转型方向不是继续画得更精,而是从画界面转向直接做出能跑的东西,把审美和判断力用在定义系统上。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
从画图转向直接做出来
设计师过去在 Figma 里画静态稿,但软件是动态的、活在运行环境里的,静态稿永远不是理想中的样子,实现到七成就算不错。现在有设计师直接下场写代码,自己搭 design system 和组件,不再等前端工程师排期。Ryo 提到用编程工具两周能做出一个版本,而对应的 Figma 工作流可能要半年。当设计师自己成为 builder,审美反而被放大,也更容易实现心里的想法1,2,3。
价值落在定义系统而非执行
执行成本下降后,稀缺的是判断力。在 AI 原生的小团队里,设计师提供的是审美,工程师负责调度 agents 和提炼 context,各角色贡献自己的专长。往更接近结果的位置走,具体动作包括:把模糊问题翻译成 AI 能用的 context、设计评估和反馈回路、编排模型与流程、判断什么该自动化什么该人工接管。名字叫 AI PM 还是 builder 不重要,重要的是在设计系统,而不是维护流程4,5。
转型前先核对市场而非自己的想象
找工作最大的陷阱是 wishful thinking——觉得自己以前做得好,市场就该需要自己。熊力在微软工作十八年,中间多次尝试跳槽 Meta、Google 全部失败,后来才知道是自己按习惯的方式讲设计,没对上对方要的东西。从自己出发改简历,可能只是把十分改成十五分,而市场要的是八十分。转型前值得先问:目标岗位真正要的是什么,自己的长处和这个需求在哪里对得上6,7,8。
材料里设计师转型的讨论多来自大厂或创业团队语境,个人所在行业、团队规模和岗位职责不同时,具体路径需要另行核对。
出处
- 1Cursor设计负责人Ryo:软件的本质都一样|什么是品味?|AI时代,设计师一定要抛弃Figma
Ryo 讲设计师从 Figma 转向直接写代码、用原型迭代的具体过程,适合理解 builder 能力怎么落地。
- 2Zero: AI时代如何教育孩子,学AI的门槛到底有多低,Web工程师的转型之旅,大厂、创业公司、创业
可回到原文核对这部分判断
- 3像素已死,系统永生:与 Cursor 设计负责人 Ryo 聊Builder时代的到来
总结设计师为何要离开 Figma 做 Code,以及审美在 builder 模式下如何被放大。
- 4AI时代的面试,三件事让公司对我求贤若渴?
可回到原文核对这部分判断
- 5AI时代,大厂打工人的五条路
讲组织内进攻性转型的四项能力,适合对照自己该往哪个位置走。
- 6新时代的招聘现实和应对方法|找工作最重要的是了解自己与市场|熊力访谈_上
可回到原文核对这部分判断
- 7心想事成的三条行动准则
可回到原文核对这部分判断
- 8如何摆脱不喜欢的工作?|修改简历的精华总结|付费转公开
用从自己出发和从市场出发的对比,说明转型前该核对什么。
你也有想问的?
卡住的时候,问问立正:回答只从立正讲过、写过的东西里来,每一段都能点回原文。
问类似的问题也可以接着问:
别人还问了
- 我是一名程序员,该如何转型才能不被AI时代淘汰呢
转型方向不是换一门语言,而是从“为技能负责”转向“为结果负责”:靠近业务、能定义问题、能对交付结果担责的人更难被替代。
- 立正,关于个人网站的那个,就是当时那篇文章,请给我链接,我回去学习一下。
就是关于 Opus 5.5 建立个人网站的情况和提示词
你要的那篇是《建议每个人都用Opus 5.5做一下个人主页》,配套还有一期讲提示词和制作过程的视频;链接由页面自动附上,我在这里说明该看哪份、各自能解决什么。
- 为什么要学AI
学 AI 是为了练出能迁移的判断力:撤掉帮助、换个任务,你还能把模糊需求变成可交付的结果。
- 我和课代表立正录制完播客,当晚他就在社区发布了。这个速度太高效了。你知道他花了多久发布准备这些内容并发布在社区上?工作流是什么样子的?
公开材料里没有“当晚发布”的具体耗时记录,但能看到一条把字幕校对、高光、标题、简介、章节串起来的后期流水线,以及一套按频道标准定制的 skill,发布快更可能来自这条流水线,而不是临时赶工。
- 如果把工资换算成当地实际能够购买的生活体验,而不是简单比较汇率后的收入,同一个中高收入者在中国会不会拥有比美国更高的日常生活品质
不能一概而论:同一笔收入在中国能换到的日常体验往往更多,但生活品质还取决于社会保障、家庭负担和你能接受的生活方式,钱只是其中一个变量。
- 你怎么看待data scientist的未来呢?这个岗位的未来他会消失吗?还是会变成另一种形式存在?那我现在是做Product Analyst,如果你说要离业务更近的话,那其实product analyst 可能离业务还更近,那难道就是我其实继续做Pod粗体Analyst,然后争取往业务转型是更好吗?还是有其他的转型方式例如我可能想到的是就是把data science 变成一种产品去办一些小公司比说提供数据转型或者数据分析的服务。
DS 岗位不会消失,但会从“做模型”转向“用数据直接驱动业务决策”;你继续做 Product Analyst 并往业务靠,和把数据能力做成产品,是两条都成立但验证方式不同的路。