建设一套小牛业务组件库 + 设计规范体系，使 AI 能通过自然语言直接生成符合设计规范的可用代码。 核心解决的问题：
- 设计侧：AI 生成页面时，组件库里没有的东西 AI 会自己”编”，导致样式不符合规范，设计稿无法出完整页面
- 研发侧：样式规范靠口头传递，AI 生成代码后需要大量人工走查
- 协作：设计改 Figma → 研发手动翻译代码，信息损耗大 底层技术组件用无头样式组件库，本平台在其之上承载小牛设计语言适配 + 业务组件 + 开发约束 + Skills。
无头样式组件库
无头样式组件库调研 无头样式组件库 Ant Design 组件能力对比 token 设计调研 组件库分级规范 (L1-L3)
现在遇到的问题是：场景化 token，该什么时候，用到哪个组件，这个并没有很清晰的认知，如果要复刻设计稿这样的一个样式，就必须得一个一个细对：这个 icon 用什么大小，这个 icon 在这个容器的布局在哪里，与其他组件的间距，子组件与父组件的间距这些。都需要细节调整，如果用口喷的话其实效率不如 Figma 设计稿高。
所以这样延伸出来的一个问题是：本质上设计这边的工作流并没有发生实际性改变，只是从之前的单纯输出设计稿，到用设计稿来组织布局语言+Coding Agent 来直接生成代码这一步了。这样的好处是：省去了走查的沟通成本+开发消耗成本，但是增加了设计这边的工作量，与此同时减少了开发这里的工作量。