全链路闭环，一人完成
传统的设计迭代需要设计师出图、开发理解、沟通对齐、修改返工。我用 Cursor 把这个链路重新设计了——AI 成为我的执行引擎，我只负责判断和决策。
定义意图
将 PM 的 PRD 上传给 Cursor，用预设 prompt 解析功能需求、自动检索竞品参考，快速明确设计方向。
Cursor 执行
将原始代码导入 Cursor，用自然语言指令驱动 AI 直接修改代码，生成可运行原型。
验收走查
设计稿与代码双向对照，交互还原度、视觉层级、边界异常在验收前已自查完毕——不依赖开发反复返工，验收周期压缩 30%+。
交付
在 Cursor 进行功能实现后，将修改后的代码提供给开发，由开发进行代码合并与Review，确保符合项目规范。通过测试环境进行验证，参与交互与视觉的验收。
测试用例理解
相对比旧的工作流程来讲, 在测试环节 AI 工作流可以提前发现问题（减少后期 bug）, 加快问题定位速度, 降低设计与开发沟通成本, 提高回归验证效率。
Bug 定位修复
典型前端与业务开发场景中，将问题现象直接输入 Cursor 定位根因，修复效率提升 30%–70%，测试环节不再因频繁改动拖慢节奏。
我做判断，AI 做执行
用 AI 工具工作，不是把思考外包给 AI——而是把重复性的、机械性的执行工作交给 AI，把设计判断力留给自己。这是两者分工的清晰边界。
判断、决策、审美
设计师的核心价值不在于执行，而在于每一个"该做什么"的判断。
一条指令，代码直接改变
这是整个工作流最具说服力的部分——我给 Cursor 的指令，和 Cursor 实际输出的代码变更。设计师写自然语言，AI 写代码，最终结果可以直接交付。
压缩的不只是时间，是沟通损耗
传统流程里，设计师出稿 → 开发理解 → 反复沟通 → 修改返工，这中间每一步都有信息损耗。AI Workflow 把这个链路重新压缩：我给开发的不是 Figma 截图，而是可运行的代码方案。
功能完整交付
Files · Skills · Research
3
设计返工次数
代码验证后交付，一次到位
≈0
一个人完成全链路
设计 · 验证 · 交付 · 验收
1x
重新定义设计师的边界
这个项目让我意识到，AI 工具改变的不只是效率——它改变的是设计师在产品链路里的位置。
当你能用 AI 把设计在代码层验证，你就不再只是提需求的人，而是能直接参与交付的人。
