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最近这大半年，我把工作流几乎完全迁移到了 AI 辅助的模式下。从最开始用 ChatGPT 生成代码片段，到后来用 Cursor 进行全项目的重构，我原本以为这就是 AI 对编程改变的极限了——它是一个极其聪明的副驾驶（Co-pilot）。
但最近 Google 悄无声息地推出了一套名为 Stitch 的 AI UI 协议（或者说工具集），让我对未来有了一些新的看法。以前我们是让 AI 写代码，然后我们在浏览器里跑代码看效果；而 Stitch 的思路似乎更进一步：你告诉 AI 你想要什么，它直接给你生成一个可交互的界面（Screen）。
这不仅仅是一个“生成器”，这感觉像是一种新的协议，一种 AI 与人类交互的新界面。我也第一时间去了解并尝试了一下，今天想聊聊这个东西到底带来了什么。
从代码生成到界面生成
在聊 Stitch 之前，我们得先看看现在的痛点。作为一个全栈开发者，我最头疼的往往不是后端逻辑，而是前端的“画图”。虽然有 Tailwind CSS 这样的工具，但把脑子里的想法变成一个好看的、布局合理的界面，依然需要大量的时间去调整 padding、margin 和 flex 布局。
Stitch 试图解决的就是这个问题。它不是给你一段 React 代码让你去粘贴，它是直接在它的容器里渲染出一个界面。
简单来说，Stitch 是一个基于意图的 UI 生成系统。你给它一个 prompt（提示词），比如“给我做一个个人财务管理的仪表盘，要有支出趋势图和最近的交易列表”，它就会根据这个语义，直接构建出一个包含这些组件的完整页面。
这听起来和 Vercel 的 v0 有点像，但 Stitch 给我的感觉更偏向于“应用级”的生成，而不是“组件级”的生成。它不仅仅是在画 UI，更是在理解业务场景。
核心特性与深度解析
在研究了 Stitch 的文档和接口定义后，我发现几个非常有意思的设计细节。
首先是它的项目（Project）与屏幕（Screen）的层级结构。它不是生成一张散图，而是有组织地管理项目。这意味着 AI 能够理解上下文。当我在同一个 Project 下生成第二个屏幕时，它理应能保持设计风格的一致性，这对于构建一个完整的 App 原型至关重要。
其次是多端适配的能力。在生成时，你可以指定是 Mobile 还是 Desktop。这一点非常务实。以前用一些生成工具，出来的界面往往是桌面端的，放到手机上就没法看。Stitch 在协议层面就把设备类型（Device Type）作为了一个核心参数，说明 Google 是真的想让生成的界面能直接落地使用。
再者是交互式的修改建议。这是最让我惊喜的一点。当你生成一个界面后，如果 output_components 里包含建议（Suggestions），你可以直接采纳。这模拟了人类设计师和产品经理的沟通流程——“这一版怎么样？或者我们可以把按钮换成红色的？”。这种 Loop（循环）才是 AI 辅助设计的精髓。
实际动手体验
为了验证它的能力，我尝试构建了一个简单的“独立开发者看板”项目。
我首先创建了一个名为 IndieHacker Dashboard 的项目。然后，我输入了第一条 prompt：“设计一个主页，顶部显示原本预计的 MRR 和实际 MRR 的对比，中间部分是一个看板，列出待办事项、进行中和已完成的任务。”
几分钟的处理后，Stitch 吐出了第一个版本。
不得不说，效果比我预期的要完整。它没有给我那种看起来很酷但毫无用处的“概念图”，而是给出了非常标准的、结构化的布局。数字卡片在顶部一字排开，看板清晰地分为了三列。
但是，初版总是有问题的。比如它的字体有点太小，且看板卡片之间没有足够的留白。
按照以往的流程，我这时候应该去改 CSS 了。但在 Stitch 里，我继续对话：“把顶部的数字卡片做得更突出一些，看板任务之间增加一些间距，并且给任务卡片加上优先级的颜色标签。”
它重新生成了 Screen。这次，它不仅调整了样式，甚至自动理解了“优先级”的含义，给卡片加上了红黄绿的小标签。这种“语义理解”到“视觉呈现”的直接映射，大大缩短了从想法到原型的路径。
一些思考与局限
虽然体验很顺滑，但 Stitch 目前肯定不是完美的。
最大的问题依然是可控性。有时候你脑子里有一个非常具体的布局（比如按钮一定要在左下角），但通过文字描述很难精准控制 AI 的生成结果。这就像是在跟一个蒙着眼睛的设计师打电话描述画面，沟通成本有时候反而比自己手写 CSS 要高。
另外，目前的 Stitch 更多还是停留在“展示层”。生成的界面虽然好看，但背后的数据逻辑、状态管理（State Management）以及如何与真实的后端 API 对接，依然需要开发者介入。它能帮你画出“壳”，但“魂”还得你自己填。
最后
Stitch 的出现，让我看到了“Agentic UI”（代理式界面）的雏形。
过去，我们是应用的使用者，点击按钮来操作应用。现在，我们正在变成应用的指挥者，通过自然语言告诉 AI 想要什么界面。
对于像我这样的开发者来说，这并不意味着失业，而是角色的转变。我们不再需要把时间浪费在“把按钮居中”这种琐事上，而是要把精力集中在定义数据结构、梳理业务逻辑和优化用户体验流程上。
Google 这一步棋走得很稳。它没有试图一下子取代所有前端开发，而是提供了一个极其高效的协议和工具，让“想法”变成“界面”的成本无限趋近于零。
如果你也是一个有很多 idea 但苦于没时间画界面的开发者，我强烈建议你关注一下这类的技术演进。毕竟，在这个时代，验证想法的速度，就是你的核心竞争力。
