AI 实践

和 AI 一起,把想法做出来

AI 让执行的成本无限趋近于零。一个想法,可以在几小时内成为一个可用的产品,被验证、被推翻、被重做——试错不再昂贵。

但当执行不再是瓶颈,判断就成了唯一的瓶颈。AI 能生成无数个方案,却无法替我分辨哪一个是对的。设计与审美的判断,决定了 AI 的速度最终通向一件好作品,还是一堆平庸的产出。

工具会不断更替,而方法沉淀下来:从构想到落地的这套流程,是我真正稳定的能力。工具只是其中可被替换的变量。

于是,那些曾经停留在脑子里、停留在原型里的想法和设计,如今能被一件件做出来。这是 AI 给我的,也是我对它的回答。

我的工作流程

01

构想

与 AI 一同发散思路、预判风险,定义问题。

我的角色看得更广,想得更早

02

定义

高效产出产品设计文档与开发流程文档。

我的角色把想法变成可执行的规格

03

设计

Figma 主导,穿插 Claude Design、Figma Make 迭代;Midjourney、Google Flow 出图。

我的角色把控视觉与交互质量

04

构建

Cursor 与 Claude Code 将设计落地为真实代码。

我的角色像审视交付一样,逐屏校验

05

打磨

与 Claude、Claude Code 持续对话、相互校正。

我的角色判断,在每一步

有 AI 之后

传统方式 · 一个团队 · 数周到数月
用 AI · 我一人 · 几天到一两周
3–5 天
调研梳理
约 1 小时
3–5 天
文档
1–2 小时
1–2 周
界面设计
数小时–1 天
数周(需工程师)
开发落地
数天
止步原型
上线
走通上线

差别不只在更快,更在我多走完了「开发 → 上线」这一整段。