构思(Ideate)是 UX 工作流的第三段:研究拿到洞察、定义锁定问题之后,这一段要把洞察变成「能交付的方案 + 站得住的决策」。Will 这套笔记的特点是把 AI 当成构思阶段的加速引擎——不是让 AI 替你想,而是用结构化提示词让 AI 帮你把已有的设计判断还原成一条完整的决策链 + 一份能讲给老板/面试官的文档。
对 PM 的意义:这一篇你能直接拿走的是七套可复用提示词(三类决策报告 + 竞品分析两段 + 创新产品 + 用户流程)和一套讲设计决策的万能句式。它解决的不是「画图」,而是「怎么用 AI 把『我为什么这么设计』讲清楚、写成报告、甚至变成面试话术」。画图的符号和手工画法见 Google UX 证书 / 构思·线框图·低保真原型;本篇是它的「AI 提速 + 决策表达」版。
生活类比:研究阶段像「破案现场取证」,定义阶段像「锁定嫌疑人」,构思阶段就是「写结案报告 + 上庭辩护」——你已经知道答案了,但你得证明你是推理出来的,不是猜的。这一篇所有提示词的灵魂,都是逼你和 AI 一起把「推理过程」补全。
构思阶段的标准动作链(原始流程):基于洞察定设计策略 → 输出信息架构 & 用户流程 → 拆功能与交互逻辑 → 出可交付改版文档(DRD) → 搭可交互原型验证关键路径。
一、先搞懂:设计策略 vs 设计方案(为什么不能跳过策略)
很多人(尤其 PM)会问:有了洞察,直接多出几个方案上线 A/B 测不就行了?为什么非要先定「策略」?
三层关系(背下来,这是构思阶段的认知地基):
| 层 | 回答什么 | 例 |
|---|---|---|
| 洞察 Insight | 问题是什么 + 为什么发生 | 用户不转化,是因为不信任 |
| 策略 Strategy | 选哪条解决路径,放弃哪条 | 在「加评价/加认证/降风险/强品牌/优化信息结构」里,只选一条主路径 |
| 方案 Solution | 具体怎么做 UI/交互/功能 | 在选定的「社会证明」路径下,做评价模块的三个版本 |
Why 必须有策略:同一个洞察,业务目标不同,解法完全相反。
- 洞察:用户对购买结果不确定 → 犹豫/放弃。
- 业务目标=提转化率 → 策略「降低决策不确定性,让用户敢下单」→ 强化评价、前后对比、7 天退款。
- 业务目标=提客单价 → 策略「建立价值感,让用户觉得贵得值」→ 强调差异、高端场景、套餐升级。
- 业务目标=提复购/品牌信任 → 策略「建立长期可信关系」→ 减少营销话术、真实用户故事、透明信息。
没有策略,方案会「发散和堆砌」:页面越做越复杂(什么都想加)、每个点单看都对但整体跑不通、团队陷入争论(每个人都能讲一个对的点)。
策略的三个作用:收敛(从多解里选一条主路径)、取舍(明确做什么 + 不做什么)、对齐(让团队在「洞察、业务目标、解决路径」三维达成一致)。
策略的专业表达公式(写策略陈述 / 跟老板讲方向时用):
通过【手段/机制】,改变【用户的某种状态/行为】,从而达到【某种效果】。例:通过强化社会证明,降低用户的不确定性,从而促进决策转化。 例:通过重构信息层级,降低用户理解成本,从而提升决策效率。
何时可以弱化策略:小项目/简单问题(如单按钮点击率优化)可以直接做方案。复杂问题、增长问题、多方案问题必须有策略。判断信号:当你手里有「多个看起来都对的方案」时,你缺的不是方案,而是策略。
二、三类项目决策报告(本篇最高复用价值)
这是整套笔记的核心资产。它解决的工作:你做完一个设计要去汇报 / 写复盘 / 面试讲项目时,如何用 AI 把「我做了 B」这个结果,反向还原成一条完整的决策链——让人看到你是在做判断,而不是执行别人的决定。
2.0 为什么需要它:判断力的「四步公式」
面试官问「设计细节在哪」,本质是在问:你是在执行别人的决定,还是在做自己的判断? 缺任何一步,听起来就像在讲功能而不是讲设计:
我面对的选择 → 我的判断标准 → 我选了什么、放弃了什么 → 结果验证
Why 这套报告值钱:90% 的人讲项目会直接跳到「我把 A 改成 B,数据涨了 X%」。听完只知道结果,不知道你的判断能力。这三个模板的共同骨架就是强制你补全「归因 → 锁方向 → 候选方案对比(含被淘汰的) → 决策表 → 表达」,把隐性判断显性化。这恰恰是设计 leader 在团队里存在的价值。
三类项目对应三种「决策起点」,选错模板会讲歪:
| 类型 | 典型场景 | 决策链起点 |
|---|---|---|
| ① 多版本优化类 | 转化低/流失高,数据驱动改版 | 归因(几个假设里找真因) |
