用途：面向用 AI 工具生成、审查并集成 UI 组件的工程流程，覆盖 json-render、v0.app、Google Stitch、Bolt Cloud、Cursor 五个工具。核心观点是 AI 生成的 UI 约 80% 为样板、20% 为定制，输出必须由人审查、重构并负责。
主要能力：
- 工具选择：多端/MCP 可视化输出、类型安全目录、流式 UI 选 json-render；从零生成新组件或全栈应用选 v0.app；以截图、URL、DESIGN.md 为输入的设计驱动多屏流程选 Google Stitch；带持久化后端的全栈原型选 Bolt Cloud；在已有代码库中做增量改动或重构选 Cursor。
- 提示词工程：约束优先，明确框架、令牌、shadcn 风格（如 Luma）、a11y 与各状态（默认、加载、错误、成功）；复杂交互组件采用多轮提示。
- 质量保障：对每个 AI 生成组件执行 10 点审查清单，并在合并前设 CI 质量门禁。
- 设计系统集成：在提示词中传入令牌名，拒绝硬编码色值；将原始输出重构为符合设计系统的组件。
必要用法示例：生成后用 npx shadcn@latest apply luma（CLI v4）统一风格；Stitch 用 generate_screen_from_text 与 get_screen(name="projects/{project}/screens/{screen}")。审查示例：把 bg-[#3b82f6] 硬编码按钮替换为 <Button variant="default" size="md"> 这类令牌化组件。
关键原则：自己拥有输出；用令牌而非字面值；提示词约束优先；迭代精炼；CI 不可跳过；默认可访问性。禁止行为包括直接上线原始 AI 输出、模糊提示词、硬编码 hex/rgb、对“简单”组件跳过 CI、用 v0.app 做增量改动、单轮生成多状态组件、盲信 AI 的 a11y 声明。
限制：资料未提供具体收费、价格、安装步骤与效果保证；文中工具版本与时间点（如 2026-04）仅作事实陈述。