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引言/导读

在AI编程工具如Cursor的助推下，初创公司的网站开发速度已达到前所未有的水平。然而，快速构建并不意味着高质量设计。本期《Design Review》设计评审节目邀请到Cursor设计负责人、Notion和Stripe的前资深设计师Rio Lu，对多位来自Y Combinator（YC）社区的创业者提交的、部分或完全由AI辅助构建的网站进行了犀利而专业的点评。

Rio Lu的点评不仅是一次设计审视，更是对“Vibe Code”（凭感觉生成代码）现象的深刻警示。当AI极大地降低了技术门槛时，真正拉开产品差距的，反而是那些被忽视的设计细节、信息架构的清晰度，以及对用户需求深刻的理解。对于所有希望在全球市场站稳脚跟的中国AI创业者而言，这些来自硅谷前沿的经验教训至关重要：如何让产品在AI的洪流中保持清晰、专业和可信度？

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一、AI加速时代的共同设计缺陷与刻板印象

AI工具，特别是用于代码生成的工具，倾向于遵循常见的模式和默认风格，导致大量网站呈现出一种“模板化劣质设计”（template slop）的倾向。Rio Lu及其团队在评审中反复指出了以下几个核心问题：

1. 泛滥的“AI刻板美学”

AI生成的默认设计往往具有强烈的视觉特征，而这些特征正在迅速成为廉价、缺乏创意的代名词。

• 紫色渐变与巨大阴影：多个网站（如Code Crafters）被点名批评使用了紫色渐变（purple gradients）和不必要的巨大阴影。Rio Lu指出，这是典型的AI“敷衍风格”（typical AI slop），创业者应极力避免。
• 缺乏个性化的视觉元素：图标和字体选择趋于大众化（例如，Helvetica字体），让人感觉是AI随手挑选的通用模板。建议创业者如果对设计不确定，不如使用系统字体（system fonts）等安全选项，让系统替你决定，而不是做出错误的个人选择。

2. 信息传达的致命模糊性

网站的首要任务是在几秒钟内回答用户的三个问题：“这是什么？”，“这与我相关吗？”，“这可信吗？”。多个案例未能通过这一考验：

• 缺失的副标题：如果主标题过于营销化或抽象（如Crunched的“AI reimagined for Excel”），网站必须提供一个字面意义上解释产品具体功能的副标题。
• 行业术语的堆砌（Jargony）：Clavis AI的标题被认为过于专业且充斥着行话（very jargony） ，使用了“MCP服务器”、“自主Excel代理”（autonomous Excel agents）或“渐进式发现”等只有内部人士才懂的概念。创业者应该用用户的语言来描述他们正在解决的问题，而非公司内部创造的概念。

3. 缺乏一致性的设计细节（Sloppy Styles）

AI辅助生成代码时，对细节的把控往往不足，导致视觉上显得“马虎”（sloppy）。

• 不规范的动效和交互：Crunched的客户Logo在悬停时高亮显示不正确，当滑块达到100%时会突然卡住。
• 跨页面风格不统一：Code Crafters的营销页面、挑战页面、定价页面甚至卡片样式之间存在明显的视觉不连续性，颜色和布局差异巨大，让用户感到困惑。
• 图片和边框的混乱：Slashy网站的截图尺寸不一，有些有阴影，有些没有，同时存在多层边框（boxes and boxes），显得细节处理不到位。

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二、网站案例分析与关键优化建议

Crunched：为高净值用户清晰定位

Crunched是一个针对Excel的AI工具，面向投资银行、投资者和顾问等高净值群体。

• 问题所在：虽然其面向专业人士的术语（如DCF——折现现金流、market models）对目标用户可能有效，但英雄区（Hero Section）的总体信息依然模糊，未能立即传达产品价值。Rio Lu指出，如果网站服务特定小众群体，应该更直接地与目标受众对话。
• 优化启示：网站应该更清晰地展示“自主Excel代理”（autonomous Excel agents）究竟如何转变工作流程，而不仅仅是说它可以构建任何东西。

Velvet.video：视频演示不能代替文字解释

Velvet.video声称用AI创建详细的品牌视频（detailed brand videos）。

• 问题所在：该网站几乎完全依赖视频来传达信息，文字信息量极少，导致用户（评审者）不清楚其产品与Sora等其他视频模型的核心差异。
• 优化启示：即使是视觉产品，也需要足够的内容（More content）来解释其特殊性、目标用户以及与竞争对手的区别。此外，其“预约演示”按钮（Book a demo）位于首屏下方（below the fold），且在用户尚未理解产品时就要求付费，时机过早。

Clavis AI/Strata：致命的命名和行话困境

Clavis AI提供一个用于AI Agent可靠使用工具的MCP（Model Context Protocol）服务器。

• 问题所在：该网站最大的失误是品牌命名混乱，同时使用“Clavis AI”和“Strata”两个名称，极大地增加了用户的认知成本。
• 优化启示：创业初期应只选择一个名称。其次，页面上充斥的“渐进式发现”、“智能导航”等空洞术语，应替换为“我如何管理多个MCP？”、“你们解决了哪些现存问题？”等用户导向的问题与答案。此外，像其他案例一样，该网站过早展示价格或付费模式会吓跑潜在用户。

