Claude Design 全面升級!設計師 Χ 工程師協作提升:精細編輯控制、設計系統一致性、專案整合

2026/06/27
Claude Design 全面升級!設計師 Χ 工程師協作提升:精細編輯控制、設計系統一致性、專案整合
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Anthropic 在 Claude Design 上線僅兩個月後,便推出迄今最大幅度的更新!

今年(2026)4 月,AI 工具 Claude 母公司 Anthropic 在一片 vibe coding 熱潮中推出 Claude Design,讓所有用戶都能透過文字描述生成設計原型、簡報和行銷素材,第一週便吸引超過百萬人試用。

然而,針對 AI 工具所生成的設計成果,許多用戶也反映:AI 生成的介面畫面確實漂亮,卻跟公司的品牌設計規範完全對不上。其中,包括:用錯顏色、套錯字型、間距沒有遵守設計系統的問題繁多,以致原本要節省的時間,都因必須重投修正,而愈發複雜。

對此,Anthropic 設計師 Nate Parrott 直接承認,舊版 Claude Design 在跨原型套用設計系統時,一致性確實不夠穩定。因此在 6 月 17 日的大規模更新中,他們正嘗試正面回應這個痛點。

新版讓用戶可以直接匯入品牌的設計系統,讓 Claude 在生成畫面時從你「真實存在的元件庫」出發,並在輸出前自動比對設計規範、修正誤差。對於較大型的組織,管理員還能核定單一設計系統並鎖定給全公司使用,確保每個專案都符合品牌規範。

該功能更新對於擁有成熟設計系統的團隊來說,簡直有如神助,真正實現了「把 AI 工具拉入工作流程」,而非只是多開一個視窗,為了加速效率卻還得要來回修正。

#8 Claude Design
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設計師福音!可以直接針對 AI 成果「動手改」

這次更新還有一個讓設計師最有感的改變:編輯器誕生!

過去,所有修改都只能靠文字提示,像是:「把這個按鈕移到左邊」、「調整一下間距」;為免除這類麻煩,新版加入了直接在畫布上點擊、縮放、重新定位元素的操作,使用者也能在不需要文字提示的情況下,更新屬性和加上標注。

也就是說,設計師能透過直觀的「動手調」來去人為地改動 AI 生成出來的設計成果。針對這項「編輯功能」,Anthropic 設計師 Nate Parrott 進一步解釋,「包括換字型、顏色等效果,那種在其他設計工具裡才有的『直接控制感』,現在 Claude Design 也可以做得到。」

#6 Claude Design
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與此同時,Claude Design 和 Claude Code 的雙向同步功能也終於打通。使用者可透過 /design-sync 指令可以把設計系統拉進程式碼庫,讓 Claude Code 從使用者現有的元件出發開始開發。

也就是說,當設計稿準備好後,能直接交棒給 Claude Code 來執行,不必重新描述一次。因此,若工程師偏好從終端機出發,/design 指令得讓他們不離開開發環境也能建立、編輯和同步設計專案。

更特別的是,在畫布上加的「標注」也會一併傳給 Claude Code,讓工程師接手時不用瞎猜設計師的意圖,例如「這個按鈕需要 loading 狀態」這類細節,可以直接寫在設計稿傳遞給工程師。

#5 Claude Design
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AI 設計工具的下一道門檻:能不能活在真實的工作流程裡?

這次更新在設計圈的反應,大致反映了業界對 AI 設計工具的兩種期待。

樂觀的一派看到的是:Claude Design 正在走出「生成漂亮截圖」的階段,試著成為設計流程的一個真實環節;而對於沒有設計背景的 PM 或創辦人來說,品牌一致性加上直接可編輯的畫布,確實讓它離「能用」更近了一步。

但也有人保持觀望。同樣主打 AI 生成設計的 v0、Lovable、Figma AI 等競品都在快速跟進類似的功能,市場還沒有明確的勝負。

#7 Claude Design
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Anthropic 設計師 Nate Parrott 對外媒提到,Claude Design 的目標,是成為設計師「在發想和測試階段」最常打開的工具。

