用AI做设计？先做个“夹具”
作为一名业余木工爱好者，我学到的一件事情是：当一项工作很难做得精确，或者重复起来很繁琐时，你就需要做一个“夹具”（Jig）。从最宽泛的定义来看，夹具是一种让你更容易做出其他东西的工具。
如果你在做一个带活动搁板的书架，你需要钻出两排笔直、间距均匀的孔。如果你在做一组抽屉，你需要反复切割相同的互锁接头。夹具让这类工作变得更简单、更精确，或两者兼有。它们限制了工具或工件的位置和移动，使一致的结果不再那么依赖一双稳定的手。一个搁板销夹具引导钻头逐孔作业；一个燕尾榫夹具引导修边机完成每一个接头。夹具可以简单到只是一块木头，也可以复杂到是一个定制的金属导轨。
夹具也正在进入AI辅助界面设计领域。我第一次看到这个术语被这样使用，是出自 Josh Puckett 之手。他是设计工作室 Iteration 的联合创始人，也创建了 Interface Craft，一个日益壮大的用户交互工具和知识库。Puckett 本人也是一位业余木工爱好者，这或许并不令人意外，他认为制作家具和构建软件之间有许多相似之处。
“为了做出更高级、更有创意的东西，你必须先制作工具来帮助你完成那个东西，”他告诉我。“有时候你会觉得，啊，天啊，我需要额外的一双手。这正是夹具真正派上用场的地方。”
设计和制作 Every 关于OpenAI 基础设施团队的交互式文章时，我们就需要好几个夹具来引导文章里AI生成的代码，使其达到我们想要的效果。就算我最终能做到，靠纯粹提示的方式到达目的也会花费太长时间。制作那些工具向我展示了AI编码代理在设计独特体验方面的潜力，并让我对设计师在自动化程度日益提高的当下所扮演的角色有了新的思考方式。一旦我做了自己的夹具，我开始在AI设计工具中到处看到它们的身影。
夹具在“洪水之前”项目中的实践
当需要将 Laura Entis 在 OpenAI 内部的独家报道变成一篇发布作品时，我们的团队定下了用粒子流来视觉化呈现文章中洪水隐喻的想法。
（图片：来自市场营销主管 Douglas Brundage 的早期艺术指导构想。图片由 ChatGPT/Douglas Brundage 提供。）
早期，我决定让文章序言的每一行都单独向上滚动，并用一条稳定的粒子流在其间蜿蜒穿行，贯穿文章其余部分。但在探索阶段，我很快就厌倦了反复告诉我的编码代理把河流加速或减速，或者让它变得更密或更稀。
因此，我让代理为我制作一个嵌入页面中的控制面板，这让我能调整所有隐藏在代码中的参数——比如粒子流离文本块有多近，或者随机生成的粒子在大小和不透明度上变化的范围。摆弄这些参数让我理清了自己希望这条粒子流给人什么样的感觉，才能最好地支撑文字：它应该是活的、神秘的、有自己的想法的。
（图片：用于调整文本元素、粒子流和首字下沉位置的控制面板。截图由 Jack Cheng 提供。）
我制作了单独的夹具来移动和调整文本块的大小，以及调整每个部分开头大写字母的间距。其中最为精细的一个夹具，能在一个故事章节中调节27个独立的视觉变量，该章节解释了AI生成的“代码洪流”如何影响软件管道，以及 OpenAI 目前如何处理这场洪水并制定未来计划。为了展示不同操作对管道的影响，每个独立步骤都需要有自己的镜头移动、标签和独立于其他步骤的粒子参数。
（图片：在“洪水之前”解释性内容中，用于单个步骤的27个控件。截图由 Jack 提供。）
与其他夹具一样，这些面板让我能控制代码中已有的变量——但如果不阅读代码或询问代理，这些变量可能会被隐藏在像 Claude Code 或 Codex 这样的桌面应用之外。
无处不在的夹具