| ② MVP 类(0→1) | 产品定了功能,设计师决定怎么呈现 | 设计矛盾(用户第一次用在哪卡住) |
| ③ 探索创新类 | AI 功能/新范式,没先例 | 挑战行业共同假设 |
2.1 Case 1:多版本优化类决策报告(数据驱动)
完整四步链(一套 4 段提示词,逐步喂):
Step 1 — 生成决策报告主体。输入:Before/After 截图 + 自定义文字;输出:归因分析 + 方案对比 + 决策表 + PPT 内容。
可复用提示词骨架(Step 1): 我的输入材料:业务目标(一句话)/ 旧版方案描述(原来啥样、啥问题)/ 优化后最终方案描述(我做了什么)/ 补充信息(数据或用户反馈、竞品参考)。 请严格按以下顺序输出,不要打乱: ① 归因阶段 — 列 2-3 个归因假设(A/B/C);通过推理说明哪个最可能是真因、其余为何不成立;最终只保留一个假设作为后续所有方案的前提。 ② 方案对比阶段 — 前提:基于上一步锁定的唯一假设,方向已定,以下方案都在同一方向解决同一问题。基于我的最终方案,反推出另外 2 个同类候选方案(区别可以是交互方式/信息架构/视觉权重/版式),但三个必须解决同一问题。格式:方案 A/B(描述/优点/缺点)、方案 C 最终选择(描述/选它的核心理由)。 ③ 决策还原表格 — 输出一张表:
成立的归因假设 | 验证方式 | 锁定的设计方向 | 候选 A 及淘汰原因 | 候选 B 及淘汰原因 | 最终 C 的选择依据。 ④ PPT 书面表达 — 分 5 页,每页『页面标题 / 核心观点(一句话)/ 页面内容(3-5 bullet)』,五页=问题定义 / 归因与验证 / 候选方案对比 / 最终方案说明 / 结果与反思。
Why「反推被淘汰方案」是精髓:你最终只做了一个方案,但判断力恰恰体现在你『放弃了什么、为什么放弃』。让 AI 帮你把当初(哪怕没认真想过的)候选方案补出来并写清淘汰理由,你的决策就从「一个结果」变成「一次权衡」。
Step 2 — 转面试话术。输入:Step 1 文本 + 提示词;输出:800-1000 字口语化面试话术。
可复用提示词骨架(Step 2):以上是我的设计决策内容,请生成面试话术。按五部分依次输出,每部分都不能大幅压缩:① 背景与挑战(必须埋一个『外部压力/他人意见』小情节——比如产品直接告诉你怎么做、或 stakeholder 有个看似合理但你觉得不准的判断;体现你没直接接受,而是自己先做判断)② 归因过程(几个假设、怎么验证、排除了哪些、真因是什么——不能省)③ 方案取舍(篇幅不少于全文 1/3,每个被淘汰方案要具体到用户行为或设计逻辑,不能只说「效果不好」)④ 结果验证(上线结果;判断错的地方主动说 + 怎么修正;没精确数据就讲定性反馈)⑤ 一句话收尾(点明这个项目对你设计判断的启发,要具体)。语气口语化像真人讲、不像念稿;有判断、做了选择、说得清为什么;不自大也不过谦。
Why 埋「外部压力小情节」+「主动认错」:前者制造冲突,证明你独立判断而非随大流;后者(主动说判断错的地方)反而显得真实、有反思力,比全程正确更可信。这两点是话术从「背稿感」变「真人感」的关键。
Step 3 — 细化单个方案:将这个方案在交互和视觉层面更加细化 / Refine this solution further in terms of interaction and visual design.(备注:每次只选一个优化方案细化,不要复制全部文字)。
Step 4 — 生成多版本设计:输入 Step 3 内容 + 被优化界面截图,输出多版本设计方案(把唯一的新方案扩展出过程中被舍弃的版本,表达背后的决策力)。
完整范例(Case 1 实证·外卖 App 预约取餐):业务目标=提升预约下单成功率;现象=选「Later」转化比「ASAP」低 18%。归因三假设:A 取餐时间不明确→犹豫 / B 取餐方式理解不清 / C 订单或价格不信任。用埋点(选 Later 后停留 +32%、反复切换 ASAP↔Later 但不支付)+ 访谈(「不知道选的时间到底几点能拿」)锁定 A。三方案:A 弹窗确认(强但打断高频流程,过重)/ B 辅助文案(轻但弱、没解决「具体几点」)/ C 结果即状态(选 Later 后按钮直接显示
Today · 09:00 PM,CTA 变Place Scheduled Order,模块高亮)——核心判断:「用户不需要被解释,而需要看到结果」,把隐性状态转为显性结果,零操作成本。上线 Later 转化 +12%、时间选择后流失 -20%;判断错的地方:初期部分用户以为时间是系统自动分配,后加高亮选中态修正。一句话收尾:「很多转化问题本质不是信息不够,而是结果不够『被看见』」。
