AI生成界面时，设计意图为何频频偏离？问题根源在于缺少语义约束层。本文提出Schema-As-Code解决方案，通过YAML契约文件构建三阶段流水线，为AI工具建立上游约束机制。从组件语义快照到模式诊断，从规则文件编译到验证闭环，这套系统正在重新定义AI时代的设计规范管理方式。
当 AI 生成界面时，设计意图在偏离。不是 AI 故意做错，而是系统缺少一层”语义约束”。
本文提出 Schema-As-Code：一套让设计师用 YAML 契约锁住设计意图的三阶段流水线。不是替代任何工具，是所有 AI 工具的上游约束。
本文是 Schema-As-Code 第一阶段 《组件语义快照与模式诊断：AI 生成界面的第一道检查》的方法论总纲与开源仓库发布。
一、问题：AI 生成界面时谁在守住设计意图？2024-2025 年，设计团队全面进入AI辅助生产时代：
v0 / Framer AI用一句话生成可交互原型Claude Code / Cursor用自然语言写前端代码DevUI HMC / DESIGN.md让AI按组件库规范输出代码这些工具都在解决”形态层“的问题，界面长什么样、用什么组件、怎么写代码。
但没有人解决”语义层“的问题，这个界面在这个场景下表达了什么意思、不能突破什么边界。
结果是：
AI 生成”删除账户”按钮，给了个蓝色实心按钮，用户一点，账户没了AI 生成告警卡片，把 Critical写成“严重”，值班员觉得不严重，延迟响应，系统挂了设计规范更新了”错误状态分四级”，发在文档里，前端没看，AI更没看，还是按老样子生成一个产品500个页面，人工走查100个就累了，剩下400个的语义错误上线后才被用户投诉这不是某个产品的Bug，而是整个行业在AI生成界面时代共同面临的结构性断层。
二、把设计规范写成代码格式的规则文件是所有工具的上游约束我提出 Schema-As-Code（把设计规范写成代码格式的规则文件），不是要做另一个 Design-to-Code 工具，而是要建立一层上游约束。
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 语义层：Schema-As-Code（你） │ ← 你在这里
│ “这个场景下必须表达什么语义、不能突破什么边界” │
└─────────────────────────────────────────┘
↓ 编译为 Prompt 前缀 / 校验规则
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 形态层：v0 / Claude Code / DevUI HMC │ ← 现有工具
│ “长什么样、用什么组件、怎么写代码” │
└─────────────────────────────────────────┘
关键洞察：
v0 解决的是“AI能不能生成界面”Claude Code 解决的是“AI能不能写代码”DevUI HMC 解决的是“代码是否符合组件库规范”Schema-As-Code 解决的是”AI生成的内容是否偏离了设计意图”这四层缺一不可，且互不替代。
三、三阶段流水线：从发现问题到证明有效Schema-As-Code 不是一套理论，是一条可执行的三阶段流水线。
【三阶段流水线图】
回答的问题：“我的产品有没有语义断层？”
我建立了一套”结构化问诊”系统：
组件语义快照：用6个字段记录一个界面组件的语义特征（组件类型、视觉、文案、交互、上下文、产品来源）三层判定模型：回答3组问题 → 自动匹配语义断层模式第一层：这是什么组件类型？（错误状态 / 过程状态 / 边界动作 / 操作按钮 / 状态提示）第二层：用户的核心困惑是什么？（不知道多严重 / 不知道在干什么 / 不知道权利还在不在）第三层：当前界面的视觉表达有什么特征？（全部红色 / 文案模糊 / 缺少行动指引）模式匹配：自动输出”这是 ERR-001 类型的断层”，附带同类产品证据【结构化问诊界面截图】
目前已验证 5 个通用模式：
【模式库卡片截图】
阶段一产出： 诊断报告 + 同类产品证据截图 + 根因分析
阶段二：Contract —— 设计师作为”语义翻译者”回答的问题：“我怎么用规则锁住设计意图？”（本文重点预告，完整内容见下篇）
当设计师发现语义断层后，传统做法是：
写一份设计规范文档（PDF/语雀）@ 全员通知2 周后走查发现3个产品没改对Schema-As-Code 的做法是：
把设计意图翻译成文本格式的规则文件（YAML）放在Git仓库里，变更自动同步AI工具自动读取，机器走查覆盖率100%规则文件示例（ERR-001）：
intent_id: “ERR-001”