这些特定的夹具是直接嵌入在页面上，并且是这篇文章所独有的，但我（作者注：此处指 Jack Cheng）看到身边的设计师们一直在创建更多定制的AI设计控件——即便他们还没有把这些叫做“夹具”。例如，Every 的首席设计师 Daniel Rodrigues，就为我们 Builder Pack 页面上的按钮动画制作了控制面板，也为我们的AI写作应用 Spiral的重新设计创建了品牌元素。
当一些设计师在拼凑一次性夹具时，另一些则在构建更持久、可重复使用的工具。现在，就像你可以买一个预制夹具来钻斜孔，而不是自己做一个一样，你也可以买到预制的UI夹具来帮助应对更常见的挑战。Puckett 的 DialKit 提供了一个浮动面板，上面有滑块、开关、颜色选择器和其他直接连接到界面的控件。Alex Barashkov（Daniel 在 X 上最喜欢关注的人之一）已经开源了 Toolcraft，它自身也有一套组件。
各种各样的应用和平台也在发布它们自己的夹具。Codex 应用内浏览器的注释模式会在你选择页面上的元素时弹出一个控制面板。Figma Motion 现在允许设计师提示一个代理来创建动画，然后在时间轴上调整时序和单个关键帧。Google Flow 则能让你提示并分享自己在该平台上处理视频的自定义工具。夹具无处不在。
（图片：Codex 浏览器注释模式下的控制面板。截图由 Jack 提供。）
为什么不直接提示？
图形界面的诞生，正是为了通过对眼前事物进行直接、可视、可逆的操作，来取代繁琐的命令行语法。设计师们正在通过聊天界面重新学习这一课，他们发现，与他们习惯的方式相比，提示是一种过于粗糙的调整方法。
换句话说，用聊天的方式说“把粒子流加快一点”就像是让一个不熟悉你手感的人帮你调工具，远不如自己动手拧一个旋钮来得直接和精准。
但这并不意味着要全盘复制像 Figma 这样现有设计应用的界面。设计师 Amelia Wattenberger 表示：“这些工具已经存在了一段时间，并且由于我们可用的技术而形成了某种特定的形态。”她是 Sutter Hill Ventures 的合伙人，也是 GitHub Next 的前首席研究工程师。“（现在）我们正在与不同的材料打交道，我们还没有让我们感觉自己能掌控它们的工具，因为我们仍在摸索与它们的关系。”
Wattenberger 设想，一旦你开始工作，代理就能创建一个自定义白板或“游乐场”，并配有可以用来调整任何属性的面板。像这样的夹具，可以将前AI时代工作流程的一些方面带回到我们当前的设计方式中，例如那种允许迭代和探索的即时反馈。“当你用铅笔画草图时，这是一种共生的过程：你画下草图，一边观察它，一边对你画出来的样子做出反应，”她告诉我。“如果你坐在那里只是空想（你要做的东西），你能取得的进展是有限的。”
本质上，这揭示了未来AI设计工具的核心价值不在于自动生成，而在于创造出一种新的、能够无缝衔接人类直觉与机器执行的交互环境。
然而，在这些夹具能够自动出现之前，各地的设计师们还得靠自己来“提示”出它们。
复用这个工作流
与其提示你想要的页面或网站的具体变化，不如让 Codex 或 Claude Code 制作一个能控制这些变化的夹具：
Prompt
制作一个可折叠的UI夹具，帮助我调整 [站点、页面或元素]
让我能控制 [你想控制的参数]
记住我的设置，这样夹具就能在重启和断开连接后依旧存在。在将任何本地调整公开之前，要先询问我。
Jack Cheng _ 是 Every 的资深编辑。他是一位创意型通才，也是两本面向年轻读者的小说的作者。你可以在 X 上关注他，或阅读他偶尔发布的 Sunday 通讯。要阅读更多此类文章，请订阅 Every，并在 X 上关注我们 @every，还有 LinkedIn。_
