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网站注册怎么做屏蔽过滤,新兴县做网站的,互联网保险乱象,企业展厅设计公司大型在做产品设计过程中#xff0c;从竞品分析调研、原型设计到PRD撰写#xff0c;都是必经的一套流程#xff0c;只是平时被拆得比较碎。资料分散、反复整理、不断重画和重写#xff0c;是很多项目里都会遇到的情况。 最近在一个笔记类APP项目案例中#xff0c;我尝试了一下…在做产品设计过程中从竞品分析调研、原型设计到PRD撰写都是必经的一套流程只是平时被拆得比较碎。资料分散、反复整理、不断重画和重写是很多项目里都会遇到的情况。最近在一个笔记类APP项目案例中我尝试了一下产品经理的AI智能体工具墨刀AI Agent用它从竞品分析到原型生成再到PRD撰写贯穿整个流程。这篇文章更其实是一次完整的实操记录不讨论概念也不做工具推荐单纯整理过程中值得注意的一些经验。一、案例背景概览我们以一个笔记类APP新增模板功能需求为项目背景需要从竞品分析中找出对比结论和产品设计方案接着通过AI生成原型图经过微调后确定产品界面然后撰写出相应的PRD文档。整个流程需要AI做3件事:1. AI Agent做竞品分析明确功能点和用户痛点2. AI生成原型图快速形成可视化框架3. AI撰写模块化PRD覆盖功能逻辑、流程及异常处理。接下来就按实际操作顺序分别记录一下这三个环节的过程看看AI Agent的表现。二、AI竞品分析环节1. 明确Prompt在竞品分析环节传统的做法需要打开大量网页、截图、整理表格光是资料收集就已经非常耗时。而AI生成竞品分析可以把这部分工作快速完成不过这可离不开好的Prompt提示词很影响AI生成的结果。在AI Agent界面输入Prompt“帮我做一份笔记类App的竞品分析矩阵对比印象笔记、有道云笔记、Notion、FlowUs的核心功能并根据它们在模板功能上的差异化竞争格局规划我的产品NoteAI的模板功能与增长策略。”注意这份提示词中要明确竞品分析的目标、功能以及在竞品分析之外的需求也要写清楚。2. 输出竞品分析报告当AI Agent接收到提示词指令后就开始搜索这几个竞品的最新版本动态、核心功能、定价策略以及用户评价等信息在搜索结果中重点提取了关键信息整理和汇总出一份竞品分析矩阵报告对印象笔记、有道云笔记、Notion及FlowUs这四大云笔记应用做深度竞品分析产出文档。竞品分析文档内容包含了基本的功能矩阵对比用流程架构图展示市场定位并对比了目标用户特征对用户体验、平台兼容性、性能表现、商业模式等各个方面进行详细对比还分析了差异化竞争策略和发展趋势。不过这里有些信息偏概括像用户真实使用场景和细节取舍还是需要自己再补一轮。AI生成竞品分析报告后紧接着基于竞品的模板生态做了一份针对自身产品模板功能的设计方案。方案中对竞品的模板功能做了深度对比给出关键洞察结论为自身产品建立独特的模板社区运营策略。这部分是给到我很大惊喜的它的核心结论建立在市场调研和竞品深度对比之上给出了详细的运营方案。不过方案还是需要根据实际情况进一步微调和修改的。三、AI生成原型图环节1. 生成原型Prompt为了测试AIAgent能不能保持一致的产品思维看看生成产品原型图是否符合前期竞品分析和调研的结论与建议。接着输入稍微宽泛一点的提示词“根据竞品调研和结论建议请你生成NoteAI笔记APP的3个核心页面笔记列表页、编辑页、模板中心页。要求功能模块清晰设计简洁美观以白色为主色以黄色和绿色为强调色”2. 生成3个页面原型图生成的原型图在深度模式下大约花了2分钟效果还是不错的里面的模块组件都可以直接复用在我们已有的产品界面里。如果在输入提示词时上传已有的产品系列界面图AI还可以自动生成相似风格的原型图。AI生成原型图能不能编辑和导出才是产品经理们最关心的一点之一。这个AI Agent生成的原型可以直接在预览区域点击编辑按钮进入编辑模式调整文字、颜色、图标、间距、圆角等等都可以直接上手修改还能拖拽调换位置。我常在这里微调一下然后导出到原型项目文件中进入原型编辑画板手动二次优化。一般情况下AI生成的原型图都需要二次微调所以能不能直接编辑或者导出关乎于后期的产品原型图统一设计规范、编辑协作和评审演示。四、AI生成PRD环节基于前面AI竞品分析结果和生成的原型图界面我们让AI Agent继续生成模块化PRD初稿。直接在输入框输入提示词即可简单要求包含功能描述、用户操作流程以及异常场景说明。这是AI生成的PRD在整体内容和格式上看起来比较全面提示词的要求也都包含进去了。从一个设计理念方案转化成一套具体、可执行、模块化的产品需求这份PRD文档详细定义了从用户创建、使用模板到社区运营、数据流转的完整闭环。不过详细看下去后也会发现AI给出的整套流程距离项目实际还是有很大差距的还需要继续与AI对话修改补充整体的内容和形式值得参考。五、AIAgent全流程回顾把竞品分析、原型图和PRD这三步实际跑通一遍之后你会发现有一个比较直观的感受AI的价值好像是在整个流程串联中慢慢体现出来。1. 在竞品分析阶段通过输入比较明确PromptAI可以很快就拉起一份结构完整的竞品分析材料省下大量搜集和整理的时间。但哪些功能值得参考、哪些只是表面差异还是需要自行判断。2. 到原型图的环节前面做过竞品分析和方案规划了下一步生成原型就能继续维持着统一的产品思维生成的页面结构基本顺着产品逻辑展开但交互细节这些还是需要导出手动调整。3. 最后生成PRD时AI整理文档结构的能力确实不错第一次输出的PRD模块也很全。但它的流程设计比较理想化对真实业务约束考虑不够所以更适合作为参考框架。用AI Agent的全流程发现AI可以把那些基础的、琐碎的任务在很短的时间内帮你完成但还有很多局限不要指望AI直接产出可交付成果或者帮你做产品决策。产品从构思想法走到原型再到方案定稿、设计、开发落地整个产品设计流程都离不开人的思考和把控。总结这次用墨刀AI Agent跑完整个流程更像是在验证一件事哪些工作真的可以被工具接手哪些环节依然离不开人的判断。从AI竞品分析到AI生成原型图再到AI生成PRDAI在信息整理、结构生成和初稿输出上确实能明显提速。但越往后走涉及业务细节和经验判断的地方AI能帮到的就越有限。对我来说更合适的用法是先让AI把框架搭出来再自己慢慢补细节这样既省时间提高效率的同时也能把控好质量。