AI 时代，审美不必再停留在「我喜欢」；普通人也能把它做成作品，甚至变成一套可复用的系统。
上周，我做了人生中第一个开源视觉Skill。
发布了一条推文，没想到反馈还不错，有人转发、收藏，也有人真的去用了（收获了11颗星星，有一颗是自己给自己的哈哈）。这给了我很多信心。
这个 Skill 最初的想法，来自我给自己的诗做视觉卡片。
我一直喜欢多媒介表达，第一份工作在一家互联网教育公司，写过很多知识付费产品的落地页。怎么用一句话抓住注意力，怎样让文字、图片和视频共同讲一个故事，大概从那时起，就成了我的习惯。
后来开始写诗，我也很自然地想：这些文字能不能不只躺在文档里？能不能让它们拥有自己的颜色、光线和形状？
在 ChatGPT 的文生图功能进化到现在这个版本之前，我一直觉得，普通人要做好这样的视觉卡片还是挺费劲的。
Claude Code 很适合搭建工作流、整理文件和编写规则，但我使用的 Claude 本身不生成照片或插画；Nano Banana 在我的使用中更适合信息图和解释性配图；Midjourney、Stability 能生成很有视觉表现力的图片，却又在另一套工作流里。真正麻烦的不是没有好工具，而是每个工具都很强，却没有生活在一起。
现在不一样了。ChatGPT 和 Codex 可以在同一条链路里理解文字、讨论意向、生成画面、调整风格、渲染文字，再把反复试验出来的经验保存成 Skill。
所以我想写下这次经历，分享给那些想把「某种感觉」固定成自己的视觉 Skill，用来给文章配图、制作社交媒体图片，却又觉得自己不懂设计、不懂代码的人。
但我不准备一上来就讲教程。对于一个相对小白的人来说，步骤和技巧不是最重要的。最重要的是先相信两件事：
- 你有能力使用 AI 工具！
- 你也有权利对视觉拥有自己的喜好和判断！
第一，相信自己可以使用 Coding 工具
我是文科生，今年年初才开始使用 AI Coding 产品。
在这之前，我已经使用 ChatGPT 这样的对话产品很久了，但 Coding 产品出现以后，即使一直关注别人在玩什么，心里还是觉得：这不是文科生可以玩的东西。会不会要懂编程？会不会把电脑搞坏？别人已经做出网站和产品了，我连终端是什么都没有弄明白，现在开始是不是太晚？
有一次，我和一位经常玩 Vibe Coding 的朋友聊起这件事。我说自己有点害怕，觉得这些工具离我很远，朋友对我说：不要给自己设限。
还有一次，我看到一个朋友谈起自己如何用 AI 做产品，说话的时候眼睛在发光。那种状态让我非常好奇，也让我开始想，也许不需要先把所有概念学明白，先上手试试就好了。
于是我开始学习，一边做，一边在推特、公众号分享自己的学习记录。后来也部分因为这些分享，被推进了一家国内的 AI 公司做开发者社区。虽然后面因为一些原因，还是离开了，但这段经历让我更加确定：行动不会保证你成功，却会把你带到原来不可能出现的地方。
如果你对 AI 工具感兴趣，不要想太多，直接用就好了。至少在这类创作里，它面对你的入口就是自然语言。你会打字、会说话，能够表达自己的感受，就已经可以开始。
至于能不能用得很好，那是后面的事情。先用起来。
第二，相信自己有权利判断什么是美
我为什么这么强调这件事，还和一段很小的经历有关。
以前有位同事问我，怎么看新版本 App 的视觉风格。既然对方问了，我就认真提了一些建议，结果对方说：因为你是一个「岁月静好的人」，所以才不喜欢这种风格。
这句话被我放在心里很久。后来很长一段时间，我甚至刻意避开自己喜欢文学、有点文艺的那部分。
现在想想，喜欢就是喜欢，不喜欢就是不喜欢，别人不同意，是别人的事。
说得直接一点：别人又算什么东西，凭什么决定你应该喜欢什么？
我非常尊重设计师和美术师。专业人士积累多年的训练，不会因为 AI 出现就失去价值，真正优秀的设计依然需要知识、技巧和长时间的练习。
但个人表达不是只有专业人士才拥有的权利，我们当然可以判断自己喜欢什么，也可以亲手制作属于自己的东西。
这种判断可以不那么专业，不那么所谓的「高级」，但是你喜欢就好了呀。美和愉快的感受，属于每一个人。专业能力有门槛，表达自己的权利没有。
为什么这是制作视觉 Skill 最重要的前提？因为 AI 可以生成图片，却不能替你喜欢。
如果你没有判断，就很难告诉它哪里不对，很难分辨一张看似漂亮的图究竟是不是你想要的，也很难把它继续修改、整理成一种稳定的风格，最后大胆地推荐给别人。
审美当然可以学习和提升，但美本来就是多元的。
这个世界上有几十亿人，你觉得美的东西，大概率至少还有几个人也会觉得美。所以，大胆表达自己的喜欢吧。
如果你也想做视觉Skill，可以从这几步开始
