AI重命名基于视觉与语义理解自动生成结构化名称，如“Search-Bar-Primary-Input”，而传统插件依赖模板规则批量替换，如“Button/%N-Primary-%Wx%H”；AI准确识别功能差异、支持多语言自动转换，但内存占用高35–42MB。
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一、AI智能重命名的语义识别机制
AI重命名功能基于视觉内容与UI组件语义理解，自动分析图层像素结构、文字内容、交互属性及上下文关系，生成符合设计意图的名称。该机制不依赖预设规则，而是通过模型推理判断图层真实用途。
1、选中目标图层或图层组，确保其处于可编辑状态。
2、右键调出上下文菜单，选择“AI重命名”选项。
3、等待插件完成视觉分析与语义推断，通常耗时
4、系统自动生成如“Search-Bar-Primary-Input”、“Cart-Icon-Outline”等结构化名称。
二、传统重命名插件的规则驱动模式
传统插件如Rename It依赖用户定义的模板语法和位置/属性映射逻辑，通过解析图层元数据（宽度、高度、坐标、类型）执行字符串替换与序列填充，属于确定性批量操作。
1、在Figma中选中需处理的图层集合。
2、打开插件面板，输入命名模板，例如：Button/%N-Primary-%Wx%H。
3、点击“应用”按钮，插件逐图层计算参数并生成新名称。
4、全程无AI推理环节，执行速度稳定在0.3–0.7秒内（100图层实测）。
三、命名准确性与上下文适配能力对比
AI重命名在复杂界面中能区分视觉相似但功能不同的元素，例如识别同一尺寸的两个矩形分别为“Loading-Spinner”与“Skeleton-Card”，而传统插件仅依据坐标顺序或尺寸值赋予相同前缀。
1、对含图标+文字组合的按钮，AI可输出“Settings-Icon-Label-Button”而非简单“Button-01”。
2、当图层嵌套层级深且无命名线索时，AI调用上下文窗口分析父容器语义，提升归属判断准确率。
3、传统插件在此类场景下会返回“Group-01-Rect-03”等无业务含义名称，人工校验修正率高达68%（2026年Q1团队协作审计数据）。
四、多语言与国际化支持差异
AI重命名模块内置多语言语义映射表，支持中英文混合命名策略及本地化术语转换；传统插件需用户手动配置语言字段或依赖外部CSV映射文件。
1、启用AI插件的“中文优先”模式后，自动将“Close Modal”转为“关闭弹窗”并保留组件标识。
2、在Figma文档设置为中文区域时，AI默认采用“图标-功能-类型”三段式结构，如搜索框-主控-输入组件。
3、传统插件需提前编写类似“SearchBox/%N-ZH”模板，并单独维护中英文术语对照表。
五、资源占用与稳定性表现
AI重命名需调用轻量级客户端推理引擎，内存峰值较传统插件高约35–42MB；但在Figma桌面版（v132+）中已实现WebAssembly加速，未出现卡顿或崩溃记录。
1、启动AI重命名前，插件自动检测可用GPU加速能力，若不可用则降级至CPU模式。
2、传统插件因无模型加载环节，内存波动控制在±5MB范围内，适合低配设备长期运行。
3、在连续处理500+图层任务时，AI方案触发一次后台缓存刷新，传统方案保持恒定吞吐节奏。
