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視覺素養:教 AI 像設計師一樣看設計

教 AI 推理設計的感知心理學框架——24 條啟發式法則、8 維度評分量表、MCP 伺服器,適用於所有編碼助手。

視覺素養:教 AI 像設計師一樣看設計 是什麼?

視覺素養是一個推理框架,旨在教 AI 基於人類感知心理學做出視覺設計決策。它解決了 AI 能生成佈局卻無法判斷佈局是否有效的根本問題——無法識別平面層級、破碎節奏、競爭性強調或認知超載。該框架提供 24 條啟發式法則,涵蓋 8 個類別(層級、分組、節奏、強調、平衡、完成度、流動、剋制),結合 0-5 分評分量表。它支援三種操作模式:設計(主動推理)、評論(結構化診斷)和轉譯(將格式指令轉換為感知意圖)。該技能適用於 Claude Code、Cursor、Codex 等所有主要編碼助手,並包含一個可選的 MCP 伺服器。核心原則是:每個視覺決策都應能以人類如何感知和處理資訊來解釋——如果不能,那就是裝飾,而不是設計。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓OpenCode
npx skills add amberhoward78-creator/visual-literacy

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說明文件

視覺素養:教 AI 像設計師一樣看設計 是做什麼的?

AI 需要的不是指令,而是可教學的人類專業知識模型。

這是什麼

視覺素養是一個推理框架——不是提示模板,不是格式指南,也不是 CSS 工具集。它透過模擬人類如何感知資訊,教 AI 做出視覺設計決策。

它解決的問題:AI 能生成佈局,卻無法告訴你佈局是否 有效。它注意不到平面層級、破碎節奏、競爭性強調或認知超載。這個框架將這些感知作為明確的推理原則賦予 AI。

這輔助人類判斷,而非取代它

視覺素養教 AI 推理設計,以便人類能更快做出更好的決策——而不是讓 AI 獨自做決策。

目標是協作:

  • AI 提供 結構化分析、感知推理和診斷框架
  • 人類提供 意圖、品味、情境、受眾知識和最終判斷

能夠在八個維度上為設計評分 0-5 分的 AI 很有用。但如果 AI 因為某個設計在量規上得分較低就推翻設計師的知情選擇,那就不是了。

使用這個框架來強化你的思考,而不是外包它。

前提

AI 沒有視覺直覺。它無法瞬間識別頁面何時感覺平衡、擁擠、未完成、混亂或優雅。這種直覺必須被轉譯為明確的推理原則。

教 AI 視覺素養意味著教它不僅是如何格式化資訊,而是人類如何感知資訊。

重點從格式化轉向感知。

核心原則

每個視覺決策都應能以人類將如何感知和處理資訊來解釋。

如果你無法解釋某個視覺選擇為何有助於人類理解,那就是裝飾。如果你能用認知來解釋它,那就是設計。


快速開始

1. 將技能複製到你的專案中

# 複製儲存庫
git clone https://github.com/amberhoward/visual-literacy.git

# 複製到專案的技能目錄
cp -r visual-literacy/.opencode/skills/visual-literacy ./your-project/.opencode/skills/

2. 告訴你的 AI 使用它

在你的提示或系統訊息中:

使用視覺素養技能來評估和推理此文件的設計。

3. 看看差異

之前(格式指令):

"把標題變大,再加點空白。"

之後(感知推理):

"視覺層級不足——讀者無法掃描並識別資訊結構。不相關區塊之間的間距與區塊內部的間距沒有區別。增加標題與正文的對比。使用 2-3 倍於區塊內間距的區塊間間距來表示概念距離。"


何時使用此技能

在以下情況使用此技能:

  • 建立任何文件、報告或簡報
  • 設計介面或佈局
  • 評估或批評現有設計
  • 做出關於間距、層級、分組或強調的決策
  • 將格式指令轉譯為感知決策
  • 除錯「感覺不對勁」但無法命名的情況
  • 執行設計審查或 UX 審計