2.2 Case 2:MVP 类决策报告(0→1)
关键差异:MVP 项目里产品经理决定做什么,UX 设计师决定怎么呈现。所以提示词重要前提是「我是设计师不是 PM,不涉及功能取舍/需求优先级/商业决策」,所有判断聚焦四块设计领域:① 第一次使用引导(onboarding)② 核心任务流程的交互与信息架构 ③ 空状态/错误状态/边界状态处理 ④ 视觉层级/导航模型/呈现方式。
可复用提示词骨架(Case 2): 我有一个 UX 设计师视角的 MVP 项目,请帮我还原设计决策过程。前提:我是 UX 设计师不是 PM,不要涉及功能取舍、需求优先级、商业决策,所有对比聚焦上述四块。 输入材料:产品是什么(一句话)/ 已确定的功能范围(产品侧定的,我不判断)/ 我面对的核心设计问题(用户在哪个关键时刻会卡住或流失)/ 我的最终方案 / 补充(测试反馈、竞品)。 按序输出:① 设计矛盾定义(聚焦用户体验层,不能是功能或商业层)→ ② 方案对比(基于最终方案反推 2 个同类候选,区别只能是引导方式/信息呈现/交互路径/视觉层级;格式 A/B 描述+优点+淘汰原因,C 描述+核心理由)→ ③ 决策还原表(
核心设计矛盾 | 设计方向 | 候选 A 及淘汰原因 | 候选 B 及淘汰原因 | 最终 C 的选择依据 | 上线后判断验证)→ ④ PPT 5 页(设计矛盾定义 / 方向确立 / 候选对比 / 最终方案 / 上线验证与迭代)。(Step 2-4 转话术/细化/出多版本,复用 Case 1 的提示词。)
Why MVP 要先框死「我是设计师」:0→1 项目最容易让设计师不自觉地讲成「我们砍了哪些功能」——那是 PM 的活,讲了反而暴露你越界且没设计深度。框死边界后,你的判断力才集中在「冷启动时用户在哪卡住、怎么让他不流失」这种纯体验问题上。
范例要点(Case 2 实证·冷启动工具):产品定好搜索/分类/详情页,设计师的核心矛盾=「用户第一次打开什么都没有,凭什么相信值得用」(冷启动信任问题,非功能问题)。三方案:A 热门搜索词(冷启动无数据→显示假数据破坏信任)/ B 推荐内容卡片(被用户当首页逛,行为路径偏离)/ C 搜索框占位文字写真实示例(如「试试搜索:季度报销流程」)——核心判断:用户要的不是内容推荐,而是「原来可以这么用」的认知校准,成本最低信息最准。上线判错的地方:以为用户从上往下看结果列表,实际只盯第一条,第一条不对就重搜→第二版在第一条下加关键词修正引导。
2.3 Case 3:探索创新类决策报告
关键差异:创新项目最容易犯的错是讲技术实现/功能创新,忽略用户心理模型。面试官想知道:你凭什么认为用户会接受这个创新?所以决策链起点是挑战行业共同假设。
可复用提示词骨架(Case 3): 我有一个 UX 探索创新类项目,请帮我还原设计决策过程。 输入材料:这个功能要解决什么问题(一句话)/ 行业现有方案怎么做(竞品或常规做法)/ 我的最终方案(和现有方案有什么不同)/ 补充(用户研究/测试、数据验证)。 按序输出:① 假设挑战阶段(行业现有方案背后的共同假设是什么 → 这假设在哪类用户/哪种场景下不成立 → 我的不同判断一句话点明)→ ② 方案对比(基于最终方案反推 2 个同类候选,A/B 描述+优点+淘汰原因,C 描述+核心理由)→ ③ 决策还原表(
行业共同假设 | 我的不同判断 | 与竞品的本质差异 | 候选 A 及淘汰原因 | 候选 B 及淘汰原因 | 最终 C 的选择依据)→ ④ PPT 5 页(行业现有方案的局限 / 我的不同判断与依据 / 候选对比 / 最终方案 / 验证结果与反思)。
Why 抓「行业共同假设」:创新不是「竞品没这功能我加上」,而是「行业都默认 X,但我发现 X 对某类用户是错的」。这才是有判断力的创新叙事。
范例要点(Case 3 实证·AI 日程):行业共同假设=「用户最大痛点是填写麻烦」→ 都做「AI 自动帮你填」。反常识数据:看到 AI 填好的日程后,62% 用户第一件事不是确认而是逐字检查(「它填的我不放心,万万不能开错了会」)。不同判断:真痛点不是「填写麻烦」而是「填错了没人负责」,效率和控制感冲突,用户宁可慢也要当负责人。本质差异:竞品把 AI 定位成「替你做决定的人」,我定位成「帮你准备选项的人」——AI 列出所有空闲参会人/会议室并标注冲突风险,用户做最终判断。验证:两轮可用性测试,有「冲突风险标注」版日程创建完成率 +23%。
