最近顺为资本和联想创投砸了近亿元，投了前剪映负责人张琪智做的AI工作台OJO。这笔钱直接戳破了圈内的一个幻觉：以为有了Cursor和Codex这些代码神器，产品就能自动从屏幕里长出来。现实情况挺魔幻，连明基的屏幕挂灯都沿着物理结构和智能体验迭代了快十年，少数派编辑们的桌面上堆满了各种新奇玩意，但很多产品经理用AI画原型的思路，还停留在1997年东芝Libretto 50M那种单点交互的石器时代。 一句“帮我画个界面”，正在批量制造数字垃圾。 你扔给大模型一句干瘪的需求，指望它吐出高保真原型，结果出来的东西要么像上世纪的复古网页，要么交互逻辑碎成一地渣。张琪智在复盘剪映经验时看得很透，代码有相对明确的对错，设计却没有标准答案。同一套视觉语言放在不同场景里效果天差地别。模型能力越强，越需要一套系统把能力调度到具体场景，去接住这种模糊性。 以前做产品，产品经理写文档，设计师画Figma，开发写代码，设计判断在角色交接中被层层稀释。现在AI确实能缩短链路，让产品经理先把抽象需求变成一个能点击体验的动态骨架。但前提是你得会喂料。把思考完全外包给单句提示词，等于让一个连品牌调性都不懂的实习生去拍板定稿。 真正好用的AI原型，从来不是单次生成的盲盒。它需要你用多角色协作的思维去构建提示词链，让AI模拟设计团队的工作流来传递判断。别再把AI当成一键出图的魔法棒，它只是你判断力的放大器。你自己都没想清楚产品要解决什么问题，它当然只能给你画个四不像。 这种单句抽卡的翻车现场，在OJO内测时每天都在上演。 一个毫无设计背景的内容运营想做个带复杂动效的个人网站。她直接扔给大模型一句生成炫酷主页，结果吐出来的页面元素疯狂堆砌，动效土得像千禧年的弹窗广告。 另一边，有个前端开发迷信代码神器，直接上手用Codex写页面。刚跑通的时候挺兴奋，结果进入多轮修改后，页面视觉越来越偏离预期，改到最后连他自己都认不出最初的设计意图。 这场景眼熟得很。张琪智创业初期找外包设计师也踩过同样的坑。找个只会执行的，不懂品牌调性；找个能聊理念的，视觉落地又惨不忍睹。长链路任务缺的从来不是一个全能神仙，而是一套能把品牌、视觉和动效重新组合的协作机制。 单句提示词抽卡，本质上是在用战术上的勤奋掩盖战略上的懒惰。你指望一句干瘪的需求，AI就能精准捕捉你的审美偏好？代码有明确的对错，设计却没有标准答案。没有上下文传递，没有角色分工，AI只能给你拼凑出一堆看似正确实则毫无灵魂的像素块。 别拿单轮对话去挑战复杂的设计链路。用多角色协作的提示词链去接管工作流，才是让AI停止制造数字垃圾的止损起点。 大家总幻想有个全知全能的AI，敲句咒语就能吐出完美原型。这种全能神幻想在复杂设计里根本行不通。张琪智在打磨OJO时就看透了这一点。她没搞一个超级模型包揽所有活儿，而是把设计任务彻底拆解。原因很现实，审美没有标准答案。单一Agent很容易在长上下文里迷失，把复杂设计压缩成一次简单的问答。 在提示词工程里，你得学会当包工头，而不是去庙里求签。用提示词组建虚拟设计团队才是正解。先让产品经理角色去啃抽象需求，把模糊想法翻译成可点击的交互骨架。然后交给设计师角色注入视觉参数，用具体指标锁死审美下限。最后设定审查员机制，在上下文传递中持续纠偏。 OJO把这些Agent包装成乔布斯或者梵高，但核心根本不是角色扮演，而是让主Agent负责调度，在不同环节精准传递上下文。这就像明基屏幕挂灯迭代十年，靠的不是单一结构的死磕，而是物理结构和智能体验的系统性组合。做AI原型也一样，把品牌、视觉、动效拆成不同的技能模块（Skills），按需调用。 单一Agent试图用一套逻辑解决所有问题，结果往往是上下文污染，越改越丑。多角色协作的提示词链，本质上是把设计判断拆解到具体场景和角色中。别指望AI一键搞定所有事。