MasterGo AI 的“设计规范检查”功能，核心原理是基于团队现有的设计系统，借助AI自动比对图层与规范之间的匹配程度。你可以使用预设的组件库，也可以加载自己的团队库（当然，团队库需要提前进行“AI友好”优化）。它不仅能告诉你“哪里不合格”，还会逐条列出具体问题，并提供修改建议——甚至支持一键关联和批量修复。这样一来，规范检查就不再是设计流程中孤立的环节，而是自然融入产品、设计、开发的协作链条中。

简单来说，MasterGo AI 的“设计规范检查”，就是利用你已经配置好的团队库作为标尺，去衡量画布上选中的图层，判断它们与标准之间的差距。这样一来，原型规范的审查变得更高效、更落地。

依赖团队设计系统作为判断依据

AI 不会凭空给出一个“对”或“错”的结论——它的判断依据，是你所在团队已经上传并启用的样式库。颜色值、字体层级、圆角数值、阴影参数、组件命名规则……所有你在团队库里定义好的内容，都会成为检查的标准。团队库一旦更新，检查逻辑也会同步更新。

• 如果你使用的是预置库，直接启用 Ant Design、Element UI 等主流开源规范，就能进行基础校验。
• 如果是自建的团队库，需要先进行“AI友好型”改造——比如组件要带语义化标签，样式属性结构要清晰。改造到位后，AI 才能精准识别。
• 检查范围非常灵活：你可以只检查单个图层、多个选中的图层，也可以直接检查整个页面或画板。

实时反馈具体不合规项

它不会只给你一个“合格/不合格”的结论，而是逐条指出问题所在，并给出修改建议。举个例子：

• 某个按钮的背景色是 #3a7dff，但团队规范要求主色必须是 #2B6CB0。AI 会标出这个图层，然后提示你“颜色值偏差，请使用主色变量”。
• 圆角设成了 6px，而规范里按钮统一用 4px。AI 会定位到那个图层，建议你“将 cornerRadius 调整为 4”。
• 文字图层没有使用团队定义的 Text Style（比如“Heading 2”），而是手动设置了字号和字重。AI 会提示“请应用对应文本样式，不要手动设置”。

一键关联与批量修复

检查结果页面直接提供了操作入口，人工修改的成本大大降低：

• 点击“一键关联团队样式规范”，当前文件就能自动绑定到指定的团队库。后续新建图层时，默认就会继承规范。
• 颜色、文字样式、圆角这类问题，支持“批量修复”。选中多个违规图层，AI 可以一次性修正为规范值。
• 对于那些无法自动修复的问题（比如图层命名混乱、结构嵌套不合理），AI 会给出明确的重构建议。例如“建议把这个容器拆成 Header + Content + Footer 三个语义化组件”。

融入日常协作流程

规范检查本就不该是一个孤立的动作，它应该嵌入设计师的工作流中：

• 产品经理提交原型初稿后，设计师可以用 AI 快速过一遍规范一致性，再发出去评审。
• 开发交接之前，用 AI 再检查一遍，能减少因样式偏差导致的返工。
• 新成员刚加入项目时，AI 的检查结果还能当作一份视觉规范学习手册来使用，非常实用。