在工作中，我们曾将设计资源整理成基础 Skill，希望为 AI 生成页面提供依据。但实际使用时，我发现：AI 即使调用了 Skill，产出的页面也没有明显接近设计师手工完成的品质。
最初，我以为问题在于 Skill 写得不够好。重新梳理设计资料，并对照实际代码后，我逐渐意识到：
从整理设计规范，到稳定生成高保真页面，中间还有一整套执行与验证环节。
事实上，我们的实际工作也不只依靠设计团队提供的 Skill。研发侧也同步整理了组件 Agent 与 Skill，指导 AI 阅读项目文档、选择现有实现并遵循开发规则。理解这两侧如何配合，才能更准确地判断页面为什么没有达到预期。
Q1：调用 Skill 后，页面没有明显变好，是否说明 Skill 写得不好？
可能存在规则不清的问题，但还需要检查整个生成过程。
基础 Skill 通常描述颜色、字号、圆角和组件状态。设计师组织页面时，还会判断信息优先级、内容密度、操作位置，以及哪些地方应该紧凑、哪些地方需要留白。
因此，AI 可以使用正确的按钮和颜色，最终仍然生成一个缺少品质感的页面。需要进一步检查：它是否读取了适用的细则，是否拿到了正确资源，以及规则是否覆盖了页面的组合方式。
进入代码实现时，还要继续确认：AI 是否真正调用了现有组件，是否选对变体与参数，是否沿用了当前页面的交互方式。读取了规范，只能说明获得了依据；实际输出仍需逐项检查。
Q2：怎样让 AI 的产出越来越接近设计师手工完成的页面？
我会先确定产品、平台、版本与主题，再选择一组经过设计师确认的页面样板，让 AI 有具体的品质参照。
样板需要说明的不只是“长什么样”，还包括：为什么采用这种布局、信息如何分层、组件怎样组合，以及不同状态如何延续。生成时，将这些要求与适用的代码组件、变量和素材对应起来，减少临时重画带来的偏差。
推进时，先验证已有页面能否准确还原，再检查规则能否迁移到相邻的新任务。前者检验资源读取与实现精度，后者检验设计判断和组合经验的复用能力。
同一页面还需要在相同尺寸、内容与状态下检查，才能分辨偏差来自布局、控件还是素材。
少量高质量样板，加上真实组件与持续校准，才能成为后续生成与审核的共同依据。
Q3：要生成一整套有体系、能交付的页面，设计 Skill 与研发的组件 Agent、Skill 怎样配合？
设计侧需要说明：什么场景选什么组件，信息如何分层，状态怎样反馈，哪些情况需要例外处理。
研发侧则将这些要求放进具体工程：现有组件在哪里，提供哪些参数，页面怎样调用，哪些能力由系统组件承担，以及实现后需要检查什么。
这里的组件 Agent，是指导 AI 开发的角色与执行说明；配套 Skill 提供更具体的使用规则。它们需要指向真实的代码和项目文档，才能指导 AI 在已有产品中工作。
以主按钮为例：设计规范明确视觉与交互要求，研发将其封装为组件，组件规则说明怎样选择样式、传入参数和处理状态，AI 再在页面中调用。最后还要核对实际效果是否符合目标版本的设计。
对照中我也发现，部分设计与代码的主题命名、默认参数并未完全对应，少量规则仍引用旧入口。这说明，
有了设计 Skill 和研发 Skill，还需要持续维护它们与真实实现之间的对应关系。
迭代的第一步，是把“这里感觉不对”定位成具体问题，再决定修改哪一层。
例如，页面显得松散，需要进一步判断是信息层级、组件尺寸、内容密度，还是间距组织出了问题。不同原因，应修改不同内容：
控件细节反复偏离：检查是否调用了正确组件，以及具体变体和参数是否匹配。
颜色或主题错误：检查变量映射、品牌模式与适用版本。
页面组织始终不理想：补充样板、信息密度与组件组合说明。
规则存在但执行不到位：检查研发侧的调用入口、过时要求及相互冲突的约束。
操作或状态异常：检查组件行为、页面状态与业务逻辑，再将可复用的处理方式写回规则。
每次修订后，再用固定任务复验，确认解决了当前问题，也没有破坏其他场景。需要修改设计规则、研发规则还是组件实现，应由具体原因决定，并由对应维护者更新。
这需要视觉判断、组件体系、交互状态和基本实现理解。
关键经验，是将一次人工修正，提炼成有适用范围、能落实到实现、可重复验证的设计决策。
Q5：如果产品已经不要求 UI 逐页出图，设计师还能怎样控制品质？
定义页面样板 → 明确复杂场景 → 与研发对齐组件和规则 → 审核实际结果 → 沉淀有效修正。
设计团队需要持续维护视觉与交互要求，研发团队需要维护组件实现及调用方式。双方还需要对齐适用平台、版本、参数和验收标准，让同一条设计要求能够落实到具体页面。
设计师的判断也应进入实际结果：信息主次是否清晰，页面密度是否合适，状态是否完整，操作是否符合场景，以及不同设备和主题下体验是否一致。
逐页出图的需求减少之后，设计判断仍需要有人负责，并落实到用户最终看到、操作到的界面中。
这次梳理让我对设计 Skill 的定位更加清晰：
它的价值，需要体现在设计经验能否被准确调用，并持续影响最终交付。
要让 AI 稳定产出高保真页面，需要设计侧的场景判断、研发侧的调用规则，以及真实组件、资产、样板与验证共同配合。每一次偏差都应能追溯到具体环节，每一次修正都应进入对应的规则或实现，而不只停留在当次对话里。
对设计师而言，这意味着将个人经验沉淀为团队可以维护的设计依据，并与研发共同建立从规范到实际页面的对应关系，让设计判断能够在产品中被执行和验证。