semantic_domain: “observational”
semantic_tokens:
error_severity:
fatal:
description: “系统级故障，对话上下文可能丢失”
visual_mapping:
color_token: “status.critical” # 语义令牌：定义这个颜色代表”致命状态”
motion_token: “pulse.red.urgent” # 语义令牌：定义这个动效代表”紧急”
icon_token: “alert.octagon” # 语义令牌：定义这个图标代表”危险”
user_action:
– label: “刷新页面”
action: “refresh”
– label: “导出历史”
action: “export_history”
llm_constraints:
– “必须明确告知用户对话上下文可能已丢失”
– “禁止仅显示’出错了’等模糊文案”
transient:
description: “网络抖动，系统可自动恢复”
visual_mapping:
color_token: “status.neutral” # 语义令牌：定义这个颜色代表”中性状态”
motion_token: “spinner” # 语义令牌：定义这个动效代表”加载中”
icon_token: “loader” # 语义令牌：定义这个图标代表”等待”
user_action:
– label: “等待自动恢复”
action: “wait”
llm_constraints:
– “禁止红色背景（避免情绪过载）”
– “必须显示自动重试进度”
retryable:
description: “请求频率已达上限”
visual_mapping:
color_token: “status.warning” # 语义令牌：定义这个颜色代表”警告状态”
motion_token: “none” # 语义令牌：定义这个动效代表”静态”
icon_token: “clock” # 语义令牌：定义这个图标代表”限时”
user_action:
– label: “等待倒计时”
action: “wait_countdown”
– label: “升级套餐”
action: “upgrade”
llm_constraints:
– “必须显示剩余等待时间”
– “必须提供升级/扩容路径”
degraded:
description: “部分功能可用，可继续生成”
visual_mapping:
color_token: “status.info” # 语义令牌：定义这个颜色代表”信息状态”
motion_token: “none” # 语义令牌：定义这个动效代表”静态”
icon_token: “info.circle” # 语义令牌：定义这个图标代表”提示”
user_action:
– label: “继续生成”
action: “continue”
– label: “简化问题重试”
action: “retry_simplified”
status.critical 是语义令牌（Semantic Token），定义”这个颜色在这个场景下代表致命状态”。完整的语义令牌体系（status.* / phase.* / boundary.* / action.*）见契约书写规范。
关键设计：一份规则文件，编译为四种消费格式：
规则文件本体：供规范管理人员版本管理（放在Git里）AI 指令前缀：供AI编程工具（Claude Code / Cursor）在生成代码前读取走查清单：供设计师人工复核时逐项打勾自动校验规则：供CI流水线自动拦截不合规的生成内容【契约库界面截图】
阶段二产出：规则文件 + 多格式编译输出
阶段三：Verify —— 验证闭环与工具落地回答的问题：“我怎么证明规则真的防住了语义漂移？”
三层验证工具：
语义分级器：输入任意错误文案，1秒内返回语义分级建议（致命/网络抖/限流/部分可用）JSON语义校验器：粘贴组件语义快照，自动匹配已知模式并标记风险四层检查引擎：结构检查 → 语义检查 → 安全检查 → 质量检查【语义分级器界面截图】
【A/B 对比截图】
阶段三产出：验证报告 + 返工率数据 + 可复用的验证工具
四、设计师不需要写代码，但需要写”规矩”这是被问得最多的问题：”我不会写代码，能参与这个方法吗？”
答案是：不仅能，而且正因为不会写代码，你才是最适合写规则文件的人。
为什么？会写代码的人，看到问题后会直接去写脚本、搭平台，结果卷进了工程实现层，和 DevUI HMC / v0 竞争。
