了解 AI 如何把头脑风暴中的零散想法整理成应用界面、用户流程和简单逻辑,帮助团队更快地从想法迈向清晰的计划。

当人们说“把想法变成屏幕、逻辑与流程”时,他们描述的是把产品计划落地的三种相互关联的方式。
屏幕是用户交互的页面或视图:注册页、仪表盘、设置页、“创建任务”表单等。一个屏幕不仅是个标题——它包含屏幕上的内容(字段、按钮、提示)以及它的目的(用户在该屏幕上的意图)。
流程描述用户如何在屏幕之间移动以完成任务。把流程想象成一条引导路线:先发生什么、接着发生什么、用户最终到哪儿。流程通常包含“幸福路径”(一切顺利)以及变体(忘记密码、错误状态、回访用户等)。
逻辑是系统在后台决定或强制执行的所有内容(经常也会在屏幕上向用户说明):
一个实用的产品计划将三者串联起来:
AI 在这里很有用,因为它可以把混乱的笔记(功能、愿望、约束)整理成这三层的初稿,让团队能够快速回应、校正并优化。
想象一个简单的任务应用:
这就是核心含义:用户看到什么、他们如何移动、哪些规则支配体验。
原始的产品想法很少以整洁文档形式出现。它们以零碎形式到来:手机笔记、长聊天记录、会议纪要、纸上草图、语音备忘、支持工单,以及截止日前临时加上的“还有一件事”。每条都可能有价值,但要把它们合成清晰计划很难。
把所有东西汇总到一处后,会显现模式——也会显现问题:
这些问题并不说明团队做错了什么。当不同人在不同时间、基于不同假设输入时,这种情况很常见。
当“为什么”不明确时,想法就会卡住。如果目标模糊(“改善导览”),流程会变成杂乱的屏幕集合:额外步骤、可选绕道、不明确的决策点。
相比之下,若目标是:“帮助新用户在两分钟内连接账户并完成一项成功操作。”团队就能判断每一步:它是推动用户达成目标,还是噪音?
没有明确目标,团队会争论屏幕而非结果——流程会因为试图满足多重目的而复杂化。
当结构缺失时,决策被推迟。起初这感觉很快(“我们在设计阶段再确定”),但通常会把痛点转移到后期:
设计师画出线框暴露出缺失状态;开发询问边缘情况;QA 发现矛盾;利益相关者对功能最初含义有分歧。然后大家回头改——重写逻辑、重做屏幕、重新测试。
返工代价高昂,因为很多环节已经互相关联。
头脑风暴产生量。规划需要形。组织良好的想法具有:
AI 在这个卡住的节点最有用——不是生成更多建议,而是把一堆输入变成团队可以基于之构建的结构化起点。
大多数早期产品笔记是半句、截图、语音备忘与“别忘了”想法的混合,散布在不同工具中。AI 有用之处在于,它能把这些混乱变成可以讨论的内容。
先由 AI 将原始输入压缩成清晰一致的要点——不改变原意。它通常会:
这种清理很重要,因为如果用十种不同风格写出想法,你就没法很好地进行分组。
接下来,AI 可以把相似笔记聚成主题。把它想象成自动把便签在墙上分类——然后为每堆建议标签。
举例,它可能生成“导览”、“搜索与筛选”、“通知”或“计费”等聚类,基于重复意图和共享词汇。优秀的聚类还会突出关系(“这些条目都影响结算”),而不仅仅是匹配关键词。
在头脑风暴中,同一项需求常以多种表述反复出现。AI 可以标记:
不要删除原始内容,而是保留原句并建议一个合并版本,供你选择最准确的表述。
为准备屏幕和流程,AI 可以抓取实体,如:
聚类是起点,不是决策。你仍需复核组名、确认范围内/外的项,并纠正任何错误合并——因为这里一个错误假设可能会在后续的屏幕与用户流程中扩散开来。
一旦想法被聚类(例如:“查找内容”、“保存”、“账户”、“付款”),下一步就是把这些聚类变成产品的首轮地图。这就是信息架构(IA):说明什么内容放在哪里,以及人们如何在其间移动的实用大纲。
AI 可以把每个聚类转成用户自然理解的一小组顶层板块——常见于底部选项卡或主菜单。例如,“发现”聚类可能变成首页或探索,而“身份 + 偏好”可能变成个人资料。
目标不是完美,而是选出稳定的“桶”,减少混淆并简化后续的流程工作。
基于这些板块,AI 可以生成一个用自然语言表述的屏幕清单。你通常会得到:
这个屏幕清单有用,因为它能及早暴露范围:在任何人开始画线框之前你就能看到“哪些功能在产品里”。
AI 也能建议导航如何工作,而不必过度进入设计细节:
你可以按用户优先级审查这些建议,而不是按 UI 趋势。
AI 可以标记团队常忘记的屏幕,比如空状态(无结果、尚无保存)、错误状态(离线、支付失败)、设置、帮助/支持与确认屏。
先从大局开始:选少量板块和短屏幕清单。然后细化边界——把“首页”拆成“首页”和“探索”,或把“通知”移到个人资料下,直到地图匹配真实用户预期与产品目标。
有用的用户流程以意图为起点,而不是屏幕。如果你把混乱的头脑风暴喂给 AI,先让它提取用户目标(用户想达成什么)与任务(他们需要做哪些事)会很有帮助。这样能把对话从“我们该建什么?”转成“用户要成功需要发生什么?”
