初级

为 AI 建设者而设的設計思維

一个以用户为本，由AI辅助的建设框架。

GMAsia 导师团队阅读时间 11 分钟免费

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第一节 · 什么是设计思维？

这是一个像设计师一样思考的框架——不只是做出漂亮的东西，而是为你正在为其构建的人创造真正有价值的东西。

这比以往任何时候都更重要。Vibe coding 让非编程人员获得了真正的力量——你可以在一个下午内将一个想法变成一个可运行的网站或应用程序，无需编程背景。快速构建确实很酷。但单凭速度并不能回答真正的问题：一旦你将它呈现给一个真实的人，它对他们来说有意义吗？

这就是设计思维的全部目的。它不是你速度的制动器。它能让你的下一个项目始终指向值得构建的东西，从头到尾直到交付——这是快速发布和发布真正成功的东西之间的区别。

本课程适用于任何即将构建东西的人，无论是个人项目还是工作中的下一个项目，他们希望获得 AI 的速度并始终指向真正重要的东西：你正在为其构建的人——我们采用的框架是设计思维。

第二节 · 让构建者不再迷失的框架

你可能在项目开始时，认为自己知道用户想要什么。但你真的知道吗？

实际的痛点是什么？你如何向用户描述该痛点，让他们点头而不是耸肩？你可以用哪些不同的方法来缓解它？你选择的方法真的是最好的吗？为什么？现在你已经构建了它——它真的从用户的角度，而不仅仅是你的角度，缓解了痛点吗？

听起来很熟悉吗？

设计思维是一个框架，它会一步一步地引导你完成这个过程——从发现问题、定义问题到解决问题。它有四个阶段，通常被绘制成一个“双钻石”——拓宽、收窄、再次拓宽、再次收窄：

发现——拓宽。了解问题以及遇到问题的人。通常有许多问题纠缠在一起，例如，新闻太多，不知道什么是真正相关的，或者那种令人不安的感觉，觉得自己落后了，而其他人似乎都在提升 AI 技能。
定义——收窄。将你所学到的转化为一个明确的问题陈述。对于一种特定的用户类型，什么问题会让他们深有共鸣？
发展——再次拓宽。产生并塑造可能的解决方案。这是你发挥创意的地方——你可以用哪些不同的方法来实际解决你刚刚定义的问题？
交付——再次收窄。决定一个解决方案。构建它、测试它、发布它。然后询问你的用户：问题真的解决了吗？如果没有完全解决，那不是失败——这是一个回到上一个阶段的信号。

人们错过的一个关键点：这不是一条你只走一次的直线。这是一个你不断循环的循环——你的项目每个版本都应该让你带着更尖锐的问题回到“发现”阶段。

第三节 · 为何 AI 和设计思维实际上是天作之合

这两者能良好配合并非巧合，背后有两个真正原因：

1. AI 需要人类参与其中，而设计思维本身就以此为基础。AI 可以产生想法、草拟人物志或总结访谈，但除非人类根据真实用户进行验证，否则这些都毫无意义。设计思维在每个阶段都坚持这个验证步骤，这自然地制衡了 AI 最大的弱点：自信地生成听起来正确但实际上并非如此的内容。

2. AI 专为发散性思维而设计，而设计思维需要大量发散性思维。“发展”阶段的运作方式是产生远超你实际会使用的想法，这正是独立开发者会遇到的瓶颈。一个人单独头脑风暴很快就会用尽角度。AI 不会疲倦，不会被其第一个想法所束缚，，并且可以产生你单独无法达到的数量——这是供你塑造的原始材料，而非最终答案。

总而言之：AI 扩展了你的广度，而设计思维确保你仍然能落实到真实的成果。

第 4 节 · AI，应用于循环的每个转折点

既然您已经了解了这个框架，问题在于您在构建项目时，如何将设计思维融入其中。以下是当 AI 加入成为工作伙伴后，每个阶段的样貌，并对应到相同的双钻石模型。

探索，超强化。请记住，这个阶段是关于探索特定类型的人实际面临的问题——这可能是您自己的经验、您认识的人，或是您阅读到的内容。但如果您有疑问，或者本周无法接触到真实用户，这就是 AI 作为排练伙伴发挥作用的地方。

