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GrokBot 设计团队演示:让 AI 替你离开电脑

关联

人物 Peng Zheng · Claire Vo · John Bai

公司 GrokBot · Figma · Figma Bro · DevBot

概念 智能体 · Figma MCP · 原型 · 垃圾桶方法 · 提示词 · 语音备忘录

这一集是 How I AI 主持人 Claire Vo(产品负责人)对话 GrokBot 设计团队的两位设计师:Pong 和 John。两人现场演示了他们怎么用 GrokBot 把设计工作「外包」出去——核心态度一句话:「我用 AI 是为了让我离开电脑,而不是待在电脑前。」

Pong 的个人网站:一条自动打卡流水线

Pong 吃外卖时盯着饭盒上的红色中式庙宇图案,想知道它是不是真实存在,跑去旧金山唐人街没找到庙,却拍了张小果蔬店的照片,用 AI 把照片变成 3D 黏土微缩模型,顺手扔上了重做中的个人网站首页。然后他意识到一个老问题:设计师花几周做的个人网站,访客看 30 秒就走,连自己都不回访。他想要一个「活」的网站——记录自己去过哪、和谁在一起、在做什么。

关键决定是:「如果我要做这件事,我不想每次都手动做。」 他对 GrokBot 只说了一句「这是我的想法,最简单的实现方式是什么」,没有 Figma 文件、没有规格文档,边建边想。最终成品是一条打卡流水线:他随时给机器人发一张照片、一张截图,或者干脆只报一个地名,机器人就会:

• 通过 Google Places API 查出地点和坐标;
• 处理图片:修正透视、移除行人、分离建筑外立面,生成网站用的 3D 微缩风格图,而且亮暗主题各生成一张一致版本——切到暗色模式时「灯会亮起来」,这点是写进 prompt 里的;
• 把朋友的社交主页截图一起发去,就能把「和谁在一起」也记进去;
• 转成网站期望的数据结构,直接发布。

现场演示:三人虚拟打卡旧金山 Bernal Heights 的那个「秘密秋千」(有人反复装、市府反复拆的争议景点),几分钟后网站就上线了新条目,还加了个彩蛋——夜晚秋千挂着、白天消失,还原真实情况。

Pong 强调这一切「一点都不花哨」:Google 地图、图像生成、结构化数据、网站渲染,都是简单构建块,GrokBot 是把点连起来的那个东西。换作以前,他大概会想想需要 CMS、管理后台、部署托管…

…然后「想着以后再做,然后永远不做」;现在他不需要知道最终系统长什么样,一张随手照片就能起步。

John 的 Figma Bro:不在电脑前也能干生产设计活

John 写过一篇《我如何用 GrokBot 设计 GrokBot》,现场讲了两个机器人。第一个是 Figma Bro(他也作为 bot 模板公开分享,欢迎别人改进后回传)。连接方式是 Figma MCP(让 AI 直接连上 Figma 文件读写内容的接口),连好后把 Figma 链接丢给机器人、配上具体控制指令即可——他甚至会预先规定「画板要水平并排、间隔 50 到 100 像素」,免得回来看到乱糟糟的文件。

真实场景一:早上 8:52,他正在健身房收尾,同事 Ben 要一批社区素材。他在 Figma 里截了两个画板(图标库 + 品牌手册)的图,语音描述任务,机器人产出三个输出,他连内容都没细读,把 Slack 上的清单粘贴过去回一句「应该都覆盖了」,再通过几轮语音消息迭代大小、圆角、配色——全程没碰电脑。

真实场景二:一小时前,要为当天上线的 bot marketplace 做营销素材。他做好一个模板,给机器人链接并指示:「用品牌手册的背景壁纸,匹配我已有的样式,应用到其余每一个上。

」部分图没更新到位就回去催一下,但省掉的是逐站下载照片、改实例、改背景、改文案的全部手工活。「当我在开这个会的时候,工作正在被完成。」

DevBot:淋浴时的灵感变成可交互原型

第二个机器人组合是 DevBot / Experiments(两个交替使用),解决「经典淋浴灵感」问题:想法来了、人不在电脑前、想保真又没精力。他截了两张图(自家移动端 App + 一个叫 Slack Search 的 bot),发语音备忘录描述一个交互想法:分享智能体时(分享出去的是模板拷贝,不是本体),能不能做一个 iOS 风格的截图特效——点分享、截屏、缩小、缩放回预览模板?

机器人自己去和负责动效的 MotionGod 协作、自己开会、自己重建测试仓库里缺的组件,他几乎没中途检查,回来就得到两个可交互的方案(张扬版和含蓄版)。最终团队决定不采用——因为太像它借鉴的 iOS 截图创意了,但整个探索的成本几乎为零。

Claire Vo 由此提出一个概念:「垃圾桶方法」软件开发——抱着「做出来的东西扔进垃圾桶完全不心疼」的前提去构建,无论是原型还是给客户的东西。过去一个好想法要闯两道关卡:产品经理问「优先级呢?

ROI 呢?OKR 呢?

