MasterGo AI 不具备视觉负载评估功能，但可通过设计规范检查、AI快搭生成引导和D2C Pro输出反向验证间接优化视觉负载，真正评估仍需专业工具或人工走查。
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MasterGo AI 并不提供独立的“视觉负载评估”功能模块，也没有公开说明其通过算法量化分析界面信息密度、认知负荷或视觉复杂度（如Fitts定律、Hick's Law 或眼动热区模拟等）的能力。当前所有官方资料、产品文档及实测反馈中，均未提及该平台具备自动识别与评分原型视觉负载的技术能力。
它更聚焦于规范对齐、结构生成与工程落地，而非人因工程层面的可用性诊断。
但你可以借助 MasterGo AI 的以下能力，间接优化视觉负载：
menu.js是一款Material Design风格的jquery下拉菜单插件。通过menu.js插件，你可以非常轻松的制作出Material Design风格的下拉菜单或下拉列表。 使用方法 在页面中引入样式文件menu.css和jquery.min.js、menu.js文件。
设计规范检查
AI 设计助手能基于企业已配置的设计系统（如 Ant Design、自定义组件库），自动扫描图层：
• 是否存在未对齐栅格的元素
• 字体层级是否混乱（如多级标题混用同一字号）
• 间距/留白是否违反设定标尺
• 颜色对比度是否低于 WCAG 最低标准（需团队提前在DS中定义阈值）
这类检查虽不输出“视觉负载分”，但能定位导致认知负担的具体违规项。AI 快搭生成时的结构引导
当你输入类似“简洁的工作台首页，仅保留核心操作入口，减少文字说明”的提示词，AI 会倾向生成：
• 更大的点击区域与呼吸感留白
• 图标+简短标签替代长段落文案
• 分组容器明确划分功能区块
这种生成偏好源于对主流设计系统（如 Ant Design）语义结构的学习，本质是“经验规则驱动”，而非实时计算视觉熵值。D2C Pro 输出反向验证
将高密度原型交由 D2C Pro 转代码，若生成的 React 组件嵌套过深（如div > div > div > button层级＞4）、CSS 类名冗余或响应式断点缺失，往往暗示原始设计存在结构臃肿问题——这可作为视觉负载过载的间接信号。
真正做视觉负载评估，仍需结合专业工具（如 Maze、Lookback 的热力图分析）或人工走查（例如用“三秒测试”判断用户能否快速识别主任务入口）。MasterGo AI 的角色，是帮你把已知的轻量设计原则，快速、一致地落地为可编辑稿与可运行代码。
不复杂但容易忽略。
