用设计系统（Design System）的逻辑去搞 AI 自动造主题

最近在 Hacker News 上刷到一个非常有意思的项目，作者把原本用来做“网页 UI 设计系统”的 Agent 思路，直接搬到了模拟经营游戏里，用来自动构建类似《过山车大亨》（Rollercoaster Tycoon）风格的主题乐园。

通常我们用大模型生成内容，最怕的就是那种“AI 味儿”十足的平庸感——不管是生成网页还是生成场景，模型往往会陷入一种极其相似的模式（作者管这叫 vibe coded slop）。为了解决这个问题，他在做设计系统 Agent 时，不只是给模型一堆组件，而是给它一套极其严格的“设计规范”和“约束规则”。

他发现，构建一个逻辑自洽的网页 UI，和构建一个逻辑自洽的主题乐园，底层逻辑竟然是高度一致的。

在网页设计里，你要规定字体、间距、阴影怎么组合；而在主题乐园里，规则就变成了：过山车必须有完整的轨道、游乐设施必须有入口连接到路径、路径必须串联不同区域、海盗主题区必须配上海盗风格的布景。如果只是简单地给模型一个“建个乐园”的指令，它生成的场景大概率是破碎且不连贯的。

为了让生成的乐园真正“能跑通”，他实现了一个非常硬核的 Eval Loop（评估闭环）：

1. 生成阶段：第一个 Agent 根据指令生成乐园布局。
2. 打分阶段：第二个 Agent 充当“质检员”，根据一套预设的 Rubric（评分细则）进行审计。比如：过山车有没有至少一个落差？设施是否都能通过路径到达？主题装饰是否统一？
3. 迭代阶段：根据评分结果，Agent 会自动更新自己的规则文件（Skill files）和上下文约束，然后重新尝试，直到通过审核。

这种通过“规则约束 + 自我迭代”来对抗模型随机性的做法，比单纯堆砌 Prompt 要高级得多。

如果你也想尝试这种“带约束的生成”思路，可以参考他这种通过 Agent 互相审计的逻辑架构。虽然他没直接公开完整的 Prompt，但这种构建“规则文件”的思路非常值得在复杂的 Agent 工作流中复用。