figma + claude + weavy AI :从会用到用好

figma + claude + weavy AI :从会用到用好

Google ai studio + figma + claude.ai + cosmos + Design with Weavy AI 这套头脑风暴工具看完后,你一定可从其中悟出独特、见解,并为之惊讶。我们不需要自己动手去建房子,我们可以借助不同的工具,去找找灵感,为自己创造东西,自然而然的知道自己的感受,和想要的感受。

1 / GoogleAIStudio 端到端 制定原型

GoogleAIStudio非常好,因为它能端到端完成。然后我发现Gemini在界面设计上真的很厉害!(本次以开发一款音乐日记讲述全流程)。

2 / claude.ai 制定品牌指南 (生成品牌指南 guidelines )

先谈谈设计思想。

就像电影和电视剧有开头、中间、结尾一样,我们现在还不太在意中间和结尾。用户他们不应该觉得我们在抢他们的注意力,或者强迫他们。用户更不愿意看到一堆广告和各种乱七八糟的东西。

很多人,觉得品牌指南听起来很像企业用语,但我认为如claude、gemin这些头脑风暴工具一定能帮助我们找到想要的点。利用claude制定品牌指南,自己想要什么,我们可以看看这个,可能需要一次或几次这样的聊天,最终从这里挑选到我们满意的指导原则、从这里挑选到你喜欢的观点。

比如我希望人们能感受到平静,针对那些厌倦了手机的人,claude提出一点「情绪基调是,发泄情绪的私人空间,安静的在场感。不催促,不打断,不评判,就像一个好的倾听者」。我就会把这一点中心思想提炼出来放大Figma中保存,作为品牌指南。

我们不需要自己动手去建房子,我们可以借助不同的工具,claude能帮很大的忙。去找找灵感,为自己创造东西,自然而然的知道自己的感受,和想要的感受。

Figma中不单单只记录品牌指南,它包括我们所有的设计灵感、想法、元素等都记录在Figma中 如图5。

3 / claude 基于以上指导(生成品牌指南文档 guidelines )
我们把这款应用叫做 Echo Journal。基于这个名字,帮我写一份完整的品牌指南文档。

内容包括:品牌名称、标语、品牌定位、品牌支柱、品牌声音与语气、核心信息。
4 / 制作情绪板 MOODBOARD WITH COSMOS

什么意思?就像一个录音按钮,接下来我要用到一个工具Cosmos,是我最喜欢的应用程序之一,说实话,它就是我最喜欢的程序之一。

通常会在这里添加情绪板,所以我为这个语音应用准备了一个情绪板。

非常简单,完全可以直接在Cosmos里搜索「复古磁带」,然后点击+号,就能够选择到mycosmos类别空间里面。

在这里感受到这些元素,都与我们刚才讨论的元素相互匹配的氛围。感觉它都在模拟设备,我们可以借助模拟的氛围,让某些东西感觉像是我们刚才说的一样。既不太科技化,又不会让人感到不知所措,至少不会让用户反感。

5 / 制作品牌素材 Design with Weavy AI

以前是设计师查看情绪板,根据情绪板创建定制素材等等,但现在任何人都可以做到。

我会在claude和 Weavy之间切换,让claude创建我想放入Weavy的提示。

先从颜色开始,颜色就像情绪板,是最原始、最简单的入门方式。然后就像搭积木一样,比如颜色、背景、按钮和图像,可以把它想象成一幅画。

从Cosmos下载的图片可作为输入,然后使用Weavy的图像模型,我们将使用Flex 2 Pro,这是一个非常通用的模型,所以在提示中,我可以这样写「我需要一个调色板,从参考图像中提取颜色」(最好选择英文提示词),我们来看看它会产生什么效果(图1、2)。

比如我希望最终用户这个人能感受到复古、平静、炫酷的感觉,什么配色能与之匹配。如果你不能在Weavy里获取到你喜欢的配色,就告诉claude,比如对claude说:我想要一个更好的提示,以便从图像中获取更好的调色板。再如给我写一个提示,「显示磨损的老式音频设备图像的进展」,如图3就claude给我的prompt。

做产品的目的不是为了做而做,我们需要把它做的更漂亮。

6 / 制作实际的素材和按钮

产品设计的好处在于,你不需要让脸看起来完全一样」。应用程序设计、网页设计你只需要让颜色、阴影和光照看起来视觉一致,这比起视频模型中的人物一致性要简单很多。

再次,排版处理,我们还需要一个录制按钮和一个类似录音机的扬声器。

视觉上还缺少一个元素,录制完之后它看起来像什么样子,它就像一个列表。但如果我们想营造一种模拟的,使用以上这一套配色方案生成一组卡带。从书脊视角展示这些卡带,就像它们被竖着排在书架或收纳盒里一样,视觉上每次录音完成,我们就得到一盘新的磁带。

现在来说 logo。我打算改用Weavy中的Ideogram V3,因为它在字体排印方面表现更好。
品牌名是 EchoJournal。
请帮我写 4 条 logo 生成提示词:

