建系统提示词库

把可复用的提示词，用于编码你的系统规则。

示例：“所有按钮均使用 按钮 / 主要按钮 / 次要按钮 / 幽灵按钮。永远不要创建新的按钮变体。”

使用视觉参考

不要只有描述，要展示。

1. 截取 Figma 组件的屏幕截图
2. 将其包含在提示词中
3. 引用组件名称

逐步构建

从简单开始入手，然后，逐渐增加复杂性：

1. 带有占位内容的静态布局
2. 添加一种交互
3. 为该交互添加状态
4. 添加下一个功能
5. 当发现模式时进行重构

版本控制是你的好帮手

即使是 AI 生成的代码：

1. 每个可用功能完成后都要提交
2. 编写清晰的提交信息
3. 当 AI 出错时，可以回滚

常见陷阱（如何避免）

❌ 陷阱 1：“一次性搞定所有事”

在进入下一个流程之前，先完整构建一个流程。

❌ 陷阱 2：“AI 应该会自行领会”

每次都要明确说明你的系统。

❌ 陷阱 3：“这个演示已经够好了”

发布演示版本，要为后续开发做好准备。

❌ 陷阱 4：“之后再解决一致性问题吧”

保持一致性比后期整改要容易得多。

❌ 陷阱 5：“我们就不需要理解代码”

你不需要编写代码，但必须能够读懂代码结构。

十二、只选两款工具，满足80%的需求

如果你今天刚开始，想要最简单的设置又能获得实际成果，那就请选择：

Figma Make

这是从想法到可用演示的最快方式，设计师不太需要转换思维模式。Figma Make 能让你快速感受到 “这感觉很真实”。

Cursor

在这里，能有统一的组件、真实的结构、随时可继续开发的代码。

十三、最重要的技能

技术技能是基本要求。优秀与卓越的区别在于：

1. 系统思维
2. 清晰沟通
3. 懂得何时停止
4. 维持质量标准
5. 适应迭代

总结：Vibe Coding 不会取代设计师

2026 年，设计师的优势并不在于掌握多少种工具。关键在于懂得快速、精准、连贯地产出真正的像样的产品。AI 可以生成用户界面，但只有设计师能构建出有方向、规则和逻辑的系统。在以前，工具之间是单独使用的。然而，现在，它们开始相互理解、配合。当工具不再靠猜测，而是基于共享背景工作时，Vibe Coding 就会成为设计师必备的一门手艺。

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