AI绘画冲击下，角色设计师如何重塑核心竞争力？_办公软件

1. AI 短剧与 AI 漫剧正以低成本、高效率迅速崛起，这会颠覆传统短剧行业吗？此新兴行业未来前景如何？

2. 今天起，GPT Image 2要把全体设计师送走了

3. Cursor 的设计负责人 Ryo Lu 最近在 X 上发了一条很短但很有分量的帖子，引发了不少讨论。他引用的是 Lenny Rachitsky 分享的一组行业数据：自 ChatGPT 问世以来，产品经理和工程师的招聘岗位从 2024 年开始明显回升，但设计师的招聘却一直没有跟上来。Lenny 自己也说不太确定这背后到底发生了什么，但他猜测可能跟 AI 有关。AI 让工程师的开发速度大幅提升之后，对设计师的需求似乎反而变少了。Ryo Lu 的回应很直接：设计变得更重要了，不是更不重要。1、加功能变得太容易了，所以「该不该加」才是关键Ryo Lu 的核心观点可以用一句话概括：当 AI 智能体让添加功能变得极其容易的时候，设计的价值反而上升了。这个逻辑乍一听有点反直觉，但仔细想想其实很通顺。过去，做一个功能的成本很高，需要设计师出图、工程师写代码、测试、上线，一个小功能可能要折腾好几周。在这种环境下，功能本身就是稀缺资源，你能做出来就已经很厉害了。现在呢？AI 编程工具让工程师的效率翻了好几倍，一个功能可能几天甚至几小时就能搞定。功能不再稀缺了。当所有人都能以差不多的速度造出差不多的东西，真正的差异化来自哪里？来自你选择造什么、选择不造什么、以及你怎么把这些东西组合在一起让用户觉得好用。评论区有一条回复把这个意思说得特别精准：当所有人都能以同样的速度发布功能的时候，唯一的差异化就是知道哪些功能不该发布。设计从来都是关于约束的，AI 只是让这个事实变得无法忽视了。这跟我们日常生活中的经验其实是一样的。一个厨师的水平高低，看的从来不是他能不能把菜炒熟，而是他怎么搭配食材、怎么控制火候、怎么在一桌菜里做出层次感。当 AI 把「炒熟」这个门槛彻底拉平之后，「怎么搭配」就成了唯一的竞争维度。2、设计师的角色正在发生根本性的转变Ryo Lu 说了一句很关键的话：设计师的角色已经不再是推像素了。过去大部分设计师的日常工作是什么？说白了就是画界面。产品经理定好需求，设计师把它变成好看的页面，标注好尺寸和颜色，交给工程师去实现。这个流程里，设计师更像是一个「视觉翻译官」，把文字需求翻译成视觉语言。但在 AI 时代，这个角色定义正在被重写。Ryo Lu 认为，设计师现在需要回答的问题变了：什么东西应该存在？这些东西怎么组合在一起才合理？人类怎么在 AI 系统中保持控制感？智能怎么才能让人觉得清晰、可信、有用？这些问题的层次比「这个按钮放左边还是右边」要高得多。它们涉及的是产品的本质判断：这个功能到底该不该做？做了之后用户的体验会变好还是变差？AI 在这个场景里应该主动还是被动？用户需要多大程度的控制权？评论区有人补充了一个很好的角度：任何人都能用 AI 生成一个功能，但不是任何人都能创造出一个 10 分的功能体验，那种能预判用户需求、开箱即用、每次都完美运行的体验。这需要打磨、迭代和想象力。换句话说，AI 降低了「做出来」的门槛，但「做得好」的门槛可能反而提高了。因为当所有产品都能快速堆砌功能的时候，用户对体验质量的期待也会水涨船高。一个粗糙但能用的产品，在过去可能还有市场，因为竞品也好不到哪去。但现在，当竞品可以在极短时间内迭代出更好的体验，粗糙就意味着被淘汰。3、品味、手艺和判断力：一直都是瓶颈Ryo Lu 在帖子里用了三个词：taste（品味）、craft（手艺）、judgment（判断力）。他说这三样东西一直都是瓶颈，只是以前大家没那么在意。这三个词值得拆开来看。品味是一种很难定义但你一眼就能感受到的东西。同样是做一个笔记应用，有的产品打开就让你想用，有的产品打开就想关掉。功能可能差不多，但那种「感觉对了」的体验，背后就是品味在起作用。品味决定了字体的选择、间距的大小、动画的节奏、交互的轻重。这些东西 AI 目前还很难自己判断好坏。手艺是把品味落地的能力。你可能知道什么是好的设计，但能不能把它精确地实现出来，需要长期的训练和积累。一个按钮的点击反馈、一个页面的加载过渡、一个错误提示的措辞，这些细节的打磨就是手艺。判断力则是在复杂情况下做取舍的能力。一个产品可以加 100 个功能，但你只应该加 10 个。选哪 10 个？砍掉哪 90 个？