给 AI 看图之前，怎样描述你的问题

先选一个可验证的问题

示例目标是找出导出按钮为何难发现，而不是问“你觉得这张图怎么样”。准备一张已经遮住账号信息的界面截图，保留窗口尺寸和缩放比例。把你希望用户完成的动作、遇到的困难写清。画面之外发生的点击和加载过程，单张图不能证明，需要另外说明或提供录屏。

先描述，再让模型建议

第一轮只要求列出可见控件和位置，并把看不清的文字标记为不确定。你检查它是否看错，再进入第二轮建议。直接要求评审时，模型可能基于错误识别给出看似合理的结论。小字可裁剪放大，但同时保留全图，避免失去上下文。

任务：帮我改进这张导出界面的可发现性。
用户目标：第一次使用时找到导出PNG。
先输出：可见控件、所在区域、可读标签；看不清就写不确定。
再输出最多3条建议，每条包含截图证据、修改动作、验证方式。
不要推测未展示的菜单和点击结果。

用区域编号代替模糊指代

把截图分成左侧导航、中央编辑区、右上角操作区等命名区域；涉及具体控件时给局部图编号。若需要像素坐标，注明原图宽高与坐标原点，实际执行前人工确认。截图缩放之后的坐标不能直接拿去自动点击原窗口。

让建议附带验收方法

例如“导出放到右上角”的建议，还应有验证：让三名未使用过的人在不提示情况下寻找导出入口，记录找到时间和误点位置。模型的设计意见只是候选，用户能否完成任务才是验证。保持其他界面不变，一次只修改关键入口，便于判断是否有效。

检查遗漏与敏感信息

逐条核对模型所引用的按钮是否确实在图中，不把识别结果当OCR保证。发送前遮住联系人、订单号和密钥；不要指望一句提示就让外部服务不接收已经上传的图片。练习交付截图、观察清单、三条有证据的修改建议以及实际测试记录。