三種模式

模式 1:設計(主動)

在建立新事物時,在產出前使用啟發式法則推理視覺決策。不要等到被問到為什麼選擇某個佈局。

如何使用: 要求 AI 在 生成 設計之前,先說明其視覺推理:

在設計這個頁面之前,請說明您的感知推理:
1. 資訊結構是什麼?
2. 人類將如何感知它?
3. 我給讀者帶來了多少認知負荷?
4. 視覺結構是否傳達了意圖?
然後基於該推理生成設計。

模式 2:評論(評估)

在審查現有作品時,使用感知框架診斷問題。指出哪裡錯了、為什麼錯了,以及違反了哪個認知原則。

如何使用: 提供螢幕截圖、程式碼或描述,並要求結構化評論:

使用視覺素養評估量規評論此設計。
每個維度評分 0-5,識別嚴重性等級,並提供
具體的修復建議及感知原理。

模式 3:轉譯(教學)

當收到格式指令時,將其轉譯為背後的感知意圖。然後執行感知目標,而非字面指令。

如何使用: 給出格式指令並要求轉譯:

我想「在這個頁面上增加空白」。使用
格式到感知的轉譯指南,解釋此指令背後的
感知意圖,然後正確執行它。

感知推理流程

在做出任何視覺決策之前,請按順序執行此序列:

1. 資訊結構是什麼?

  • 主要內容是什麼?
  • 重要性的層級是什麼?
  • 哪些在邏輯上屬於同一組?
  • 哪些必須按順序閱讀 vs. 哪些可以掃讀?

2. 人類將如何感知它?

  • 視線會先落在哪裡?那是正確的位置嗎?
  • 讀者能在 5 秒內掃描並找到所需內容嗎?
  • 相關概念在視覺上相連嗎?
  • 內容有明確的路徑嗎?

3. 我給讀者帶來了多少認知負荷?

  • 讀者在每個點上需要做出多少決策?
  • 我是否要求他們在工作記憶中保留資訊?
  • 如果被打斷,他們能輕易恢復位置嗎?
  • 密度是否適合內容類型?

4. 視覺結構是否傳達了意圖?

  • 每個元素都值得其空間嗎?
  • 間距是否傳達了關係或偶然?
  • 模式是否帶有目的或是不一致地重複?
  • 頁面感覺完整,而不是被遺棄嗎?

啟發式框架

八個類別,24 條啟發式法則,一個優先系統。

類別數量核心問題
層級3視線知道先看哪裡嗎?
分組3相關項目在視覺上相連嗎?
節奏3讀者能形成預期嗎?
強調3重要資訊突出嗎?
平衡2視覺重量是否被有意分配?
完成度3頁面感覺解決了嗎?
流動3內容有清晰的路徑嗎?
剋制3每個元素都值得其空間嗎?

詳細目錄請參閱 references/design-heuristics.md,包含感知原理、違反情況和診斷方法。

啟發式法則衝突時的優先順序:

  1. 層級——讀者必須知道什麼最重要
  2. 分組——讀者必須知道哪些屬於同一組
  3. 流動——讀者必須知道下一步去哪裡
  4. 強調——讀者必須知道什麼最重要
  5. 節奏——讀者必須能形成預期
  6. 平衡——佈局必須感覺穩定
  7. 完成度——頁面必須感覺解決
  8. 剋制——每個元素必須值得其位置

感知原則

認知科學基礎。不是設計規則——而是關於人類大腦如何處理視覺資訊的事實。

原則解釋內容
格式塔(接近性、相似性、封閉性、連續性、圖地關係、共同區域)大腦如何自動分組資訊
工作記憶(米勒 7±2、認知組塊化)大腦一次能處理多少
前注意處理大腦在有意識思考前看到什麼
閱讀模式(F 型、Z 型、古騰堡圖表)眼睛如何在頁面上移動
信噪比大腦必須濾掉什麼
漸進式揭露大腦如何分層建立理解
一致性大腦如何形成和使用預測
暗示性視覺形式如何傳達功能

