37 / 如何与AI浪潮带来的焦虑和解？

积极健康地面对时代的浪潮，才是正道

Nov 21, 2025

Hello你好！

我记得前段时间，互关的网友“在悉尼和稀泥”发了一条贴，说在这个AI时代，感觉还是焦虑，觉得自己没有抓住AI的风口浪尖。我当时回了一条评论，说：“你都月入五位数了还没抓住风口浪尖，还怎么焦虑啊？”但现在我发现，虽然我一直说自己还算比较平和，其实我也有了一点没有抓住AI浪潮的焦虑。

在这里也想向“在悉尼和稀泥”老兄道个歉，那时候的评论有些轻率，没有体会到他背后的真实情绪。

我的这种焦虑，我觉得很大程度上来自于这次回国一个多月。回国其实主要是为了料理家人的健康，根本没有时间静下心来工作。但可能正是因为这种原因，国内那种无处不在的“卷”、无处不在的竞争，以及弥漫在空气中的焦虑感，慢慢地也对我造成了一些影响。好像觉得这个时代的浪潮你不抓住就没机会了，所有人都在你前面跑，每个人都那么积极地抓住了各种机会——是不是只有你一个人落后了？

我记得以前自己也有过一次类似的焦虑，就是刚从国内出来，来到新西兰，从头打拼。一切都要从零开始，自己的兴趣爱好，比如播客，也都放了下来。然后回头一看，国内那些一起做播客的朋友们，有的开公司，有的融资，搞得风生水起，我就在怀疑，自己走的路是不是错了。

这两次焦虑虽然有所不同，但内核似乎是一样的：都有一种 FOMO（错失恐惧症）。我觉得这是人性的一部分。我们无法完全抵抗这种焦虑，但需要学着和它和解。

所谓“自我的安心”，可能是一种状态，也可能是一种实践。比如，找到一两件自己做起来真正舒服的事情去做，就是一种方式。赚钱的话，真的永无止境；可能调整好身体，积极健康地面对时代的浪潮，才是正道。

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面对父母老去的六个建议 | When Our Parents Grow Old

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我还推荐了几个实用工具：
• ChatGPT / DeepSeek / Claude：心理和知识支持
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💬 如果你也正在经历父母的健康挑战，欢迎留言分享。

用 Framer AI 15 分钟做网站：从线框到组件一气呵成

我最近看了 FrameSpace 的视频《I made a website in 15 minutes (Framer AI Features)》，其中展示了 Framer 新推出的两个 AI 功能——WireFramer 和 AI Component。这两个功能的实用性很强，尤其是在快速原型和轻量项目阶段，能显著提高效率。

第一个功能 WireFramer 可以根据用户输入的提示词，自动生成网页线框图。它的特别之处在于整个流程都在 Framer 内部完成，无需切换软件或导入外部文件。生成的线框还可以直接调整、编辑和替换图片与文字，从而快速形成一个初步可用的展示版本。对于个人项目、教学演示或需要快速迭代的网页原型来说，这个功能几乎可以让“从零开始”变成过去式。

第二个功能 AI Component 则面向更复杂的交互需求。它允许用户用自然语言描述组件的功能，Framer AI 会直接生成可运行的交互元素。视频中展示了一个倒计时器的示例——设计师只需提供参考图片并说明要创建一个倒计时功能，AI 就能自动生成相应的组件。尽管这类展示通常是经过筛选的案例，现实中复杂组件可能仍需要人工干预和优化，但整体的生成过程依然令人印象深刻。

从整体上看，这两个功能让 Framer 从一个纯建站平台，逐步进化成具备原型设计、交互实现与自动生成能力的完整设计系统。对于独立设计师、自由职业者或创作者而言，这意味着更少的上下游依赖和更高的产出效率。接下来我打算在实际项目中测试这些功能的稳定性，并考虑制作一个实操对比的教程或小课程，系统地展示 AI 如何重塑网页设计的流程。

原视频地址：

👉 I made a website in 15 minutes (Framer AI Features) - YouTube (FrameSpace)

设计上可以用AI吗？

设计上可以用AI吗？当然可以。但肯定不是那种你直接给它一个提示词，它就给你说出结果的。而是要把它拆解出来。

举最近的一个例子。我做JAM的Landing page，需要定义字体样式。我和AI交流以后，确定了中文和英文的两种字体。然后让我ChatGPT帮我生成字体样式的JSON文件，我再通过Figma的插件将它作为Design token导入Figma生成样式。

这样的话，可能就5分钟搞定了。但没有AI的话，人操作也可以，大概半小时左右。运用AI就在这些细节上，就像用一把刀子、剪刀、螺丝刀一样，专注于你要做的事情，然后让它做完就行了。

产品什么时候开始推广？

作为一个产品，什么时候开始推广？我觉得理想的状态是满足以下几个条件：

第一，产品的主要功能已经打磨完毕，至少核心功能稳定可用，不是还在频繁崩或者缺胳膊少腿的阶段。

第二，已经初步验证了 PMF（Product-Market Fit）。可能不是完全找到市场契合度，但至少从用户反馈和留存数据中看到有需求、有粘性。

第三，已经有合适的获客渠道，比如官网、官方社交媒体账号，甚至是内容型渠道（播客、YouTube、newsletter 等）。这些渠道能带来持续流量，而不是全靠花钱买量。

第四，有比较好的 Onboarding 流程，能让新用户快速上手、理解产品价值，理想状态是能自然引导到付费或关键转化。

这几个条件都达到了，就可以开始系统性地、大力推广了。

否则就是“烧钱买用户，白白流失”。

推广从来不是越早越好，而是在产品准备好迎接增长的时候，才值得去放大声量。

我试用了所有 AI 设计工具，这是结果

我最近看了伦敦设计师 Paavan 的一支视频：《I tried every AI design tool. Here are the results.》这支视频很有趣，他用同一个网页生成提示词去测试市面上主流的 AI 建站工具，看看结果会如何。这个实验让人很直观地看到不同工具之间的差距。

他的测试结果其实和我的直觉差不多：目前来看，输出最稳定、效率最高、生成质量最好的仍然是 Lovable、V0，还有 Mocha 表现不错。尤其是 Lovable，它的生成速度快，排版逻辑也更接近人工设计的结构，基本可以直接拿来做初版。V0 在组件层面的智能理解更强，生成的网页层级和语义都相对干净。至于 Mocha，我听过一些设计师的好评，这次视频也显示它在响应速度和页面结构上都有不错的表现。

其他几个工具就差距比较明显，比如 Google Stitch、Firebase Studio、Canva 等，它们虽然都打着“AI 生成网站”的旗号，但输出的内容要么布局混乱、要么视觉过时，要么根本无法落地成一个可用的页面。

我注意到 Paavan 并没有把 Figma 或 Framer 纳入测试——很可能是因为这两个工具目前还不是“一键生成”型的 AI 平台。不过，从整体趋势来看，AI 设计工具的发展路径已经很清晰：单一工具难以覆盖全部需求。正如我们用大语言模型（LLM）时常需要结合多个工具进行验证一样，AI 设计现在也进入了“组合使用”的阶段。

对我来说，这类对比最大的启发是：未来设计师不再依赖某一个平台，而是需要像工程师一样，学会组装自己的 AI 工具链。一部分负责生成，一部分负责验证和优化，这样才能得到真正有质量的结果。

原视频地址：

👉 I tried every AI design tool. Here are the results. - YouTube (Paavan — Designer in London)