1. 从画原型说起：我扔掉了 Axure

最近用 AI 画原型和需求文档逐渐标准化了，可以完全替代传统的方式，做到高效满分。

这让我觉得，现在所有产品用 Axure 画原型、手动码字的方式都是落伍的，浪费时间的。

用 AI 的优势表现在输出的流畅高效，思维不会被打断。

设想一下以前画一个原型，画半天讨论再回去就忘了要做啥，这大大拉低大脑思考的带宽输出。

自然语言就是最直接的方式，它让大脑跳过繁琐的工具操作，直达创作的本质——思考表达即创作。

具体流程如下：

1. 复刻自己的产品前端，得到能够在本地运行的工程文件。复刻过程就不说了，之前文章有，可以参考。

2. 用 Cursor 或 Claude Code 对话制作原型，这一过程就是在写需求文档，来回对话个几十轮，直到原型基本完成，就可以让 Cursor 根据上面所有对话输出需求文档。

3. 输入提示词：

把上面对话过程以及产出的新的 xx 设计页面，转为产品需求文档，功能框架是 xxx、xxx，请按照下面需求文档模板输出（提供你们公司要求的模板）

这样一来，原型和文档同步完成，既保证了设计的连贯性，又沉淀了完整的需求文档，过程即创作。

真正实现了思维到交付的无缝衔接。

这个过程让我意识到一个本质问题：为什么我要花时间学习 Axure 的操作、快捷键、导出规则？

我真正想做的，不就是把脑子里的产品构想表达出来吗？

2. 语言是思考的最大输出产物

人类几千年来最伟大的发明是什么？不是轮子，不是火，而是语言。

语言是思维的直接映射。当你能清晰表达一个想法时，这个想法就已经成型了。

而传统工作方式的问题在于：

思考 → 翻译成工具语言 → 操作工具 → 产出结果

这个链条里，"翻译"和"操作"是两个巨大的损耗环节：

• 翻译损耗：你要把"我想要一个带搜索功能的用户列表"翻译成 Axure 的拖拽组件、Figma 的图层结构、或者 Excel 的函数公式

• 操作损耗：你要记住快捷键、找到正确的菜单、调整像素级的细节，思维被工具的操作逻辑打断

而 AI 的出现，让这个链条变成了：

思考 → 表达 → 产出结果

**AI 是语言的手。**它把人类最擅长的表达方式（自然语言），直接转化为各种专业领域的产出。

这意味着：未来的工具不应该为人类设计，而应该为 AI 设计。人类只需要专注于最高价值的部分——思考和表达。

我很庆幸现在 AI 能够使用的工具就代替了我手动操作的工具。

这让我的语言更具"杀伤力"。

3. AI First 的充分必要条件

大家常说 AI First，就是优先用 AI 来思考和实践。

但真正让 AI 融入日常，关键不在于"想用"，而在于"能用"——AI 必须能满足你的实践需求。

就像上面我提到的，我用 AI 画原型，是因为 AI 能够输出高质量的前端代码，我可以提供它丰富的上下文复刻我的产品前端。

有了这个条件，我才能够尽情地输出自己的想法。

我把 AI First 的充分必要条件总结如下。

如果你也想让 AI 融入工作，可以按这个框架判断：缺什么，怎么补。

3.1. 必要条件：AI 能不能干活

3.1.1. 上下文充足性

AI 需要理解你的业务背景、产品逻辑、历史决策。没有上下文，AI 只能给通用答案，无法深度定制。

**缺这个怎么办？**建立知识库、工程文件库，沉淀项目文档，让 AI 能随时调取关键信息。

3.1.2. 工具可操作性

AI 必须能直接操作工具（写代码、生成文件、调用 API），而不仅仅是"告诉你怎么做"。

**缺这个怎么办？**选择能执行的 AI 工具（Cursor、Claude Code），植入 MCP 工具。

3.1.3. 输出质量稳定性

AI 生成的结果要达到可用标准，至少 80 分，剩下 20 分你来优化。

**缺这个怎么办？**为自己的输出物做格式标准化，积累 prompt 经验，搭建 SOP。

3.2. 充分条件：你能不能用好 AI

3.2.1. 需求表达清晰度

AI 再强，也需要你说清楚要什么。模糊的需求只能得到模糊的结果。

训练自己拆解需求的能力，用"背景-目标-约束-示例"结构表达。

3.2.2. 结果判断准确性

你必须能判断 AI 的输出是否符合你的标准——代码有没有坑、设计是否合理、逻辑有没有漏洞。

**缺这个怎么办？**不要在完全陌生的领域用 AI，在自己原有的工作上做改造。

3.2.3. 工作流重构意愿

AI First 不是"用 AI 辅助原有工作"，而是"用 AI 重新定义工作"。

我不是让 AI 帮我用 Axure 画原型，而是直接跳过 Axure。

有意愿和热情去重构现有的工作模式，才能有机会让其融入日常。

虽然市面上还没有开箱即用的 AI 工作流工具，但 AI 对自然语言的理解能力，已经让我们可以自己动手搭建专属工作流，而不必等待标准答案。

4. 对未来的设想

现在很多工作已经可以使用 AI 来替代了，像下面这些：

• 写作：口述想法，AI 生成文稿

• 视频制作：描述脚本和画面，AI 生成视频

• 音乐创作：哼唱旋律或描述风格，生成完整编曲

• 数据分析：提问题得到图表和洞察

• 自动化脚本：说出重复任务需求，AI 生成执行方案

• 财务建模：描述业务逻辑生成财务模型

• 课程设计：描述教学目标生成课件

• 建筑设计：描述需求生成平面图和 3D 模型

• 产品设计：描述产品形态生成工业设计方案

4.1. 未来的工具是为 AI 而设计

人类发明工具是为了延伸能力，但工具本身又限制了人类创作的效率。

当我用 AI 画原型时，我感受到的是一种释放：我可以专注于思考产品应该是什么样，而不是纠结于 Axure 的组件交互怎么用。

未来的工具不会完全消失，但会变成"AI 的工具"而非"人类的工具"。

以前：人学习工具 → 人操作工具 → 产出结果
未来：人表达需求 → AI 操作工具 → 产出结果

4.2. 学习的意义变了

以前我们学习是为了掌握工具，现在是为了理解本质。

工具操作可以交给 AI，但你需要懂得背后的逻辑：不用学 Axure，但要懂产品设计思维；不用学 Python 语法，但要懂算法原理；不用学 Photoshop，但要懂设计美学。

工具技能可以外包，对业务的理解才是不可替代的能力。