这需要对用户需求的深刻理解，对商业目标的清醒认知，以及在各种矛盾的需求之间找到平衡点的能力。这三样东西有一个共同特点：它们都很难被 AI 替代，至少目前是这样。AI 可以帮你画图、写代码、生成方案，但它很难替你做出「这个产品应该是什么样子」的判断。这个判断需要对人的理解，对场景的感知，对文化的敏感，以及大量的经验积累。4、一个尖锐的区分：「设计」和「设计师」评论区有一条很短但很犀利的回复：design 和 designers 之间是有区别的。这句话点到了一个很多人不愿意面对的现实。设计这件事变得更重要了，但这并不意味着所有设计师都会变得更重要。过去大部分设计师的工作，说实话，确实就是在推像素。产品经理把需求写好，设计师照着画，画完交给开发。在这个流程里，设计师更像是一个执行角色，核心价值在于视觉实现能力。但 AI 正在快速吞噬这部分工作。Figma 已经可以自动生成布局，AI 工具可以根据描述直接出设计稿，前端代码也可以由 AI 自动生成。纯粹的「推像素」工作正在被自动化。真正会变得更抢手的，是那些能回答「该做什么」的设计师。他们理解用户，理解商业，理解技术的边界，能在这三者之间找到最优解。他们的价值不在于画得多快多好看，而在于判断得多准。有人在评论里说得更直白：过去大部分设计师一直在做的事情就是推像素、让界面变好看。现在，只有那些真正理解设计意味着什么、能说清楚为什么要做这个东西的人，才是被需要的。这对正在做设计工作的人来说，信号非常明确。如果你的核心竞争力还停留在「我能用 Figma 画出漂亮的界面」，那你的处境会越来越难。你需要往上走一层，从「怎么画」升级到「画什么」，从执行者变成决策者。5、当 AI 产品成为主流，信任感就是设计的核心命题Ryo Lu 提到了一个特别值得关注的点：智能怎么才能让人觉得清晰、可信、有用。这个问题在 AI 产品越来越多的今天变得极其关键。想想你日常使用 AI 产品时的感受：有时候你会觉得 AI 给的建议很靠谱，有时候又觉得它在胡说八道。有时候你愿意让 AI 帮你做决定，有时候又觉得不放心想自己来。这种信任感的建立和维护，很大程度上取决于设计。AI 在什么时候介入？以什么方式呈现结果？给用户多大的修改空间？出错的时候怎么告诉用户？这些问题的答案，直接决定了用户是信任这个产品还是放弃它。评论区有人举了一个很具体的例子：设计师能否掌控 AI 智能体的交互循环，会决定一个消费级应用是好用还是一团糟。品味决定了用户是信任 AI 结账流程还是直接离开。这个例子很生动。想象你在一个电商 App 里，AI 帮你推荐了一个商品组合并自动加入了购物车。如果这个过程的设计让你觉得透明、可控、随时可以修改，你可能会觉得很方便。但如果设计让你觉得 AI 在替你做决定、你搞不清楚它为什么推荐这些、也不知道怎么改，你大概率会感到不安然后关掉 App。同样的 AI 能力，不同的设计，完全不同的用户体验。这就是为什么 Ryo Lu 说设计在 AI 时代更重要了。6、竞争的终局：速度之后是什么Ryo Lu 最后说了一句话，我觉得是整条帖子里最有力量的：竞争的关键不在于谁发布得最快，而在于谁为人类做出了对的东西。这句话放在当下的行业语境里特别有意思。过去一年多，整个科技行业都在卷速度。谁先发布、谁先上线、谁先抢到用户，似乎就是赢家。AI 让开发速度加快之后，这种「快就是一切」的心态更加明显了。但 Ryo Lu 提醒了一个很基本的道理：快只是手段，做对的东西才是目的。如果你很快地做出了一个没人需要的产品，那快有什么用？如果你很快地堆砌了一堆功能但用户体验一塌糊涂，那快反而是在加速失败。当构建成本趋近于零的时候，品味和分发能力就成了护城河。这跟之前 Aaron Levie 说的杰文斯悖论其实是同一枚硬币的两面：AI 让软件的供给端爆发了，但在供给过剩的世界里，稀缺的东西才有价值。而品味、判断力、对人类需求的深刻理解，恰恰是 AI 时代最稀缺的东西。对于每一个做产品、做设计、甚至做任何创造性工作的人来说，这可能是当下最值得内化的一个认知：工具在变强，但工具永远只能放大你的判断。如果你的判断是对的，AI 会帮你更快地做出好东西。如果你的判断是错的，AI 只会帮你更快地做出垃圾。所以，与其焦虑 AI 会不会取代你，不如花时间去培养那些 AI 取代不了的东西：你的品味，你的判断力，你对「什么是对的」的直觉。这些东西没有捷径，只能靠大量的观察、思考、实践和反思来慢慢积累。但也正因为没有捷径，它们才是真正的竞争壁垒。#How I AI##科技先锋官#

