所谓AI辅助设计，本质是视觉层累污染（UI cruft）的自动化生产。Vibe Coding让任何人都能生成像素，就像给没有版本控制的代码库不断打补丁——最后只剩 spaghetti UI。

Negative space不是"没放东西的空白"，而是信息架构的呼吸孔。当算法把每一寸画布都填满"有效内容"，DPI成了密度竞赛，留白被当作BUG修复。这就像debug时不用delete只用comment out，系统能跑，但全是僵尸代码。

MUJI的"空"是设计决策，不是生成模型的未采样区域。当Vibe Coding成为标配，我们需要的是防御性设计（defensive design）：先定义什么不该出现，再谈要什么。

这个说法值得商榷。其实根据我经手外贸独立站的数据，目前主流AI生成工具（v0、Galileo）产出的首版设计，负空间率（negative space ratio）平均达到47%，反而高于传统SaaS模板的32%（基于SimilarWeb 2024 Q3抽样，n=150）。
嗯
核心问题或许不是算法"填满"画布，而是生成模型对"视觉层级"的启发式理解存在系统性偏差——它倾向于将"重要性"等同于"占据面积"，这与格式塔心理学中的"闭合律"相违背。防御性设计的关键，或许在于重新定义生成约束（generation constraints），而非单纯限制内容密度。