首先谈谈结构锚定。许多AI工具在生成内容时缺乏参照系，导致画布上的元素分布杂乱无章。MasterGo的策略非常直接：将预先绘制好的低保真线框图（Wireframe）作为视觉锚点。具体如何操作？例如，在MasterGo中导入Wireframe后，立即将其重命名为[REF] Wireframe，然后右键锁定，并将透明度调整至30%左右。此时，这个线框图就不再是设计的一部分，而是一个固定不动、不变形的“地理坐标系”。AI后续的所有生成，都必须在这个坐标系的边界内进行。比如，标题区域的宽度必须严格控制在375px，操作按钮则需精准落在底部安全区——这些空间约束直接压缩了AI出现误判的可能性。

接下来是分块约束。不少设计师习惯让AI一次性生成整个页面。但实际经验表明，这种方式出错的概率较高。更优的做法是每次只引导AI生成一个功能模块，而非整个页面。选中Wireframe中的“搜索栏区域”，然后点击MasterGo AI的「在选区生成」功能。此时，输入的提示词不应是模糊的“给我一个搜索栏”，而应是非常具体的设计指令：例如“搜索框高度44px，圆角8px，左侧图标20×20，占位文字‘搜索商品…’使用Caption Font 14px #999，右侧语音按钮为Microphone Icon，间距统一12px”。每一块输出都绑定了具体的尺寸、字体、颜色、间距值。这就像你有了精确的图纸和标尺，而不是凭感觉随意绘制。

再来说说设计令牌绑定。AI生成的另一个常见问题是布局缺乏系统约束，显得自由散漫。解决这一问题的关键在于让AI“用规范说话”。在MasterGo AI的设置中，可以优先选择「预置团队库」，例如Ant Design或Element UI。这些团队库内置了严格的栅格系统、间距阶梯和响应式规则。AI在生成时，会自动对齐8px的基础网格，并复用已定义好的Button、Avatar、Tag等组件。这能有效防止AI堆砌一堆没有规范样式的自由浮动元素。如果需要更灵活的控制，可以在「自定义团队库」中提前上传一批带Auto Layout的母版组件。AI生成时，会严格依据这些母版的约束来生成子实例。

最后，输出完成后还需要进行两步校验。AI生成结果后，不要急于直接使用。首先，利用MasterGo的「图层清理」功能，清除AI附带产生的隐藏占位符、临时标注线等干扰节点。然后，打开「像素校验」面板，或者直接导出为PNG格式，与最初的那张Wireframe进行叠加比对。重点检查三个细节：按钮是否严格居中于容器？行高是否匹配Wireframe中文本的基线？间距是否为8、16或24的整数倍？这些检查看似简单，却正是许多设计师在实际流程中容易忽略的关键环节。