把大模型拆成各司其职的虚拟团队，用提示词链传递和修正判断，才是让产品原型摆脱数字垃圾标签的必经之路。 团队搭好了，先让谁上场？肯定是产品经理。别急着让AI抠像素，先让它把骨架搭起来。 以前写提示词，很多人习惯扔一句“帮我设计个电商首页，要大气”。AI反手给你糊一个全是轮播图和购物车的缝合怪，逻辑碎成一地渣。现在你得换个思路，在提示词里给AI戴上产品经理的工牌。 具体怎么写？直接告诉它，现在你是资深产品经理。面对“提升用户复购率”这种抽象需求，先别画界面。先输出核心用户的操作路径，列出页面需要哪些关键模块，定义每个按钮点击后的状态流转，顺便把断网或空数据时的异常兜底方案也写清楚。 张琪智在剪映带团队时摸透了一个规律，产品从0到1阶段最关键的是快速试错，让速度匹配时间窗口。做AI原型同理，她个人习惯先看动态交互。因为产品经理得先把抽象需求变成一个能点击、能讨论的版本，提前验证结构。这就像明基早期做屏幕挂灯，核心死磕的是非对称光路怎么避开屏幕反光，而不是外壳用什么高级塑料。骨架不对，视觉再炫也是白搭。 让AI先输出带逻辑的交互骨架，你确认业务路径没跑偏，再交给后续环节去注入视觉参数。把思考的起点锚定在业务逻辑上，而不是视觉表现上，你的AI原型才算真正立得住。 骨架搭完，逻辑跑通了，接下来千万别直接让AI放飞自我去上色。以前大家写提示词，最爱扔一句“给我弄个科技感强的界面”，AI反手就糊一个高饱和蓝紫渐变的赛博朋克垃圾。现在你得在提示词里给AI戴上视觉设计师的工牌，用具体的参数和规则给它套上枷锁。 张琪智在打磨OJO时看透了一个现实，审美确实没有标准答案，但我们可以用预设的技能模块来规避明显的视觉灾难。在提示词里，你要明确告诉AI调用色彩规范技能，限定主色调为低饱和度的灰蓝，辅助色只用荧光绿做极小面积的点缀。排版方面，强制它使用8像素网格系统，字号层级严格按照14、16、20、24的阶梯递增。别跟它聊什么大气或者高级，直接把这些抽象词汇翻译成AI能严格执行的硬性指标。 这就像少数派编辑们挑选桌面新玩意，明基的屏幕挂灯能迭代近十年，靠的绝不是换个炫酷外壳，而是死磕非对称光路这种底层物理结构。做视觉设计同理，表面光鲜没用，底层参数和场景匹配才是核心。AI很容易在长上下文里迷失，把设计压缩成一次简单的问答，所以你必须把品牌、视觉、动效拆成具体的技能模块按需喂给它。比如设定一个动效技能，规定所有页面切换必须使用0.3秒的缓动曲线，禁止使用弹跳效果。 用具体参数锁死审美下限，本质上是用工程思维去解构玄学。别指望AI能凭空领悟你的品牌调性，把模糊的审美偏好拆解成色彩、排版、动效的硬性约束，你的产品原型才能真正摆脱廉价的素材拼贴感。 视觉参数锁死了，但多轮修改才是真正的翻车重灾区。以前用AI改图，改到第五版连亲妈都不认识，按钮层级乱飞，色彩彻底崩坏。现在你得在提示词链末端安排一个审查员，让它在上下文传递中持续纠偏。 具体怎么写提示词？直接给AI戴上设计总监的工牌。告诉它，现在进入走查环节。别急着生成新图，先把最初的产品需求文档和当前的视觉稿放在一起对比。逐一检查交互骨架有没有被弱化，色彩有没有偏离低饱和灰蓝的设定，动效曲线是不是变成了廉价的弹跳。发现偏离，直接列出修改清单打回重做，而不是盲目叠加指令。 张琪智在剪映带团队时摸透了一个规律，设计判断在角色交接中极易被稀释。OJO搞多角色协作，核心就是靠主Agent在不同环节精准传递上下文，减少模糊想法的折损。这就像明基屏幕挂灯能迭代近十年，靠的是物理结构和智能体验的系统性组合，而不是头痛医头的单点修补。如果你还停留在1997年东芝Libretto 50M那种单点交互的石器时代思维，指望单句提示词一次性生成完美结果，早晚被复杂的设计链路反噬。 审查员机制的本质，是用工程化的质检流程对抗大模型的上下文遗忘。