# StateLab

在线 Alpha · 2026-10-26

一个 AI 交互状态实验室，将内容生成规则转化为等待、授权、失败与恢复的可运行原型，帮助团队在开发前亲自体验产品行为。

在线测试：https://statelab.linadong.design

## 设计问题

在真正开发之前，团队如何亲自体验 AI 工作流里那些最容易被忽略的时刻？

先明确行为规则，再生成三步骤模拟原型，让设计师逐一体验六类场景，并记录自己的观察与判断。

## 我的工作

产品改造、行为规则、六类场景模拟、人工检查与导出流程，以及可选 AI 编辑的执行约束。

## 工作流

1. **描述** — 定义内容生成功能，或选用已有模板。

2. **决策** — 确认取消、部分结果保留和重试授权规则。

3. **演练** — 用模板生成原型，逐一触发六类场景。

4. **复核** — 记录人工结论，导出 HTML、交付说明或 JSON 备份。

## 机制

**Agent · 可选能力** — 本地应用包含结构化 AI 规划，以及最多 12 步工具调用的代码编辑 Agent。当前在线 Alpha 未启用模型调用，模板与场景不依赖 AI。

**Harness · 已实现** — 通过已确认规则、六类场景输入、限定可编辑文件及禁止联网的隔离 iframe 约束执行。内容变化后，旧的人工检查结论失效。

**验证 · 人工主导** — 静态检查确认原型所需接口存在；评审者亲自操作各个场景并记录结论，不等同于自动化浏览器评测。

## 一个功能，四个需要设计的时刻。

交互规则示意 · 可通过上方入口体验在线 Alpha

**等待** — 视频仍在生成中。

提供有意义的进展和下一步，不承诺未经验证的完成时间。

**授权** — 重试将消耗额外积分。

执行前解释额外成本，让用户决定是否继续。

**部分失败** — 两个分镜成功，一个失败。

保留已完成内容，清楚区分失败部分与其余任务。

**恢复** — 用户选择重试失败的分镜。

说明重试范围，保留已经确认的其他分镜。

这些示例用于解释交互规则。在线 Alpha 模拟结果与积分，不生成真实内容，也不自动完成体验评测。

## 当前与下一步

在线 Alpha 已支持模板、六类模拟场景、人工检查、浏览器本地保存，以及 HTML、Markdown 和 JSON 导出。生成与积分均为模拟。

按场景规则验证 AI 辅助编辑，再从固定三步骤内容生成模板扩展到更多工作流。

基于下载的 UIGen 示例改造。StateLab 产品层加入了场景规则、模拟、人工检查、持久化与交付功能；线上版本为浏览器运行的构建，AI 功能暂未启用。

https://linadong.design/zh/lab/statelab