2.4 万能结构(任何项目类型通用)
找你项目里和竞品/常规做法最不一样的那个决策,自问三问:我为什么不跟大家做一样?我凭什么认为我的方向对?结果验证了什么?讲任何一个设计决策,都可套这五步:
① 我面对的是什么选择(描述决策处境,不是描述功能)
② 我有哪些选项(至少两个)
③ 我用什么标准做判断(这是你设计价值观的体现)
④ 我选了哪个、否掉了哪个、为什么
⑤ 结果证明了什么(哪怕只是定性的用户反馈)
三、AI 竞品调研分析报告(变量验证法)
它解决的工作:做竞品分析时,你永远拿不到对手的真实转化数据,怎么做出「接近客观」的判断?Will 的答案:不判断「结果好不好」,只判断「变量」。
3.1 认知:怎么筛竞品 + 怎么没数据也能判断
筛竞品的两条硬标准:竞品不是「谁都能看」,必须同时满足「同决策问题 + 可观测信号」。
- 先锁决策问题:用户在做什么决策?(是否付费?是否上传头像?是否开始使用?)只有同一个决策问题才有参考价值。
- 只选有外部信号的竞品(5 个思路):① 市场信号(App Store 排名/下载、融资/用户规模、行业 Top 3-5——能活下来做大至少不是错的)② 行为信号(默认选中某套餐、突出某 CTA、反复强化某信息——他们强推的一定是影响转化的关键变量)③ 一致性信号(3+ 产品用同样结构=被反复验证)④ 反馈信号(App Store 评论、Reddit/社区吐槽=真实体验)⑤ 伪迭代推断(找差异最大的两个竞品→判断谁更成熟→推断行业演进方向,如「小产品简单、大产品复杂」说明行业在从「简单展示」走向「增强说服力」)。
变量验证法(核心,三步):① 拆变量(不看页面整体,把付费页拆成:有无套餐对比/推荐方案/免费试用/社会证明…每个都是变量)② 统计频率(看 10 个竞品,套餐对比 9/10、推荐方案 8/10…)③ 得概率级结论(不说它「好」,而说「这个变量高概率有效」)。
怎么判断「适不适合我们」(不猜对手用户/价格,用结构匹配法,只看 3 个可判断变量):① 决策成本(价高=理性决策/价低=冲动决策)② 信息密度(SaaS 多=用户要理解/娱乐少=用户要感受)③ 风险程度(可否退款/是否长期绑定→用户会不会犹豫)。结论:不用知道他们数据,只需判断「他们解决的是不是和你同一类决策结构」。
Why 变量法成立:你不可能知道对手的 A/B 测试结果,但「9/10 的头部产品都做了套餐对比」这个频率事实是客观的——它等价于「整个行业用真金白银帮你跑完了 A/B 测试」。这是在无数据环境下能拿到的最接近客观的证据。 找竞品页面的工具:Mobbin(mobbin.com)、PageFlows(pageflows.com)收录大量真实产品截图/流程。
3.2 两段式提示词(实操)
第一段 — 让 AI 推荐竞品 + 给截图指引:
你是资深产品设计研究员,擅长竞品分析。我的产品背景如下:[粘贴产品名/目标用户/用户用它做什么/能达到什么效果 + 本次分析的页面/该页核心任务/核心业务指标]。请推荐 3-5 个值得参考的竞品,筛选标准必须同时满足:① 和我面对同类型决策问题(同页面、同决策场景)② 有可观测外部信号(App Store 排名/下载、融资/用户规模、行业头部,或明显的行业一致性)。每个竞品输出:产品名+一句话简介 / 选择理由(引用具体客观数据或信号,不要只说「用户口碑好」)/ 决策结构匹配度 / 截图指引(告诉我找它哪个具体页面、截图里要出现哪些关键信息)。最后统一告知:把所有竞品页面截图拼成一张图,每张旁注产品名,发给我。
第二段 — 喂拼图给 AI 做深度分析:
这是我整理的竞品截图拼图,含 [5] 款产品,对应页面是【订阅页面】。结合以下框架深度分析:① 拆变量(针对该页面类型拆出所有可观测设计变量,如:有无套餐对比/推荐方案/免费试用/社会证明/价格锚点/CTA 文案类型/信息密度…)② 变量频率统计(每个变量在 [X] 款竞品中出现次数+频率,给「概率级结论」;输出表
设计变量 | 出现次数 | 出现频率 | 概率级结论)③ 逐竞品评价(结合我的核心指标,每款竞品说做得好的 2-3 点 + 不好的 1-2 点,都要结合变量讲理由)④ 设计决策依据表(设计点 | 竞品证据 | 变量频率 | 结论 | 是否建议采用)⑤ 综合结论(3-5 句:哪款整体最好为什么 / 最值得借鉴的 2-3 个核心决策 / 有没有值得差异化突破的点——竞品普遍没做好的地方)。
竞品分析的唯一标准输出 = 设计决策依据表。一行示例:
