随着人工智能技术的迅速发展，AI工具在用户界面设计和开发中的应用日益普及。市面上涌现了诸多AI助手，如Cursor、Claude、Fusion等，极大地改变了传统UI开发流程。然而，许多开发者在使用 AI 辅助的过程中仍面临着困扰和挫败感，往往因为缺乏有效的提示语和上下文支持，导致生成的代码不符合预期，甚至完全无法使用。要让AI真正成为提升生产力的助手，关键在于如何构建合理的提示，将背景信息、设计规范和预期结果准确传达给模型。本文将围绕打造优秀UI的提示技巧，结合AI工具的特点，分享一系列切实可行的方法，帮助开发者摆脱反复调试与遗憾重写的恶性循环。首先，提供视觉参考是不可或缺的环节。
AI无法像人类一样感知界面布局和视觉元素，因此单纯通过文字描述“修正布局”或“美化界面”往往无效。有效的做法是截图当前AI渲染出的界面，直接作为提示内容的一部分，帮助AI识别实际输出和设计需求之间的差距。如果能够附带理想设计的截屏，如来自Figma或其他设计工具的视觉样稿，则能够让模型直观地进行对比和调整，提升代码生成的准确性和风格一致性。这一流程简单高效，Mac用户可利用快捷键快速截图，快捷操作极大提升了开发效率。其次，为AI定制详细且准确的系统级指令至关重要。由于每个团队的代码规范和风格各异，AI需要明确定义如何编写代码，遵循哪些设计系统组件，采用什么样的状态管理方式等。
通过指出代码库中符合现代规范的示例文件，或者维护一个专门的设计模式库，为AI提供参考，使其能够生成与团队标准保持一致的代码。不仅如此，系统指令还应明确UI组件的正确使用场景以及设计系统的规范，避免出现混用或滥用旧有技术的情况，例如过时的jQuery代码。实践中，有些工具能自动扫描代码库，提取设计系统组件配置和使用场景，形成一套规则集供AI参考。持续完善这一基础架构，可让团队各成员在同一框架下使用AI，获得一致且高质量的输出。第三，丰富提示的上下文信息同样不能忽视。将设计系统、组件库文档、API接口说明以及故事书（Storybook）等资源与AI连接，使其拥有全面的信息源，便于调用正确的接口和组件，减少凭空“猜测”代码的风险。
例如，整合Swagger格式的API文档，可让AI直接引用准确的端点和数据结构，避免生成无效的模拟数据。将Storybook示例文件纳入上下文，则帮助AI理解组件的准确用法和属性配置。借助具备多仓库协作能力的工具，团队还能将设计系统和样板代码同步至AI环境，使其拥有跨仓库的全局视野，提升AI辅助设计的精度和效率。第四，在调试环节充分利用AI的即时反馈功能能显著提高开发体验。遇到控制台报错或终端错误时，直接将错误信息提供给AI，便于快速定位和修复。许多现代AI工具都支持自动捕捉这些错误，并通过界面按钮一键提交给模型，大幅简化了debug流程。
同时，结合页面实际渲染内容和组件文件路径，AI可准确判断问题发生的上下文，从而生成针对性的解决方案。这种协同debug模式类似于“对着会编程的橡皮鸭子解释错误”，能帮助开发者节约大量修复时间。第五，连接设计工具也是构建顺畅提示链条的关键。无论是简单地通过Figma的Mircosoft Copy Paste链接，让AI获取字体、颜色和间距等设计细节，还是使用更高级的Builder.io插件实现设计tokens的双向同步，都能极大增强AI对设计系统的理解，支持页面元素的准确渲染和样式保持。通过插件在浏览器端编辑设计，并与代码环境无缝对接，设计师可以轻松调整色彩和版式，AI会自动将视觉改动映射到代码中，避免“字体不符”“颜色差异”的尴尬场景，提升界面质量和整体用户体验。第六，如果工具拥有可视化层，建议充分利用视觉选取功能，直接选中界面上的元素或区域，指示AI执行操作。
相较于用语言笼统描述“添加导航标签”，通过点选实际组件让AI精准定位修改范围，沟通效率明显提升。此举如同面对面指向目标，而非远程口头指令，有助解决语义歧义，令生成代码更符合预期。第七，整合项目管理工具中的任务内容同样重要。将Linear、Jira等平台上的任务工单直接嵌入提示，在明确功能目标和用户需求的基础上开发UI，避免盲目开发。这样AI不仅知道“做什么”，还知道“为什么做”，有利于做出更贴合业务且易维护的组件。同时在原型阶段就基于需求调整，避免因为需求理解偏差导致返工，提高团队协作效率。
第八，使用实际技术栈进行原型设计是高效开发的保障。相比简单视觉搭建或脱离代码环境的“vibe coding”，基于真实代码仓库和设计系统的AI辅助开发，能自动遵循团队规范，确保样式、交互和数据逻辑一致，减少后续重写成本。工具如Fusion、Cursor提供浏览器或IDE内的视觉开发环境，支持直接基于真实组件构建页面，并对接真实数据与用户流程。通过工作空间隔离，团队还能灵活管理实验和沙盒项目，实现平滑迭代与最终合并。第九，及时且具体的反馈是驱动AI持续进步的动力。单次提示难以达到完美效果，开发者应养成反复精细调整的习惯，逐步引导AI贴合需求。
明确指出不满之处，结合截图作为参考，能够帮助AI缩小修改范围，避免模糊评价带来的误判。善用具有视觉交互的AI工具，眼见为实，点选反馈可提升沟通效率。此举与传统意义上的结对编程类似，AI成为不知疲倦的搭档，持续完善直到满意为止。第十，鼓励AI生成多个设计方案供对比选择，拓展创意边界。要求输出多个变体，并利用切换功能逐一体验不同UI表现，既节省设计师和产品经理的筛选时间，也有助团队获得更丰富的灵感。此外，多个分支并行开发的能力，使得对比评审、收集反馈、快速抛弃不合适方案变得轻松高效。
第十一，合理划分设计与开发环节，发挥各自优势。对于设计师而言，将UI做出较为完整的视觉样式后，可借助AI工具直接调整代码，完成细节优化，无需经历繁琐的红线批注和跨团队沟通。开发者则专注于实现底层逻辑和功能。这样协作既能减少误差，又能加快开发进程。同时产品经理也能参与到检测和追踪数据事件的设置环节，保证数据准确上报，推动产品优化。总之，充分挖掘AI工具的潜力，结合合理而周全的提示策略，是提升UI开发质量的关键。
不断调整、完善与迭代提示语，融入项目实际需求，并让AI充分理解设计、编码、产品各环节的信息，可以显著减少重工和返修时间，助力团队快速交付具备良好用户体验的界面解决方案。未来，随着相关工具和模型的持续优化，这些技巧也会不断进化，但核心思路始终是赋予AI足够且清晰的上下文，避免其生成“看上去漂亮却无法交付”的代码。设计师、开发者和产品经理携手合作、共建智能提示生态，将推动UI设计进入全新的高效时代。