做完这套 Skill 以后，我觉得小白真正需要的，不是一百条复杂的提示词，而是一个很自然的过程：先用自己的话说需求，看到结果以后再继续判断。
1．直接用自然语言告诉 Codex，你想要什么
不用先学习提示词公式，也不用准确说出某种艺术流派。最开始，我只是告诉 AI：我想给自己的诗做视觉卡片，喜欢日常摄影里的真实感，也想保留克制的文学排版，希望画面有泥土感，不要太像精致的商业产品。
这段话并不专业，却已经足够让 AI 做出第一版。自然语言的作用不是一次把结果规定完美，而是先把你脑子里的方向交给它。你会描述自己的需求和感受，就可以开始。
2．效果不满意，就增加参考图
第一版出来以后，我觉得画面不错，却还不够像自己。这时，与其继续堆抽象形容词，不如直接发参考图，并告诉 AI 具体喜欢哪里。
我先发了一张喜欢的水族馆照片，告诉它我喜欢深蓝水波、暖金光线，以及人物隔着玻璃留下的模糊影子；
后来又发了儿童视角的绘画，告诉它我喜欢线条的笨拙、比例的不准确，以及那种还没有被训练得太成熟的感觉。
参考图不是让 AI 原样复制，而是帮我们指认：我喜欢的是这里的光、那里的颜色，还是某一种材质和情绪。
3．调整时，把不喜欢的地方说清楚
有了参考图，生成结果依然可能不对。我当时说过很多非常普通的话：
「太像油画了」「孩子气还不够」「画面太成熟」「背景很好看，但是字放上去看不清」。
这些反馈已经足够有效。
例如，《玫瑰》的第一版虽然有垃圾桶、玫瑰和树影，却太像成熟油画；把主体画得更笨拙以后，下一版又变成了普通儿童插画，真实光线消失了。
正是在这种来回调整里，我才逐渐说清楚：我要的不是单独的儿童画，也不是漂亮的光影摄影，而是让孩子般不成熟的线条，生长在真实的窗光和树影里。
你不需要先会专业术语。先指出哪一部分不喜欢、为什么不喜欢，以及希望保留什么，AI 可以再帮你把这些感受翻译成更明确的修改要求。
4．感觉对了，就让 AI 把规则固定下来
认出了自己要的感觉这个时候，不要只保存图片，还要告诉 AI：把这次做对的地方总结下来，写进 Skill。
于是，「时光蜡笔」慢慢固定了几条规则：
保留真实窗光、墙面或生活空间，使用粗粝纸张和儿童般不成熟的线条；
人物、物件、主色和具体场景可以随着文字变化；
避免成熟油画笔触、工整商业插画和刻意卖萌的卡通感。
Skill 的作用，就是让这些已经确认过的判断，下次不必从头再说一遍。
当然，规则也不能写得太死。我曾经因为一张「旧梦丝网」颜色不够有张力，就让 AI 写下「浓色占画面百分之七十」，结果下一张几乎全部变成红色。后来又把它改成根据内容选择主色和大致面积。固定的是审美判断，不是把每一次具体修改都变成铁律。
5．换内容测试，看看风格能包容什么
一张成功的图，还不能证明风格已经成立。
换内容测试，不是要求所有作品看起来一模一样，而是看这套风格能不能在保留辨识度的同时，容纳不同的文字、情绪和场景。
每解决一个反复出现的问题，Skill 才稳定一点。
Skill 不是写出来的，而是跑出来、撞坏、修好，再重新跑出来的。
比如我做的这个Skill，就用《教父》和《英雄本色》电影里的两句台词进行了测试（其实理论上可以测试更多的，主要是怕Token额度用光了😂）。
做出第一张，比读完十篇教程重要
回头看，这次最有价值的，不只是得到了四种风格，也不是终于在 GitHub 上发布了人生中第一个开源 Skill，而是以前只能说「我喜欢这种感觉」，现在开始能够说出：
我喜欢真实的光，却不喜欢过度写实；
喜欢孩子般的笨拙，但不喜欢刻意装可爱；
喜欢浓烈的颜色，也需要给文字留下呼吸；
喜欢画面有象征，却不希望它把文字解释得一览无余。
AI 没有替我决定什么是美。它只是不断把可能摆在面前，逼着我们一次次回答：
这个为什么不对？那个为什么让我停下来？回答得多了，模糊的感觉就会逐渐成为清晰的判断。
如果你也想拥有自己的视觉风格，不用先学完设计，也不用急着写出一套完整的 Skill。
现在就打开相册，找出三张你真正喜欢的图片，发给 AI，问问它：这三张图有什么共同点？我喜欢的究竟是什么？然后拿出自己写过的一句话，做第一张图。
它可能不好看，也可能和你想象得完全不同。没关系，告诉 AI 哪里不对，再生成一张。审美不是想清楚以后才开始的，而是在一次次选择、拒绝和修改里慢慢长出来的。
先动起来。做出第一张，比读完十篇教程重要⚡️
最后，也别忘了版权和 credit。AI 降低了创作门槛，不代表所有图片、字体、文字和艺术作品都可以被随意使用。提供参考图时，如果来自其他人的作品，尽量确认图片来源和使用权限；引用他人的文字或作品，要标明作者与出处；准备公开发布或商业使用时，也要再次检查素材和工具的授权范围。
参考可以帮助我们找到自己的语言，但不要把别人的作品直接变成自己的署名。
*本文由我和Codex协作完成。
