配图：纸上线稿越过纸页，长成可以拖动的活界面（AI 生成）
「作为工程师，我让 Claude 生成 20 个高保真设计稿，反复迭代到满意为止。比和设计团队打交道快得多，也更享受。」
这条评论说的快是真的：省去和设计团队一来一回，一口气试二十个方向。Maggie Appleton 的回应从同意开始：没有设计师在手边、又要验证产品假设时，这样做完全没问题。但她接着区分了两件事：只要涉及一个还没有形状的新东西，就得有人专门做实验、拿给用户看、弄清他们到底理解了什么。生成一个自己满意的界面，和确认这个界面能帮用户解决问题，不是同一个判断——前一步快了，后一步一个环节都没有少1。
Maggie Appleton 在 GitHub Next 开发原型工具，探索工程师与 AI 协作的方式，职位是 staff research engineer（资深研究工程师）。这期对谈值得听的地方，是她把工作流程拆开来讲：哪些环节 agent 已经接管，哪些还轮不到它。
实现变成了一个过夜任务
Maggie 的一天里已经几乎没有写代码这件事。一旦想清楚要造什么，她会写一份详细的 spec，把「agent 该如何验证自己确实做对了」一并列进去，然后丢给 agent：「好了，PR 挂出来叫我。」PR 回来时她只粗扫一眼代码，没问题就合并。她的原话是，实现并没有被彻底解决，但已经「好用到」这个程度：只要 spec 写得足够好，剩下的可以放心交出去1。
更激进的做法是视觉还原。她曾在 Figma 里做一个高保真稿，然后让 agent 进入 goal mode 循环：对着截图自己检查，和 Figma 不像就继续改，直到像素对齐为止——整夜跑完，早上界面已经在那里了。这类活儿在她看来原本就是苦工：又一个侧边栏，又一个 React 组件，做好了也注定是丢弃式原型。
这套「不读代码」的流程有前提：GitHub Next 是原型团队，不需要交付生产级软件，质量门槛远低于 github.com 主站，这是她自己说得很清楚的1。方法成立靠的是容错空间；只记住「她已经不写代码了」就照搬，反而容易学错——换到必须对生产质量负责的环境，这套做法未必成立。
想法在变成语言之前，纸笔更快
她仍然从纸笔开始每个项目，三个理由：手画比向 Claude Code 描述一个「卡片堆叠的手风琴组件」快得多；画在纸上的东西不会消失，第二天还躺在桌上等你；也是最关键的一条——想法在早期根本不是语言形态的，而 agent 几乎只吃文本1。
Maggie 的笔记本跨页：界面线稿、规划草图与学习笔记混在一起，思考发生在动笔的一刻（图源：The Pragmatic Engineer）
agent 的图像理解很弱，空间推理很差，让它们做视觉设计就是不断犯错——间距不对、尺寸不对、文字重叠，因为它们「看不见」。这是她在节目里对 AI 视觉能力的评价。网上那种「以后人人都是对着 prompt 创造」的说法，她持怀疑态度：在你能用语言描述想要什么之前，需要一个快速、松散、低成本的反馈介质来摸索形状。工程师其实早就懂这个道理，只是介质换成了白板——最有效的架构讨论，往往发生在有人画出第一个框、另一个人凑上来补一个箭头的时候。
Jig：给自己现造一个 Figma
标题多大合适？动画速度多快？星星的重力该多强？这类问题看着效果调，比先想好一个数字容易。Maggie 的做法是让 agent 现做一个可以直接调整的原型：字号配一个滑杆，背景色配一个取色器，动画速度拖着改，玻璃效果的透明度也做成滑杆。她在浏览器里实时试，找到满意的值再定下来。她管这种小工具叫 Jig——这个词借自木工，指为一个特定工序临时制作的夹具；她也是为眼前的问题临时造工具，只是造出来的是可交互的界面。她把这套做法叫「按需现造一个 Figma」1。
这套东西是 Bret Victor 十多年前「活编程」（live programming）主张的落地：你应当始终盯着成品本身直接调整，而不是在编辑器里改变量、切出去看结果。她说此前不存在能做到这一点的编程系统，最接近的只有浏览器 DevTools；现在 agent 让「为自己的问题现造一个工具」便宜到了几分钟的程度。她给 GitHub Next 新站做的旋转星图首页——星星物理运动、悬停放大、滚动缩放——没有写一行代码，全部由若干个 Jig 调出来1。
Jig 实景：GitHub Next 星图原型与右侧实时调参面板，截图时正在拖动 Intensity 滑杆（图源：The Pragmatic Engineer）
Planning 坏在了文本上
「我有个理论：眼下的 planning 体验糟透了。」这是她在节目中给出的判断。现状是：你和 agent 长谈一场，它像审讯一样抛出 A、B、C 选择题，来上一百次。到第二十个问题时你已经疲惫，大脑开始罢工；何况它还告诉你「推荐 A」，于是你干脆一路「同意、同意、回车」1。她点名了 Matt Pocock 的 grill-me 类技能——主持人承认自己被问到第三十六个问题。
配图：左边是第二十个 A/B/C 问题，右边是一张带架构图的决策卡（AI 生成）
