MasterGo AI 现阶段并未提供类似文字排版合规性或无障碍检测这类可直接量化的可读性分数与优化建议。它的核心 AI 能力更侧重于“生成、理解并重构界面逻辑”，而非对已有原型进行专业化可用性诊断。

先说一个核心观点：MasterGo AI 提升原型可读性的方式，并非“事后打分”，而是“从源头预防问题”。它通过以下四种路径，间接但高效地帮助设计师乃至产品经理，在初始阶段就避开那些容易导致可读性差的常见陷阱。

那么，它是如何做到的呢？

• 用自然语言驱动结构化表达
  当你用中文描述需求时——“首页顶部是搜索栏加用户头像，下方是三宫格导航，图标居中、文字在下，间距统一16px”——AI 会自行将这段模糊的需求描述，转化为符合设计规范的视觉结构。这种“指令即规范”的机制，天然规避了元素堆叠、层级混乱等可读性问题。

• 自动生成时内置基础设计约束
  MasterGo AI 在生成界面时，默认遵循主流设计系统的底层逻辑：组件对齐、留白节奏、字体比例关系、交互反馈区域预留。生成结果并非像素的随机堆叠，而是具备基础视觉节奏和信息分组的高质量结构体。这样，原型一眼就能看出主次关系，提升信息传递效率。

• 支持快速迭代和焦点修正
  如果你发现某处可读性不足——比如按钮文字过小、模块间距过于紧密——直接用自然语言提出修改指令：“将‘立即购买’按钮文字加粗，放大到18px，上下留白增加到24px”。AI 会即时重绘对应区域。这种“所想即所得”的高效响应，让可读性优化不再依赖繁琐的手动调整，大幅提升迭代效率。

• AI 白板理解手绘与草图意图
  上传一张手绘原型或流程草稿，AI 白板能够精准识别其中的文字标注、箭头流向和区块划分，并将其转译为结构清晰的数字原型。这个过程实质上是在将模糊潦草的原始表达，升维成具备良好可读性的标准界面语言，确保创意不丢失、信息不混乱。

所以，MasterGo AI 的核心价值并非对原型进行“打分”，而是帮你 从第一笔开始就避开可读性陷阱。它将设计师的经验规则编码进生成逻辑之中，即使是非专业的设计师或产品经理，也能产出逻辑通顺、视觉有序、用户体验良好的原型。这，正是它在界面设计领域真正的差异化优势所在。