套餐对比 | 9 个产品都有 | 90% | 高概率降低决策成本 | 是。
讲竞品分析的专业句式(面试/汇报用,把变量法讲成一段逻辑):
这个模块核心是解决【用户决策问题】。所以选竞品时我优先筛了【同决策场景 + 有市场验证信号】的产品,具体选了【竞品 A/B】,因为它们在【订阅收入为核心 / DAU 规模 / 行业头部】上与我们一致。分析前我先把页面拆成【解释/决策/行动】三个结构,因为我们的问题发生在【某阶段,如用户在「决策」阶段犹豫】,所以重点分析【对应结构】。在这个结构里我只关注一个变量:【变量名】。我统计了【N】个同类竞品,其中【X】个用了这个变量并通过【强化方式】结构化强化。基于这个比例,我判断它是高概率有效的设计变量,本质在解决【用户核心阻力】。所以我们方案里我选择【是否采用】,用【具体设计动作】影响【业务结果】。
范例(实证):解决「付费前最后一步犹豫」→ 筛「高频+付费门槛低+强转化依赖」的 Duolingo/Headspace/Calm → 拆成「信息呈现/决策强化/行动触发」三结构 → 重点看「行动触发」里的一个变量「CTA 前的风险缓冲区」→ 7 个产品有 5 个在 CTA 前插了「低风险承诺」(免费试用/随时取消/退款说明)且紧贴 CTA → 判断「风险缓冲区」高概率有效,本质解决损失厌恶 → 方案不加信息,而在 CTA 前插明确风险承诺并与主操作绑定。
四、根据需求场景生成创新产品(Vibe Coding 入口)
它解决的工作:你只有「一句话需求」(谁/在哪/什么痛点),想快速生成一份创始级别产品描述文档,再喂给 Figma Make 之类工具直接生成可点界面。
四步流程:① 用提示词把一句话变成产品描述文档 → ② AI 生成产品设计 → ③ 追加 3 项行业差异化的功能与交互详解 → ④ 选其中结果喂给 Figma Make 生成界面。
可复用提示词骨架(Step 1·Peter Thiel 风格 PRD): 你是 Peter Thiel 风格的产品思想家 + AI Native 系统架构师,擅长从反共识出发设计对抗系统熵增的产品,目标不是做功能清单,而是定义一种新产品范式(Category Design)。我只给一句话(含使用场景 Who/Where + 核心痛点 Why)。请输出一份可用于融资/团队对齐/产品设计的 PRD 级文档,严格按 8 部分、不得删减:① 核心愿景(一个锋利的反共识判断 Contrarian Truth + 指出主流方案哪里错了/为何系统层面一直没解决 + 一个核心隐喻「不是 X 而是 Y」)② 目标用户(初期切入人群 The Wedge + 工作方式/工具偏好/情绪厌恶点 + 为何现在迫切需要)③ 产品哲学(3-4 条原则而非功能,能长期约束产品形态,明确 AI 扮演什么角色而非「加 AI」)④ 演进路线图(Phase 1 结构/秩序 → Phase 2 能力补位 → Phase 3 自动驾驶/决策,每阶段含核心任务/根本痛点/代表能力)⑤ 功能与交互详解(整体 UI/交互范式而非组件堆砌;用户如何自然使用 + AI 后台如何接管复杂性;至少 1 个使用流程示例 Input→AI 判断→系统行为)⑥ 技术架构(系统级视角:本地 vs 云端职责 / AI 的快脑慢脑机制 / 为何这架构是护城河)⑦ 商业化与护城河(至少 3 条不可复制护城河 + 为何用户一旦用就难离开 + 一句 Pitch 级价值主张)⑧ Immediate Next Step(MVP 不该做什么 + 该立刻验证的唯一核心假设 + 可 Dogfooding 的现实路径)。风格:克制理性有野心,像创始人写给顶级投资人;避免营销话术/空洞愿景/功能罗列;所有内容必须从那句话推演,不可脱离场景空想。一句话输入:【在陌生城市上学的大学生,在当地寻找兴趣相同的校友】。
Step 3 追加提示词:根据以上对产品的理解,请额外输出 3 项具有行业差异性且与产品核心目标吻合的功能与交互详解。
Why 用「Peter Thiel 风格 + 8 段结构」:普通提示词会让 AI 吐一堆平庸功能清单。这个角色设定逼 AI 从「反共识判断 + 范式定义」起手,产出的是有战略骨架、有护城河论证的文档,而不是 feature 大杂烩。对 PM 来说,它是把模糊灵感快速压成「能对齐团队 / 能讲给投资人」的初稿的捷径——但反共识判断和护城河要你自己审,AI 容易把话说满。
五、通过可用性测试优化方案(5 步链)
它解决的工作:把「一张旧界面」一路 AI 化地走完「可用性测试报告 → 量化数据表 → 交互仪表盘 → 改版提示词 → 新版界面」。