不会写代码的人，被迫站在”意图层”，只关心”这个场景下必须表达什么语义、不能突破什么边界”，而不关心”用什么框架实现”。
规则文件的本质是“设计意图的翻译”，不是”代码实现”。
intent_id: “ACT-001”
semantic_domain: “transactional”
semantic_tokens:
destructive_action:
description: “不可逆的数据销毁操作”
# 语义令牌：定义视觉元素的语义含义
visual_mapping:
color_token: “status.critical” # 语义令牌：定义这个颜色代表”致命状态”
button_style: “outline_danger” # 语义令牌：定义这个按钮样式代表”危险空心描边”
icon_token: “alert.triangle” # 语义令牌：定义这个图标代表”警告”
# 不可变边界：绝对不能突破的红线
immutable_boundaries:
– boundary_type: “safety”
rule: “禁止直接执行删除操作而不显示二次确认”
violation_action: “block”
– boundary_type: “safety”
rule: “禁止将删除按钮设计为普通主按钮样式”
violation_action: “block”
# LLM 约束：AI 生成内容时必须遵守的规则
llm_constraints:
– “必须包含二次确认弹窗”
– “文案必须明确说明’此操作不可恢复'”
– “必须提供取消选项，且视觉权重不低于确认按钮”
– “禁止在二次确认弹窗中使用’确认’等模糊文案，必须使用’确认删除'”
# 用户行动：与后果级别匹配的操作
user_action:
primary:
label: “确认删除账户”
action: “confirm_delete”
requires_input: true # 要求输入账户名确认
input_field: “account_name”
secondary:
label: “取消”
action: “cancel”
visual_weight: “equal” # 视觉权重与主按钮同等
这段规则文件里：
没有 CSS 类名没有 React/Vue 组件名没有文件路径只有设计师的意图：“删除按钮必须是红色空心，必须有二次确认。”
前端工程师拿到这份规则，可以翻译成 Tailwind、Material UI、DevUI 或任何框架。规矩是跨框架的。
五、组织经济价值：一个设计师解决跨域协调问题Schema-As-Code 的价值不止于技术，更在于组织经济。
传统工作流的隐性成本总成本 = 设计意图在跨角色传递中不断失真，反复修复。
Schema-As-Code 工作流的经济价值总收益 = 设计意图从“人传人的方言”变成“机器可读的普通话”。
设计师的新角色：”语义翻译者”在 AI 生成界面的时代，设计师的核心竞争力不是”会不会写代码”，而是：
“能不能把设计意图翻译成机器可读的规则，让AI在生成内容之前就知道什么不能说、什么不能做。”
这个角色：
比工程师更懂设计意图的语义比设计师更懂实现的约束是”设计 → 工程”之间的翻译层而规则文件就是这个翻译层的载体。
六、与其他工具的关系：不是替代是叠加Design Token 定义“颜色是什么”（如 #EF4444），语义令牌定义“颜色代表什么”（如 status.critical）。Schema-As-Code 消费 DESIGN.md 的视觉定义，但约束的是语义映射关系。
七、仓库与在线体验已开源GitHub 仓库：https://github.com/2436041978-ops/semantic-pipeline
在线体验：https://2436041978-ops.github.io/semantic-pipeline/
八、下一步：阶段二文章本文是 Schema-As-Code 体系的总纲与预告。
接下来将发布《阶段二：设计师作为“语义翻译者”：当 AI生成界面时，我怎么用规则锁住设计意图》，深度展开：
从意图到规则：文本格式规则文件作为中间翻译层的设计哲学设计师的规则文件书写规范（不会写代码也能写）契约库：让设计规范像代码一样版本管理从契约到消费格式：一份规则文件如何编译为 AI 指令 / 走查清单 / 自动校验规则真实案例：ERR-001 从诊断到契约的完整过程本文由 @阿基拉de_Akir 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载
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