之前写过一篇把设计系统做成设计 Skill 的文章，流程确实挺费劲——要整理 token、定义 schema、梳理 patterns，还要开 MCP 接口打通工具链。每一步都有门槛，很多人看完觉得"有道理，但我做不来"。

这篇是续集，但不是"更复杂的教程"，而是——同样的事情，现在已经变得非常简单了。

苏米注：AI 工具链的进化速度确实惊人。以前需要手动结构化的工作，现在 AI 自己能消化原始文档了。这篇文章就是一个很好的例子。

现在只需要一份原始文档

AI 进化之后，做设计 Skill 的起点变了。不需要结构化的 token 文件，不需要提前定义 schema，不需要开 MCP。只要你手头有一份整理好的设计规范原始文档，就可以开始了。

以微信小程序为例，核心三大源文件（必录）：

补充内容还包括：小程序适配规范（刘海屏、深色模式、胶囊按钮避让）、弹窗/授权/定位/隐私弹窗强制规范、导航栏/Tabbar/顶部标题栏强制交互规则等。

这意味着，设计规范 Skill 不再只是大团队、设计系统团队才能做的事情。即使是一个小团队，甚至个人设计师，也可以开始建立自己的规范 Skill。

5 步打造设计 Skill（30 分钟搞定）

第一步：整合原材料，输出一份 PDF

不要直接把链接扔给 AI，效果不太好。正确做法是：先借助 AI 把几份官方文档的内容整合、提炼，输出成一份结构统一的 PDF。每个模块都套同一个格式：

• 【组件/场景】
• 【适用场景】
• 【官方标准规范】
• 【尺寸/参数】
• 【交互规则】
• 【强制要求】
• 【禁止设计】
• 【最佳实践】

格式统一之后，AI 读起来更准，后面写出来的 Skill 质量会高很多。这一步是整个流程的地基。

第二步：PDF 喂给 AI，让它写 Skill

把整理好的 PDF 发给 AI，指令只需要一句话：

"请按照 Skill 的标准格式，把这份文档整理成一套完整的微信小程序设计规范 Skill，同时写一段预设人设 Prompt，让 AI 以这份规范为准来回答设计问题。"

可以同时发给多个 AI 对比效果。15 分钟后，两份 Skill 都出来了。

质量对比：Claude 的合规部分更完整，审核红线、边界情况覆盖得更系统，读起来更像可以直接用的专业文档。Codex 的结构干净，尺寸参数整理清楚，但对微信审核规则的感知相对浅，边界情况容易漏。

第三步：验证 Skill 质量

Skill 写完不是终点，得验证写得对不对。这里两个 AI 的处理方式完全不同。

Claude：自己写例子验证。Claude 写完 Skill 之后，自己构造设计场景和代码示例，对照规范逐条检查——这个规则写清楚了吗？这个参数在例子里对得上吗？禁止项有没有覆盖到？它在自我校验 Skill 本身的质量，不需要介入，自己跑完交卷。

Codex：需要手动验证。Codex 的内容本身没大问题，但验证这步它不做。需要自己拿规范和例子对照逐项 review，本质上还是人工核查。

第四步：实战验证，跑一个真实项目

光靠自我校验不够，还需要拿真实项目验一遍。

用一个社区咖啡店微信小程序做了验证——首页推荐、菜单点单、会员积分、订单查询，覆盖了列表、卡片、表单、弹窗、底部导航这些最典型的场景。

结果：Skill 覆盖率 92%。剩下 8% 是咖啡馆品牌定制部分（积分动画、主题色），在 Skill 基础上额外补充定义即可。

第五步：打包分享，一句话的事

Skill 验证完，想分享给团队或朋友，不需要手动整理文件。直接告诉 AI："帮我把这个 Skill 打包到桌面。"它会自动把所有规范文档、模板结构、预设 Prompt 打包成一个文件夹，放到你桌面上，发给谁都行。

为什么这次变简单了？

不是流程被简化了，是 AI 的理解能力上来了。

以前 AI 读不懂松散的原始文档，必须先人工结构化成它能处理的格式——token、schema、patterns，本质上是在替 AI 做"消化"的工作。现在 AI 自己能消化了。你给它原始材料，它自己提炼结构、填充规范、输出 Skill，还能回头验证自己写的对不对。

中间那些折腾人的步骤，是 AI 能力不够时的补丁。补丁不需要了。

AI 工具链的进化让很多"前置工作"变成了历史。以前需要手动结构化的工作，现在 AI 能直接处理原始文档。建议设计师们尽早尝试建立自己的规范 Skill，门槛已经比想象中低很多了。

Skill下载：https://pan.quark.cn/s/80a87fff8d0e