完整基礎請參閱 references/perceptual-principles.md。


評估量規

在 8 個維度上對任何設計評分 0-5 分。總分:/40。

維度衡量內容
層級 (0-5)讀者能在不閱讀的情況下識別重要性嗎?
分組 (0-5)組成員身份是否明確?
節奏 (0-5)讀者能對佈局形成預期嗎?
強調 (0-5)讀者的注意力是否放在正確的位置?
流動 (0-5)眼睛是否自然地在內容中移動?
平衡 (0-5)視覺重量是否被有意分配?
完成度 (0-5)頁面感覺解決了嗎?
剋制 (0-5)每個元素都值得其空間嗎?
總分等級
0-10關鍵——需要重大重新設計
11-18重大問題——多個維度需要改進
19-25可用——需要特定改進
26-32良好——可上線,需要微調
33-38優秀——僅需細微調整
39-40卓越——以此作為範例教學

評分指南、嚴重性分類(P0-P3)和修復建議請參閱 references/evaluation-rubric.md。


解決衝突

當啟發式法則相互矛盾時:

衝突解決方案
層級 vs. 極簡主義極簡主義意味著少量處理,而不是沒有處理。用最少的手段創造最大的層級。
完成度 vs. 空白完成度來自結構,而非密度。60% 內容 / 40% 空白可以感覺完整。
一致性 vs. 強調一致性是預設。強調是例外。有意識地、節制地、顯著地打破它。
密度 vs. 休息交替密集和稀疏的區塊。提供掃描錨點以便暫停。
慣例 vs. 差異化結構上遵循慣例。透過內容和細微處理來差異化。

完整的解決框架請參閱 references/heuristic-conflicts.md。


從格式到感知的轉譯

指令感知意圖
"增加空白"視覺距離未能反映概念關係。
"把標題變大"層級不足以掃描。
"把段落分開"視覺區塊超過了工作記憶限制。
"讓它突出"元素需要根據其重要性獲得更多強調。
"簡化它"認知負荷對於內容類型來說太高。
"讓它更專業"視覺信號與內容的權威程度不匹配。

完整轉譯字典請參閱 references/formatting-to-perception.md。


架構

此技能遵循六層推理架構:

心智模型          → 專家如何感知此領域
    ↓
感知原則          → 解釋為什麼的認知科學
    ↓
啟發式法則        → 實用的經驗法則
    ↓
衝突解決          → 當規則矛盾時該怎麼做
    ↓
評估量規          → 結構化的品質評分
    ↓
轉譯層            → 將原始指令轉換為專家推理

此架構與領域無關。視覺素養是第一個應用。相同的六層架構可以教 AI 在建築、醫學、教育、領導力或任何隱性專業知識難以言傳的領域中的專家認知。


輸出要求

使用此技能時,務必:

  1. 說出每個視覺決策背後的感知原則
  2. 解釋佈局選擇的認知效果
  3. 以違反原則而非審美偏好來診斷問題
  4. 在評論時使用評估量規評分
  5. 在收到實現反饋的要求時,將指令從格式轉譯為感知

反模式

切勿:

  • 因為「看起來專業」就選擇某個佈局,而不解釋原因
  • 添加不理解目的的裝飾性元素
  • 將間距、字體或顏色視為任意審美選擇
  • 因為「感覺對了」就跳過推理步驟
  • 不考慮特定內容而機械地應用啟發式法則

試金石

在產生任何視覺設計後,捫心自問:

「我能否解釋每個間距決策、每個字體選擇、每個分組和每個強調,在於人類將如何感知和處理此資訊?」

如果是,設計是經過推理的。 如果否,那只是裝飾。

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