从 Figma 到 Claude：一位设计师的 AI 原生工作流转型

旧金山正处在所谓「AI 泡沫」的中心，科技公司竞相组建「AI 原生」团队，目标是在各职能上「10 倍提效」。在这一背景下，设计岗位的工作方式也在被重新定义：工程师日更数次发版，传统 Figma 高保真原型已无法跟上节奏，AI 编码原型、Agent 协作等新方式被推到了台前。本文是一位在 Amplitude 负责 Agent Analytics 平台的设计师的亲身实践，讲述她如何从「Figma 设计师」转变为「AI 设计师」。

背景：0 到 1 团队的契机

作者几个月前加入 Amplitude 的 0–1 团队，负责 Observability 与 Evals 平台的设计工作。由于产品从零起步，没有现成 Figma 文件可继承，工程师又以「每天多次发版」的速度推进，传统逐像素还原界面的方式根本无法同步。她最初尝试用粗糙线框图追赶节奏，依然感到太慢。在设计导师 Tyler Wanlass 的鼓励下，她决定彻底放下 Figma，拥抱 AI 工具链。

她的核心建议很直接：想做 AI 原生设计师，先关掉 Figma 一周试试。Figma 仍是重要工具，但她个人已不在产品设计工作中使用它。

转向 Vibecoding：用 Claude 做可交互原型

她的第一个突破来自 Claude 生成的 HTML artifact。日常工作流变成：

每天在 Claude 中 vibecode 快速可点击的 HTML 原型；
与团队分享、收集反馈、当天迭代、当天再发；
若只想探索某个 UX 细节，就让 Claude 一次给出 3–5 个组件方案，不必搭一整块屏幕。

这种「对话式出图」的速度让她可以实时影响产品方向，而不再做设计瓶颈。她原本担心脱离手动拖拽框线后无法精准表达设计意图，实践后发现，几年积累的 UX 模式已经内化为「潜意识数据库」，只需几条提示就能让 Agent 还原她脑中的画面。

一个关键经验：线框要「丑」且简单

她总结了一个反直觉但很实用的经验：早期线框要尽量简单，并且视觉上与真实设计系统脱钩。原因在于：

AI 不擅长做高保真视觉打磨；
把线框做到 90% 完整远比把最后 10% 抠到完美高效得多；
与设计系统太像容易让人过早陷入视觉细节，拖慢节奏。

等到需要高保真成品时再投入精力，效率差距是指数级的。

从 Claude 到 Claude Design：高低保真混用

上述方法是在 Claude Design 发布前几个月形成的。在 Claude Design 上线后，她将工作流升级为高低保真混合：

用 Claude Design 搭建较高保真 HTML 产品截图，用于发布与展示；
在同一画布上并排呈现同一界面的多个迭代版本，方便对比；
如果愿意花时间配置设计系统偏好，Claude Design 的视觉表现会更好。

这一转变让作者从「只能画图」的设计师，成长为「基本拥有团队前端」的 AI 设计师。她在文章中坦言，自己一年前从没提交过 PR，现在前端代码主要由她维护——而这条路径并没有现成说明书可循，只能靠社区彼此分享经验、共同摸索。

她也承认并非所有问题都有答案，但在一个工具、角色与期望都在剧烈变化的时代，设计社区能做的最重要的事，就是把各自踩过的坑公开出来，为后来者铺出一段更短的路。