  • 版本 A:技术感文字标志,就像磁带机面板上的英文字样。
  • 版本 B:手写风格,好像有人在卡带标签上用笔写下来的字。
  • 版本 C:磁带标签风格,类似 TDK / Maxell 那种品牌视觉。
  • 版本 D:极简文字标志,带一个非常低调的卡带小图标。

另外,请给我一条负向提示词,用来避免生成那种很普通、很AI 味的垃圾 logo。

把这段提示词丢到claude.ai中,可以得到5组提示词版本,「其中一组为负向提示词」,Weavy Ideogram V3有一个优点就是可以支持负向提示词,就是我们不希望看到什么。当然,在Weavy中使用SD3 - Remove Background可去除背景,可深度与figma组合。

8 / 组合开发

将以上在Weavy得到的所有元素,在figma中进行组合后,上传至GoogleAIStudio ,最终再一次在 GoogleAIStudio进行最后的开发。可与第一在 GoogleAIStudio 的原型作一个对比效果(如图2为最终效果,第一次效果请返回至制定原型阶段查看,效果限制提升)。

关注我,获取更多编程/AI实战教程!
找我 -> Auwubai

Read more

Trae + Git本地仓库管理(离线)小白一站式指南

Trae + Git本地仓库管理(离线)小白一站式指南

环境 Windows环境,安装trae,git bash。 ps:trae的生态和vscode基本一致,在vscode中也可以仿照操作。 1全局初始化 ctrl+R输入cmd呼出控制台,运行 git --version 显示版本,说明系统环境变量正常,可以往下操作,若报错,重装git bash。 进入Trae,新建终端 配置git用户名和邮箱(离线状态邮箱随便写。若是想要在线状态把代码上传github,需要跟你的github账号保持一致)。在终端窗口中依次键入以下命令: git config --global user.name "<输入你的用户名>" git config --global user.email "<输入你的邮箱>" 2建立本地仓库 2.1

By Ne0inhk
「源力觉醒 创作者计划」文心大模型开源:打破封闭桎梏,开启开放生态新篇章

「源力觉醒 创作者计划」文心大模型开源:打破封闭桎梏,开启开放生态新篇章

引言 文心大模型 ERNIE 4.5 于 6 月 30 日正式开源,在 GitCode 平台首发!这一消息无疑是 2025 年上半年 AI 科技圈的一件大事。很多人不禁疑惑:文心一言作为国内顶尖大模型,也是国内首家推出大模型的企业,为何选择开源?这样做能带来什么影响?别急,下面就让我们一同解读文心大模型 ERNIE 4.5 本次的开源举措。 文章目录 * 引言 * 一、文心一言为什么要开源? * 1.1 激烈的市场竞争 * 1.2 技术迭代与成本下降 * 1.3 推动AI技术发展 * 二、AI浪潮下的文心新征程 * 2.1 文心大模型发展历程 * 2.2 文心一言开源的战略意义

By Ne0inhk
深度评测 GLM-5:AtomGit 首发模型的代码生成实战体验

深度评测 GLM-5:AtomGit 首发模型的代码生成实战体验

文章目录 * 🔍 深度评测 GLM-5:AtomGit 首发模型的代码生成实战体验 * 📋 前言 * 🏗️ 一、模型参数配置 * ⚡ 二、核心能力实测:Flask API 完整服务生成 * 2.1 测试任务 * 2.2 模型输出分析 * 2.3 项目结构输出 * 2.4 核心代码质量评测 * 配置文件 (config.py) * 用户模型 (models/user.py) * 错误处理 (utils/errors.py) * 数据验证 (utils/validators.py) * 📊 三、性能表现评估 * 💡 四、使用技巧与建议 * 4.1 提示词优化技巧 * 4.2 参数调优建议

By Ne0inhk
GitCode Notebook 昇腾 910B NPU 平台 ops-transformer 算子:全场景性能测试与验证及与原生 PyTorch 注意力的深度性能对比

GitCode Notebook 昇腾 910B NPU 平台 ops-transformer 算子:全场景性能测试与验证及与原生 PyTorch 注意力的深度性能对比

GitCode Notebook 昇腾 910B NPU 平台 ops-transformer 算子:全场景性能测试与验证及与原生 PyTorch 注意力的深度性能对比 前言 基于 GitCode Notebook 昇腾 910B + CANN 8.2.rc1 环境,聚焦 ops-transformer 算子的完整部署与性能验证,通过清晰的环境配置、依赖安装、多场景性能测试及与原生 PyTorch 注意力的对比实验,直观呈现其在低时延、高吞吐量及显存优化上的核心优势,为 LLM 训练 / 推理等 NLP 任务提供高效、可落地的算子应用参考 前提条件 开发环境准备:GitCode Notebook NPU 启动配置 1、GitCode启动NoteBook资源 计算类型:NPUCANN是昇腾 NPU设计的异构计算架构,

By Ne0inhk