5 步:
- 生成可用性测试报告:输入旧版单页面截图 + 提示词,输出含「研究目标→工具选型→任务脚本→招募→观察机制→正式测试→复盘→数据归纳→结论建议」9 个环节的完整测试方案,每环节标明沉淀成果(如研究目标列表、测试脚本、证据库、优先级路线图)。
- 量化数据表:
create a data table to present the quantitative results of this test(完成率、耗时、错误类型分布等)。 - 交互仪表盘:
based on the data table above, generate an interactive data interface dashboard。 - 改版提示词:
根据本次用户测试的结果,为每个问题提炼核心 UX 洞察,结合原始 UI 给出详细改版方案说明,无需拆解分析,直接给用于指导修改行为的结果。 - 生成新版界面:把第 4 步的改版描述喂给生成工具,得到优化后的界面。
可复用提示词骨架(Step 1):作为专业 UX 设计师与用户研究员,基于产品截图深入分析,从专业角度为可用性测试规划三个核心任务,招募目标用户做测试与访谈以识别根本问题、提炼 UX 洞察。请制定完整可用性测试方案,按这个格式输出每步具体结果:提供一个可直接复用的实施流程,并说明最后会沉淀出哪些成果——① 明确研究目标与关键问题(如「用户能否 5 分钟内完成转账?」)② 选远程工具与设备策略(Zoom/Lookback 等,验证兼容性)③ 设计任务场景与测试脚本(贴近日常情境 + 起点页/成功标准/时长 + 主持人话术与追问)④ 招募参与者 + 技术练习 ⑤ 设观察机制与沟通渠道(旁听规范 + 观察者内部频道)⑥ 正式测试(同意书/屏幕共享/逐个发任务/记录时间错误卡顿)⑦ 结束每场 + 即时复盘 ⑧ 整理数据归纳洞察(按致命/严重/中等/小问题分级 + 标证据:谁/时间戳/截图)⑨ 形成结论与设计建议(每条问题配可操作建议 + 优先级)。
Why 让 AI 写「带成果沉淀的流程」:可用性测试最容易做成「看完录屏拍脑袋」。强制每步说明「沉淀出哪些成果(证据库/数据表/路线图)」,等于逼 AI 帮你把测试做成可追溯、可评审的资产,而不是一堆零散观察。 关联:可用性测试方法论本身(5±2 用户、引导式提问、严重度分级)是 UX 研究的活,这里只覆盖「用 AI 把它跑成报告链」的部分。
六、生成新版交互文档(DRD 改版)
它解决的工作:给一张旧界面/旧流程截图 + 问题描述,让 AI 一次产出至少 3 套差异明显的交互改版方案,并整理成可评审的 DRD(Design Requirement Document)改版文档。
可复用提示词骨架:你是资深产品经理 + 交互设计专家 + UX 策略顾问,擅长从「问题—原因—业务影响」出发提改版方案并整理为可落地 DRD。我提供两类输入:界面(单页或流程截图)+ 问题(描述/具体表现/影响的业务指标/原因解释)。针对每个问题输出至少 3 个具体、可执行、差异明显的交互改版方案。判断框架(当底层标准用,不作输出标题):Usable 可用 / Equitable 公平 / Enjoyable 愉快 / Useful 有用。输出结构:1. 问题定义(位置/如何发生/为何影响业务目标/当前影响哪个指标)2. 改版方案(每问题≥3 套)——每套含方案名+一句话核心方向+核心思路+具体改版设计(尽量覆盖:信息架构调整/交互路径/操作顺序/视觉权重/信息层级/比例尺度/一致性与多样性/关键按钮模块状态反馈,必要时补文案引导默认值确认机制风险提示);写清改版前后最明显差异(改前看到什么/改后首先感知什么变化/哪些路径被缩短强化弱化);为什么这方案更好(体验+业务两层);对业务指标的影响(转化率/点击率/完成率/跳失率/复访率等 + 通过什么机制影响)。3. 三套方案对比总结(适用场景/改动幅度/风险高低/收益方向/适合快速上线还是中长期)。4. DRD 文档(改版背景/改版目标/设计策略/详细改版说明逐节点写「改什么+为什么改+用户感知变化+对业务作用」/风险与验证建议含 AB 测试或漏斗对比)。要求:必须结合截图和问题分析不能脱离界面空讲;说人话;不要只讲「体验更好了」要讲清为什么好;不要只讲「优化建议」要讲成可执行设计方案;方案之间必须有明显差异不能是同一思路的轻微变体。多页就按流程视角分析,单页就重点分析页内信息结构/视觉优先级/操作逻辑/关键行为引导。
