本文通过一个真实的供电所工作台案例，提出「image2 负责视觉探索、Figma 承接结构、设计师最终整合」的 AI+UI 工作流，强调不要幻想 AI 一步到位。
📝 详细摘要
文章基于一个真实的 B 端首页（供电所智能工作台）实践，详细拆解了如何结合 GPT（image2）与 Figma/Figma Make 完成从视觉探索到可交付设计稿的全过程。作者首先明确结论：image2 更适合打开视觉方向，而非直接生成最终交付稿。核心工作流分为四步：1）用原型+参考图约束 AI 的发挥范围；2）用 image2 生成多版视觉方案；3）回到 Figma 做结构承接（对比了 image2 直写 Figma 与 Figma Make 按图还原两种方式的优劣）；4）由设计师整理图层、自动布局、组件和规范，最终交付。文章还详细给出了提示词写法、多方案生成技巧、局部素材（图标、Banner）单独优化的方法，以及区分「视觉氛围类内容可图片化、业务内容必须可编辑」的原则。最终总结：AI 负责打开方向，人负责把结果变成真正能用的设计稿。
💡 主要观点
- image2 更适合视觉探索，而非直接生成最终交付稿。 真实项目需要保留业务结构、信息层级和可编辑性，AI 生成的图片无法直接满足这些要求，更适合作为视觉方向参考。
💬 文章金句
- 不要一开始就指望 AI 直接生成最终可交付的 Figma 设计稿。
- AI 负责打开方向，依旧需要人负责把结果变成真正能用的设计稿。
- 整页图负责方向，局部素材负责质感。
📊 文章信息
AI 初评：82
来源：人人都是产品经理
作者：人人都是产品经理
分类：产品设计
语言：中文
阅读时间：21 分钟
字数：5134
标签： AI 产品设计, 用户体验设计, UI 设计, 设计工具, 工作流