唐巧的博客
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写给设计师：如何设计一份 AI 友好的设计规范
内容提要
文章讨论了如何将设计规范转化为AI友好的格式，以提高AI生成代码的准确性。传统的PDF设计规范难以被AI理解，建议使用Markdown、JSON和YAML组合，结构化设计决策，明确颜色、间距等数值，并提供可执行规则，从而增强人机协作。
关键要点
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传统的PDF设计规范难以被AI理解，AI需要结构化的数据格式。
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建议使用Markdown、JSON和YAML的组合来转化设计规范。
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Markdown用于描述性内容，JSON用于精确数值定义，YAML用于组件级结构化规范。
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设计决策应Token化，提供上下文信息以便AI理解。
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组件规范应使用结构化Schema描述，确保AI能自动查找和引用设计Token。
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将传统的do/don’t规则改写为可执行的机器可读规则，包含ID和严重等级。
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提供一个AI入口文件，指引AI如何查阅设计规范的各个部分。
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设计原则需要可操作化，提供明确的实践和冲突解决矩阵。
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建议逐步改造设计规范，保持两个版本同源，确保AI能读取和执行。
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设计规范应放在代码仓库中，便于AI工具直接读取和版本控制。
延伸问答
为什么传统的PDF设计规范不适合AI使用？
传统的PDF设计规范是视觉媒介，AI无法理解其中的色卡和图像，只能处理结构化文本数据。
如何将设计规范转化为AI友好的格式？
建议使用Markdown、JSON和YAML的组合，分别用于描述性内容、精确数值定义和组件级结构化规范。
设计决策的Token化有什么重要性？
Token化可以将设计决策转化为AI可解析的格式，提供上下文信息，帮助AI理解何时使用特定的设计元素。
如何将传统的do/don’t规则改写为机器可读的规则？
需要将规则写成带ID和严重等级的格式，包含可执行的判断和正反例，以便AI进行检查。
设计规范的入口文件应该包含哪些内容？
入口文件应包含文件索引、各文件的用途说明，以及不同任务的查阅顺序，以指导AI如何使用设计规范。
如何逐步改造设计规范以适应AI？
可以从Design Token开始，逐步将颜色和字号等信息转化为JSON格式，同时保持PDF版本的同步更新。
