人机协作可以这样分工：你先感受到某个动效「对了」，再通过给 AI 看参照、做对比来传递方向，让它批量生成可模式化的部分，然后你再看一眼，指出哪里不对、哪里对了⁠1。这个「看一眼就知道好不好」的判断来自你作为有品味、有积累的人，AI 替代不了⁠1。对 UI 动效师来说，这意味着你的核心不是画得多快，而是能不能在一堆 AI 产出里认出哪个是对的。你提到自己偏审美、build 不多，这恰恰是这套分工里最值钱的那一端。

AI 现在能做很多 80% 到 90% 的工作，但最后 5% 到 10% 仍需要人来收口：判断结果好坏、给反馈、对结果负责⁠2。没有专业深度的人很难收口，因为不知道两个答案哪个更好、错在哪里⁠2。放到动效上，AI 能生成一堆过渡和缓动，但哪个符合这个游戏的节奏和情绪、哪个会让玩家出戏，需要你来定。你已经在用 AI 处理流程小麻烦、做独立小游戏，这正是在积累「把事做完并判断结果」的经验，比单纯学工具更接近稀缺能力。

同样拥抱 AI，有人焦虑有人兴奋，区别在于：工作是「别人给任务、你完成」，AI 帮你完成你就不开心；工作是「给别人解决问题、创造价值」，AI 帮你做得更好你就开心⁠3。你可以拿这个当自我核对的尺子：现在做的动效，是在交付一个被指派的文件，还是在解决「玩家在这个界面该怎么被引导」的问题？如果是后者，AI 放大的是你的能力。至于「算不算在进化」，可以看你的判断是否在变准、能收口的范围是否在扩大，而不是看工具用得多不多。

AI 能完成大部分执行，但最后那点判断和收口仍要人来做：能看出两个方案哪个更好、错在哪里、由谁负责。没有专业深度的人很难收口，因为分不清好坏，AI 反而会放大盲区。对动效师来说，这个深度就是审美判断和验收标准——什么算「够用且可用」。技术实现的价值在于补上你原本做不到的部分，比如把想法真的做出来、跑通一条流程，而不是让你去和工程师比写代码。所以顺序上，先把「判断什么是对的」练扎实，再用技术扩大你能交付的范围⁠1,2。

你已经在做独立小作品和 coding 尝试，这方向对。可以拿其中一个，动手前先写下你打算怎么做、觉得哪里会出错，再让 AI 帮你实现，做完对照现实看差在哪。过一两天关掉 AI，自己重做一遍或讲给别人听，卡住的地方就是还没学会的地方。再改一个条件——换个交互、加个约束、换一批素材——看你还会不会。做的时候会觉得更慢更吃力，那不是退步。这样你能分清：哪些是 AI 帮你交付的，哪些判断真的长在你身上了⁠3,4。