北京
AI設計工具越深入真實項目，規則沖突就越頻繁。設計師有個人偏好，項目有明確要求，客戶會臨時反饋，產品本身還有默認設置。沒有清晰的優先級，AI很容易把這些層級混在一起。
作者Marlin Bian提出的解決框架是四層遞進：產品默認設置 → 設計師個人配置 → 當前項目規則 → 本次會話的明確指令。這個順序的核心邏輯是：越具體的規則，優先級越高；但同時，來源可追溯比單純執行更重要。
為什么項目規則要壓過個人偏好？個人偏好當然有價值——某位設計師可能長期執著于特定的間隙尺寸、材料表達、收納策略或照明方式。但一旦進入具體項目，項目規則必須優先。因為這些規則通常來自客戶任務書、場地條件、預算限制、施工條件和特定用戶群體，不是抽象審美，而是當前項目的硬性邊界。如果個人配置覆蓋項目規則，AI可能把舊習慣強行塞進不匹配的項目里。
本次會話的明確指令通常代表局部設計決策。比如項目整體偏好更寬的動線，但設計師說："這個臨時方案里，讓通道變窄，我想看看收納能提升多少。"AI可以執行這個局部指令，但必須識別這是會話級指令——不是永久項目規則，也不是更新設計師配置。最高優先級不意味著可以靜默改寫長期規則。
優先級重要，來源可追溯同樣重要。AI應該能解釋：這條規則從哪來？是產品默認、個人配置、項目文件，還是本次會話？沒有來源說明，"遵循規則"就變成黑箱。設計項目里常有一次性例外：某個客戶偏愛特殊材料，某個平面動線異常，某張源圖紙需要特殊解讀。這些可以記錄，但不應自動變成全局規則。
好的AI設計工作臺需要區分三層存儲：個人配置（跨項目的長期偏好）、項目規則（當前項目的邊界條件）、會話歷史（單次對話的臨時決策）。只有這種分離，才能避免把某個項目的偶然決定污染到未來項目。這個框架的底層訴求很清晰：AI設計工具不能只執行命令，還要讓用戶理解它為什么這樣執行——以及這些決策會在多大范圍內生效。
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