让 AI 列出针对某一用户类型(新用户、回访用户、管理员等)的 3–5 个顶级目标。然后选一个目标,并要求生成范围狭窄的流程(单一结果、单一场景)。这能防止变成“所有事情都在一个流程里”的情况。
接着,要求 AI 产出一个幸福路径的逐步说明:最简单、所有步骤都成功的序列。输出应像故事一样,带编号步骤(例如:“用户选择套餐 → 输入付款信息 → 确认 → 查看成功页”)。
一旦幸福路径稳定,加入常见的替代分支:
要求 AI 标注哪些步骤是用户操作(按钮、选择、确认),哪些是自动步骤(校验、保存、同步)。这种区分有助于团队决定哪些需要 UI、哪些需要提示文案、哪些在后台逻辑处理。
最后,把流程转成一个简单的图示说明,方便团队粘贴到文档或任务中:
Start: Goal selected
1. Screen: Choose option
2. Screen: Enter details
3. System: Validate
- If invalid -> Screen: Error + Fix
4. Screen: Review & Confirm
5. System: Submit
- If fail -> Screen: Retry / Cancel
6. Screen: Success
End
这能在任何人打开 Figma 或写需求前保持讨论一致。
用户流程说明哪里有人去。逻辑解释为什么他们可以(或不可以)去,并说明出错时产品应如何处理。这通常是团队耗时的地方:流程看起来“完成”了,但决策、状态和错误处理仍未显式化。
AI 在这方面有用,因为它能把视觉或文本流程转成非技术干系人可复核的“逻辑层”草稿,便于在设计和开发前审阅。
从把每一步重写为一小组 if/then 规则和权限检查开始。目标是清晰,而非完整。
改变流程走向的关键决策示例:
当 AI 起草这些规则时,请为其贴上可读的标签(例如 “R3:必须登录才能保存”),这样在审查会议里更容易讨论。
流程中的每个屏幕都应有明确状态。为每个屏幕请求一个清单:
当你明确了数据后,流程才会变得真实。AI 可以抽出第一版数据需求:
用简单语言列出“不开心路径”:
为保持逻辑对非技术人员可读,将其格式化为简短的“决策 + 结果”表格并避免行话。如果你需要轻量模板,请在各功能间复用相同结构以保持复审一致性(参见 /blog/prompt-templates-for-flows)。
一旦有了草拟的屏幕地图与若干用户流程,下一个风险是“每个屏幕看起来都像是凭空想出来的”。AI 可以充当一致性检查器:它能发现同一操作被叫了三种不同名字、类似屏幕使用了不同布局、或微文案语气不一致的地方。
根据流程的重复项建议一组小型组件集合。不要按屏幕设计,而是标准化构建模块:
这能加快线框与后续 UI 工作,并减少逻辑错误,因为相同组件可以复用相同规则。
将词汇标准化为简单命名体系:
制作词汇表并标记屏幕与流程中的不一致之处。
即便是早期,也要草拟基本微文案:
为每个组件附上提示:键盘焦点状态、清晰语言与对比度要求。同时标记需要符合现有品牌指南(术语、语气、按钮层级)的地方,防止新屏幕偏离用户已识别的模式。
AI 仅在每个人查看同一“当前事实”时才会加速协作。目标不是让模型独自跑得比人快,而是把它当作一个结构化编辑器,让计划在更多人参与时保持可读。
从一个主文档开始,然后为每个角色生成视图而不改变基础决策:
具体引用文档段落(例如“基于下方的‘流程 A’和‘规则’,写一段高管摘要”)可以使输出保持锚定。
当反馈以零散形式到来(Slack 线程、会议纪要),把它粘贴进来并生成:
这能减少“我们讨论过但没变更”的问题。
每次迭代应包含简短变更日志。生成差异式摘要:
设定明确的复审检查点,由人为批准方向:在屏幕地图之后、主要流程之后、逻辑/边缘情况之后。在检查点之间,指示 AI 仅提出建议,而非最终定稿。
将主文档发布在一个地方(例如 /docs/product-brief-v1),并从任务中链接到它。把 AI 生成的变体视为“视图”,同时保留主文档作为大家的对齐参考。
验证是把“好看的流程图”变成可被信赖产物的步骤。在任何人打开 Figma 或开始开发前,用真实用户可能的方式对流程施压测试。
创建简短、可信的任务,匹配你的目标与受众(包括一个“混乱”的任务)。例如:
把每个场景按步骤套到拟议的用户流程上。如果你不能在不猜测的情况下叙述会发生什么,该流程就还不够成熟。
为流程中的每个屏幕制定检查清单:
这会暴露那些否则会在 QA 阶段出现的缺失需求。
检查流程中是否有:
提出“最短路径”并与当前流程对比。如果需要额外步骤,明确它们的存在原因(为什么存在、降低了什么风险)。
生成针对性问题,例如:
把这些问题放进复审文档,或链接到下一节的提示模板 /blog/prompt-templates-turning-brainstorms-into-screens-and-flows。
一个好提示不是“多聪明”,而是把你会给队友的相同上下文交代清楚:你知道什么、不知道什么、需要哪些决策。
当你有来自研讨会、通话或白板的混乱笔记时使用此模板。
You are my product analyst.
