周锐作品集 2026
01
Hi，我是周锐
ZHOU RUI
AI 产品设计 / 设计工程师
交互设计背景，习惯借助 Claude Code、Codex 把自己的设计想法做成产品。比起单纯画界面，我更关注如何用设计师的审美直觉与交互判断，去引导并约束 AI 的产出。
- 长沙理工大学
- 交互设计 硕士
- 湖南文理学院
- 视觉传达设计 学士
- t17708475850
- 177-0847-5850
- 2284841341abc@gmail.com
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AI 产品设计 / 设计工程师
交互设计背景，习惯借助 Claude Code、Codex 把自己的设计想法做成产品。比起单纯画界面，我更关注如何用设计师的审美直觉与交互判断，去引导并约束 AI 的产出。
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012020 – 2024
视觉
对排版和比例挑剔。
022023 – 2026
研究
习惯用实验和数据验证判断。
032026
AI 产品
能从 0 到 1，独立把设计做成产品。
工具 Figma · Claude Code · Codex · GitHub
P.04 – 17
让 AI 读懂你的 X 收藏，直接把它做成成果。
个人 AI Agent · 全链路已在真实收藏上跑通
P.18 – 28
用衣柜里真有的衣服，先在屏幕上试穿。
AI 穿搭网站 · 邀请制已上线
X 平台上聚集了全世界前沿的信息和学习资料，世界上优秀的设计师和开发者，都会以第一时间在这上面交流经验。Xbot 不仅仅帮你整理这些收藏，还会把相关的几条收藏串起来，判断你平时的收藏意图和喜好，主动帮你做事。
收藏夹与分组的真实录屏
我在 X 上攒下的真实书签
周末永远有别的事，收藏越攒越厚，反而成了负担。
卡壳时翻出一条长视频教程，倍速看完再练，也要一两个小时。
一条条截图、复制进对话框，还要从头交代背景。
我把自己常用的工具放在同一条使用路径上：保存内容、整理资料、围绕资料对话。Xbot 再向前一步，从收藏中发现用途，提出可以做成的成果。
X 收藏夹
保存
随手一点就存，新的压住旧的。
Cubox
整理
一键收录，打标签，集中阅读。
通用 AI
对话
前提是我先找到、挑出、搬过去。
Xbot
产出成果
关联收藏、提出建议，再动手制作。
本项目的使用路径比较，非工具能力上限。
最早的原型叫 xToDo，用 AI 把收藏拆成学习步骤。我试用两天就放弃了——收藏吃灰，变成了待办吃灰。于是我把方向改成：让 AI 直接把成品做出来。
以前 · xToDo
给一份清单。每一步都要自己读、自己做。
现在 · Xbot
步骤由 AI 走完。读收藏、定方向、做资产、逐件自查，你只看结果。
最初逐条读收藏时，AI 给出的建议看着合理，我却不想执行。直到几条收藏共同指向一件事，建议才有了值得动手的方向。
我最近的 4 条真实收藏
See what 780+ brands actually ship to socials.
品牌社交视觉参考04只是好奇
暂不纳入
可能的意图
在搭一套
个人视觉 IP
Xbot 的提议
个人介绍卡 · Banner · 配图
至少两条独立来源才提议
不同且相关、包含独立信息的收藏；重复转载不计入。做不做、愿意花多少、要不要带上审美偏好，由用户决定。意愿、积分与喜好之外的执行细节，交给系统自己拿主意。
留给你
这个成果现在要不要做？
愿不愿意花预计的积分？
要不要带上自己的审美偏好？
做出来的成品满不满意？
交给系统
从几十条收藏里挑出最值得做的一件
过滤广告和水帖，只读有用的
定视觉方向、配色和间距
渲染成截图自检，穿帮就返工
确认一次，之后 AI 一路做完；过程收起来，只能补充或停下，没有审批。
打开 Xbot 的第一屏不是书签列表，而是“拿结果”。另外三个入口不是孤立的功能，各自接住主流程里的一环：供材料，或供审美。
