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专栏 · AI 工作流实战 ›
第 199 期 · AI 产品 · 收录于 2026 年 8 月 24 日

缺失的一层:AI 智能体的设计品味——Hassan El Mghari(Together AI)

HE
Hassan El Mghari · AI Engineer
AI 产品
视频 13:53 原文约 1.6 万字 预计阅读 8 分钟 来源视频 ↗ 中英对照全文
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TL;DR · 三句话
  1. 一AI slop（AI 味的粗制滥造 UI）不是玄学，是一张可枚举的破绽清单——紫色渐变、标题斜体、scroll to explore、全大写胶囊标签等 20-30 项——完成后多花 10-20% 功夫专门打磨 UI，就是 AI 应用最大的竞争优势。→ 详细
  2. 二Hassan 的解法是把品味「编码」进两层脚手架：设计 skill Hallmark（slop 闸门规则 + 预制主题库，发布一个半月 1 万人试用、单 prompt 一次成型整站）+ 个人 agents.md（每次踩坑固化成规则）。→ 详细
  3. 三全场只带走一件事的话：给 agent 喂参考和截图（自建灵感金库），配合长而具体的 prompt、拆步骤、用快而便宜的开源模型（GLM 5.2 盲测几乎骗过全场、成本仅 Opus 的 1/5）反复迭代——agent 的产物永远只是底子。→ 详细
01

非设计师五年做 50 个 App，百万用户的头号原因是设计

  • Hassan 在 Together AI 带开发者体验团队，过去五年每年做约 10 个 AI 应用，部分应用累计有几百万用户试用；他自认不是设计师，但直言「用户来的头号原因说实话就是设计和 UX」。→ 详细
  • 他的作品全是「非常简单的单页应用，重点打磨设计和动画」：logo 生成器（8.5 万人用过）、Make Comics（把你拍成超级英雄漫画书，大会展位现场可打印带走）、视频字幕生成器（8 千人用过）、落地页多版本生成器、能给 GitHub 仓库自动开 PR 的云端 agent。→ 详细
  • 顺带介绍 Together AI 本身：AI 原生云平台，三件事——开源模型推理 API（对话/图像/音频/视觉全模态）、用自己数据微调、预订 H100/B200 GPU 集群。→ 详细
02

AI slop 有一张可枚举的「破绽清单」——多花 10-20% 打磨 UI 就是竞争优势

  • 核心判断：「我们现在活在一个越来越多 AI 应用都是 slop（粗制滥造）的世界里」，用户「一两秒之内就能看出这是 AI 生成的」；因此完成之后再多投入 10% 到 20% 专门打磨 UI，就是非常非常大的竞争优势。→ 详细
  • vibe coding（凭感觉让 AI 直接写代码出应用）产物的「同款破绽」他一条条点名：每一个都是紫色渐变背景、标题用斜体、莫名其妙的「scroll to explore」提示、全大写+拉宽字距的胶囊标签、渐变色 logo、一堆 emoji、间距留白问题、随机乱放的图形。→ 详细
  • 他的方法论起点：认真把 AI 生成的网站看一遍，「你可以列出一张 20 到 30 项的清单：这就是 AI slop 的样子」——slop 不是玄学审美问题，是可枚举、可写成规则的模式集合。→ 详细
03

Hallmark 设计 skill：slop 闸门 + 主题库，两样东西撑起一次成型

  • Hassan 自建的设计 skill 叫 Hallmark，做两件事。第一件：把上面那些 slop 套路编码成规则（他称为「AI slop gates / slop 闸门」），明确告诉模型「别做紫色渐变、别在标题用斜体」。→ 详细
  • 第二件他认为在做产品时「非常重要」：给模型一批预制的设计主题（theme）当上下文。这引出全场反复出现的主线：「如果你给 AI 模型非常非常好的参考灵感，它们往往表现得非常非常好」。→ 详细
  • 成绩与效果：发布约一个半月，1 万多人试用；主要针对落地页优化——「给独立播客做落地页」「给发票应用做落地页」这类单个 prompt 一次成型（one shot）出整站，且看不出常见 AI 破绽；发布推文收到大量反馈，仍在持续迭代。→ 详细
04

前后对比的诚实结论：skill 给的不是完美，是「好得多的起点」

  • 儿童学习应用页面的 A/B 对比：不用 Hallmark vs 用 Hallmark，「就是干净一点、好看一点、动画更多」；他自己也承认右边「算不上完美的落地页」，但它给了你一个好得多的起点，然后你一步步迭代出真正惊艳的东西——skill 的价值在抬高基线，不在一步登顶。→ 详细
05

