ai重命名通过视觉识别、功能推断、设计系统对齐、结构建模和规范执行五维解析，实现语义化、一致性、工程化的图层命名。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
当您在Figma中面对数百个“Frame 12”“Group 47”“Rectangle 3”图层时，手动为其赋予语义化名称往往陷入主观判断与上下文缺失的双重困境。AI重命名则依托多模态视觉理解与结构化语义建模，从像素、布局、组件关系及设计系统上下文四个维度同步解析图层意图。以下是二者差异的具体展开：
一、视觉内容识别维度
人类命名依赖有限视觉线索和经验直觉，易忽略细微但关键的视觉特征；AI模型则对像素级纹理、色彩分布、边缘轮廓、文字内容（OCR）、图标语义进行联合建模，能稳定识别“带阴影的圆角矩形+居中文本+浅蓝填充”为「Primary Button」，而非笼统称为“蓝色块”。
1、打开Figma文件，选中目标图层组。
2、右键点击，选择「Rename with AI」选项。
3、AI立即调用内置视觉编码器提取该图层的渲染快照与边界框信息。
4、模型比对训练数据中数百万UI样本，输出置信度最高的组件类型标签。
二、功能角色推断维度
手动命名常止步于外观描述，而AI通过分析图层在画布中的相对位置、嵌套层级、交互属性（如是否设为可点击、是否绑定变体状态）、父容器语义（如位于「Header Section」内），反向推理其功能角色——例如位于表单顶部、含「Email」文本且右侧带校验图标者，被判定为「Email Input Field」而非「Text Box」。
1、确保图层已启用自动布局或具备明确的父子关系结构。
2、选中该图层后，在右侧面板检查「Interactive」与「Constraints」设置是否开启。
3、启动AI重命名，系统自动读取交互元数据并参与角色判定。
4、AI将「功能角色」作为命名主干，生成如「Search Bar with Clear Icon」而非「Top Bar Group」。
三、设计系统上下文对齐维度
人工命名难以持续追踪企业级设计系统变量（如Color Tokens、Typography Scale、Spacing Scale）的映射关系；AI重命名引擎直接接入Figma变量系统API，当检测到某按钮使用「$color-primary-500」且字体为「$type-body-medium」时，自动关联至设计规范中定义的「Primary Action Button」语义层级，并在命名中体现一致性约束。
1、确认当前文件已绑定企业级Design System变量库。
2、检查图层样式是否引用了命名变量（如「/color/primary/500」）。
3、运行AI重命名，系统自动匹配变量路径与语义标签映射表。
4、输出名称中嵌入规范标识，例如Button / Primary / Submit，其中斜杠分隔符对应变量命名空间层级。
四、跨图层结构关系建模维度
设计师手动处理单个图层时，天然缺乏对全局结构的认知；AI则将整个选区视为图结构（Graph），利用图神经网络（GNN）建模节点间连接强度、对齐关系、语义聚合度，从而识别出「Group 18」实为导航栏中「Logo + Menu Items + CTA Button」的聚合体，并统一命名为Navigation Bar / Desktop / Horizontal，而非分别命名内部各元素。
1、按住Shift键批量选中疑似属于同一逻辑模块的多个图层。
2、右键选择「Rename Selection with AI」，触发图结构解析流程。
3、AI计算各图层间的布局距离、对齐轴线、共享样式相似度等图特征。
4、基于聚类结果输出聚合型语义名称，并保留内部层级缩进格式以维持可读性。
五、命名规范强制执行维度
人工命名受情绪、疲劳、认知偏差影响，易出现大小写混用、空格遗漏、术语不统一等问题；AI重命名内置规则引擎，强制遵循「内容+功能+组件类型」三段式模板，并校验命名长度、特殊字符、关键词黑名单（如禁用“old”“temp”“copy”），确保输出符合团队工程化交付标准。
1、进入Figma设置→AI Settings→Naming Rules，确认启用「Strict Semantic Template」。
2、选中待命名图层，点击顶部工具栏AI图标旁下拉箭头。
3、选择「Enforce Team Naming Policy」模式。
4、AI输出名称严格满足格式：[Content Context] [Functional Role] [Component Type]，例如「User Profile Card / Editable / Surface Variant」。
