界面设计需求扩写与提示词优化

它解决什么问题

当你把界面设计需求直接丢给 AI 画图或生成代码时，常见的情况是：提示词里只有「做一个登录页」这样一句话。模型拿到的信息不足以产出稳定的视觉结果——配色随意、间距混乱、组件风格不统一。问题不在于模型能力，而在于需求描述缺少设计系统的约束信息。enhance-prompt 就是为了补齐这一层：把一句模糊的诉求扩写成包含设计规范和 UI/UX 专业词汇的结构化提示词。

核心能力与工作方式

这个技能源自 Google Labs 的 Stitch 项目，属于 design-systems 分类。它的核心逻辑有两点：

• 词汇层：引入 UI/UX 专业术语（如 spacing scale、primary color token、border radius），让模型理解设计系统的表达方式，而不是按字面猜。
• 规范层：把设计规范（Design Specs）注入提示词，让视觉输出有约束依据，而不是自由发挥。

典型工作流分两步：

1. 代理在规划阶段通过目录条目发现该技能，识别出当前任务属于「设计需求扩写」场景。
2. 通过触发短语调用 enhance-prompt，技能将原始请求扩写为带设计约束的提示词，再交给生成模块执行。

适用边界与注意点

• 管不了：这个技能只处理「提示词层面」的扩写。如果上游输入本身就是残缺的需求（没有参考、没有风格），扩写结果也只是更规范的模糊。
• 工作流配合：它面向 design-to-code 工作流设计，如果你的场景是纯文本对话生成，收益有限。
• 上游依赖：目录条目只负责让代理发现技能；完整的素材、脚本和引用需要从上游仓库安装后才可用。
• 触发条件：需要靠 frontmatter 里的触发短语唤醒，不适合作为常驻自动生效的环节。