Freya：清晰信息的典范与UX陷阱

Freya是针对企业的语音AI平台，提供听起来像真人的AI语音服务。

• 优势：在所有被评审的网站中，Freya的信息传递最为清晰。它明确指出自己是自动化语音客户服务的AI平台，能够处理呼入和呼出电话，支持40多种语言。同时，网站提供了一个易于访问的演示（Demo）入口，让用户可以直接体验。
• 优化建议：尽管信息清晰，Freya被批评劫持了滚动条（scroll jack），影响了正常的浏览体验。此外，主要行动号召（CTA）措辞“Meet the team”（会见团队）不如“Book a demo”（预约演示）或“Start trial”（开始试用）来得直接和专业。

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三、深度分析：AI设计与产品认知的全球挑战

Rio Lu对这些网站的评审，揭示了AI时代产品开发中的核心矛盾：构建速度与设计深度之间的权衡。

1. 速度陷阱与“Vibe Code”的本质

“Vibe Code”一词代表了开发人员在AI帮助下，快速生成外观“差不多”的界面的现象。对于许多初创公司，尤其是在YC这类强调执行速度的生态中，追求速度无可厚非。然而，Rio Lu指出，这种通过AI快速生成的界面缺乏设计者的人为干预和打磨，尤其体现在：

• 设计令牌（Design Tokens）的缺失：真正优秀的产品依赖于稳健的基础设计令牌（foundational set of tokens）和组件（components）。有了这些基础，AI才能组合出高质量的界面 。如果没有这些基础，AI只能产出缺乏细节和一致性的“原始代码输出”。
• 次要信息优于核心信息：许多网站急于展示其获得的投资（如“Backed by YC”）或合作的公司标志，甚至让YC的Logo看起来比他们自己的产品Logo更突出。这种行为反映了一种不成熟的产品叙事：他们过度依赖外部可信度（credibility）而非产品本身的价值（What is this?）。

2. LLM等待体验的精细化设计

对于Vibeflow这类需要大量计算和等待时间（Wait Time）的LLM驱动产品而言，用户体验面临特殊挑战。当AI Agent在进行“工具调用”（tool calls）或复杂推理时，界面不应该只显示一个毫无意义的旋转图标（spinner）或空洞信息。

• 透明度是关键：优秀的设计需要展示每一个正在发生的状态。通过控制用户的焦点，向他们展示当前正在运行的步骤、被调用的工具，或者需要用户确认的行动（actions I need to confirm）。这不仅能缓解用户的等待焦虑，还能让他们感受到AI Agent正在为他们努力工作，从而提升信任感。
• 降低使用门槛：Vibeflow的即时演示（prompt box）在用户输入后，会立即要求注册，这是一种阻碍用户探索的注册墙（signup wall）。Rio Lu建议，即使是像Cursor这样的工具，也会允许用户发送“三条免费消息”来体验产品，让用户在被吸引后再要求注册。

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四、总结与展望

这场设计评审清晰地揭示了在AI工具赋能下，产品设计领域正在经历一场深刻的再定义。AI可以解决速度问题，但无法取代清晰的思考、以用户为中心的信息架构和对细节的坚持 。

对于中国的科技创业者而言，在全球舞台上竞争，意味着要警惕AI带来的“同质化”风险。如果你的网站看起来和其他100个AI初创公司一样，使用了相同的紫色渐变、相同的Logo位置和相同的模板结构，你将失去建立独特品牌和身份的机会。

清晰度和细节，是AI时代真正的设计护城河。

我们必须从根本上回答：你的产品解决了用户的什么具体问题？（例如，Freya针对呼叫中心，Finta针对美国C-Corps和LLCs的财税问题）。只有将这些关键信息清晰地置于设计之上，才能避免沦为“Vibe Code”的牺牲品。

未来，随着AI设计工具的进一步发展，我们是会迎来更高维度的设计自由，还是被困在“AI默认风格”的漩涡中？

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要点摘要

• 避免“AI刻板美学”：抛弃紫色渐变、大阴影和默认字体，努力创造独特的品牌身份。
• 信息清晰度至上：网站必须在5秒内清楚解释“这是什么”和“为谁服务”；用用户的语言说话，而不是公司内部的术语。
• 细节决定专业性：注意跨页面的视觉一致性、对齐和动效的流畅性，避免“马虎”（sloppy）的感觉。
• 勿分散注意力：控制每屏的CTA数量（理想情况下只有一个主要CTA），避免同时展示GitHub、Discord、定价、注册等多个分散注意力的元素。
• 优化AI等待体验：LLM驱动的产品应通过展示正在运行的步骤（tool calls），使等待过程透明化，缓解用户焦虑。
• 谨慎处理可信度：在用户理解产品价值之前，不应将YC支持或融资信息放在页面最显眼的位置，这会使品牌显得次要。
• 推迟付费门槛：在用户体验核心价值（例如通过免费试用或少量免费次数）之前，不要过早要求付费或注册。

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原始视频：https://youtu.be/RynySryqM_0?si=LE8rOSyzFHw33ZvM

中英文字幕：【AI时代的网站设计陷阱：Cursor设计负责人深度剖析“Vibe Code” 网站的常见错误】