MJ 助手：消灭机械劳动的 Midjourney 效率插件
💡 一句话项目总结
我主导设计并借助 AI 独立开发了 MJ助手（Chrome 插件）。这个工具本质上只解决两个核心问题：
- 把 Midjourney 命令里的高频参数从**“手动复制粘贴”变成“可视化快捷点选”**；
- 把高频出图操作从**“逐条复制回车”变成“自动化批量提交”**。 目标很直接：消灭毫无营养的机械操作，把设计师的时间还给创意判断。
一、 业务痛点：Discord 交互带来的重复劳动
在 Midjourney（基于 Discord）里，一条完整的出图命令通常是：提示词 + 风格化参数 + 尺寸参数 + 其他控制变量。
随着团队出图量的增加，这种“聊天框式”的交互暴露了非常多影响效率的痛点：
- 操作极度碎片化：每次换提示词，都要去备忘录里反复复制
--ar 16:9 --v 6.0这种冗长的参数后缀。 - 极易出错与遗漏：风格（
--sref）和尺寸经常需要组合调整，纯靠人工拼接很容易漏打一个空格或写错字母，浪费算力和时间。 - 批量任务纯靠人力：在做模型训练或大量风格抽卡时，只能机械地重复“复制 -> 粘贴 -> 回车”，人被完全绑定在枯燥的提交流程上。
二、 我的角色与职责边界
在这个项目中，我跑通了从“发现痛点”到“开发落地”的完整闭环：
- 定义 MVP（最小可行性产品）：克制做大而全的功能，只抓最核心的两个场景：参数拼接 + 批量提交。
- 重构交互方式：把 Discord 里的“命令行记忆输入”转化为“UI 按钮选择”。
- AI 辅助开发：借助 AI 编程助手，独立完成 Chrome 插件的前端界面开发、Discord DOM 元素劫持与调试上线。
- 真实场景验证：将插件投入团队真实的日常出图任务中，验证提效数据。
三、 核心方案与交互重构
3.1 快捷参数面板（将“隐性记忆”转为“显性点击”）
我把极高频但难记的控制参数（如 --sref, --cref, --iw, --sw, --ar, Niji 等），全部做成了可视化的前端按钮。
设计重点与价值：
- 点击即拼接：彻底告别手动复制，点击按钮，系统自动在输入框尾部按正确格式拼接参数。
- 常用组合前置：把“特定风格 + 常用尺寸”固化为组合项，进一步减少点击次数。
- 统一团队心智：抹平了团队成员对 MJ 参数熟悉度的差异，大家点击同样的按钮，输出同样标准的参数格式。
图：将复杂的底层指令转化为快捷点击面板
3.2 批量刷图中枢（打破“逐条提交”的线性限制）
针对海量风格探索和 AI 训练素材准备场景，开发了自动化批量提交功能。
设计重点与价值：
- 一次配置，自动发送：用户只需设定好基础参数和变量，点击执行后，插件会自动按节奏向 Discord 连续发送命令。
- 释放注意力：彻底斩断“复制->回车->复制->回车”的死循环。提交完批量任务后，设计师可以立刻切出去做其他工作。
图：从早期基础界面到最终批量提交版本的迭代路径
四、 真实业务结果
4.1 单点效率直观提升
- 在典型的“10 图连抽”任务中，原本需要人工全程盯盘操作的提交流程，从约 30 分钟缩短到约 30 秒（仅需初始配置时间）。
- 对应提交环节的操作耗时，效率提升了约 98%。
4.2 大规模场景的杠杆效应
当面对“日均约 1000 张图片”的批量探索任务时，该功能将原本需要专人花半天手动刷图的工作，压缩到了几分钟的配置操作。不再需要人工逐条复制回车。
4.3 价值本质
- 对个人：消灭了参数复制与重复提交的打断感，创作节奏更加连贯。
- 对团队：统一了出图的参数标准，大幅提升了批量探索和素材积累的效率。
五、 项目总结
复盘这个项目，它的核心价值不在于“插件写得多复杂”，而在于极其精准地对最耗时、最机械的环节进行了结构化提效：
- 输入方式：从“死记硬背 + 手动复制”变成了“快捷拼接”。
- 提交方式：从“人工逐条回车”变成了“机器自动批处理”。
最终的结果是：**在不增加人力的情况下，支撑了团队更高频、更大规模的 AI 视觉产出。**这也是作为交互设计师，通过代码解决实际工作流痛点的一次有效实践。