别把修改变成毫无章法的盲人摸象，用结构化的对比和打回机制锁死迭代方向，你的AI原型才能在多轮打磨中真正逼近商业级标准。 前面讲完了三个角色的具体写法，现在咱们拉高视角，看看为什么非要搞这么复杂。 很多人还是习惯一句咒语走天下。这就跟当年用早期东芝Libretto笔记本一样，指望靠单点交互的石器思维搞定复杂任务。你扔给大模型一句把按钮改大点颜色鲜艳点，AI确实照做了。但改到第五版，你会发现整个页面的视觉重心彻底崩塌，原本低饱和的灰蓝基调被高饱和的荧光色撕得粉碎。为什么越改越丑？因为单次对话缺乏记忆锚点，大模型在长上下文里早就把最初的品牌调性忘到脑后了。 链式协作玩的是系统组合。张琪智在剪映带团队时摸透了一个理，代码有明确对错，设计全凭场景判断。单一Agent试图包揽所有活儿，结果就是上下文污染。用提示词链组建虚拟团队，本质上是把设计判断拆解到具体节点。产品经理定骨架，设计师锁参数，审查员抓偏离。每个环节都在传递和修正上下文。 这就像明基屏幕挂灯能迭代近十年，靠的绝不是死磕单一物理结构，而是把非对称光路与智能体验做系统性组合。做AI原型同理，别指望一次生成就能触碰商业级标准。单轮抽卡是在用战术上的勤奋掩盖战略上的懒惰，而链式协作是用工程化的质检流程对抗大模型的遗忘。 把大模型当成一个需要不断对齐目标的虚拟团队，而不是一个听令行事的绘图员，你的产品原型才不会在反复修改中沦为数字垃圾。 新手用AI做原型，最容易掉进的坑就是一上来就死磕像素。以前大家写提示词，开口就是给我画个带毛玻璃效果和圆角阴影的卡片。现在你得管住手，先让AI把交互链路跑通。张琪智在打磨OJO时养成个习惯，她总先看动态交互，要求产品经理先把抽象需求变成能点击体验的版本。这其实就是抓主要矛盾。 这就好比明基做屏幕挂灯，人家迭代近十年，核心死磕的是非对称光路怎么避开屏幕反光这种底层物理结构，而不是纠结外壳用什么高级塑料。做AI原型同理，如果你像摆弄1997年东芝Libretto笔记本那样，只盯着单点交互的视觉噱头，忽略了整体逻辑，做出来的东西注定中看不中用。 很多新手对视觉有执念，觉得界面好看就能掩盖逻辑的缺失。但大模型没有真实的业务体感，它给你生成的精美页面，如果按钮点击后是死链，或者状态流转逻辑是断裂的，那本质上就是个漂亮的电子垃圾。多角色协作的提示词链，就是逼着你先做对的事，再把事做漂亮。 别在错误的骨架上浪费算力。先用产品经理Agent把点击、跳转、异常兜底这些核心交互盘明白，确认业务路径没跑偏，再让设计师Agent去抠那几像素的圆角。先把交互链路盘明白，像素级的打磨留给最后一步，你的AI原型才算真正具备商业价值。 别把思考外包给AI，它只是你判断力的放大器。 看到顺为和联想砸了近亿元投张琪智的OJO，很多人产生了一种幻觉，以为有了这种拿了重金的神器，自己就能当甩手掌柜。张琪智离开剪映后看得很透，代码有明确对错，但设计判断没有标准答案。模型能力再猛，也替代不了你在产品、设计与开发之间连续传递判断的过程。 你脑子里连个清晰的产品定义都没有，扔给大模型一句干瘪的需求，它只能反馈一堆毫无灵魂的像素块。这就像少数派编辑们桌上摆着迭代了快十年的明基屏幕挂灯，人家玩的是物理光路和智能体验的系统性组合，而不是随便买个发光二极管就敢叫创新。用1997年东芝Libretto那种单点交互的石器思维去驾驭现在的多模态大模型，注定只能产出数字垃圾。 用多角色协作思维去构建提示词链，让AI模拟虚拟设计团队的工作流，本质上是在用工程化的手段固化你的业务逻辑。产品经理定骨架、设计师锁参数、审查员抓偏离，这套流程传递的不是算力，而是你的专业判断。AI不会凭空生出审美，它只是在执行你设定好的规则边界。 工具再强，也只是脑力的延伸。把思考的缰绳死死握在自己手里，让AI去干那些繁琐的执行和拼接，才是当下做产品最该保持的清醒。