近十年来，产品设计师的工作流程一直遵循着熟悉的节奏：在 Figma 中绘制高保真界面，构建可交互原型，编写设计系统文档，然后将一切交付给开发者，由其把像素转化为可运行的软件。交接曾是这个行业的固定仪式——也是最声名狼藉的失败点。

Vibe coding 打破了这一流程。这种实践指的是通过自然语言提示、即时代码生成和迭代反馈循环来开发功能完整的软件。构建者无需编写复杂的语法代码，只需描述界面的氛围、行为和逻辑，其余工作由 AI 模型完成——生成、执行并迭代代码。

Ayomide Olukoga 是一名首席产品设计师，专注于数字产品策略、界面架构和以人为中心的设计系统。他认为 vibe coding 并不会取代设计师。

他在接受 TechNext24 采访时表示：“当任何人都能在数秒内生成可用的代码时，代码本身就成了大宗商品。真正变得稀缺和宝贵的，是设计判断力。”

随着 AI 代码生成成为标准生产工具，这一区别或将决定哪些设计师能够脱颖而出。Olukoga 曾多年身处传统的设计到开发流水线，如今他以不同的方式构建软件。他认为，vibe coding 是自图形设计工具发明以来软件开发领域最重大的变革。

原型的“体面幻觉”

Olukoga 认为，Figma 原型是一种体面的幻觉。任何人都能在设计工具中做出按钮悬停状态的动画，但如果不编写真正的代码，就无法模拟实时数据库查询或用户验证。Vibe coding 彻底消除了这段距离，设计原型与真实应用之间的界限随之消失。

设计师可以用自然的语言描述一个交互：“为一个房产搜索应用构建一个动态筛选栏，当选择‘允许宠物’时，触发细微的布局变化，并以流畅的 CSS 弹性动画实时更新列表卡片。”几秒钟内，AI 就返回可运行的 React 或 HTML/CSS 代码。设计师不再只是展示软件应该长什么样的视觉效果图；他们交付的，是关于软件实际如何运行的活动、可交互的代码库。

“Vibe coding 把设计师变成了电影导演，”Olukoga 解释道。“AI 扮演的是执行愿景的摄制组和布景团队，但设计师对最终成片保持完全的创作主导权。很多人使用 Claude Code、Cursor 或 Anti-gravity 这类工具来进行创作，但我们仍然需要人类判断力，这是 AI 目前无法提供的。AI 无法基于人类心理做出决策。”

迭代循环也随之压缩。当一个过渡效果显得迟滞时，设计师无需在数百行动画代码中寻找问题；指令是对话式的——把背景模糊加深，把入场弹性动画延长 200 毫秒。过去需要数天的流程，如今几秒钟就能完成。

技术上过硬的代码为何仍会败给用户

Olukoga 提醒说，技术上健全的代码并不等于好的产品。他举了一个例子：他与朋友共同开发的一款游戏，使用 Claude 生成初始原型。

他说：“Claude 生成的代码在视觉和技术上都很出色，但对用户来说缺乏良好的用户体验。”修复工作需要人工介入：他们请来一位尼日利亚插画师创作了能与当地市场产生共鸣的吉祥物 artwork。“Claude 生成的代码是可靠的，但如果没有我们的研究和人工输入，它在文化品牌塑造上存在视觉缺失。”

当被问及这种主导角色的近期实例时，Oluk 提到了他在中东的一个正在进行的项目。他在那里担任一家电信公司的产品设计师，负责重新设计一个架构非常庞大的网站。

他回忆道：“我目前在一家位于中东的电信机构担任产品设计师。我的任务是为一座架构非常庞大的改版网站找到理想的入口。我让 Claude 抓取现有网站，梳理站点架构，并找出有缺陷的入口流程。它列出了多个入口点，我们根据用户访谈推断出哪些转化效果最好。由于中东地区的用户交互与英国不同，我们也把这一点纳入考量，Claude 帮助我们识别出新的入口点，让我们在后续推进时能够做出有依据的决策。”