用更小更快的开源模型做迭代：GLM 5.2 现场盲测几乎骗过全场

  • 他点出一个被普遍低估的做法：「很多人低估了在应用迭代循环里使用更小、更快模型的价值」。他的分工是先用 Codex 或 Claude Code 搭基础版，迭代阶段换更小的开源模型（如 GLM 5.2——两周前发布，他认为是「第一个在设计上真正非常好的开源模型」）。→ 详细
  • 现场盲测：两个落地页一个出自便宜的 GLM 5.2、一个出自 Opus 4.8，让观众举手猜——只有四只手举对。Opus 那个成本是五倍、速度还慢得多，甚至「左边（GLM 那个）可以说更没有 AI 味」；结论是两者「几乎难以区分」。→ 详细
  • 但他补了前提：「用更便宜的模型迭代，前提是它得足够好。」另一个实例：GLM 5.2 一次生成的图片游乐场网站带着很多 AI 破绽，只加了一两个后续 prompt，就换来更好的 logo、好得多的加载状态与动画、更好的间距——「迭代是极其极其重要的」。→ 详细
06

心得 1：把「两秒看出是 AI 但说不出为什么」变成能点名的知识

  • 他给非设计师的第一条心得：熟悉 AI 破绽。很多人看网站「两秒钟就说这是 AI 生成的，但说不出为什么」；只有当你能点名「是紫色渐变、是这种 logo」，才能把这份认知融进自己做的应用，或直接告诉模型别这么做。他强调自己的目标不是世界最佳设计，而是「至少比纯 AI slop 好得多得多」。→ 详细
07

心得 2：把偏好沉淀进 agents.md——每次踩的坑变成下次的规则

  • 做法本质是把踩坑经验固化成文件：「随着你不断做东西，你会建立起直觉——你想要什么、不想要什么。比如每次生成网站 logo 都很烂、都得重做，那就写进 agents.md：logo 要避免这样、要那样做。」形式不限，「skill 或 markdown 文件、agents.md，随便什么都行」。→ 详细
  • 他自己已经「积累起一份相当可观的 agents.md」；并点破 Hallmark 与它的关系——「某种程度上 Hallmark 也是这么回事：如果你没有自己的，可以用 Hallmark 这样的东西」。也就是说，个人偏好文件是私有版设计 skill，设计 skill 是公共版偏好文件。→ 详细
08

心得 3（全场最重要）：灵感金库——给 agent 喂参考和截图

  • 他的原话级强调：「如果这场演讲你只带走一件事，请一定给你的 agent 提供参考和截图。我现在做任何东西，都会给 AI 模型大量的参考灵感。」→ 详细
  • 具体机制是「灵感金库（inspiration vault）」：任何时候看到特别喜欢的网站或应用——「哇，这个太好看了」——就随手存下来；日积月累攒成一大批截图库。→ 详细
  • 使用方式：做新 App 时先想「我要的效果是 Duolingo 加这个 App 再加那个 App 的混合体」，然后把一大堆截图直接贴给模型看——「输出的结果每次都会好非常非常多」。→ 详细
09

心得 4：更长更具体的 prompt——他现在直接录语音备忘录当 prompt

  • 「更长、更具体的 prompt 永远效果更好。」他现在的做法是录一两三分钟语音备忘录一顿输出：想做什么样的 App、该怎么用、目标用户是谁、这里放文本框那里放图片上传、界面长什么样、附哪些灵感——转出来「所有 prompt 基本都是两三段长」，效果通常好得多。→ 详细
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心得 5：拆步骤——起手一条巨长 prompt，后续功能排队发

  • prompt 要长但不要把七个功能塞进同一条：每条 prompt 只做一两个功能、讲透。他的定式是「App 起手一条巨长 prompt + 一堆灵感截图，然后立刻排上一串后续消息（做这个功能、做那个功能），让它自己跑」。→ 详细
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心得 6+7：迭代任务交给快的开源模型；one-shot 产物永远只是底子

  • 迭代类任务别什么都用闭源模型——他举 Cursor 的 Composer 2.5（Cursor 后训练的开源模型）为证：「用它做迭代近乎魔法，因为实在太快了。」快本身就是迭代体验的核心。→ 详细
  • 收官观点：有人 one-shot 出一个 App 就「行了，完工，直接发」——但「agent 生成的东西只是一个底子，接下来要靠你补上下文、补灵感、来回打磨，把观感体验做好、保持简洁，一轮轮迭代下去」。→ 详细
12

闪电问答 / 收尾

本期为大会闪电演讲（13 分 53 秒），无闪电问答环节；收尾只有一句「我要讲的就这些，感谢大家到来」。→ 详细

13

联系方式

视频中未留联系方式；嘉宾为 Hassan El Mghari（Together AI 开发者体验团队负责人），其设计 skill 名为 Hallmark（发布推文见演讲幻灯，链接未在口述中给出）。

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