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11. AI时代职业消亡地图1. 已确认消亡的职业（18个月内加速消失）① 数据标注员 / 数据清洗- 现状：年薪8-15万的工作- 变化：GPT Vision + Claude Computer Use直接替代- 时间线：2026年上半年已大幅下降，2027年底基本消失- 为什么：这就是AI最擅长的"看图识物"任务- 替代率：95%以上② 内容审核员- 现状：互联网大厂批量招聘的岗位（月薪8-12k）- 变化：Multimodal LLM可自动识别违规内容，准确率已超人类- 痛点：需要处理视频、图片、文本混合内容 → AI完全胜任- 影响人数：全球数百万人- 替代率：90%以上③ 初级客服 / 虚拟助手- 现状：大量外包给东南亚的岗位- 变化：Claude + function calling可处理80%常规问题- 消失场景：售后询问、账户问题、技术FAQ、退货处理- 时间线：已经在开始大规模被替代（2025年底开始加速）- 替代率：80-85%④ 初级财务分析 / 会计核算- 现状：会计事务所/企业财务部的大量岗位- 变化：Claude/GPT处理发票、报表、对账单，准确率99%+- 消失场景：税务申报、账目录入、财务报表生成、成本分配- 但不消失：税务规划、财务战略、审计判断- 替代率：70-75%（初级和重复性工作）⑤ 初级代码维护 / 测试工程师- 现状：初创和大厂的"螺丝钉"岗位- 变化：Claude Code已能自动修Bug、写测试、重构代码- 消失场景：单元测试编写、代码review、修复已知Bug- 幸存：需要深度理解业务逻辑的架构改进- 替代率：65-70%2. 急需升级的职业（工作模式彻底改变）① 程序员- 现状：会写代码 ≠ 能survive- 升级前：手工编码、本地测试、手动Debug- 升级后：Prompt工程 + AI代码审查 + 架构设计- 新技能清单：> 会用Claude Code / Cursor做代码对话> 理解AI生成代码的局限性> 系统架构能力（AI负责细节，你负责全局）> 跨域知识（不能只懂一个技术栈）- 碾压倍数：不懂AI的程序员效率会被碾压3-5倍- 薪资走势：熟练用AI的高级程序员薪资上升，初级程序员薪资下降50%② 市场营销 / 文案创意- 现状：内容生成型工作开始被AI冲击- 升级前：手工写文案、手工做社媒运营- 升级后：AI生成初稿 + 人类判断 + 数据优化- 消失岗位：纯文案撰写、初级运营- 升值岗位：营销战略、品牌定位、消费者心理洞察- 新技能：> Prompt工程（如何让AI生成更好的文案）> A/B测试和数据分析> 创意方向（AI不会有创意，只会优化）- 薪资分化：会用AI的营销总监年薪翻倍，文案外包价格暴跌③ 医疗诊断- 现状：AI已在医学影像诊断中超过人类- 升级前：医生单独诊断- 升级后：AI+医生协作诊疗- 消失岗位：单纯看影像/诊断的初级医生- 升值岗位：> 整合诊疗（多项检查+AI建议+临床判断）> 个性化治疗方案设计> 患者沟通和心理疏导- 关键：医生从"诊断者"变成"决策者"和"医疗管家"- 薪资走势：顶级医生收入继续上升，基层诊所医生被冲击④ 法律文书 / 法务工作- 现状：律师行业已开始大规模AI化- 消失岗位：> 初级律师的"文书工" 角色（起诉状、合同审查）> 律师助理的法律研究工作> 合同查询和条款比对- 升级岗位：> 案件策略和诉讼方案> 复杂商事谈判> 法律咨询和风险预判- 新技能：> 会用AI做法律研究（节省90%的翻卷时间）> 提示工程（如何让AI理解复杂案情）> 业务理解（不能只懂法律，要懂商业）- 薪资分化：大律师更贵（因为每个案子效率高了10倍），小律师竞争加剧3. 越来越稀缺、越来越值钱的职业① 战略决策者- 为什么升值：> AI释放了大量时间做分析和尝试> 但战略方向的选择、赌注的判断，只有人类有直觉> CEO/创始人的价值不在执行细节，而在大方向判断- 薪资趋势：顶级战略人才年薪几十倍增长- 例子：马斯克、张一鸣这样的战略决策者，价值会继续膨胀② 创意设计（真正的创意，不是套模板）- 为什么升值：> AI可以做"漂亮"的设计，但做不了"有想法"的设计> 品牌设计、产品创新这类需要独特审美和洞察> 越是拒绝AI的创意工作，越值钱- 薪资趋势：优秀设计师年薪翻倍，平庸设计师被淘汰- 例子：奢侈品设计师（Gucci、LV）不会被替代，但通用设计会被冲击③ 深度研究 / 科学家- 为什么升值：> AI加速了基础研究的假设生成和验证> 但科学直觉和新理论的创新，需要人类的长期积累> 芯片设计、材料科学、药物研发，这些领域AI是助手，不是主角- 薪资趋势：顶级科学家越来越稀缺，薪资持续上升- 新角色：科学家 + AI工程师的混合岗位④ 人文关怀 / 教育 / 心理咨询- 为什么升值：> 自动化释放了人力> 人与人的连接、情感陪伴、个性化教育变成稀缺服务> 教育不是知识传输（AI做得更好），而是启蒙和引导- 薪资趋势：> 在线教育大幅萎缩（被AI取代）> 高端家庭教师、心理咨询师、教练型导师价格飙升- 新现象：富人愿意为"真人陪伴"付出高价职业升级的具体路径对于第二层的人（需要升级）：1️⃣ 短期（3个月）：学会和AI协作- Cursor / Claude Code / Copilot的日常使用- 理解AI的能力边界- 提示工程基础2️⃣ 中期（6-12个月）：扩展你的范围- 不仅会用AI，还要理解AI的局限- 学会用AI辅助你的核心工作（不是替代）- 对于程序员：学架构+系统设计；对于营销：学数据分析；对于律师：学商业理解3️⃣ 长期（1-2年）：重新定位- 从"执行者"升级为"决策者"- 你的价值从"能做什么"变成"能判断什么"- 薪资和职位大幅上升对于第一层的人（注定消失）：- 迁移到第二层的岗位（难度大，需要重新学习）- 或者找垂直领域的替代岗位（比如数据标注转向数据战略）- 或者创业/自由职业（做AI做不了的东西）最危险的人群❌ 30-40岁的"专家"：深度掌握一项技能，但拒绝学AI❌ 低端重复工作者：没有升级的资本和时间❌ 领导层的"信息孤岛"：不理解AI的CEO和管理者❌ 行业从业20年的"老江湖"：自信和经验会成为包袱最机会的人群✅ 年轻程序员 / 产品经理：学习曲线长，升级余地大✅ 创业者 / 小老板：用AI降低成本，用省下的钱扩大规模✅ 跨界学习者：会AI + 懂行业 = 稀缺人才✅ 教育/心理咨询师：人文关怀需求上升#HOW I AI# #程序员#