他说这是整个行业不断重演的模式：AI 以机器速度绘制地形图；人决定朝哪个方向走。

在原型变得可执行之际，这条边界尤为重要。更快的生成并不能免除以下职责：定义正确的问题、评估流程是否适合目标用户，以及考虑文化背景。在 Olukoga 的案例中，这些决策来自用户访谈、研究和产品判断，而不仅仅是代码生成。

被取代的是任务，而非人

设计圈弥漫着焦虑：随着 AI 工具让人人都能编写代码，专职产品设计师的价值将会减弱。IMF 总裁克里斯塔利娜·格奥尔基耶娃近期的一份声明指出，AI 可能取代全球多达 40% 的工作岗位。

Olukoga 认为现实恰恰相反。他说：“现实中，情况恰恰相反。当任何人都能在数秒内生成可用的代码时，代码本身就成了大宗商品。真正变得稀缺和宝贵的，是设计判断力。”

他补充道：“AI 无法感受。”他回忆起去年与设计师们的一次讨论。“我告诉他们，现在的 AI 是它有史以来最糟糕的时候，因为它还会不断进化。”

按照他的解读，被取代的是任务，而不是人。“AI 并非取代 40% 的设计师，而是直接清除了 40% 常规的、重复的、以执行为主的任务。AI 无法取代问题定义和系统架构。它接管繁重任务，在几分钟内产出结果，设计师只需凭借更高的品味进行迭代和决策。”

AI 可以瞬间生成十个结账页面的变体，但它无法凭直觉理解人类心理、空间协调性、无障碍设计或品牌细节。他认为：“AI 将取代的是那些拒绝在工作中使用它的人。”“AI 不知道客户为什么在第三步放弃购物车；这需要一位熟练的产品设计师来策划、评判并引导 AI 实现无缝的用户体验。”

Figma 会怎样

如果 AI 能通过提示词生成可直接上线使用的界面，那么产品团队的默认工具 Figma 会变成什么样？

Olukoga 说：“我不认为 vibe coding 会完全取代 Figma，但它从根本上改变了 Figma 的用途。”在他看来，自然语言的 vibe coding 大幅削减了高保真界面制作、静态原型和开发者交接的工作量。在机械化生产执行上，它会取代 Figma，但在战略对齐和系统性设计上则不会。设计师曾把 70% 的时间花在绘制静态界面和导出规格上；vibe coding 吸纳了这类机械化生产，让设计师更专注于决策，而由 AI 处理 UI 框架的生成。

早期团队的新经济学

对于工程人才昂贵的新兴市场早期初创公司而言，ibe coding 改变了组建团队的经济学。Olukoga 描述了一种结构性转变：推迟招聘专职前端工程师。过去，初创公司需要后端架构师和前端工程师才能完成移动端组件的开发。自然语言生成让样板代码变得轻而易举，这意味着一位全栈创始人现在就能构建并部署完整的用户界面。创始人可以快速交付 MVP，只在规模化需要时再招聘技术人员。

他指出：“Vibe coding 正在弥合设计与工程之间的历史鸿沟。它让设计师可以直接从创意走向可运行的软件，而不会陷入语法错误、样板代码或交接失真的泥潭。”

两类工具都要学，判断力不可让渡

对于如今进入这个行业的设计师，Olukoga 的建议不是在新旧工具之间做选择。“他们应该两者都学，”他说。“正因为 AI 生成了如此多的代码和设计，人类判断力才能带来独特的结果。”掌握复杂的 Figma 组件能打牢设计基本功；提示 AI 工具则能加速执行。但判断力，是不可妥协的。

设计行业的重心正在从静态像素转向更接近于“导演”的角色。Olukoga 总结道，软件开发不再关乎绘制界面应该长什么样，而是通过人类判断力去引导那种氛围（vibe）。他认为，能够脱颖而出的设计师，将是那些把对用户的深刻共情与实时提示、引导和塑造真实代码的能力结合起来的人。