mastergo ai 不提供视觉负载量化评估，但可辅助识别高负载区域、分块优化信息密度、生成简化方案并检查可访问性规范，充当问题放大镜与方案生成器。
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MasterGo AI 目前不提供直接的“视觉负载评估”功能，它没有内置类似眼动热图、认知负荷量化模型或可读性指数（如 Flesch-Kincaid）的自动分析模块。所谓“AI 智能评估视觉负载”，在当前 MasterGo 的产品能力中，更多是设计师借助 AI 工具辅助识别与优化视觉负载的实践路径，而非一键生成评估报告。
实际操作中，你可以通过以下方式，让 MasterGo AI 成为视觉负载优化的“协作者”：
用 AI 快速暴露高负载区域
- 输入明确指令，例如：“请指出这个 Dashboard 中文字密度最高、颜色对比最弱、留白最少的 3 个区域，并标注可能影响扫描效率的问题”
- AI 会基于你提供的设计稿（截图 + MasterGo 链接），结合常见 UI 可读性原则（如字体层级混乱、色阶过近、卡片堆叠无呼吸感），定位典型问题区块
- 注意：它不会输出数值评分，但能帮你快速聚焦需人工干预的位置
分块验证信息密度合理性
- 将 Dashboard 拆成「头部导航」「数据卡片区」「图表面板」「操作工具栏」等逻辑区块
- 对每个区块单独调用 AI：“请将此区域的信息层级压缩为最多 3 层（主标题/关键指标/辅助说明），移除非必要装饰元素，保持间距≥12px”
- 这种“块状精修”策略，比让 AI 全局重排更可控，也更贴合视觉负载优化的本质——不是删减内容，而是重构信息优先级与空间节奏
用 AI 辅助生成替代方案做对比
- 针对疑似高负载模块（如含 8 项指标的卡片），让 AI 输出 2～3 种简化版本：
- 方案 A：折叠次要指标，悬停展开
- 方案 B：按业务场景分 Tab 切换
- 方案 C：用图标+数字替代文字标签（需同步提供图标语义说明）
- 把这些方案快速导入 MasterGo，用画布并排对比，直观判断哪种更降低视觉干扰
结合规范检查补足盲区
- MasterGo AI 的「设计规范检查」功能可识别：
- 字体大小是否低于最小可读阈值（如正文＜12px）
- 文字与背景对比度是否低于 WCAG AA 标准（4.5:1）
- 同一页面内相同语义元素是否用了不同字号/颜色
- 这些是视觉负载的硬性技术指标，AI 能客观标出，但需你确认是否属于合理例外（如 disabled 状态文字）
本质上，MasterGo AI 不是视觉心理学专家，但它是一个高效的“问题放大镜”和“方案生成器”。真正的视觉负载判断仍依赖设计师对用户场景、业务目标和阅读习惯的理解。AI 的价值，在于把经验性判断转化为可执行、可迭代、可验证的操作步骤。
