「窄範圍好用、廣範圍不行」這個分界線，具體的判斷標準是什麼？
判斷標準不是任務聽起來簡單或複雜，而是「輸入輸出有多具體、驗證對錯有多容易」。重新命名圖層的輸入是現有圖層結構，輸出是一個新名字，使用者一看就知道對不對；但生成一整個 Wireframe 的輸入是模糊的文字描述，輸出是牽涉資訊層級、視覺層級、互動邏輯的完整畫面，光是「這個設計對不對」這個問題,就沒有單一明確的答案，需要經過設計判斷才能評估。
換句話說，任務的「可驗證性」才是真正的分界線，不是任務規模的大小。
為什麼 Figma 的「First Draft」功能,不管怎麼調整 Prompt 都只有小幅度變化？
NN/g 報告指出的另一個限制是 Prompt 字數上限（例如 500 字元）根本不足以描述一個複雜畫面的完整上下文。這代表即使使用者很努力地調整 Prompt 的用詞，實際能傳達給模型的資訊量,本身就被上限卡住了——細節被迫省略，模型只能依賴訓練時學到的「這類描述通常對應什麼樣的通用畫面」來填補缺失的資訊，自然會傾向產出保守、通用、資訊層級較弱的結果。
這跟模型本身聰不聰明是兩個問題——即使模型能力再強，輸入端的資訊量不足,輸出的多樣性與精確度就會被結構性地限制住。
「目前沒有 AI 工具能真正支援設計系統」具體是什麼意思，對團隊有什麼影響？
設計系統的核心價值是「一致性」——同一個按鈕元件在任何畫面出現，都應該是同一套樣式規則，改動一次就要能反映到所有使用的地方。目前的 AI 生成工具,大多是針對單次生成任務做優化（生成這一個畫面、這一個元件），而不是針對「這個生成結果要跟現有設計系統的其他部分保持一致」做優化,這兩者是不同的技術問題，生成品質好不代表自動符合系統規則。
對團隊的實際影響是：如果你的團隊已經有一套成熟的設計系統，用 AI 工具生成的內容,幾乎必然需要額外一道「對齊設計系統」的人工檢查步驟，不能假設生成結果會自動遵守既有規則。這也是為什麼前面提到的離品牌風險、AI 設計幻覺這類問題,會在導入設計系統的團隊裡特別容易被放大。
知道這個分界線之後，實際該怎麼調整我使用 AI 設計工具的方式？
具體做法是先盤點團隊日常工作裡「邊界清楚、容易驗證對錯」的任務有哪些——重新命名、生成佔位文字或圖片、在既有資產裡搜尋相似元件——把這些任務優先交給 AI 處理，這部分的時間節省是相對確定能拿到的。
對於「生成完整畫面」這類廣範圍任務，建議把 AI 產出的角色定位成腦力激盪的起點，而不是可以直接拿去用的成品——用它快速產出幾個方向讓團隊討論，而不是期待它一次給出能上線的設計。同時，不管生成的是什麼，都要建立一道對照設計系統規則的人工檢查步驟，因為目前沒有工具能自動保證這一點。這三個調整不需要換工具或等待技術升級，是現有工具就能立刻落實的使用方式改變。
市面上幾乎每個設計工具都在宣傳自己的 AI 功能，但使用者體驗研究機構 Nielsen Norman Group（NN/g）在 2026 年針對多款主流 AI 設計工具做的實測發現了一個清楚的分界線：範圍窄、任務單一的 AI 功能普遍好用，範圍廣、企圖一次生成完整畫面的功能則普遍不如預期。這個分界線值得認真看待，因為它不是單一工具的問題,而是跨工具都觀察到的一致模式。
NN/g 的測試裡，表現好的功能有一個共同特徵——任務邊界清楚、輸入輸出都是具體的。例如 Figma 的圖層重新命名功能，直接「完全消除了重新命名圖層這件瑣碎任務」；文字生成功能（像 Figma 的「重寫這段文字」）能幫助不擅長寫文案的設計師產出堪用的草稿；「找更多類似的」資產搜尋功能能幫團隊在大量設計檔案裡快速定位相似元件；色票生成工具 Khroma Color 利用模式辨識產出客製化配色方案；AI 圖像生成（例如 Midjourney）用來產出原型裡的佔位視覺素材,效果也相當實用。這些功能的共同邏輯是：AI 負責的是「一個邊界清楚、容易驗證對錯的小任務」，使用者很容易判斷結果好不好用。
相對地，企圖一次生成完整畫面或原型的功能,測試結果普遍不如宣傳。NN/g 的報告直言，Wireframe 與原型生成器「達不到預期」，實際用途頂多停在「構思階段」或作為新手設計師的起點，不適合直接產出能用的成品。更具體的例子是 Figma 的「First Draft」功能——測試發現它生成的設計普遍偏「通用」，資訊層級與視覺層級都偏弱，而且不管怎麼調整 Prompt 的描述，產出結果也只有「小幅度的變化」，沒辦法真正因應不同需求產生有意義的差異。報告還指出一個更根本的限制：目前沒有任何 AI 工具能「真正有效支援設計系統」，這對專業設計團隊而言是個不小的限制，因為設計系統正是團隊協作與一致性的基礎。
報告裡提到一個容易被忽略的技術細節：許多工具的 Prompt 字數限制（例如 500 字元）根本不足以描述一個複雜畫面所需的完整上下文——哪些元件要出現、彼此的互動關係、不同狀態下的樣式差異，這些資訊量很容易超出字數上限，逼著使用者省略細節，而省略的細節正是生成結果「看起來通用」的部分原因。這跟窄範圍任務的情境完全不同：重新命名圖層不需要大量上下文，生成一整個畫面卻需要,而工具的輸入限制往往跟不上任務本身需要的資訊量。
NN/g 報告的結論相對溫和——設計師面臨的工作被取代風險「遠不如之前外界擔心的那麣高」，AI 設計工具相比一年前只是「略有進步」。這個結論背後的意義是：AI 設計工具的價值目前集中在輔助與加速單一任務，而不是取代設計師對整體畫面的判斷與系統性思考。把 AI 工具的角色定位成「處理瑣碎重複的小任務」，而不是「直接產出最終設計」，是目前最符合實測結果的用法。
如果你的團隊正在評估要不要導入某個 AI 設計工具、或者已經導入卻覺得效果不如預期，這份實測結果給出一個具體的檢查方向：先確認你期待 AI 處理的任務，屬於「範圍窄、邊界清楚」還是「範圍廣、要一次產出完整畫面」。如果是前者，現有工具大概率能真正省下時間；如果是後者，目前的落差是普遍現象，不是你的團隊設定錯誤或工具選錯，調整期待值、把 AI 產出當成起點而非終點，比持續尋找「那個真正能一次到位的工具」更實際。