首先需要明确一个核心判断：你感受到的卡顿，绝大多数并非AI算力不足，而是后续环节被“堵”住了。例如，用Cursor基于设计稿生成代码时突然失败，或在画布中层层查找一个按钮，又或多人协作时操作互相延迟。这些问题归根结底来自三大源头：设计稿结构失控、工具链协同不畅、本地环境负载过高。解决思路也很清晰——从源头优化设计结构，打通工具链，再调优本地环境。

控制设计稿层级深度，避免“俄罗斯套娃”式嵌套

AI生成的界面稿为什么容易层层嵌套得像俄罗斯套娃？根本原因在于它忠实遵循Flex/Grid的HTML结构逻辑，将每个具有display属性的容器都转化为独立的Frame或Group。这并非缺陷，但却是我们可以主动干预的关键点。

几个实用操作可以尝试：
• 在MasterGo中启用「优化画布性能」功能（路径：AI设计助手 → Agent模式 → 选中整个画布 → 执行“优化画布性能”）。该操作会自动合并冗余编组、扁平化无意义的嵌套、清理不可见但占资源的图层。当图层数超过10万时，效果尤为明显。
• 生成前在提示词中加入结构约束。例如明确写“使用最少层级结构”“避免多层嵌套容器”“所有按钮直接放在卡片主Frame下”。仅多一句约束，AI输出的设计稿结构就会截然不同。
• 如果设计稿已经生成，也无需担心。选中某类组件（如所有Button），右键 → 取消编组，再让AI设计助手执行「重命名图层」，统一改为 btn-primary 这类语义化名称。这一步不仅能收拢结构，还能为后续代码映射奠定基础。

确保MasterGo与Cursor的MCP协同稳定

很多人遇到的卡顿最严重时刻，往往发生在Cursor调用MasterGo MCP插件读取设计稿的时候——令牌失效、路径错误、忘记重启，这些看似不起眼的细节，却会导致AI“看不见”设计稿，从而直接卡住不动。

这块有两条铁律需要牢记：
• MasterGo MCP令牌必须纯文本复制，前后不能带空格或换行。粘贴后，务必重启一次Cursor，否则旧会话缓存仍会生效。
• 在Cursor中打开项目时，一定要用 Open Folder，不要用Open File。而且项目目录最好避免放在桌面、iCloud、OneDrive等同步盘中，建议放在本地“文稿”或“Projects”等非实时同步的路径下。
• 如果尚未确认，打开终端运行 node -v，确保Node.js已安装且可用。MCP通信依赖本地Node运行时。若报错，建议安装LTS版本（v20.x）并重启系统。

降低画布实时负载，提升交互响应速度

即使设计稿结构已经非常简洁，复杂特效、高分辨率图片、未冻结的动画，仍会让MasterGo的本地渲染不堪重负。特效虽然美观，但代价是GPU压力随之飙升。

几个降低负载的实用手段：
• 关闭非必要的视觉增强：设置 → 显示与光标 → 关闭「高质量显示」「预览描边」「平滑图像」。这些开关在平时可以提升视觉体验，但在需要流畅交互时果断关闭就好。
• 对于含Shader、动感模糊、GLSL特效的图层，可以临时隐藏，或右键 → 栅格化。这些动态效果虽然酷炫，但确实是卡顿的常见元凶。
• 文本框可使用「自动宽度」替代手动拉伸，减少自适应计算的开销。大尺寸图片资源，导入前先压缩到2x分辨率以内，避免画布加载时反复解码。

总而言之，卡顿并不代表AI不够快，而是我们没有给它一条干净、直通、低干扰的执行路径。把结构清理好、工具链打通、本地负载降下来，你会发现MasterGo AI其实相当利索。