2026,从AI设计回到AI设计
作者：微信文章所有功能都会有的。
在2025年的最后一天，我连续被两项工具的新功能震撼到了，Stitch和Mixboard。我已经越来越多的依靠这两项工具进行设计，开脑洞，但还是经常会被它们震撼到。
于是，作为2026年第一篇，可能是一个不错的话题：2026，AI之余设计。
我从没学过设计，甚至从小到大，“艺术”都与我无缘。在二十多年里经历的各种工作中，设计和UI也都是我直接“略过”的部分。但在过去的一年多里，很多流程却越来越需要用到“设计”，或者，更客观的说，在AI的参与下。
我很难从更专业的角度评判AI输出的那些“设计”，是否在审美上是好的，但至少比我自己做的好看很多，那就够了。
于是，它们顺理成章的改变了我的工作流，无论是工具（我会持续用工具而不是应用这个词，因为我最初的目的只有一个，为自己所用）开发，还是物料制作（比如我交流时候需要用的slides，比如写文章时需要演示一些想法，概念和阶段性结果时）。
当然，如文章开始所述，感谢Google在2025年推出并且不断改进的工具：Stitch和Mixboard。
https://stitch.withgoogle.com/
https://labs.google.com/mixboard
对于工具开发而言，我已经早就习惯了这样的流程：整理想法-->Gemini Deep Think模型生成工具开发所需要的文档-->将文档交给Stitch进行UI设计-->将UI与文档交给AI Studio Build进行生成-->迭代。
1.Deep Think。在基于2.5模型的Deep Think发布后，我就写过Deep Think是我认为最适合进行项目设计的模型：深度够，细节准确，但是又能做到架构复杂度差不多刚刚好，可行性很高，相对而言，ChatGPT-5 Pro就会追求过度“完美”，从而很难落地。如今Deep Think升级到Gemini-3后，能力更强了，强到大概“人已经配不上它”的感觉。
2.将设计文档交给Stitch进行UI设计。从Stitch发布至今的半年多时间里，升级巨大，特别是前几天的一次升级，不仅可以展现Gemini-3更大的潜力，而且生态上直接跟Coding工具Jules和AI Studio Build打通了。
将Deep Think的设计文档“扔给”Stitch后，直接出了各功能页面，还可以引导用户生成更多详细页面。如下图（因为是还在开发中的工具，请原谅我使用nano banana进行了模糊处理）：
即使进行了模糊处理，依然可以页面设计还是挺合理的，实际上，不仅如此，对于设计文档里提到的主要功能和元素，页面里也都体现出来了。
在最近更新之间的Stitch版本之前，这些页面可以导出到Figma，导出为html代码，或者图片格式输出。如果直接拿去vibe生成，还需要复制黏贴，再加一些改进工作。
如今，直接连AI Studio或者Jules（Google Labs的另一个Vibe Coding IDE）。在不短的一段时间里，这可能依然是只有Google才可以有的丝滑生态体验。
3.然后，然后，在AI Studio Build中，工具就直接ready了。
当然，鉴于Build的规模能力，第一个版本很多后台都是mock的，需要逐渐去完善到可实际应用，但对于Stitch到Build的丝滑操作，确实是体验的大幅提升。我又想说那句话了：除了Gemini之外，其他模型都没有用户黏性。
4.当然，对于跟Jules的连接，也尝试一下，Jules是一个挺特别而且过去几个月里改进了很多的工具，尽管它不太符合我的流程，但多样化就该是AI时不再奢侈的理想。
如上，在Stitch中提交Jules后，当前页面下是无感知的。但是当进入到Jules后，会看到后台任务正在跑着，这是Jules最大的特点。写这篇文章的时候，我还没来得及将Jules的代码下到本地运行测试（Jules直接跟Github代码仓绑定，所以需要回到传统的项目开发方式，这个是在AI时代它总显得不够丝滑的原因）。
综上，在AI Studio Build事实上已经承担了我90%以上工具开发的工作时，当前的Stitch已经成为了“黄金搭档”。
当然，写工具的目的还是为了生成结果，在“我就是自己客户”的当前状态下，设计对我而言更重要的并不在工具生成，而在“交付物”制作过程中，不仅仅是最终结果，中间过程的“头脑风暴”也同等重要。
于是，当下，很难有一项工具比Mixboard看上去更适合这个场景了。
如果把上面所述的Deep Think的设计文档扔给Mixboard，看起来更像是一些零散的元素的启发，不太像可以成品的样子。
是的，这也是这次更新之前Mixboard给人的印象。但是，也是在几天前，Mixboard加入了一项全新的功能：Transform，就是把各种零散的内容组织成一份Visual Deck。这个名字是不是很熟悉？对的，就是Notebooklm🔥出圈的slide功能。
只不过，Notebooklm的slide更多面向知识和专业研究领域，输入也是以文本为主，而Mixboard的这项功能更多是面向设计，输入也更多需要高质量图片。
如果我把前天关于Google的2025的一些内容输入给Mixboard，并且选择Transform（需要输入足够多的图片和pdf等内容，到100%解锁）。
可以选择些风格和主题（因为当时没有截图的愿意，上面截图对应的是我另一个project里的内容）。
完成后，直接点“Presentation”，可以下载pdf，也可以直接下载成图片。
风格上，还是有特点的，设计感会更强一点。当然，缺点也很明显，首先，还不支持输出中文，其次，如果作为面向专业领域的presentation，显然notebooklm还是更合适一点。
可是，2026年今天才开始，AI设计为什么就不可以在这一年里像去年的vibe coding一样，极大的改变很多人的工作流程和习惯，进而改变更多的行业呢？
也正是这样的想法使我写下了这个标题，从AI设计回到AI设计。
因为，我们对“美”的追求，是无止尽的，或许，也是没有终点的。
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