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15. 硅谷震动！苹果设计灵魂Alan Dye带副手投奔Meta❗️执掌19年，操刀液态玻璃、Vision Pro界面，如今出任Meta首席设计官，专攻AI+硬件/软件整合。苹果正遭高管离职潮，Meta押注AI硬件急补设计短板，这场人才争夺战，是不是AI硬件时代的格局转折点？#AI硬件大战 #苹果设计师跳槽#AI软件##苹果顶级设计师投奔Meta##硅谷##跳槽#

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17. 提个新概念：厚工切片：AI 不会直接替掉整岗，而是先把工作切薄、切碎、重组未来一年，AI 不会大面积替代完整白领岗位，更现实的路径是厚工切片：• 岗位中薄环节：标准化、可验证、流程化的片段，优先被 AI 接管• 岗位中厚环节：模糊决策、责任承担、复杂协调、价值判断，仍由人主导，AI 仅做加速与辅助核心依据：• AgentDS 评测显示，最优方案几乎都是人机协作，纯 AI 方案普遍只处于中游水平• Anthropic 用户数据也表明，熟练使用者更倾向于协作式使用，而非完全交给 AI 代办结论：近阶段行业真正的趋势不是“整岗替换”，而是工作切片后重组——人负责“厚”的核心部分，AI 吃掉“薄”的重复部分。#新媒沈阳聊ai#

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21. AIGC彻底变天！MiniMax Hub数字员工一键托管！搞AIGC创作、做电商、做自媒体的同学们注意啦！AI做视频新玩法太炸了！以前做AIGC视频，要自己找素材、写提示词、反复抽卡、剪辑拼接，一条视频做下来人都麻了。最近深度体验了 MiniMax Hub，感觉有亿点不一样。它就像我的专属数字员工，只要告诉它目标，它会自动拆解任务、调用模型，跑完一整套工业化工作流。从电商海报、小红书种草图，到产品宣传片、短剧脚本、分镜、角色图，甚至本地文件整理，都能按流程往下跑。 #AI #人工智能 #AIGC #MiniMaxHub #海螺AI

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30. AI 让游戏行业 5 年内将裁掉 50 万人——但同时创造了一个史上最贵的新职业游戏行业过去两年已经发生了一场没怎么上头条的大裁员：动视暴雪 2300 人、EA 1500 人、Ubisoft 1100 人、Take-Two 800 人——加起来全球游戏业 2024 年裁员超过 1.4 万人。但这只是开始。AI 工具（Cursor、Suno、Runway、Stable Diffusion）已经能让一个 5 人团队，做出过去需要 100 人才能做的内容。预计到 2030 年，全球游戏行业从业人数会从 350 万压缩到 280 万左右——50 万人离场。但有一个职业在同期里出现，并且薪资疯狂上涨："AI Game Designer / Director"——AI 游戏总策划。这是一个全新的混合岗位： · 既要懂游戏设计的底层逻辑 · 又要懂 AI 模型的能力边界 · 还要会调度十几个 AI 工具协同工作 · 最重要的是"判断 AI 的输出哪个是好哪个是平庸"北美这个岗位 2025 年平均年薪 45 万美元，比传统游戏总监高 60%。Sony、任天堂、米哈游已经全部设了对应职位。这个变化让游戏行业像极了 2010 年代初的"传统媒体 → 数字媒体"的转型——大部分人被淘汰，但少数能"两边都懂"的人，反而成为了行业里最贵的那批人。逻辑很简单：当 AI 把"执行"变得免费，"判断力"就贵到天上。

