回顧一下這件事：2026 年 10 月 19 日，V2EX 上一位前端開發者 maqi1520 分享了自己用 AI 做出的一個類似 Figma 的無限畫布繪圖 Agent。他的流程是把從 Canva 複製來的參考圖丟給 Agent，AI 就生成了完整的海報，而且每個圖層都可以編輯。程式碼還沒開源，先在 GitHub 上佔了位子（wencard 專案）。

討論串裡的回應很有意思。有人直接說生成結果「明顯太醜」，原作者回應說問題出在插畫，那是 DeepSeek 模型生成的，模型夠強就會好看很多。也有人吐槽「類似 Figma」這個說法太浮誇，他倒是坦白：「跟 Figma 是沒法比的，但我說 Figma agent，大家都理解這個產品是什麼樣子。」

這種坦率其實蠻可愛的。而對正在看這篇文章的你來說，這個故事裡藏著一個更貼身的場景：你丟一張參考圖給 AI，它生成了八成符合期待的東西，然後你開始一段漫長的來回，改提示詞、重跑、放大檢查細節、不滿意、再重跑。

「差一點就好看」是最耗人的迴圈

先說清楚，以下不是要否定這位開發者，也不是唱衰 AI 繪圖。而是這種工作型態有個特徵：單次生成只要幾秒到幾十秒，但你不會只跑一次。

每一次重跑，你都會盯著畫面找瑕疵。文字有沒有歪、顏色順不順、構圖對不對。無限畫布（可以無限往外延伸、自由縮放的編輯畫面）意味著你不斷放大縮小、拖曳平移，眼睛一直在對焦距離變化很大的畫面上工作。這種高頻率的微對焦，比看一部電影累得多，因為它沒有休息節奏。

討論串裡那位網友說「太醜」，原作者歸因於模型能力。這其實也說明了這個迴圈為什麼容易拖長：結果的好壞有一大部分不掌握在你手上，你能做的只有再試一次。這種「差一點就成功」的感覺，正是讓人不知不覺多待兩小時的經典配方。

如果你最近也在做類似的事，無論是拿 AI 出海報、修電商圖，還是盯著 Agent 幫你寫程式，可以回頭看看我們之前聊過的盯著螢幕修圖的賣家該被看見的幾件事，裡面的用眼與姿勢建議在同類情境都適用。

三個可以今天就做的調整

不用大張旗鼓，先從小的開始。

幫重跑設一個上限。 比如同一張圖重跑五次還不滿意，就起來離開螢幕十分鐘。這十分鐘不是浪費，你回來之後的判斷通常會比連續第十一次重跑準確。視覺疲勞會讓你開始看不出問題，也開始看不出優點。

縮放畫面時記得抬頭。 無限畫布的壞處是你會長時間維持一個往前傾的姿勢，脖子跟著滑鼠跑。設定一個整點提醒，每次響了就把視線移到窗外或房間最遠的點，停留二十到三十秒。這是讓睫狀肌（眼睛裡負責調整對焦的小肌肉）放鬆最簡單的方式。

把「醜」分成兩類再處理。 像原作者那樣區分「插畫本身醜」和「排版結構問題」是個好習慣。前者是模型能力，等模型進步或換工具；後者是你能動手改的。分清楚之後，你會少跑很多注定不會更好的輪次，情緒上也少一點「我到底哪裡做錯」的自我懷疑。

看懂討論串裡的健康資訊識讀

順帶一提，這種「AI 生成的東西到底行不行」的討論，也是練習資訊識讀的好素材。原作者自己都承認跟 Figma 沒得比，只是借用這個名字讓大家秒懂產品形態。當你看到任何 AI 產品的展示圖或示範影片時，記得展示的都是挑過的最好案例，實際使用的平均水準往往低一截。這不是要你悲觀，而是讓你在決定投入時間試用一個新工具之前，有個合理的預期。

什麼時候該停下來

大部分的痠痛和不適休息就好，但有幾個訊號值得多留意：如果眼睛乾痛到休息一晚仍然存在、看東西出現持續的模糊或影像重疊、脖子或肩膀的痠麻往手臂延伸，或伴隨頭痛越來越頻繁，這時候的下一步是掛眼科或復健科讓專業看看，而不是繼續硬撐或自行判斷原因。這些狀況多數檢查後是良性的，但值得早點確認。

至於那個 wencard 專案會不會開源、模型進步後插畫會不會變好看，就讓子彈飛一會兒。你手上的作品可以慢慢磨，眼睛和脖子卻是耗材有限。下次又要按下「重新生成」之前，先喝口水、看看窗外，再回來。