现在，人人都是构建者。Every All Access 为您提供完整会员资格外加 Builder Pack——包含价值超过9,000美元的我们用于构建的工具额度。
核心启示：在AI辅助设计领域，从一次次“提示”到制作可复用的“夹具”，本质上是对图形界面诞生之初“直接操控”理念的回归与进化，它让设计师从与AI的模糊对话中重获精确、实时的控制权。
Designing With AI? Make a Jig. 的发芽报告
材料核心
Jack Cheng通过木工中的“治具”概念，揭示了AI辅助设计的一个关键工作方法：不是用提示词反复描述你想要的最终结果，而是让AI为你生成一个控制面板（治具），让你能通过滑块、按钮等图形界面直接操控代码中隐藏的参数，从而恢复设计师在创作过程中所需的即时反馈与手感。
发芽 01：直接操控——图形界面的灵魂回归
种子
Chat界面的提示词交互，在设计调整时显得过于粗糙。Cheng的洞察在于，我们不是在放弃图形界面，而是在用AI动态生成图形界面。这完美呼应了人机交互领域的核心原则——“直接操控”。
1983年，计算机科学家本·施耐德曼（Ben Shneiderman）在其里程碑式的论文中提出了“直接操控”界面设计的三大黄金法则：对感兴趣对象的持续可见性、通过物理动作而非复杂语法进行操作、以及操作结果的即时可视化反馈。这正是从DOS命令行进化到Macintosh图形界面的哲学基础。
当设计师对Claude Code说“让粒子流再快一点”时，他们其实退回到了命令行时代——用模糊的自然语言描述一个视觉结果，然后等待黑箱给出一个可能完全偏离预期的结果。这违反了直接操控的全部三条原则：参数不可见、操作是语言描述而非物理动作、反馈有延迟且不可预测。
Aha 瞬间
“我们不是在用AI取代图形界面，而是在用AI作为图形界面的即时工厂。每一个模糊的提示词背后，都隐藏着一个待生成的滑块。”
发芽 02：个人的工业化——为什么治具让业余爱好者也能建造“大教堂”
种子
Cheng提到治具让“一致的结果不再依赖于一双稳手”。这不仅适用于木工和界面设计，更揭示了一个深层规律：治具是将个人技能“资本化”的工具，它让单次的手艺变成了可复制的产能。
历史上，从手工抄写到古腾堡活字印刷的转变，本质上就是制造了一套“文字生产的治具”。活字模块（字母的治具）和印刷机（排版的治具）使得书籍生产不再完全依赖于抄写员个人的肌肉记忆和专注度，将错误率极高、速度极慢的个人手艺，变成了标准化、高精度的流程。
Cheng在“Before the Deluge”中为27个独立变量制作的控制面板，正是数字时代的活字印刷术。他不再需要凭借自己的“提示词手艺”去反复描述动画的每个状态，而是将那种个人化的、流动的审美感觉，外化为一套可调节、可重现、可共享的参数系统。这使得一个独立设计师或小团队，拥有了过去需要一整个特效部门才能拥有的产能。正如业余木匠借助燕尾榫治具，能做出堪比专业工匠的抽屉一样。
Aha 瞬间
“治具的本质，是把手艺从感官的牢笼里解放出来，装进一套可复制、可调节的逻辑框架中。它让创作者从每次都必须‘重新感受一次’的重复性判断中抽身，转而专注于只有人能做的创造性决策。”
你的思考空间
- 如果你最重要的日常工作任务可以被一个AI生成的“治具”标准化，这会使你从“手艺纯熟但重复”的执行者，转变为“定义参数和逻辑”的系统设计者。你准备好迎接这种身份转变了吗？
- 当设计师开始习惯用自己定制的治具面板工作时，我们与AI协作的产出风格，会在多大程度上被我们“设计治具的能力”所限定？
- Cheng提到他的治具是“单次使用”的，而Josh Puckett等人在构建可复用的治具库。这种从“个人临时作坊”到“标准化工具商店”的演变中，哪些设计层面的独特手感、偶发惊喜和创造力可能会被过滤掉？