Input notes (raw):
[PASTE NOTES]
Task:
1) Rewrite as a clean, structured summary in plain English.
2) Extract key terms and define them (e.g., “account”, “workspace”, “project”).
3) List any contradictions or duplicates.
Constraints:
- Platform: [iOS/Android/Web]
- Timeline: [date or weeks]
- Must-haves: [list]
- Non-goals: [list]
Output format: headings + short bullets.
此模板把“我们说的所有内容”转成可以变为屏幕的桶。
Cluster the items below into 5–8 themes.
For each theme: name it, include the items, and propose a goal statement.
Important:
- If you infer anything, put it under “Assumptions (AI)” and label each A1, A2...
- Also output “Open Questions” we must answer to confirm/deny assumptions.
Items:
[PASTE LIST]
请求至少两个级别,让利益相关者可以在复杂度上做选择。
Based on these themes and goals:
[PASTE THEMES/GOALS]
Create:
1) An initial screen list grouped by area (IA draft).
2) Two user flow options:
- Option A: simplest viable flow
- Option B: advanced flow with power-user paths
3) For each option: entry points, success end state, and failure/edge paths.
4) Output an “Open Questions” list for the next meeting.
Constraints:
Platform: [ ]
Must-haves: [ ]
Compliance/permissions: [ ]
如果你重复使用这些模板,团队将开始以一致格式提供输入——这会让 AI 输出更容易比较与迭代。
如果你的最终目标不仅仅是规划而是发布产品,把这些工件(屏幕、流程与逻辑)与实现链接起来会更有帮助。Koder.ai 是一种 vibe-coding 平台,当你有结构化计划时,它可以通过聊天帮助你从“草稿流程”逐步生成可运行的网页、后端或移动应用——尤其当你把 AI 输出当作可复核的规范,再逐步生成时。计划模式、快照与回滚等功能在你迭代流程与逻辑并希望保留清晰变更历史时非常有用。
AI 擅长加速结构化工作——把混乱笔记变成屏幕、规则与流程草稿。但它也会在信息缺失时自信地填补空白。最安全的心态很简单:AI 提议,团队做决定。
大多数问题来自隐藏假设。AI 可能会:
把每个输出当作假设,特别是那些听起来像需求的陈述(“用户将…”、“系统应该…”)。
在与 AI 头脑风暴时,不要粘贴:
改用匿名与摘要(“用户 A”、“企业客户”、“退款场景”),并把敏感上下文保留在团队文档中。
为流程与逻辑指定明确负责人(通常是 PM 或设计师)。用 AI 草稿加速写作,但把决策存到你的规范(PRD、规格或工单系统)中。如需,可用相对链接(例如 /blog/flow-walkthrough-checklist)引用支持文档。
轻量清单能防止“漂亮但错”的输出:
一个好的 AI 辅助流程应当:
如果不满足这些标准,就用你修正后的内容再次提示——把修正当作新的输入。
屏幕是用户交互的独立视图(页面、模态框、表单)。一个有用的屏幕定义应包括:
如果你无法描述用户在屏幕上想完成的事情,它通常还不是一个真实的屏幕——只是一个标签。
一个流程是用户为达成目标跨越多个屏幕的逐步路径。开始时应明确:
然后写出编号的幸福路径(happy path),之后再添加分支(跳过、编辑、取消、重试)。
逻辑是决定系统允许什么、用户看到什么的规则与决策。常见类别包括:
如果流程说明了用户可以去哪里,逻辑解释了为什么以及出错时会发生什么。
因为早期输入通常分散且不一致——笔记、聊天、草图、临时想法——所以会包含:
没有结构时,团队会把决策推迟到设计/开发阶段,这导致后续返工成本上升。
可以——AI 在第一次“清理”阶段特别有用:
最佳实践:保留原始笔记,把 AI 生成的版本当作可编辑的草稿来复核和修正。
AI 可以把相似条目聚类成主题(像整理便签),帮助你:
人工复核很重要:不要在未经团队确认的情况下自动合并条目。
把聚类转成草拟的信息架构(IA),可以按如下方式请求 AI:
一个好的 IA 草案能及早暴露范围并提示常被遗忘的屏幕,如空状态、错误状态、设置与帮助/支持。
使用以目标为先的提示:
这样能让流程更可实现,避免“所有事情都在一个流程里”导致的膨胀。
把流程翻译成可复核的逻辑:
把它以“决策 → 结果”格式呈现,更便于非技术人员阅读。
用 AI 生成不同角色的“视图”,但保持一个事实源:
这样可以避免不同人跟随不同的 AI 版本而产生偏差。