「我們更在意的是如何站穩設計流程的起點,而不是終點。」這個定位相對誠實,意味著 AI 工具不是要取代設計師在精修階段的判斷,而是讓概念發散的過程加速、讓設計和工程之間的溝通摩擦降低。

#4 Claude Design
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資料來源:Fast Company、Digital Trends、Anthropic 官方更新日誌、WinCentral

職稱會過時,但底層能力不會!AI 時代,如何重組你的獨特優勢?──專訪 NVIDIA 技術美術工程師楊漢軒

2026/08/06
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職稱會過時,但底層能力不會!AI 時代,如何重組你的獨特優勢?──專訪 NVIDIA 技術美術工程師楊漢軒
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未來工作尚未被命名!面對技能快速貶值的市場,如何重組能力、創造優勢?當 AI 秒生成答案,我們又該如何找回深層認同感?

楊漢軒|現任 NVIDIA 技術美術工程師,擁有逾十年的技術美術(Technical Artist)實務經驗。長期跨域於科技、遊戲、動畫與數位藝術,擅長在技術與視覺美術之間進行深度轉譯。曾獲桃源國際藝術獎首獎、參與開發多款跨平台遊戲,近年專注 AI 軟體與模型的訓練與研發。

楊漢軒的跨域經歷,宛如一道漂亮的職涯公式:程式 × 設計 × 3D 動畫 = 技術美術工程師。每個變項,都像是為今日埋下的伏筆。然而,若拆解其中的運算過程,真實人生並不如外界想的那般工整。

念資管系時,他厭倦了乏味的寫 code 生活,轉而投入設計;數位藝術興起,他又被生成藝術與互動裝置吸引,後來更取得獎學金,赴加拿大學習 3D 動畫。每一次轉向,都不是精密的職涯計算,只是單純覺得:「很酷,很想學。」直到回到台灣, 楊漢軒才第一次感到不安:「我是不是學得太分散了?」也不斷思忖著:「有沒有一種工作,可以同時運用我所有的技能?」

AI 時代,企業渴望的跨域轉譯力

這個懸而未決的疑問,最終在「技術美術工程師(Technical Artist)」的角色裡找到解答。

楊漢軒說:「公司裡,工程師談論程式邏輯,美術講求光影、彩度與質感;兩邊各自精湛,卻未必聽得懂對方的困難。」而技術美術工程師的職責,便是搭起兩邊的溝通橋樑。他笑稱自己是「知識貿易商」,能將生硬的技術轉譯給美術,再把設計需求進口到工程端,讓一項專案能在兩套語言之間順利通關。

楊漢軒
楊漢軒長年深耕科技、遊戲、動畫與數位藝術領域,圖為其曾參與打造的遊戲作品。 圖片來源/楊漢軒

隨著 AI 與數位孿生技術的普及,國內外市場對技術美術人才的需求激增。然而,楊漢軒卻不把跨域說得浪漫:「如果僅專攻一項技能,或許三年就能『出師』;但若同時跨足程式、設計及其他專業,可能得花上九年,才會覺得自己在每個領域稍稍站穩了。」這種遲來的安全感,容易讓人在成果浮現前便自我放棄,這是跨域初期面臨的最大考驗。

因此,他認為跨域有其順序:先建立一項足以立足的核心技能,再以此為起點,逐步靠近自己感興趣的領域。

⟢⟢ 開箱未來工作現場!9 位台日跨域領袖,如何善用優勢,翻轉 AI 局勢?

