AI Design Workflow
AI设计生产
「如何把一个重复、高频的设计任务，变成可复用、可规模化的生产体系？」
1. 高德勋章体系SOP
Amap Badge System SOP背景需求
高德勋章体系覆盖出行、点评、运动等场景，是提升用户留存与转化的核心运营手段。实习期间我独立完成了鹰眼守护、出行足迹、评鉴官、里程勋章、千粉达人等十余个系列勋章的设计与落地，累计输出 30+ 枚线上及实体勋章，并沉淀为团队可复用的高德勋章设计流程 SOP。
从手工到系统化
这套工作流程在勋章数量增多后逐渐成型：到第八九套勋章时，整个流程已能够按固定方法论快速推进：
明确需求和设计目标 → 确定图形语言组合 → 尝试不同材质/色彩分级 → 多模型打分辅助决策 → 按标准规范输出文件。
如右侧的 5000 粉达人实体勋章设计过程中，使用 GPT 的 image-2 模型快速生成不同调性的勋章配色风格，大大提升了构思和设计尝试的效率，更直观地进行选择。最终搭配黑白色背板，使用了更具荣誉感的黑金/白金效果。
/使用AI快速生成不同配色效果
/最终黑金/白金背板打样效果
达人实体勋章
达人实体勋章中心图形先后尝试了六边形、异形、圆形+文字等多个方案，最终改用图形（奖杯+飞机 logo+六角星）的规整版本，并把奖杯做了放大倾斜处理——这一步也让我学到一个具体的构图原则：元素不必四平八稳居中摆放，倾斜、放大、局部遮挡反而更有设计感。
落地阶段我也完整学习了打样文件的规范标注：材质工艺、尺寸、潘通色号、纸张模切、锌合金压铸、仿珐琅填色、表面抛光电镀金、背面磁吸凸起镀金 logo 等。
出行轨迹勋章
设计目标
为高德地图出行报告功能设计线上成长勋章体系，覆盖骑行、驾车、跑步三类场景。依赖月度勋章，可以稳定呈现用户在出行场景的高度使用黏性，并用于月度/季度/年度报告的数据呈现。
过程迭代
首版参考 Apple 勋章极简设计语言+拱形窗户方向，元素识别度太低；后调整为品牌规范六边形，使用橘、蓝、绿三色区分三类场景，并以品牌既有勋章质感为参照强化品牌感。
AI 评分机制
橘色、蓝色、绿色的金银材质一共六款勋章，通过引入 GPT、Claude、Qwen、Gemini 等多模型 AI 工具对各方案进行结构化评分筛选，最终确定蓝色黄金材质版本。
自动化输出小工具
——用 Vibe Coding 解决真实的工作痛点
针对勋章 Lottie 交付环节的重复劳动——单个勋章需要"打开AE→替换勋章图层→打开 Bodymovin 插件→配置导出参数→渲染→手动打包重命名→压缩zip"，耗时3-5分钟，遇到批量交付（单次30+个）时极为繁琐且容易出错。我用claude code做了一个自动化小工具解决这个问题：
批量导入 PNG，一键输出符合开发规范的 Lottie 文件（含未激活静态和已激活弹跳动画两种状态）避免了人工操作产生的差异；
无需打开 AE 或安装任何插件，mac和pc端均适配，双击即可使用。
这个工具把原本几十分钟的批量交付压缩到几秒钟内完成，是我在这段实习里最有实际生产力提升意义的产出之一。
2. Design Space——真实好用的团队协作工具
——用 Vibe Coding 搭建团队内部设计工具
实习期内赶上vibe coding兴起，参与搭建了团队内部设计工具Design Space，已在真实工作中跑通使用。功能全部来源于设计师们工作中的真实痛点需求，整合了 prompt 合集、skill 合集、模版制图、资源位拓展、闪屏制作、应用商店设计、AI 评分、灵感参考库、素材中心等实用功能，覆盖团队日常高频使用场景。在不断完善中，把每个人积累的 prompt 和判断标准，沉淀成团队基础设施的一部分，才能发挥出当下AI设计工作流的最大价值。