Why 强制「≥3 套且差异明显」+「Usable/Equitable/Enjoyable/Useful 当底层标准」:防 AI 给三个换汤不换药的变体;把四个「好体验」标准设成评判尺而非输出标题,能让 AI 的方案有质量锚点又不沦为套模板。产出直接是 DRD,省掉你从「AI 建议」翻译成「研发能看的文档」这一步。
七、用 AI 生成用户流程图 & 线框图
这一节的符号体系、手绘画法、IA 原则已在 Google UX 证书 / 构思·线框图·低保真原型 详述(圆=动作/矩=页面/菱=决策/箭=流向;线框图行业画法;Dan Brown 8 原则;格式塔)。这里只补「用 AI + PRD 自动生成」的提示词与流程,以及构思阶段对「流程图/线框图各自价值」的认知。
7.1 流程图 vs 线框图:各自管什么
| 类型 | 解决的问题 | 本质 |
|---|---|---|
| 用户流程图 Flow | 用户怎么走?路径对不对? | 行为逻辑 |
| 线框图 Wireframe | 页面怎么承载?结构对不对? | 信息结构 |
用户流程图的价值:① 防顺序错/断点/死路——比如下单流程,若先做 UI 才发现「填完地址才要求登录」,用户已投入却被打断容易放弃;先画 Flow 一眼看出「登录被放后面=顺序错了」(正确:首页→商品页→登录→填地址→支付)。② 防状态漏掉——失败怎么办?没权限怎么办?数据为空怎么办?流程图强迫你把所有情况想一遍。
线框图的价值:① 最低成本发散多种页面方案——同一个预约页能快速画「信息优先/按钮优先/分步引导」三种结构对比推翻;直接做 UI 你几乎只会做一版且难推翻。② 提前发现「重点不突出」——没有视觉干扰只看结构,容易发现「最重要的预约按钮被埋在很下面」。③ 提前发现「页面结构混乱」——数据看板直接做 UI 易堆成一团,线框图阶段强迫你做信息分组和模块划分,把「堆内容」变「有结构的信息」。
7.2 提示词:PRD → 用户流程图(可转 Figma)
流程:① 把 GPT 与 Figma 连接 → ② 喂 PRD + 提示词生成流程文本 → ③ 复制路径文本,在 Figma App 里生成图,再手动二次编辑。
可复用提示词骨架:你是资深 UX 设计师,任务是根据 PRD 生成一个可直接在 Figma 复现的专业用户流程图。我会提供一个 PRD。基于它生成完整用户流程(从进入产品到完成任务)。要求:① 流程结构——覆盖核心主路径(Happy Path);PRD 提及则含边界/错误路径;逻辑完整连贯。② 节点类型(严格遵守,只允许 4 种):
(圆形)=用户动作(如「点击上传按钮」)、[矩形]=页面/界面(如「个人资料页」)、<菱形>=判断节点(如「文件是否有效?」)、→=流程方向。③ 输出格式(Figma 可用结构):用结构化文本便于直接转节点,例如(圆形)打开应用 → [矩形]首页 → (圆形)点击上传头像 → [矩形]上传弹窗 → (圆形)选择图片 → <菱形>文件是否有效? 是→(圆形)确认上传→[矩形]上传中→<菱形>上传是否成功? 是→[矩形]更新后的个人资料页→(End) 否→[矩形]错误提示→(圆形)重新上传。④ 质量标准:清晰(无歧义)/精简(无冗余)/完整(无断裂路径)/以用户行为为中心(关注用户动作而非系统逻辑)。⑤ 补充:必要时分组;文案 3-6 词;优先保证判断节点清晰;PRD 不完整就按最佳实践合理推断。现在处理以下 PRD:【粘贴 PRD】。
Why 把节点语法写死成 4 种 + 结构化文本输出:这样 AI 吐出的不是一段散文,而是可机器解析、能直接灌进 Figma 节点的结构。约束「以用户行为为中心而非系统逻辑」能防 AI 画成工程时序图(那是给开发看的,不是用户流程)。
7.3 讲流程图/线框图的专业句式
讲流程图重排:我先把整个关键路径和主要分支完整梳理了一遍,发现问题不在单个页面,而在【用户在某个决策节点/系统状态切换处的问题】。原流程把【某判断/反馈/权限/状态切换/确认动作】放在了【不合适的位置】,导致用户在【某阶段】无法继续判断、重复操作或误解系统状态。所以我重排了【关键节点顺序/决策分支/状态反馈机制】,把【某些条件/限制/结果反馈】前置或显性化,让用户在每个节点都知道自己处于什么状态、下一步该怎么走。 (实证:企业报销流程——原流程提交后只显示「已提交」,但实际还有预算校验/上级审批/财务复核三阶段,任一失败会退回;用户误以为「提交成功=流程完成」,被退回就觉得系统反复。改:把审批链/退回原因/每阶段状态反馈全补全,「提交成功」改「已进入审批中」。)