工作不是去找來的,是被創造出來的

建立跨域能力後,又該如何面對變化莫測的職涯市場?楊漢軒借用黃仁勳及 Elon Musk 常談的「第一性原理(First Principles)」——剝除既有職稱的表象,回到事物最底層的本質。

「就像今日的 YouTuber,其實和古代的『說書人』概念相似,兩者的本質都是講故事與表演。」楊漢軒解釋,很多職業古已有之,只是換了載體與工具。

職稱會過時,底層能力不會。與其追逐市面上既有的頭銜,不如釐清自己真正能創造價值的獨特優勢,再隨著市場變化靈活組裝能力。

「比如你原本是設計師,但也擅於溝通,能主動串接客戶需求與團隊內部的協作,讓流程更順暢。當這項能力持續為組織創造價值,便能從『純設計』走向『設計管理』,甚至與公司共同定義一個原本不存在的職位。」楊漢軒說。

未來仍有許多工作尚未被命名。看清本質、發揮特質,便有機會創造出對自己、公司與整體生態都有利的全新角色。

楊漢軒
楊漢軒自稱「臥底在科技業的藝術創作者」,曾透過程式萃取台灣各縣市首長的臉書文字,發表《臉詩計畫》,獲桃園創作獎。 圖片來源/楊漢軒

當 AI 秒出解答,我們該在哪裡建立深層連結?

當外界憂心 AI 削弱深度思考時,楊漢軒卻認為,討論 AI 共創的前提,是先替「思考分級」——因為有些思考,本就不值錢。

比如數字的運算,「有了計算機,何必耗時進行八位數的心算?過去你可能以精通 Excel 自豪,現在直接把十份 PDF 丟給 AI,瞬間就能彙整成表格。」他認為,凡是涉及大量運算、摘要分析,乃至創意中「可被規格化」的套路,終將交由 AI 接管。

那麼,什麼是 AI 做不到的事?

楊漢軒認為,是那些尚無法被規律化的「異質連結」與「共感」。生成式 AI 擅長從既有資料推算最佳解,卻因缺乏主觀意識,說出的故事常顯得空洞,甚至充滿幻覺;人類卻能將不相干的事物進行隱喻連結,這種源自真實生命的共鳴,才是人類真正的壁壘。

AI 的隱性危機:工具帶來了便利,卻也剝奪了成就感?

然而,比起被技術取代,AI 時代更隱微的風險,是「成就感與自我認同的剝奪」。

「大家都在談 AI 搶走飯碗;卻鮮少有人提及,它是否也一併奪走了工作過程中的成就感。」楊漢軒坦言,過去許多成就感源自難題的拆解、苦思與細節打磨的過程,如今 AI 一秒生成結果,那份歷經陣痛、苦盡甘來的喜悅,也隨之消失。

人機共創
工具在以極致的效率,無聲消磨了人類從「反覆碰壁」中淬鍊出的自信與底氣。 圖片來源/Unsplash

這正是 AI 最大的誘惑與危險,楊漢軒說,它讓很多事情變得「不用去經歷」。你不需迷路,就能直抵目的地;不用反覆推敲,就能快速得到一個看似完整的答案。就像有一天沒有了 Google Maps,你還會認路嗎?每次只是跟著導航走,或許能夠抵達許多地方,卻未必建立自己的方向感。

「AI 可以快速給出結論,但真正讓你成長、形成獨特判斷力的,往往是抵達結論的過程。」楊漢軒說。

人機共存的真諦:AI 不是對手,是你生活裡的「哆啦 A 夢」

長年身處技術第一線,楊漢軒也曾對 AI 抱持複雜的心態。但他很快體認到,應將 AI 視為助攻手而非對手。「一旦你將 AI 視作對手,就會想盡辦法抵抗它;最後超越你的往往不是 AI,是善用 AI 的人。」

人與機器之間,應該是一場相輔相成、甚至帶有情誼的協作,就像哆啦 A 夢與大雄的關係。機器給予便利,不是要人不努力;懂得善用工具,才是人機共存的真諦。

談及人機共存的終極想像,楊漢軒引用了美國詩人理查·布羅提根(Richard Brautigan)的經典詩作〈讓慈愛的機器眷顧著〉(All Watched Over by Machines of Loving Grace),在詩人的預言裡,AI 與機器人替人類解決了飢荒、疾病與繁瑣勞務,人類便從重複的勞動中解脫,自由地寫詩、唱歌,重獲心靈的自由。

「希望我們最終能被機器眷顧著。」楊漢軒說,「雖然這聽起來有些烏托邦,但我相信,我們正朝著那個美好的方向前進。」

採訪.撰文/莊子謙

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