借助人工智能完成设计稿的规范审核，听起来颇具技术感，但实际上，它的核心就是将过去依赖人工逐项核对的流程，简化为一次点击与数秒等待。MasterGo AI 的“设计规范检查”功能正是为此而生——它并非一个需要单独配置的系统模块，而是依托团队库与画布当前选中内容，实时触发的智能化校验工具。那么，如何真正将这一功能落地，使其既可靠又可复用？关键在于三个步骤：搭建规范基准、界定检查范围、执行并处理反馈结果。

准备一个 AI 友好型团队库

这一步是整个规范检查能够成立的基础。AI 无法凭空产生标准，它必须参照明确且结构化的规范才能进行比对与判断。

• 团队库中需要包含带有语义标记的组件，例如 Button、Input、Card，同时每个组件的属性——如颜色、圆角半径、字号、间距——都应定义为变量或样式规则。只有这样，AI 才能准确读取并有效识别。
• 快速上手的方式是使用 MasterGo 官方预置的组件库，如 Ant Design、Element UI 等。若希望采用自有库，也完全可行，但关键在于确保图层命名规范、嵌套逻辑清晰，使样式属性能够被 AI 顺利解析。
• 对于私有化部署的团队，需要确认团队库已发布并同步至所有成员；而 SaaS 用户则需在团队设置的“设计系统”中，由管理员启用对应的库资源。

在 Agent 模式下执行规范检查

具体的检查操作其实相当简便，但正确选择检查位置与范围，才是决定效果的关键要素。

• 打开任意包含设计稿的文件，选中需要审核的图层——可以是单个组件，也可以是整页的 Frame 容器。
• 点击右侧边栏的 AI 设计助手图标，或直接使用快捷键 Option + 3 调出面板。
• 在输入框中直接输入指令，例如：“检查是否符合团队库规范”或“按照 Ant Design 规范检查当前选中内容”。
• AI 会立即返回具体的问题列表：比如“该按钮背景色 #FF6B6B 不在主色板中”“文字行高 18px，低于规范要求的 20px”“图标尺寸 24×24，但规范定义为 20×20”。信息清晰直观。
• 它还支持一键修复，直接点击“应用推荐值”即可将颜色或字号调整至规范标准。当然，导出检查报告供团队归档也同样便捷。

把审核融入协作流程

自动化审核的真正价值，在于使其成为固定环节，而非一时兴起的临时操作。

• 在设计评审前，设计师可以针对终稿运行一次规范检查，将问题列表截图作为评审附件，这样评审会议更有针对性，效率更高。
• 产品经理或前端开发在交接之前，也可以自行运行一次检查，提前发现不一致之处，从而省去后续的大量返工工作。
• 对于频繁出错的项，比如按钮状态缺失、间距不统一等问题，可以将检查提示词保存为常用指令，下次直接调用，例如“检查交互状态完整性”或“检查栅格对齐情况”。

整个流程无需额外部署模型，不用编写任何代码，也不依赖个人积分。只要团队库可用、图层可选中、AI 助手已开通，检查就能随时启动。说到底，它就是借助一个智能工具，把过去繁琐的人工比对，转变为瞬间完成的自动化校验。