每次让 AI 做设计，都像在“抽卡”：品牌色刚调准，下一个页面又跑偏了；明明有组件库，画出来的却是“长得像、其实不是组件”的页面；规范讲了半天，换个需求又得从头再讲一遍。

问题不在 AI 不够聪明，而在它每次都是从零开始，并不认识你的项目。

最近，Ardot 上线了「设计分身」——先让 AI 学会你的设计规范，再让它替你、也替整个团队干活：

• 懂规范：学习设计稿、组件库、design.md 和业务背景，生成时直接使用真实组件和规范变量，延续已有设计风格。

• 能分享：设计师调好的分身，一个链接就能发给产品、运营，对方不用重新配置，直接就能用。

• 会成长：规范有变化，随时告诉分身，它会把确认后的规则更新进自己的设计规范，后续任务照新规则做。

一个人教会AI，整个团队都能用。

创建一个分身并不复杂：选入已有的设计稿、组件库、design.md，再挂上常用 Skill，点「开始创建」，之后在 AI 面板里切换到它，就能开工。

下面用两个真实场景，看这三件事是怎么落地的：

•  CASE 1｜WorkBuddy：产品经理的 Demo，怎么变成符合规范的设计方案

• CASE 2｜腾讯云 WeData：设计师养好分身，运营接手做完一整轮功能上新

产品经理用 AI 做了一版 WorkBuddy「设计模式」的 HTML Demo，功能和交互已经有了初步想法，也准备好了 PRD，希望在现有方案上进一步探索设计方向。

Demo 能说清想法，但离一份符合规范的设计方案，还差一步。这次不从零开始设计，而是把 HTML 和 PRD 交给 Ardot 设计分身，看看能不能结合现有设计规范，快速产出几个可供评审的方案。

Step 1 先创建一个懂 WorkBuddy 的设计分身

打开 Ardot，新建一个「WorkBuddy 设计分身」。

创建时，选入 WorkBuddy 已有的组件库和设计稿，让分身理解业务的视觉风格、布局习惯和组件规范。

再配置几个常用 Skill，比如 PRD 转设计稿、矢量 Icon 生成。

配置一次，后续生成 WorkBuddy 相关界面，就不用每次重新解释规范了。

Step 2 HTML 和 PRD 丢进去，先看看三个设计方向

接下来，把产品经理的 HTML 关键页面截图和 PRD 一起交给分身。

让它理解现有功能与交互，在保留核心逻辑的基础上，结合 WorkBuddy 的设计规范，生成三个不同的设计方向。

这里不是简单复刻 Demo，而是让 AI 探索不同的布局和交互方案。三个方案会分别生成在画布上，可以直接对比。

更重要的是，生成结果不只是“看起来像 WorkBuddy”，而是真的按规范做出来的：

• 颜色和字体：使用符合规范的颜色变量和文字样式。

• 组件复用：按钮、输入框等关键元素直接使用组件库中的组件。

• 持续编辑：生成的界面可以继续在画布中调整，不是一张无法修改的图片。

这正是“懂规范”的意义：按钮、输入框是组件库里的真组件，不是画出来的相似图形；换一个需求，也不用再把规范讲一遍。

Step 3 选定方向，再和 AI 一起精调

选定满意的方向后，可以继续让 AI 局部调整配图、布局，也能手动直接在画布上修改文字和 Icon，不用整页重新生成。

方案确定后，还可以调用分身的 HTML 生成 Skill，快速生成可交互的 Demo 用于产品评审。选定最终方向，再由设计师进一步精调。

Step 4 不止桌面端，一句话延展到移动端

桌面端方案确定后，还可以让分身快速适配移动端，根据屏幕尺寸和交互习惯重新调整布局与组件。

生成后，再让分身补充页面交互标注，说明操作方式和跳转逻辑，方便后续设计评审与开发交付。

小结：一份产品经理的 Demo，变成了三个符合 WorkBuddy 规范、可以对比、还能继续编辑的设计方向，并延展到了移动端和交互标注。分身省掉的，是“每次重新解释规范”这一步。

WeData 是腾讯云的数据开发治理平台。这次它有一个功能要上新，运营同学要准备的东西不少：小红书、公众号等不同尺寸的社媒图，一张适合手机阅读的公众号长图，海外版本同步上线还要一版英文的；宣发结束后，还要拿 Excel 数据做上线复盘 PPT。

这次的做法是：设计师先把品牌规范沉淀进分身，再分享给运营，让运营自己把这一整轮的活做完。

Step 1 设计师创建好分身，分享给运营

设计师把确认过的品牌配色、IP 形象（海獭）和已有物料交给 Ardot，创建「WeData 运营设计分身」，再通过分享链接发给运营同学。

运营同学接收后，不需要重新配置，就能直接基于这些规范和素材开始工作。

Step 2 从一张海报，延展出一整套物料

功能要发布了，运营手上有产品截图、审核过的功能介绍，以及小红书、公众号等渠道的尺寸要求。这些都可以交给分身，开始准备这次的宣发。

运营同学这边接收到分身后，根据主信息快速让分身生成了一张海报，延续了品牌的设计风格。再经过人机双协（AI 生成+手动调整）的修改，比如调整文案、调整 IP 所指的界面内容，完成了这版海报设计。

主视觉确认后，直接让分身生成小红书首图、公众号封面和横版 Banner。不同尺寸下，标题、产品截图和海獭的位置会重新排布，不用每张都从头设计。功能上新 Banner、技术沙龙的物料也一并出了。

Step 3 长图和英文深色版，选中就能再来一版

接下来还有 WeData 数据开发功能的公众号长图。把产品文稿交给分身，就能生成适合手机阅读的信息长图。

海外版本也要同步上线，于是直接选中长图，让分身再生成一版英文、深色风格的版本。

生成后，文字、Icon 等元素都能继续编辑。比如替换海獭头像、更新二维码、调整局部排版，既可以手动修改，也可以框选交给 AI，不用整张重新生成。

Step 4 宣发结束，PPT 复盘汇报

功能宣发结束，运营还要汇报上线效果怎么样。曝光、点击、使用情况和反馈回收到 Excel 里，再把表格和汇报重点交给分身，对话生成符合 WeData 品牌调性的 PPT 初稿。

数据里的运营复盘页，指标卡片、趋势图已经排好，并且对数据做了总结。

数据口径和图表单位还要再核对，重点页也可以手动改，图表里不完善的地方也可以在画布里快速调出分身修改。

从上线宣发到数据复盘，同一个设计分身就能接着做。

小结：设计师只创建了一次分身，运营拿到后，从海报、多渠道物料、长图、英文版到 PPT 复盘，一整轮都自己做完了。这就是“能分享”的价值：设计师的规范，不再只靠设计师本人来执行。

做完项目，顺手把踩过的坑记下来

两个案例做下来，难免有不准的地方：比如 WorkBuddy 的组件使用不规范，WeData 的品牌色、IP 不够准确。

不用推倒重来。直接告诉分身哪里不对，让它先改当前设计，再把确认后的规则更新到自己的设计规范里，后续任务就按新规则做。

从 WorkBuddy 的界面探索，到 WeData 的宣发与复盘，设计分身让设计师的规范和经验不再局限于个人，也让产品、运营能接着完成更多设计工作。

把设计经验教给分身，把分身分享给团队，让好的设计持续复用。

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