MasterGo AI 是否具备评估界面视觉负载的能力？实际上，该工具并未内置独立功能，但你可以借助若干间接方法，反向实现优化效果。

需要明确指出：MasterGo AI 当前并未推出名为“视觉负载评估”的功能模块。根据官方文档、产品说明及实际测试反馈，该工具无法自动识别原型中的信息密度、认知负荷或视觉复杂度，更无法基于菲茨定律、希克定律或眼动热区模拟进行量化分析。其核心能力集中于设计规范对齐、结构生成与工程落地，而非人因工程层面的可用性诊断。

不过，你仍可借助它以下能力，间接实现对界面视觉负载的优化：

• 设计规范检查
  AI设计助手可依据企业预设的设计系统（如Ant Design、自定义组件库），自动扫描图层。它能识别出未对齐栅格的元素、字体层级混乱（例如多级标题字号混用）、间距与留白违反设定标尺、颜色对比度低于WCAG标准（需团队在设计系统中预设阈值）。虽然不会直接输出“视觉负载分数”，但被标记的违规项往往是造成认知负担的主要因素。
• AI快搭生成时的结构引导
  当你输入“简洁的工作台首页，仅保留核心操作入口，减少文字说明”等提示词时，AI倾向于生成更大的点击区域与呼吸感留白，并采用图标搭配简短标签替代冗长文案，同时利用分组容器清晰划分功能区块。这种生成偏好本质上是基于对主流设计系统（如Ant Design）语义结构的学习，由经验规则驱动，而非实时计算视觉熵值。
• D2C Pro 输出反向验证
  将高密度原型交由D2C Pro转换为代码时，若生成的React组件嵌套过深（如div > div > div > button层级超过4层）、CSS类名冗余或响应式断点缺失，往往暗示原始设计存在结构臃肿问题。这可以作为间接信号，提示视觉负载可能已过载。

归根结底，真正的视觉负载评估仍需依赖专业工具（如Maze、Lookback的热力图分析）或人工走查（如通过“三秒测试”观察用户能否快速定位主任务入口）。MasterGo AI 的定位在于，帮助你将已知的轻量化设计原则，快速且一致地转化为可编辑的设计稿和可运行的代码。

看似简单，却常被忽视。