为什么 Vibe Coding 在设计稿的还原度上那么差？

为什么 Vibe Coding 在设计稿还原度那么差？

从技术原理上来说，这涉及到几个层面的根本差异：

1. JSON 是结构化数据，UI 视觉是空间 + 时序 + 感知的综合表达

AI 读取 JSON 本质上是模式匹配，字段、类型、结构相对固定，逻辑可枚举。

但 UI 中的”阴影效果”“动态交互”是非结构化视觉语言——阴影不只是

box-shadow: x y blur color;

，还包含光源逻辑、材质感、视觉层次意图。

AI 没有真实的”视觉感知系统”，它只是在学习像素或样式标记的统计规律，难以逆向还原出设计意图。

2. 动态效果 = 时间轴 + 物理模拟 + 交互上下文

你提到的 hover 效果之所以难生成，是因为它不仅是”状态 A → 状态 B”，还包含：

• 过渡曲线（easing function）
• 交互边界（比如鼠标进入/离开的触发逻辑）
• 视觉反馈的连续性（如涟漪扩散的起点、方向）

这些在代码中虽然能用 CSS/JS 描述，但对 AI 而言，自然语言提示词很难精确对应到时间线与物理模型参数。目前的多模态模型本质上还是”静态画面理解”，对动态序列缺乏显式建模。

3. “还原度高”局限于组件级别，系统级视觉一致性需要设计思维

我们做过实验：让 AI 生成一个按钮，准确率可达 90%；但生成一组按钮+卡片+导航栏，并保持间距、色调、投影风格一致，准确率骤降至 30% 以下。

原因在于：AI 缺乏全局设计系统意识。它不会自动推演”如果主按钮阴影是 8px/透明度20%，那么卡片阴影应该是多少？”这类关联规则。

4. 技术瓶颈本质：视觉生成是”涌现”，UI 还原是”约束求解”

当前 AI 擅长基于大规模数据涌现新内容，但 UI 还原是强约束问题——每一个像素都可能被设计规范约束。

这更像是一个逆问题（inverse problem）：从有限的语言描述反推精确参数，本就病态且多解。人类设计师靠的是视觉经验与设计系统知识，而 AI 目前还缺乏这类可推理的视觉常识库。