mastergo ai 不具备自动化打点功能，其作用是通过人工引导、ai协同与规范前置，辅助完成设计稿埋点准备。具体路径包括：结构化提示词输入、图层命名与分组规范、chat模式精准标注、评论区记录及导出后ai生成埋点文档。
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MasterGo AI 本身不提供“自动化打点”功能——它没有内置的用户行为埋点（如点击、曝光、停留）识别或代码注入能力。所谓“设计稿打点”，实际是产品与研发协作中，将设计稿中的可交互元素（按钮、卡片、入口等）标注为需埋点的位置，用于后续开发实现数据采集。MasterGo AI 不会自动识别这些语义，但可以通过人工引导 + AI 协同 + 规范前置的方式，高效完成打点准备。
以下是真正可行、已在团队落地的操作路径：
明确打点需求并结构化输入提示词
AI 生成设计稿前，就把埋点意图写进描述里。比如： - 不要只写：“做一个登录页” - 要写：“生成一个移动端登录页，包含手机号输入框（需埋点：login_input_focus）、获取验证码按钮（需埋点：login_get_code_click）、登录按钮（需埋点：login_submit_click）、微信快捷登录图标（需埋点：login_wechat_click）”这样生成的界面，AI 会在图层命名或布局逻辑中自然体现关键交互节点，方便后续快速定位。
Cursor 2.4
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利用图层命名与分组规范辅助识别
MasterGo AI 生成的设计稿默认图层名较简略（如“Button 1”“Text 2”），但你可以： - 在生成后手动重命名关键图层，加前缀如 `track::` 或 `event::` - 将同一业务动作的多个元素（如“加入购物车”按钮+弹窗+成功提示）放入同一个命名分组，例如 `group::cart_add_success` - 启用 MasterGo 的「组件属性」功能，在组件上添加自定义字段，例如 `data-track-id="product_detail_buy_now"`结合 MasterGo AI 的 Chat 模式做精准标注
进入画布后，选中某图层，点击右键 → “AI 助手” → “Chat 模式”，输入： - “这个按钮对应哪个埋点事件？请给出标准埋点名称和触发条件” - “请列出当前页面所有需要埋点的区域，并按优先级排序”AI 会基于图层结构、文字内容和常见埋点规范（如神策、GrowingIO、自研SDK）给出建议命名，你只需确认或微调。
导出时同步生成埋点说明文档
MasterGo 支持导出 HTML 预览或代码片段（React/Vue），但不直接输出埋点文档。你可以： - 使用 MasterGo 的「评论区」功能，在每个需埋点图层旁添加评论，写明事件名、参数、触发时机 - 导出设计稿后，用 AI 工具（如 Cursor）读取 MasterGo 导出的 HTML 结构，自动提取含 `track-*` 类名或 `data-track-id` 的元素，生成 Markdown 埋点清单关键提醒：打点不是设计阶段的技术动作，而是产品、设计、研发三方对齐的结果。MasterGo AI 的价值在于把“哪里要打点”这件事可视化、结构化、可追溯，而不是代替人做决策。