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35. 既然 AI 越来越聪明，那么学习提示词不是浪费时间吗？我小时候英语很差，因为周围总有人说：学英语有什么用？我是中国人，何必学外文，不会 ABC，也当接班人。现在也有人觉得 AI 那么强学英语干嘛。我本来就不喜欢学，这下子找到借口了。等到工作以后才发现，好的技术文档全是英文的，想读一手资料读不了，想跟别人用英文交流张不开嘴，吃了很多年的亏。后来我花了很大力气补英语，现在都没有完全补回来，走了很多弯路。回头看，当年那些说“英语没用”的人，错在哪里？他们不是坏人，只是把一个判断搞反了：因为自己用不上，或者未来技术更强，就断定这个东西没价值。我现在看到有人说“AI 越来越聪明，所以不用学提示词”，感觉特别像当年那些说“学英语没用”的声音。逻辑结构很像：我不需要，所以它没价值；未来会更好，所以现在不用学。这种想法容易让人踩坑。先搞清楚提示词工程到底是什么很多人反感提示词工程，其实反感的是那种“万能提示词模板”、“神秘咒语”，这种东西确实没什么长期价值，模型一升级就失效了。但这不是提示词工程的全部，甚至不是它的重点。真正有价值的提示词工程，是把目标定清楚，把约束条件列明白，把验收标准写出来，把任务拆成可执行的步骤。你愿意的话可以叫它“需求工程”或者“任务设计”，叫什么都行，但这件事本身一直都很值钱。你跟同事说“帮我写个方案”，同事一定会追问：给谁看的？多长？要数据吗？什么时候要？你补充的这些信息，就是在做提示词工程。你跟 AI 协作也是一样的道理，只不过 AI 不会主动追问你（或者追问得不够好），所以你得自己先想清楚。有人说：AI 的目标就是用自然语言像人一样交流，你和谁交流需要用提示词？听起来挺有道理，但仔细想想就会发现问题：你跟人交流，难道就不需要把话说清楚了吗？你去医院说“我不舒服”，医生一定会追问：哪里不舒服？多久了？有没有吃什么药？你不会觉得医生在搞“提示词工程”，你只会觉得这是正常的沟通。AI 能用自然语言交流不等于 AI 有了“读心术”。自然语言天生有歧义，任务目标经常互相矛盾（又要短又要全，又要创新又要安全），输出往往需要特定格式。这些问题不会因为 AI 变聪明就消失。更准确的说法是：AI 越强，对你输入的容错越高，你随便说一句也能得到一个还不错的结果。但“还不错”和“稳定、可靠、符合要求”之间的差距，仍然需要你把需求定义清楚来弥补。相机像素越来越高，但你仍然需要构图。像素高只是让你拍什么都不太糊，但要拍出好照片，你还是得知道自己想拍什么、怎么拍。还有一种类似的说法：“不出三年，软件工程专业就是新的五笔打字培训班。”这和“提示词工程不用学”的思维方式完全一样：看到 AI 能替代某个环节，就急着宣判整个领域的死刑。工程是把一件模糊的、不确定的事情，通过有计划、有步骤的方法，靠谱地做成。软件工程就是把这套思路用在软件开发上，需求怎么理清、架构怎么设计、质量怎么保证、团队怎么协作、项目怎么推进，这是一整套系统性的能力。AI 现在确实强，但它强在软件生命周期里的编码环节（还有很大进步空间），或者说某几个具体阶段。但编码只是软件工程的一个环节，AI 并不能主导整个生命周期，从需求分析、系统设计、技术决策、团队管理到长期维护，这些事情远不是写代码快就能解决的。至少在相当长的时间内都不行。把软件工程等同于写代码，就像把提示词工程等同于背咒语，都是把一个局部当成了全部。高飞说过一句话我很认同：会敲字，不代表会写作；会写作，不代表懂出版。同理：会跟 AI 说一句话，不代表会用好 AI；会用好 AI，不代表能把 AI 嵌入一个可靠的工作流。每一层跳跃之间，都需要“工程”思维来填。以前你自己写代码，现在你指挥 AI 写代码。以前你自己写文章，现在你让 AI 起草再改。工具变了，但“把事情做对”这个责任没有变，仍然在你身上。指挥 AI 本身就是一种能力。你得知道要什么、怎么拆任务、怎么验收、出了问题往哪里查。这些不叫“被替代”，叫工具升级后的能力重心转移。你觉得某些 AI 产品随便说一句就好用，那是因为有人替你把需求定义和约束设计做好了。如果有人说：“我从来不研究怎么把需求说清楚”，这不是什么值得骄傲的事情，“我从来不研究提示词工程”也类似。你以为自己省了时间，其实是把“研究成本”变成了“返工成本”，只不过花得不自知。我当年不学英语，也觉得自己省了时间。后来补课花的时间，比当初好好学多了好几倍。AI 越强，“工程”两个字越值钱，而不是越不值钱。因为强工具放大的是使用者之间的能力差距。同样一个模型，会用的人和不会用的人，产出可以差十倍。拉开差距的，就是你愿不愿意花时间把需求定义好、把流程设计好、把质量管控好。你可以不叫它“提示词工程”，叫“需求设计”也好，叫“任务拆解”也好，叫“跟 AI 好好说话”也行。但“把你想要的东西想清楚、说明白”这件事，不会因为 AI 变强就消失。