讲线框图发散:我用线框图做了【N 种】不同信息组织方式,对比不同结构下的用户理解和决策路径。对比后发现当前方案问题是【信息优先级不清/关键判断信息缺失/模块关系冲突/用户要在多区域来回比对】。所以我调整了【信息分组/判断顺序/行动入口位置/内容拆分或合并】,让用户【进入后先完成判断再操作,不必再来回切换】。 (实证:风险看板——对比「按时间线/按风险等级/按处理动作」三种结构,发现用户判断「是否立即处理」时要在趋势、原因、影响范围间来回切换,判断成本高;改成把判断所需关键信息收敛到同一层并重排顺序,让用户先完成风险判断再看细节。)
八、参考素材库:信息图 / 图表 / 图形(Info, Diagram, Graphic)
源资料里有一个纯图片素材区(90+ 张信息图/图表/图形样例,无文字说明),它不是方法论,而是一个视觉灵感参考库(moodboard)——收集了各种信息图(infographic)、图示(diagram)、数据图形(graphic)的排版样式,供你在做「把决策报告/竞品分析/可用性测试结果可视化」时找版式参考。
Why 单列一节:本篇前几节产出的都是「文字+表格」的报告,真正汇报时往往要把它们变成有视觉冲击力的信息图。这个素材区的作用是「需要把结论画成图时,来这里翻样式」。图片已按 KB 规则 gitignore,不嵌入正文;需要时去源目录
sources/reference/will-ai-note/C - Ideate/Info,Diagram, Graphic/翻看,或用 Google UX 证书 / 构思·线框图·低保真原型 的线框/IA 知识自己搭结构。
关键提示词速查(Cheat Sheet)
| 工作任务 | 提示词触发关键 | 输出 | 节 |
|---|---|---|---|
| 多版本优化决策报告 | 归因(2-3 假设留 1)→ 反推 2 候选 → 决策表 → 5 页 PPT | 决策报告 + 面试话术 | §2.1 |
| MVP 决策报告 | 「我是设计师不是 PM」+ 设计矛盾 → 候选对比 → 决策表 | 决策报告 | §2.2 |
| 探索创新决策报告 | 挑战行业共同假设 → 我的不同判断 → 本质差异 | 决策报告 | §2.3 |
| 竞品分析(选竞品) | 同决策问题 + 可观测信号,引用客观数据,给截图指引 | 竞品清单 | §3.2 |
| 竞品分析(看拼图) | 拆变量 → 频率统计 → 概率级结论 → 决策依据表 | 分析报告 | §3.2 |
| 生成创新产品 | Peter Thiel 风格 + 8 段 PRD,从一句话推演 | 创始级 PRD | §四 |
| 可用性测试链 | 测试方案(带成果沉淀)→ 数据表 → 仪表盘 → 改版提示词 | 报告链 | §五 |
| 交互文档改版 | ≥3 套差异方案 + Usable/Equitable/Enjoyable/Useful 当尺 → DRD | DRD | §六 |
| PRD → 用户流程图 | 4 种节点(圆/矩/菱/箭)+ 结构化文本可转 Figma | 流程文本 | §7.2 |
EN 提示词:每套提示词源资料都附了英文版,逻辑与中文版完全对应(节点语法、输出结构一致),做英文项目/英文面试时直接取用源目录的
Prompt EN。
与 Google UX 证书 / 构思·线框图·低保真原型 的分工(避免重复)
| 维度 | 本篇(ai-ux-ideate) | google-ux-wireframe-prototype |
|---|---|---|
| 视角 | 用 AI 加速 + 决策表达 | 手工设计语言 + 课程基础 |
| 流程图 | PRD→流程图的 AI 提示词 + 价值认知 | 4 形状符号 + 手绘画法 |
| 线框图 | 「发散多结构」的价值 + 改版 DRD | 保真度 + 行业画法 + 倒推练习 |
| 竞品 | 变量验证法 + AI 两段式提示词 | 竞品调研 5 步基础 |
| 独有 | 三类决策报告 / 判断力公式 / 设计策略 / 创新产品 PRD / 面试话术 | IA 8 原则 / 故事板 / 格式塔 / Figma 入门 / 低保真原型连线 |
<!-- Info,Diagram,Graphic 区为 90+ 张纯图片素材(无文字),已按 §八 描述为视觉参考库,未硬编内容。各 Case 的 Prompt EN 与 Prompt CN 逻辑一一对应,已在速查表注明,未逐句翻译以免复制原文。 -->