使用 Claude 設計：從 Figma 轉向程式碼優先原型設計
AI 驅動的原型設計正取代傳統設計模型
對於設計師而言，傳統的規格文件與 Figma 模型的工作流程正被使用大型語言模型（LLM）直接在程式碼庫中構建功能原型的能力所取代。透過使用 Claude 產生可運作的程式碼，設計師可以從問題描述直接轉換為即時、互動的功能，而不必經過在設計工具中建立元件或編寫文件的「額外中間工作」。
此轉變讓設計師能立即證明想法的可行性並與真實使用者測試。設計師不再需要說服工程師去構建概念驗證，而是可以提交一個「功能」（pull request），其行為完全符合預期，從而減少設計與工程團隊之間通常需要的來回討論。
程式碼優先設計工作流程
透過 AI 直接在程式碼中實作設計，遵循一個特定的迭代循環，繞過傳統的線框設計：
- 問題定義：撰寫問題描述與提議的解決方案。
- AI 生成：在編輯器中將描述作為 Claude 的提示，以產生基本功能。
- 快速迭代：透過無限制的迭代來完善功能——調整文字、加入鍵盤快捷鍵、修改提示——而不會受到手動設計更新的阻礙。
- 使用者驗證：將變更推送至開發環境，以獲得即時的使用者回饋。
- 提交：將可運作的原型以 pull request 形式提交審查。
此方法在為 JSQL（Jane Street 內部的 SQL 方言）打造 LLM 提示介面時得到展示，設計師花了數天時間與真實產物共存並進行測試，而非僅僅使用靜態模型。
AI 整合設計的挑戰
雖然賦能，但向程式碼優先設計的轉變在開發生命週期中帶來了新的緊張關係：
審查者的兩難
當審查者面對「完整」的功能時，協作式設計輸入的機會可能會減少。為了緩解此情況，Jane Street 為此類提交採用了特定的心智模型：
- 原型作為活文件：程式碼被視為可拋棄的，作為提案使用。
- 以回饋為中心的審查：審查者的主要角色是對設計與使用者體驗提供回饋，而非僅僅檢視程式碼。
- 生產交接：設計驗證後，審查者通常會接手此想法，並在另一個功能中實作，以確保符合生產等級的程式碼品質。
創意限制
依賴 LLM 可能會使設計師的思維從流動的創意狀態轉變為純粹的迭代模式。由於設計師可能受限於他們認為 AI 能產出的範圍，從而錯過空白畫布或紙筆方式能顯現的非傳統想法。
社群觀點與反論
圍繞此轉變的技術討論突顯了幾個關鍵的取捨：
- 工程摩擦：部分前端工程師指出，書面規格的減少增加了認知負擔。他們認為閱讀生成的程式碼以判斷預期變更與「雜訊」（非預期的 AI 生成變更）相比，往往比遵循 Figma 檔更令人沮喪。
- 設計品質與速度：雖然 AI 加速了「早期多元探索」，但部分設計師認為產出品質常受限於當代網頁潮流，缺乏手工設計的精準度，尤其在空間受限的行動介面上更為明顯。
- 設計工具的角色：部分從業者仍偏好使用 Figma 進行協作與高保真潤飾，認為 AI 最適合用於初始原型，而 Figma 則是最終精緻化的工具。
「這裡的好處是設計師學會寫程式…然而，以程式碼設計是以技術為先。有人可能會認為，設計的目的——為人類需求塑造產物——更適合不從程式碼的嚴格規則開始。」
技術背景：OCaml 與 Bonsai
在 Jane Street，這種工作流程特別有用，因為公司使用包含 OCaml 與 Bonsai 框架的專屬技術堆疊。對於不熟悉這些異國語言的設計師而言，LLM 成為橋樑，使他們能在不需多年函式程式設計精通的情況下，技術性地貢獻程式碼庫。