mastergo ai 不提供直接的可读性量化分析，而是通过自然语言驱动结构化表达、自动生成内置设计约束、支持自然语言快速迭代修正、ai白板转译手绘草图为数字原型四种方式，从源头提升原型可读性。
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MasterGo AI 并不直接提供“可读性分析”这类像文字排版或无障碍检测那样的量化评估功能（如对比度、字体大小合规性、信息层级清晰度等）。它目前的AI能力聚焦在生成、理解与重构界面逻辑，而非对已有原型做专业级可用性诊断。
但它能从源头提升原型的可读性，主要通过以下方式间接实现：
自然语言驱动的结构化表达
当你用中文描述需求时（例如：“首页顶部是搜索栏+用户头像，下方是三宫格导航，图标居中、文字在下，间距统一为16px”），AI会自动将模糊表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，天然规避了随意堆砌元素、层级混乱等导致可读性差的常见问题。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逻辑：比如组件对齐、留白节奏、字体比例关系、交互反馈区域预留等。生成结果不是像素随机堆叠，而是具备基础视觉节奏和信息分组能力，让原型一眼能识别主次。支持快速迭代与焦点修正
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），可以直接用自然语言提出修改（例如：“把‘立即购买’按钮文字加粗并放大到18px，上下留白增加到24px”），AI即时重绘对应区域。这种“所想即所得”的响应，让可读性优化不再依赖反复手动调整。结合AI白板理解手绘/草图意图
若你上传一张手绘原型图或流程草稿，AI白板功能会识别其中的文字标注、箭头流向、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。
本质上，MasterGo AI 不是给原型“打分”，而是帮你从第一笔开始就避开可读性陷阱。它把设计师的经验规则编码进了生成逻辑里，让产品经理也能产出逻辑通顺、视觉有序的原型。
