MasterGo AI 如何利用 AI 智能分析原型的可读性？

MasterGo AI 不直接提供可读性量化分析——比如文字排版合规性、无障碍检测那种明确的分数或建议。它目前的AI能力，其实更聚焦在“生成、理解、并重构界面逻辑”上，而不是对已有原型做专业级的可用性诊断。

先说一个核心观点：MasterGo AI 提升原型可读性的方式，不是“事后打分”，而是“从源头预防问题”。它通过四种方式，间接但有效地帮设计师甚至产品经理，从一开始就避开那些导致可读性差的坑。

那么，它是怎么做到的呢？

• 用自然语言驱动结构化表达
  
  当你用中文描述需求时——“首页顶部是搜索栏加用户头像，下方是三宫格导航，图标居中、文字在下，间距统一16px”——AI会自行将这段模糊描述，转化为符合设计规范的视觉结构。这种“指令即规范”的机制，天然规避了元素堆砌、层级混乱等可读性大坑。

• 自动生成时内置基础设计约束
  
  MasterGo AI 在生成界面时，默认遵循主流设计系统的底层逻辑：组件对齐、留白节奏、字体比例关系、交互反馈区域预留……生成结果不是像素的随机堆叠，而是具备基础视觉节奏和信息分组的结构体。这样一来，原型一眼就能看出主次。

• 支持快速迭代和焦点修正
  
  如果你发现某处可读性不足——比如按钮文字太小、模块间距过密——直接用自然语言提出修改：“把‘立即购买’按钮文字加粗，放大到18px，上下留白增加到24px”。AI会即时重绘对应区域。这种“所想即所得”的响应速度，让可读性优化不再依赖反复的手动调整。

• AI白板理解手绘与草图意图
  
  上传一张手绘原型或流程草稿，AI白板能识别其中的文字标注、箭头流向和区块划分，并将其转译为结构清晰的数字原型。这个过程本身，就是在把模糊潦草的原始表达，升维成具备可读性的标准界面语言。

所以，MasterGo AI 其实不是在给原型“打分”——它是在帮你