同步收藏
提出建议
确认执行
制作和检查
交付文件
Chrome 插件
你拍板
网页 · 文稿 · SVG · 代码
找回材料，核对依据
把视频变成能读、能问的内容
制作时参考你选过的原图
刻意没做的
不做任务管理收藏积压，不能变成待办积压。
不做跨平台收集箱先把 X 上已有的收藏用起来。
不让支撑功能抢首页品味和阅读，都服务于拿结果。
有足够关联，才提出建议；制作完成后，先看截图、再检查细节。复核未通过就返工，达到上限则保留任务，等待补充要求。
Xbot
你
读取真实收藏
多条相关内容共同支持
用途、依据与花费说清
读材料，制作交付物
渲染截图，复核细节
查看并使用文件
先同步，再发现
暂不推荐，不凑方向
通过
未通过 → 返工 · 最多 2 轮
保留任务，补充要求后再试
拍板
可补充 · 可停止
验收
复核通过，才进入交付。
失败有去向，任务不会被写成“已完成”。首页只放一张提议卡，让你先看清要做什么。选择依据、替换方式与预计积分，都放在做决定的位置。
一次只给一个方向，减少来回比较。
卡片跟着手走，松手才判断是否切换。
每个新方向都要有相关收藏支撑。
动手之前，就能看清预计花费。
大多数 AI 生成的内容排版千篇一律、配色廉价。“有品位”会提取你收藏里的图片，你只选喜欢或不喜欢；它把说不出口的视觉直觉，拆成配色、比例、信息层级和质感。
不必用具体的语言，去描述抽象的“高级一点”。
AI 学到的品味写成一句话，旁边就是原图，准不准一眼能核对。
至多 8 张原图、1 张主参考；截图复核，最多修 2 轮。
收藏夹保留了 X 熟悉的单列时间线，只围绕“重新读”改了三处。
只记得用途，就直接描述问题，约 2 秒返回结果。
去掉“显示更多”，一屏读完。
原来放推荐关注的位置，改成围绕收藏的对话，回答附来源。
代码交给 AI，路线由我判断。前两次只换模型，还是不够快；转折是想清楚要什么——搜索只需要判断“相不相关”，不需要写一段话。
太慢
还不够快
只判断相不相关
只给判断和置信度
换成 Jev 以后
快一倍
对比 DeepSeek Flash 实测，约 2 秒返回 3 条结果
为什么快搜索：提高 vibecoding 能力
讲 Cursor 规则文件的写法，能直接用在编码里，相关。
相关
是给 AI 写动效的提示词词库，和编码能力有关，相关。
相关
是一组 3D 素材网站，和提高编码能力关系不大，无关。
无关
教你用 DESIGN.md 约束 AI 写代码，相关。
相关
收藏里最难消化的，是动辄一小时的长视频。阅读课把它变成能读、能问的内容。
打开先看要点，再决定要不要看全片。
想了解哪一段，就围绕这条视频问它。
英文视频也能识别，并自动配好中文字幕。
回看这次从 0 到 1 的独立开发：哪些已经验证，哪些还没有，以及重来一次我会怎么做。
已跑通
140 条真实收藏 · 真实模型
待验证
尚未公开上线
同步收藏
提出建议
确认制作
截图复核
交付文件
别人会执行建议吗
用进工作了吗
下次还会回来吗
真实生成测试：手机版页面上写着“右侧草稿”，模型看截图发现了穿帮，修一轮才交付。
重来一次
第一版一口气做了四个模块，铺得太开。重来的话，我会先只做“拿结果”这一个最小闭环，尽快拿给身边爱攒书签的朋友试跑。
拍一张衣服的合照，说一句今天去哪。Yiko 用你衣柜里真有的衣服搭好一整套，再生成穿在你身上的样子；人物的姿态、表情和光线，照着从杂志人像里拆出的参数来生成。
右：上线网站的真实录屏（试衣间、收藏穿搭、我的衣橱）
衣服都录入之后，传统方式仍要她自己挑选、组合，再判断好不好看。Yiko 把选衣和搭配交给 AI，她表达需求，再看上身图决定要不要。
衣物已录入之后：谁来判断怎么搭
她参与的步骤
她自己选，也自己搭
4步
她自己组合，也自己判断
4步
AI 负责搭，她决定要不要
AI 选衣 · 搭配 · 生成上身图
2步
从衣物已录入开始比较；首次导入成本在后文单独说明。流程为所选使用方式的示意。
身材、衣物、本人照片，隐私门槛一层比一层高。所以每次向她要更私密的东西之前，先兑现一样看得见的回报。