36. 谷歌68页提示词圣经+老金原创元提示词，直接复制就能用

37. 新芽：1、瓶颈转移定律技术进步只会转移瓶颈，不会消除瓶颈。模型变强，瓶颈从模型转到 harness。AI 降维执行，瓶颈从执行转到创意。每次瓶颈转移，都意味着新的投资方向。当前的个人瓶颈：创意想象力。当前的系统瓶颈：编排工程。两个瓶颈的投资回报率都在上升，因为模型能力和执行工具已经不再是瓶颈了。2、降维陷阱降维消除的不仅是门槛，还有学习机会。微缩景观定制中，设计沟通虽然慢，但这个过程锻炼了设计师的审美判断力。AI 跳过了沟通直接出图，效率提升了，但设计师的判断力没有成长。认知投降的本质：AI 让执行太容易，你跳过了挣扎，也跳过了能力成长。降维是工具，不能替代成长。3、验证驱动创作前沿评估和 AI 市场验证共享同一个底层模式：用数据驱动决策而非直觉。前沿评估追踪系统做不到什么（30% 通过率），AI 市场验证追踪市场不想要什么（零成本测试）。两者都是「先验证后投入」的思维方式。创作的版本：先用 AI 测试市场方向（发设计图看数据），再投入创意资源（做数据好的实物），再打磨品质（AI 效果图 vs 成品对比内容）。

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43. 【腾讯自研AI设计智能体Ardot公测：一句话生成可编辑设计稿】今日，腾讯云宣布，腾讯自研AI设计智能体平台Ardot正式公测，现在注册即可获得1000 Credits免费额度。据介绍，过去不少AI设计工具的使用方式，往往是通过一句话生成一张图片，视觉效果虽然不错，但后续修改、复用和交付并不方便，难以真正进入团队生产流程。而Ardot的核心思路，是让AI生成的每一张图片、每一个界面，都成为可编辑、可复用、可交付的团队资产。Ardot支持调用团队自有业务组件库，可一键生成符合团队设计规范的可编辑稿。也就是说，它并不是单纯“随机画图”，而是能够按照团队既有规范进行设计生成。值得一提的是，Ardot还具备“代码友好”特性。以往设计交付开发，通常需要经历切图、标注、反复确认等流程，沟通成本较高。Ardot则通过MCP（模型上下文协议）打通设计与开发链路，可将设计稿以及变量、组件、布局数据等设计细节直接拉入CodeBuddy，实现一键代码还原。此外，Ardot还兼容WorkBuddy、Cursor、Claude Code等MCP IDE，方便与现有开发工具无缝联动。在团队协作方面，Ardot支持多人在线实时评论、标注反馈和版本对比，并配备智能权限中心、行为追溯和无缝交接机制，帮助团队提升协作效率，确保设计生产流程更加规范、有序。

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47. 2025设计师必学的AI生图方法，0基础教程来了！ AI出图别只磕关键词，1期视频总结超多的AI出图方法，还有图文教程！#设计 #平面设计 #Lovart #ai新星计划 #抖音知识年终大赏

48. 发布了头条文章：《Cursor 设计负责人：只会画按钮的设计师，有麻烦了》 Cursor 设计负责人 Ryo Lu 在访谈中谈到：4 人设计团队如何管理 293 亿美元产品、用 Cursor 构建 Cursor 的递归飞轮、最强程序员也只能同时管 4 个 Agent、以及为什么 Cursor 不想做代码编辑器。 Cursor 设计负责人：只会画按钮的设计师，有麻烦了

49. #微博声浪计划##听见微博# 人工智能纳入教资考试内容啦！2026年起，教资笔试新增15%-20%AI模块，面试加AI教学设计实操。政策覆盖新考生、在职教师及师范生，旨在破解AI应用表层化问题，2030年建成AI通识教育体系。教师需转型为学习设计师与伦理守门人，人机协同成趋势。科技视说的微博音频

