figma ai需先输出《发布kv核心判断标准清单》：①5条硬性指标含判定项、依据来源（2024年后规范）、容错阈值；②每条须映射至本地组件路径或标注“需新建”；③含反向推演（如wcag对比度计算）及坐标锚点验证。
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你想让Figma AI在生成电子产品发布KV前，先输出一套可验证的视觉判断标准，而不是直接甩图——这样能避免反复重试、风格跑偏、信息层级混乱。必须让AI把“好KV长什么样”这件事说清楚、列明白、带依据，再动手画。
让AI主动输出KV判断标准的三层锚定法
第一步：用角色+任务+交付物三重锁定，强制AI切换为“设计评审者”身份而非“执行绘图员”。在Figma AI插件输入框中输入：
“你是一名服务过12款消费电子新品发布的资深视觉总监，正在为【X系列折叠屏手机】撰写KV创意简报。请先不生成画面，仅输出一份《发布KV核心判断标准清单》，包含5条硬性指标，每条需注明：①具体判定项（如主视觉焦点是否落在机身中轴线±5px内）；②依据来源（如苹果WWDC 2024主KV规范/小米发布会视觉白皮书V3.2）；③容错阈值（如偏差＞8px即判定为不合格）。”
第二步：绑定Figma本地组件库路径，切断AI自由发挥空间。追加一句：“所有判定项必须可映射到当前文件中已存在的组件命名路径，例如‘/KV/Rule/Logo-Placement’或‘/KV/Rule/CTA-Contrast-Ratio’，若某条标准无法对应现有路径，请标注‘需新建组件’并说明命名规则。”【这一步不做，AI会编造虚标准，后续无法在Figma里实测】
第三步：嵌入反向验证指令，逼AI自检逻辑闭环。在末尾加上：“请对第3条‘主文案字号与背景图纹理密度的对比度≥4.5:1’进行反向推演：若当前KV背景图使用#F5F5F5纯色底，则主文案最小可用字号为多少？请列出计算过程（基于WCAG 2.1公式）。”
用正反示例锚定标准颗粒度
方法一：提供一条合格标准+一条典型错误标准，让AI识别边界
在提示词中插入：“参考范例——合格标准：‘产品名称必须使用SF Pro Display Bold，字号≥36pt，且字间距Tracking=0；错误标准：‘标题要大气醒目’（此描述无测量基准，禁止出现在你的输出中）’。”
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方法二：限定标准必须含可截图验证的坐标锚点
追加要求：“每条标准必须包含一个可在Figma画布上直接定位的坐标参照，例如‘机身渲染图底部边缘需与Frame Y=240px线重合’或‘右上角品牌标识中心点坐标须为(320, 64)’。”
固化输出格式并禁用模糊表述
第一步：强制结构化输出
在提示词开头明确：“仅输出Markdown表格，字段为：序号｜判定项｜依据来源｜容错阈值｜验证方式（Figma操作路径，如‘选中图层→右侧属性面板→检查‘约束’设置’）｜反向测试案例’。”
第二步：明令禁止三类词
结尾添加硬约束：“禁止出现以下词汇：‘大概’‘基本’‘视觉上协调’‘符合大众审美’；若检测到任一禁用词，自动替换为带像素/角度/对比度数值的可测量表述。”
第三步：绑定发布时间锚点
写入：“所有依据来源必须是2024年1月1日之后发布的公开设计规范或竞品实际KV截图（附可查证的发布会日期），旧于该时间的资料不得引用。”