再来时：试衣间、围绕它搭配、试衣记录
给她看向她要会花额度
两个人物取自基础形象和第一套搭配的上线截图
每要一样，先给一样。基础形象、三套参考、第一套搭配，都排在下一次索取之前。
跳转、刷新、断线，只查原任务。不会悄悄重新提交付费的生成任务。
很多人说不清自己属于什么风格，但穿上身一眼就知道好不好看。所以我删掉了风格测试题：她用一句大白话交代需求，怎么搭交给 AI，屏幕的 60% 留给全身试穿。
“今天上班想穿那套绿色上衣，不要太严肃。”
沿用熟悉的 AI 聊天布局，几乎不用学。
侧栏切换时，黑色标记沿一条微小的弧线划过，而不是生硬平移。
画稿时，我以为传张照片就能用。接上真实模型一测，才发现她们随手拍的是一堆衣服的合照，iPhone 原图还会报错。为了把导入做顺，我改了四处。
手机默认是 HEIC 格式，补上前端自动转码。
不必逐件拍照、打标签；一张合照自动检测并拆出多件单品。
改成流式反馈：先显示识别出的衣服名称，白底图随后补上。
后端持久化任务，刷新重进只查原任务，不重复提交。
“知性”不只是一枚标签。在 Yiko 的风格库里，它被写成协调中性色、干净剪裁和精致层次，共同进入模型的搭配决策，让单品围绕同一个审美方向组合。
“今天上班，
想穿得知性一些。”
本轮的审美方向
知性
先听她想怎么穿
本轮要求 → 长期偏好
→ 衣橱中可见的服装属性
颜色之间有呼应，
共同建立克制的色彩倾向。
一起考虑衣长、版型与垂感，
让线条形成清楚的秩序。
让内外层各有位置，
不为丰富而叠加多余的衣物。
模型据此组织一套搭配
配色呼应 · 轮廓清楚 · 层次有主次
以「知性」风格为例 · 依据产品风格库与搭配指令演示，几何图形示意搭配关系
衣物选好了，站姿、光线和表情仍会影响上身展示。早期结果站姿僵硬、背景杂乱、眼神空洞，我开始为人像呈现建立结构化的参考。
好的人像摄影之所以高级，是因为摄影师懂得掌控人体的重心、姿势、表情与留白。
站姿僵硬 · 背景杂乱
眼神空洞
早期版本的真实生成结果
“要努力去接触人类最杰出的作品，再试着把它们带进你正在做的事情里。” —— 史蒂夫 · 乔布斯
我翻阅时尚杂志的人像作品，把姿态、表情、光线拆成结构化参数，注入生成指令。这里关注上身展示的自然度，搭配选择由前面的衣橱规则约束。
几千张
杂志人像摄影
8 类
风格
140
套视觉参考
午后自然光，从左侧来
双手在身前提着小包
重心落在一侧，身体微侧
{
"framing""全身"
"pose""weight on one leg, both hands holding a small bag at hip height"
"expression""a soft, natural smile, straight to camera"
"light""soft daylight from the side"
"mood""gentle, romantic, effortless"
}
站姿僵硬，背景杂乱，眼神空洞
重心落在一侧，
提着裙摆，自然地笑
很多穿搭 App 塞满花哨的标签和卡片框，反而把衣服衬得廉价。我借鉴了巴黎女装品牌 Bécane Paris 的网站陈列，把整身造型做成横向的人物舞台。
高亮焦点、弱化其他人物，一套的轮廓和比例一目了然。
去掉多余外框，颜色只来自衣服本身。
网格方便找，舞台方便看，随时切换。
Yiko 是我用 Codex 和 Claude Code 一步步写到上线的。AI 很容易写出“看着能跑、但没有细节”的页面，所以每一步都由我验收。
模型分工
我定的完成标准
已验证
邀请制开放，首批 5 位内测朋友导入了自己的衣服在用。
模拟测试中刷新、重试，都没有重复提交。
等得久、照片难准备、想要手机端。
待验证用之前用之后
如果她第二天早上出门前，还是一套套地在镜子前试，这个产品就不算真正成功。
AI 让东西做得越来越快，但做成什么样、好不好，
还得靠人来判断。我想一直做那个判断的人。
期待和你聊聊
周锐 · AI 产品设计 / 设计工程师 · 2026