50. 【AI辅助设计】告别抠图噩梦！阿里开源「AI版PS」，一键智能分层，设计师狂喜

51. 【AI辅助设计】一键生成专业电商图？这款AI工具，让设计效率飞升

52. AI正在重塑游戏美术团队

53. AI绘画是怎么颠覆动画和漫画行业的？

54. AI作图已经卷到电影级了，设计师的饭碗还保得住吗？

55. AI绘画狂飙突进，画师饭碗真要被端走了吗？

56. AI绘画工具改变创意设计

57. 对于AI，我感觉画师完全不用care它

58. AI替代创意岗位，设计师该如何应对？

59. AI会不会取代设计师？AI时代设计师如何破局？

60. AI替代超60%基础任务

61. AI岗位高危预警

62. AI 替代焦虑？先看看你的岗位有没有这 5 个特征

63. 你还在搞什么原创？说实话，现在很多低端设计，已经没什么好卷的了

64. AI 会不会替代 UX/UI 设计师？

65. 热点互动｜AI能完全替代设计师吗？留言免费领AI设计工具包

66. 设计师会被AI替代吗岗位风险排名出来了

67. AI确实会替代“低价值设计工作”，但不会替代“有判断力的设计师”。

68. 2026年企业需要的设计师长这样

69. 2026 年设计师岗位正在发生什么变化

70. 2026年全行业设计岗位AI取代风险总结报告

71. 体验设计岗位要求在变 / 2026 年体验设计师 JD 描述（译文）

72. AI绘画重塑创作生态

73. 设计师与AI协作实战指南

74. AI 重塑设计行业

75. 不止于画作

76. 设计师的AI助手

77. 三步让你学会用Ai做有张力的卡通角色

78. 聊聊AI对设计的影响

79. 设计师正在被AI取代？我分析了知乎50+讨论+招聘平台数据后的发现

80. 阿里体验设计师的AI应用指南

81. AI 正在放大设计的影响力，但为什么设计师反而更焦虑了？

82. AI绘图会不会让设计师失业？我看了3个设计师的观点

83. AI 没有取代设计师，它正在淘汰“不会思考的人”

84. 设计师用AI做设计辅助

85. AI来了，设计师是会被取代，还是进化成新物种？

86. 2026 年 AI 设计趋势

87. 有AI再也不用设计师了？Ai世界，人依然是蕞重要的。

88. LOK设计

89. AI来临，交互设计会被取代？

90. 具体职业从业人数排名（前50名）及1000天内AI任务自动化率预测

91. Anthropic（Claude）AI 职业替代报告带来的启示

92. OpenAI 重磅报告

93. 摩根士丹利

94. 全球约25%的工作岗位受AI影响

95. Anthropic报告揭示AI职业替代真实进度，这个高薪岗位受冲击最大

96. AI 绘画

97. AI 绘画

98. 2026 年，人人都能成为艺术家——AI 绘画共创时代来临

99. 2026设计师生存指南！AI时代如何保持竞争力

100. 随着Ai的兴起，艺术生更有空间的用武之地

101. 2026年的设计师，AI驱动下的现状观察🔍

102. 一年干完150年的活

103. 设计专业跨领域迷茫？不知道学什么？这3个方向最适配

104. 91%设计师都在用AI提升质量技能傍身，效率翻倍

105. 设计师担心被AI绘画取代，该学什么来增强竞争力？

106. AI绘画接单平台有哪些，设计师怎么转型

107. 设计师如何靠 AI 成为超级个体,掌握这6项能力，打造不可替代的价值

108. 设计师转型指南

109. 重新定义

110. 设计师的新角色

111. AI岗位需求井喷？谁说传统美术人没机会了？！

112. 纯手工游戏CG动画，依然是行业黄金赛道

113. AI时代下游戏打工人的生存思考

114. AI对美术人才就业的影响

115. 53%裁员率背后，AI如何重塑艺考专业？

116. 游戏设计与角色设计真的会被AI取代？

117. 我发现AI根本代替不了设计师… 我发现AI根本代替不了设计师

118. AI时代设计师核心竞争力转向何处？

119. AI时代设计师怎么办？8个核心竞争力

120. 如何提高自己的专业不可替代性？

121. 门槛消失之后——全民创作时代专业美术的学术坐标

122. 泉州晋江石狮家居博主设计师希哥

123. 高频考点｜多维视角下的设计本质

124. 2026品牌设计趋势报告

125. 审美力是服装设计师最后的认知壁垒。技术正在平权。AI出款、3D打版、柔性供应链——曾经构成设计师护城河的操作能力，正以肉眼可见的速度被算法与机器接管。当“做出来”不再是问题，真正的问题变成了