」,工程师说「我才不建那个蠢东西,我还有技术债」;就算建成了不喜欢,还会有人愤怒「我们投入了时间」。现在你不必关掉大脑里「那如果这样呢」的创造性部分,也不用为「占用资源」感到压力。

John 补了一句:「老实说,这让做设计师重新变有趣了。」

对「AI 威胁创意行业」的焦虑,Claire 的回应是:「听着,你最高的使命从来就不是在 Figma 里设计渐变填充。」AI 让设计师沿杠杆往上走,去做声音、视频、插画这些愉悦感的边缘,而不是困在底层生产活里。两位嘉宾都提到 AI 解锁了原本「无法企及」的技能:John 靠描述和比划就能做动效,Pong 说造物成本骤降,开启了过去想都不敢想的组合。

快问快答:他们的机器人编队

Pong 把机器人分成「生活」「工作」两个桶:

• 幕僚长:不知道该委派给谁的事都丢给它。比如晚上让它买 3D 打印耗材,并要求「买完后自动更新 Notion 里的库存清单」——他的心得是把日常多个任务串起来训练,给它一个更高层的目标,让它自己想出步骤;下次直接说「做上个月那件事」甚至全自动。
• 邮件管理器:列出所有待办,昨晚发现一个 USPS 投递问题,直接让它去联系。
• 日历管理器:已经「变成我的日历」——在 LinkedIn 上聊好约咖啡,截个图发过去让它放占位,「我几乎再也不打开日历应用了」。
• 机器人群组:把 PM、设计师、工程师三个机器人拉进一个群聊,扔进去一个产品点子,看它们从各自角色出发讨论,「一颗简单的种子自己长出新想法」。
• 每日 7 点个性化 AI 新闻通讯:要求做事实核查、尽量附官方来源链接。
• 法律顾问:比如每月自动查绿卡排期进度并汇报。

John 的两个特别用法:一是学日语——让机器人每次回复同时给汉字、注音、英文三层,在日常对话中边用边学;二是保险管家——先让它了解自己的保险计划,之后任何收据、医生账单拍照发过去,它会判断是否需要跟进、有没有拿到最大报销,「一半时间其实没额外省出钱,但它给了我安心」。

怎么调教犯傻的机器人

John 的坦白:在 SpaceX AI 工作排查问题时要交 session ID,「我不想让同事看到我怎么跟机器人说话」,所以随着时间推移变得客气了。但他给了一个实在的技巧:每次出问题,让机器人「记住这个,以后再遇到就按上次学到的流程来」——先提炼、再自我迭代,用得越久越贴合你的需求。

本集带走

• 想清楚「不想手动重复哪一步」再动手:Pong 的起点不是技术方案,而是一句「为什么它不能在我去某个地方时自动更新」。把多个简单积木(地图 API、图像生成、结构化数据、渲染)交给智能体串联,不需要先设计完整系统。
• 语音 + 截图是最被低估的输入方式:健身时语音描述 + 两张 Figma 截图就能完成生产设计活;给机器人预留具体规范(画板排布、像素间距、亮暗双版本),免得回来收拾烂摊子。
• 接受「垃圾桶方法」:以扔掉不心疼为前提做原型,别让每个想法都先过 ROI 审查;不合适就弃,探索成本趋近于零。
• 把生活任务串成流水线,而不是单点提问:买耗材 + 更新库存清单;截图对话 + 自动放日历占位。给机器人高层目标,让它自己拆步骤。
• 让机器人记住教训:出一次错就让它提炼「以后照上次学的来」,机器人会随使用越来越顺手。

【背景】本集转写来自语音识别,「GrokBot」「SpaceX AI」等专名按原稿保留,可能与实际产品名有出入。

我用 AI 是为了让我离开电脑,而不是待在电脑前。
I use AI to get me off my computer, not on my computer.
—— Claire Vo · [00:00]

比如听着,你最高的使命从来就不是在 Figma 里设计渐变填充。
Like look, your highest calling was never to design gradient fills in Figma.
—— Claire Vo · [01:00]

我认为机会在于,造东西的成本变得如此之低,以至于我们过去需要花费多得多的成本才能想象出来的东西,现在做起来太容易了。
I think the opportunity is like the cost of making things become so low that we can imagine something that cost a lot more in the past now.
—— Peng Zheng · [17:10]

但没错,随机的淋浴时灵感现在可以变成真正可用的原型。
But yeah, the random shower thoughts can now become a real working prototype.
—— John Bai · [28:44]

所以我把这称为软件开发中的垃圾桶方法,也就是抱着扔进垃圾桶完全不心疼的前提去构建东西。
And so the thing that I call this like the trash, trash can method of software development, which is like building things with the presumption that it is totally inexpensive.
—— Claire Vo · [29:38]

我认为这才是它真正的力量所在:把我们日常生活中的不同任务放在一起训练,给它一个更高层次的任务,让它自己去弄清楚步骤、它需要做什么。
And I think that’s truly the power of it is to train different tasks in our daily life together and give it a higher task and let it figure out what the steps, what it needs to do.
—— Peng Zheng · [32:54]