“扮演一位 [特定目标用户]。我将就 [问题领域] 采访您——请以该用户的身份回答。”
或者使用具备研究能力的 AI 工具，快速提取关于您受众的现有研究。

定义，超强化。假设您已锁定目标用户，并列出他们面临的一系列问题——现在是时候将焦点集中在最能引起共鸣的问题上。请记住：您无法构建一个解决所有问题的产品。

“这是我的原始笔记和访谈记录：[粘贴]。请将重复出现的痛点归类，并从中草拟三个可能的问题陈述。”
您仍然决定哪个草稿是正确的——AI 只是更快地清除迷雾。

发展，超强化。手头有了明确的问题后，是时候集思广益，寻找真正的解决方案了。

“您是 [产品/想法] 的怀疑型高级用户。请为 [问题] 生成 15 个可能的解决方案，包括那些一开始看起来不切实际的方案。”
一个角色、一个限制或一个示例会推动您超越最初的十个想法，进入接下来的五十个。然后通过快速的 PESTLE 分析（第 9 节）来扩大视野，捕捉狭窄的头脑风暴所遗漏的外部力量。

交付，超强化。在您生成的所有内容中，您现在必须决定哪个解决方案实际上是最好的。如何决定？设定您自己的标准，并根据这些标准为每个想法评分——AI 可以帮助您快速完成这项工作。一旦您做出选择，将那个粗略的想法转化为演示文稿、故事板或工作模型，所需时间就像过去打开一份空白文档一样，将数天的制作时间压缩到一个下午。现在您已准备好将其呈现给真实用户。

每个阶段都因 AI 而加速。但没有一个阶段可以跳过——如果您认真对待这个项目的话。

第 5 节 · 开发者使用 AI 的错误（以及如何避免）

需要明确的是：我们并非要取代真实的用户互动——我们正在加速其周边的一切，并使这些实际对话更具影响力，尤其当您涉足一个尚不熟悉的领域时。
速度是陷阱。当每个阶段只需数分钟而非数天时，人们很容易寻找捷径——而对于独立开发者而言，三种失败模式会迅速浮现。请留意：

1. 过度依赖即时答案。在几秒钟内获得一个看似合理的答案，可能会悄悄地取代较慢、较困难的实际思考问题的工作——而真正的洞察力往往在此刻出现。

2. 创造力减弱。过度依赖 AI 会让您的产出看起来与其他人无异。AI 倾向于反映现有事物的平均值，而非大胆的异类想法。

3. 错失真实用户连接。人们很容易让 AI 模拟用户取代真实用户。这是一个有用的排练，但绝非替代品——当您停止与真实用户验证时，您的项目就会开始偏离其旨在解决的问题。

这些都不是说“少用 AI”。它们的意思是：保持您是掌舵者。

第 6 节 · 培养三个习惯：响应性、相关性、反思性

无论您正在开发什么，三个简单的习惯能让循环保持诚实：

保持响应性。刻意将设计思维视为混乱且非线性的。对 AI 输出保持批判性：检查其偏见、验证它，并将其与您自己的判断进行比较，而不是照单全收。

保持相关性。将每个 AI 辅助步骤锚定在一个真实的项目中，而非假设性的项目。留意现实世界的限制——技术、道德、物流——这些是快速的 AI 草稿不会自然考虑到的。

保持反思性。定期问自己：这里实际奏效的是什么，没有奏效的是什么，以及为什么？您自己与 AI 协作的理解，一个月后应该比今天有明显的进步。

第七节 · 商业化额外内容：PESTLE

对于仍然与我们同行的学员 — 如果您正计划将项目商业化，这里有一个关于将您的解决方案与大局联系起来的额外部分。

独立开发者倾向于专注于用户并停留在那里。这很有用，但可能会错过一旦项目进入现实世界后，真正决定其成败的更大力量。

PESTLE 是一种快速检查六个外部因素的方法，让您在确定方向之前进行评估：

政治（Political） — 监管、政策、政府立场。是否存在限制？您正在构建的内容是否与政府支持的方向一致，还是与之为敌 — 这会影响您日后获得资助、合作伙伴关系或协同效应的机会？
经济（Economic） — 成本、资金、市场状况。目前的资金环境是否火热，对您这类论文有真正的风险偏好 — 还是保守，意味着您可能需要更长时间地自筹资金才能维持运营？
社会（Social） — 文化转变、受众行为。您的用户实际生活在哪里 — 移动设备还是桌面设备，社交优先还是其他？这会影响关于格式的实际决策。
技术（Technological） — 新兴的可能性，或已过时的技术。今天存在许多 AI 包装器，仅仅是因为底层模型本身还无法完成该任务 — 直到它能够完成，包装器便会一夜之间变得无关紧要。
法律（Legal） — 合规性、知识产权、数据规则。适用哪些隐私政策？年龄限制？任何涉及虚拟资产或受监管数据的事项？
环境（Environmental） — 可持续性、资源影响。能源使用、与联合国等公认目标的一致性、对现实世界问题的真正影响 — 这可能直接影响以 ESG 为重点的组织及其参与的意愿。

您不需要深入了解所有六个因素。 将其视为一次全面的健康检查 — 您提出的方案是否面临任何真正的逆风？尝试这个提示：