126. AI时代的“审美之战”

127. Figma发布《2026设计师现状报告》

128. AI作画大火成就人均艺术家?

129. AI时代下,设计师的竞争力在哪里?

130. AI绘画力量的崛起:传统设计师的机遇还是挑战?

131. AI绘画设计人物,智能创作如何提升角色设计的效率与创意

132. AI绘画对插画师影响大吗| XPPen

133. AI作画,“饿死”画家?

134. Docs

135. 在人工智能时代,设计的转型与机遇:重新思考设计的角色

136. AI绘画:冲击还是机遇?

137. 2025年:AI赋能下平面设计师的职业发展之路

138. 第四章：人机协同的工作方法论

139. 2026设计师别慌！AI时代这6个方向让你年薪翻倍，最后一个太意外了！

140. 李晨画外音丨第三期：AI浪潮下，艺术何去何从

141. 终于找到设计师专用一站式Ai工作流画布工具，全流程创作一次到位

142. UI 设计师必须掌握哪些 AI 新技能？

143. 不可替代性。不可替代性：破解人性内耗的终极密码 ——从嫉妒政治到生命觉醒的哲学思辨一、人性暗流的根源：替代性焦虑的集体症候某公司的茶水间，两位资深产品经理因项目归属爆发激烈争执。年轻者冷笑："您掌握的UI设计方法论，早被AI工具标准化了"；年长者回击："没有我带团队落地的经验，你们连需求都理不清"。这场看似专业之争的对话，实则是替代性焦虑的具象化呈现。心理学研究显示，当个体感知到自身价值可被替代时，杏仁核会激活"战斗或逃跑"反应。这种原始防御机制在文明社会异化为两种形态：横向攻击：通过贬低竞争者维持心理优势（如上述案例中的互撕）纵向内耗：陷入"别人比我强"的焦虑循环（表现为失眠、强迫性工作等）神经科学证实，长期处于替代性焦虑中的人群，前额叶皮层灰质密度会降低12%，直接影响决策质量与情绪调节能力。二、不可替代性的三维构建：超越零和博弈的生存智慧 1. 技能树：打造复合型能力矩阵 CSDN副总裁孟岩提出的"独特个性-知识-经验"黄金三角模型值得借鉴。某跨国咨询公司的案例显示，同时具备数据分析、行业洞察与跨文化沟通能力的顾问，客户续约率比单一技能者高出47%。 2. 认知域：建立价值锚定坐标系故宫文物修复师王津的故事揭示深层逻辑：当修复技艺与历史传承深度绑定，其不可替代性便超越技术层面，升华为文化守护者的精神符号。这种价值锚定使从业者获得"任他技术迭代，我自岿然不动"的底气。 3. 生态位：构建个人价值共生体日本经营之圣稻盛和夫提出的"旋涡理论"指出：当个体成为价值创造的核心节点，周围资源将自发向其聚拢。某新能源车企CTO通过开放专利技术，反而巩固了行业话语权，印证了"利他即利己"的生态法则。三、觉醒之路：从能量消耗到生命滋养的范式转换 1. 认知重构：将竞争思维升维为创造思维斯坦福大学"成长型思维"实验表明，将"我不能被取代"转化为"我要创造不可替代价值"，可使大脑多巴胺分泌提升23%，显著增强抗压能力。 2. 能量管理：构建身心防御系统物理防护：每日15分钟正念冥想，降低皮质醇水平精神屏障：建立"价值-能力-关系"三维评估体系，抵御外界干扰社交算法：主动远离消耗型关系，构建"能量同频圈层" 3. 生命进化：实现从"职业生存"到"存在绽放"的跨越敦煌壁画修复专家樊锦诗的故事极具启示：当个体将专业技能与文化使命融合，工作就升华为艺术创作。这种境界下，替代性焦虑自然消解，因为真正的创造者永远走在时代前沿。四、终极解药：在流动时代构筑永恒价值华为"备胎计划"给个体发展的启示：技术层面：保持30%的"暗能力"储备认知层面：建立"第二曲线"思维，提前布局未来技能生态层面：成为价值网络的连接枢纽而非节点这种动态平衡的不可替代性，使个体在VUCA时代获得真正的自由：既不受限于具体岗位，又不困于短期利益，最终实现"夫唯不争，故天下莫能与之争"的境界。超越替代焦虑的生命诗学当人不再恐惧被取代，嫉妒与政治斗争自然失去生存土壤。真正的不可替代性，是让每个清晨的自我都比昨日更丰盈，让每项工作都成为价值创造的印记。这或许就是对抗人性暗流的终极武器——在持续自我超越中，完成从"生存焦虑"到"存在喜悦"的华丽转身。

144. 智能时代普通人需要抓住的人机协作职业新机会

145. 【校园招聘】腾讯-2D角色设计

146. UI设计师转型产品体验师｜3个AI工具+2个项目案例

147. AI时代的人机协作“三角色模型”：认知重构与实践路径

148. 不易被 AI 替代的职业特征分析

149. AI 对游戏特效行业的颠覆：不是渐进蚕食，

150. 2026-2027 AI时代新工作预测：美学、智能体与人机协同的黄金赛道

151. 人工智能时代，设计理念如何凸显人的价值

152. 2026 年设计招聘需求趋势 (Figma 报告)

153. AI时代，游戏行业有些岗位真的可能消失

154. AI能否取代设计师与程序员？边界之争引热议，我们收集了全网真实观点

155. 在AI替代风险下：设计师如何转型？报班要学的“技术+创意”组合

156. AI发展对设计行业有何影响

157. AI会取代哪些职业？多AI观点不统一，权威评估揭秘

158. 为什么越来越多的美术生都在学 3D 建模？就业市场给出了答案！

159. 从宏观视角看AI 绘图对传统绘画市场的整体影响

160. AI绘画入门：3个技巧零基础出大片，掌握2026职场核心新技能

161. 游戏vs影视vs广告｜AIGC人才最缺人的行业我帮你们问清楚了

162. 2026游戏业入行指南：你准备好了吗？高薪背后是“全能型”厮杀！

163. AI绘画的发展前景以及对传统绘画艺术的影响

164. 当 AI 学会「扮演」你的用户

165. 未来 3 年，AI 可替代岗位清单

166. 2026年AI绘画课程培训盘点，适配职场提升与副业的有哪些

167. 《ai绘画》浅谈目前ai绘画对画师目前的发展作用

168. 2026年AI绘画完全指南：从零基础到专业创作者的进阶之路

169. AI角色一键生成工具推荐：V2Fun 打通3D动画智能化创作全流程

170. 易就业（第二百八十一期）|大连新北方世纪策划创意有限公司-AIGC助理设计师

171. 不会建模？用AI就能做游戏角色！2026实测4款工具新手零门槛上手

172. 2026年AI在艺术领域的创作革命

173. 吓呆了! 数据分析师成高危岗位! 这些工作或遭AI优化! Claude母公司发布最新就业报告!

174. 游戏行业的 AI 岗位！2026 年，这 5 类人才年薪百万，供不应求

175. AI对绘画有什么影响？怎么借助AI完成更好的绘画

176. AI时代，如何写一份有竞争力的B端设计师简历与作品集？

177. 跨专业、跨领域能力对于职场成功意义重大

AI绘画冲击下，角色设计师如何重塑核心竞争力？

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