她认为问题出在：agent 天生爱输出成篇的文字，这对 agent 是理想输出，对人却是最差的输入。更麻烦的是，很多问题本身就是视觉的——「边框用 10% 还是 15% 的灰」该展示色板，「架构怎么分层」该展示架构图。所以她正在搭建的规划界面原型里，让每个决策自带对应的载体：简单决策是三选一的卡片，视觉决策内嵌 HTML 原型，架构决策内嵌数据流图；每个决策卡还记录决策人和当时可用的信息，留一份「为什么当时这么定」的审计轨迹。
团队场景是同一批问题的放大版。她有一场演讲，标题就叫《一个开发者，两打 agent，零对齐》（One Developer, Two Dozen Agents, Zero Alignment）2：单独一个人带着 agent 可以跑得飞快，但软件永远是团队造的。过去实现慢，团队可以边做边对齐；现在实现变快，对齐被压缩成 agent 接活前的一次硬交接，所有分歧必须在交接前收敛。而今天的 agentic 工具几乎全是单人的、私有的、跑在本地机器上的，她所在的团队天天被这个问题困扰。她在推的方向是让「决策」成为一等公民的工件——用她的话说，agent 的世界里有权重、模型、skills 和 MCP，人类这边是实体、质感、光和材料，「找出让两边在中间碰头的工件，是真正的难题」1。
能力煤气灯，和没交出去的设计判断
Maggie 自造了一个词：能力煤气灯（capability gaslighting）。模型在某些任务上强得惊人，转头在同类任务上惨败，你无法预测下一次落在哪边。让你印象最深的那次成功，会成为你持续信任它的依据——她形容自己有时模型已经失败了都没察觉，因为「Opus 不可能把这也搞错」，但它偏偏就错了。她说明这个词描述的是使用者 early on 的感受，和 Ethan Mollick 后来提出的「锯齿状边界」（jagged frontier）是同一个现象1。所以每次把判断下放给 agent，她都带着这份警惕：人类专家的表现稳定得多，模型不是。
设计判断她试过下放。她写过 design skills，试图把「边框到元素之间留多少内边距」这类个人规则喂给 agent，结果它们无法稳定执行，她还是得一次次进去手动改那些「本该早被自动化掉」的数值。她说 agent「绝对还做不到我的设计标准」，过渡生硬、按钮上堆四行说明文字、什么都想加个标签——模型被灌过通用设计原则，但不理解 nuance 和语境1。
她还认为设计中有相当一部分是时尚：现在流行 Linear 和 Vercel 那种极简白，十年后这个审美就会过时。当所有 agent 都能完美复刻这类风格时，「一眼 agent 生成」本身会变成一种破绽——就像她在 Pinterest 上刷到的那些精美但明显是 AI 的房间，以及她一眼认出的 Claude 风格的米色底、微红文字。到那时，想要脱颖而出就得让人类做出模型给不出的新东西。文化语境一直在变，而模型不擅长「设计是文化中的信号」这件事。
配图：同款界面的流水线末端，质检员只放行那张带手绘痕迹的（AI 生成）
ChatGPT 发布前一年，她在 AI 创业公司 Elicit 做第一位设计师，团队花几个月打造「AI 的新界面」：无限画布、卡片流、Notion 式可组合文档。每一场用户访谈，科学家用户都在说「太混乱了，给我一张表格行吗」——他们原本就是在 Excel 里一行一篇论文地提取数据。最后团队回到表格，再把新能力一点点长在表格周围和里面。她的教训是：哪怕在创新，也要从用户熟悉的基本形（primitive）出发，聊天窗也不是 AI 的最终形态——Codex 同样是在熟悉的聊天窗之外，扩展出了 worktree、标注和调试1。
跨在分界线上的人
回到「设计工程师」这个词。Maggie 明确划掉了社交网络上流行的版本——那些炫酷的按钮悬停和加载动效创作者，「那些让 agent 做就行，而且那不是一份完整的职业」。她的版本是：依然是设计师，依然在乎产品的名词与动词和视觉，但深入理解技术架构，关心「后端数据的形状决定了界面上什么是可能的」，并且通常亲手实现前端。工程师同事们乐于让出 CSS，因为他们在乎的本来是同步逻辑和数据流1。
聊到这里，好像可以得出一个简单的结论：以后让 AI 负责实现，人负责判断。但 Maggie 在对谈末尾提的问题，放不进这个分工。她在想：如果某天 agent 真能完全按她的品味做出界面，一个完美的东西直接出现在面前，而自己没有参与制造，这件事还令人满足吗？她不确定。主持人 Gergely 的感受在工程师一侧：agent 生成的代码很好，但他不再亲手写代码之后，觉得自己与创造物的连接变淡了，变得更像一笔交易。
今天 Maggie 用纸笔画草图、用 Jig 调效果，既是在完成工作，也是在参与制作。工具能不能做好，和她还想不想亲手做，并不是同一个问题——对谈结束时，两个问题她都还没有答案。
来源：本文依据 The Pragmatic Engineer Podcast — Design engineering with Maggie Appleton 期完整转写整理（约 88 分钟），引语为中文转译；Elicit 表格故事、Jig 与《零对齐》演讲细节可核对原节目对应时间戳。
