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想象一下，过往在做原型设计时，可能会花费非常多时间进行绘制。但是，如果今天只需要用几句话描述，甚至上传一张手绘草图，AI就能在几分钟内帮你生成精美的App界面和可用的代码。这是Google在其Labs里面推出的实验性工具——Google Stitch。Google Stitch平台在网络上引发了热烈讨论，让我们一起深入了解它！
Stitch AI的崛起：UI生成工具
Stitch AI是一款来自Google Labs的实验性工具，于Google I/O 2025大会上发布，旨在弥合设计与开发之间的鸿沟。它能将自然语言提示、草图和屏幕截图转换为复杂的UI设计及可用的前端代码（HTML/CSS、JSX）。
2025年，Google在Google I/O上宣布收购了Galileo AI，随后将其品牌重塑并演进为Google Stitch。Google为Stitch设定的使命是解决传统“设计到代码”工作流程中固有的“手动工作和反复沟通”问题，并打造一个更流畅、整合的流程。
目前，Stitch作为Google Labs的一部分免费提供，用户可通过stitch.withgoogle.com网址并使用Google账户登录。值得注意的是，该服务设有使用限制，例如标准模式每月最多可生成350次，这为用户设定了实际的期望值。
第二部分：Stitch AI的运作机制
本部分将从“它是什么”转向“它如何运作”，为后续的实践与分析部分奠定技术基础。
核心技术与架构
Stitch的核心由Google的Gemini 2.5 Pro和Gemini 2.5 Flash模型驱动。这些是多模态模型，能够理解并处理文字、图像和视觉结构的组合。
其生成过程可推断为2个阶段：
- 意图解析：AI分析输入（提示或草图）以理解用户意图、上下文和所需组件。
- 代码与设计渲染：这个抽象结构随后被转译为特定的前端代码（如HTML/CSS）和视觉设计，并应用设计原则、组件层级和样式。
在多模态应用方面，该工具能处理不同类型的输入：通过自然语言处理描述，并利用Gemini的视觉识别能力分析草图或屏幕截图，识别按钮、文字字段等元素，以生成匹配的数字版本。
双模式运作：标准模式 vs. 实验模式
Stitch提供了两种工作模式，以应对不同的设计需求。
标准模式 (Standard Mode)
- 模型：Gemini 2.5 Flash ，为速度进行了优化。
- 输入：主要基于文字提示。
- 关键功能：支持“复制到 Figma”功能。
- 使用场景：最适合快速构思、迭代，以及需要将设计交付至 Figma 进行优化的工作流程。
实验模式 (Experimental Mode)
- 引擎：由更强大的Gemini 2.5 Pro驱动，旨在提供更高保真度、更具创意的输出。
- 输入：支持多模态输入，包括上传手绘线框图、草图和屏幕截图。
- 使用限制：限制极低，据称为每月50次生成。
- 关键限制：目前不支持“复制到 Figma”功能。
- 使用场景：非常适合将现有的视觉概念转化为精致的数字设计和代码。
用户对这两种模式的反馈呈现分歧。虽然有些人认为实验模式令人印象深刻，但其他人则觉得它缓慢、不稳定且容易出错。但我认为，作为初步原型的设计模式，此平台已经可以做到很好的发挥。
第三部分：实践者指南：善用 Stitch AI
本部分将研究中的各种教学和指南整合成一份连贯、可操作的新手手册。
提示的艺术：有效沟通指南
- 从宏观到微观：建议用户从一个高层次的概念开始（例如“一款为中职棒棒球比赛赛程表所设计的应用程序”），然后通过具体、渐进的修改进行迭代（例如“在首页的标题中新增一个搜索栏”）。这与AI的最佳表现方式相符。
- 形容词与氛围的力量：解释如何使用描述性形容词（如“充满活力且鼓舞人心”、“极简且专注”）来影响整体主题，包括颜色、字体和图像。
- 具体化并使用UI/UX关键词：强调清晰度的重要性。使用行业标准术语，如“行动呼吁按钮（call-to-action button）”、“卡片式布局（card layout）”、“导航栏（navigation bar）”和“主视觉区（hero section）”。根据范例为常见页面（如登录、仪表板、产品页面）提供提示模板。
中职棒棒球比赛赛程表所设计的应用程序 范例。
导出与整合资产
- Figma 整合：
- 详细说明流程：点击“复制到 Figma”按钮（仅限标准模式），打开 Figma，然后粘贴。
- 分析 Figma 文件的质量。它并非静态图像，而是以包含嵌套图层和自动布局（Auto Layout）的方式导入，使其可编辑。然而，评论指出图层结构通常很混乱，且包含远超实际需要的图层，需要大量清理。
- 代码导出：
- 用户可以直接从界面复制生成的HTML/CSS或JSX代码。
- 评估代码质量。一些评论称赞其“干净”且“可用于生产”，具有良好的性能指标和自动化的无障碍标签（ARIA）。其他人则认为它需要手动修复，例如在IDE中重新缩进或进行大量补救工作才能真正使用。
- 交付工作流程：描述团队如何使用此功能：在Stitch中生成基础，将代码复制到像Cursor这样的AI原生编辑器中，然后使用另一个AI来实现逻辑并修复布局问题。
在当下，Google Stitch最有效的用途并非作为一个独立的端到端解决方案，而是作为“AI工具链”中的第一步。用户首先在Stitch中生成基础设计，然后将相关的UI/UX导出到另一个工具进行需求解析，接着可能使用另一个AI工具（如Gemini CLI）或后端服务（如Firebase Studio）来添加逻辑。这揭示了一种新兴的开发模式：将专门的AI Agent串联起来。Stitch是“UI专家”，Gemini CLI是“代码优化师”，而Gemini则是“逻辑/后端专家”。这意味着未来的开发可能更多地涉及协调一个AI Agent团队，而非使用单一的巨型工具。
结论分析与战略建议
总结来说，Google Stitch AI是一款强大、充满潜力的实验性工具。它代表了一种重要的范式转移，但目前最适合非设计师进行快速、低保真度的构思和原型设计，或作为专业人士的“初稿”助手，前提是他们准备好对其输出进行大量修改。
- 对利益相关者的建议：
- 对于UI/UX设计师：将其视为构思创意的助手，而非替代品。专注于提升策略、用户研究和系统思维的技能。将提示工程作为一项新的核心能力来学习。
- 对于开发者：用它来快速生成内部工具、管理后台或MVP的模板UI，但要准备好为生产系统重构代码。
- 对于产品经理与创始人：利用它进行快速的视觉沟通和与利益相关者验证想法，但不要将其输出误认为是可投入生产的、专业设计的产品。