4個實戰案例，揭秘AI如何完成創意到產品的“最后一公里”？

從創意到產品的“最后一公里”

UX 設計師的核心目標是確保用戶體驗可落地，但傳統設計流程存在斷層。你是否經常會遇見這些問題：

AI 低代碼發展至今工具已從“玩具級”生產力輔助，進化為足以重構設計-開發工作流的底層引擎。其核心價值不僅在于降低技術門檻和加速創意落地，更在于打通了從創意到產品的“最后一公里”。

我們先不管這一變革背后的技術演進與躍遷。就最終結果來說，它切實的讓設計師得以聚焦于體驗創新而非像素調整，開發者則從重復勞動中解放，轉向架構設計與算法優化。

低代碼 AI 工具本身承擔了“翻譯者”與“執行者”的角色，人與技術的協作模式正在經歷一場靜默卻深遠的范式轉移。

本文將與大家分享近期我們集中課題研究與探索的結果，并深入解析：如何高效合理的在實際的設計流中使用 AI 低代碼工具。

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為什么使用 AI 低代碼工具將成為設計師必備技能？

AI 低代碼開發工具通過可視化界面和 AI 輔助編程，大大降低了研發門檻。讓單獨的設計師角色，也可完成從“設計”到“上線”的全流程。

那么 UX 設計師的 AI 低代碼能力，能在我們的工作中能帶來哪些變化？下面我們將通過具體的實例，手把手的帶各位了解 AI 低代碼工具在實際設計中的實戰效果。

案例 1

通過純自然語言驅動的體驗優化 Demo ——弧墻繪制“手感”體驗優化

應用工具：Cursor

設計工具內的弧墻繪制功能存在顯著體驗缺陷，我們發現核心痛點之一在于用戶繪制時常常產生“失控感”。

但是單純的靜態展示，又過于單薄。沒有實際的感受（使用），很難去評估這種“手感”的狀態，評估優化是否正向。

那怎樣才能更好地表述這種看不見的問題呢？

于是我通過 AI 低代碼工具，模擬這種弧墻繪制的場景，生成了一份 Html demo 文檔。

它完整的支持了這個階段弧線繪制的能力，也讓交互方案從原來的靜態圖和憑空想象，變成可直接操作試用的功能 Demo。同時研發可以直接從 Html 文檔中獲取繪制流程涉及參數的具體內容。

讓“看不見的交互”不僅能夠被感知，也讓設計產出從“過程物”變成可直接交付開發的內容，有效提升設計協作效率以及設計產出價值。

AI 低代碼工具可以幫助我們解決“看不見”的問題，對于那些“看得見”的問題效果如何呢？

案例 2

通過低代碼構建真實 Demo 交互 ，完成 POC 階段概念驗證——產品核心路徑改造

使用工具：V0

公司某工具（以下簡稱“工具”），被高頻使用的亮點功能卻不在核心路徑中。

對于這種直接影響產品整體架構的改造成本極高、影響巨大。但僅靠設計提案，又無法有效評估它的改造成本與方案有效性。

畢竟自己都沒有用過，誰又敢拍板說用戶一定會買單呢？

常規的小步快走式迭代，很容易導致整體項目節奏拉長、或錯失市場先機。那怎樣可以快速實現從“設計構想”到“可驗證假設落地”，更快速的為產品 POC 階段提供決策依據呢？

于是我們嘗試把部分設計稿投喂給 V0，讓「改造后的路徑」嵌入用戶核心操作鏈路。

確認了 AI 低代碼工具進行復雜場景實現的可行性后，接著構建 3 大核心驗證場景：

（注：以上界面均為效果示意圖示例展示，并非公司產品的最終呈現版本）

此階段的工具 Demo 已經完成核心路徑。我們用該 Demo 直接邀請用戶進行可用性測試，并進行反饋回收。

原本 1~2 個月周期才能獲取的用戶反饋，直接壓縮至 9 天，時間效率提升 76%。

利用 AI 低代碼工具，增加設計在各個節點滲透。在減少整個產研成本的基礎上直面用戶，幫助業務完成快速驗證。

它的整體產出設計可以自己投放，減少研發成本和等待周期；同時投放產出物比原來純設計 Demo 效果更直觀，回收的反饋偏差更小。

當然，我們還可以再進一步。直接達成「設計支持交付」效果：設計提供內容，支持內部產品使用或直接上線。

案例 3

快速搭建新應用（網站/網頁/App），生成可用性代碼

使用工具：Cursor、Bolt

對于偏營銷類的網站/網頁，可以嘗試通過低代碼工具進行基礎框架的設計，并生成可用代碼。

基礎網頁/網站搭建：通過輸入提示詞來創建應用。提示詞中需要包含應用的布局結構、主體內容、功能矩陣、交互視覺效果等內容。考慮加入斷點機制的描述，即可實現準確的響應式布局和多端適配。

將設計稿還原并生成可用性網站代碼：提供 Figma 鏈接或設計稿圖片讓 AI 還原并生成可用性代碼，可以輔以提示文案來確保還原效果。獲取完整的基礎框架以后，對于功能模塊與設計稿偏離的地方可以通過對話進行針對性校準與修復，最后生成可落地應用的代碼給到開發側直接使用。

那么除了利用 AI 低代碼工具幫助我們在工作流中解決和消化部分成本問題。我們是否可以用它做更多的事情？

案例 4

基于現有功能打磨優化，生成前端組件 —— 「偏好設置」功能優化與組件封裝

使用工具：V0

業務跨海過程中，我們發現工具內部的「偏好設置」在多語言場景會發生水土不服的情況。

針對這個場景我們需要先確定：根據不同語言去呈現不同的布局的可行性。

確定方向可行后，下一步還需要盡可能解決新設置項的實現需要脫離人工、通過代碼控制的問題。組件封裝正是最有效的辦法之一。

將 V0 生成的文件配合設計稿進行交付，避免了信息鴻溝造成的溝通成本與實現偏差。對于研發伙伴來說，也極大減少了信息理解的成本和部分研發實現成本。

未來趨勢：UX 工作范式的顛覆性演進

通過以上幾個 Demo，相信大家已經可以較為深入的了解 AI 低代碼工具在實際設計流程中的可用性。它確實可以重塑 UX 設計師的核心能力。

目前主流的 AI 低代碼工具有很多，針對市面上比較火的幾款 AI 低代碼工具，我們進行了多維度分析測試與差異化對比總結，供大家參考。

AI 低代碼工具還在不停發展與迭代：對自然語言的理解能力越來越好/實現的內容越來越符合預期、產出物越來越豐富……當越來越多的人擁抱 AI，AI 回饋給我們的也將更多。

雖然目前的 AI 低代碼工具依然有一些瑕疵，如 AI 生成的代碼可能存在冗余，需結合人工審查優化性能；復雜功能實現如涉及支付、數據庫等后端邏輯時，仍需與傳統開發團隊協作等等……

但是，它是一個切實的「設計師創造力加速器」，并且已經給我們帶來了不小的改變。

我們也需要開放、積極的心態去迎接它帶來的改變。學習與運用它，從思維出發、到能力落地。

用架構為基底，體驗作調配，讓設計的落地像點一杯奶茶一樣靈活而精準——「少糖、去冰、加個數據庫，謝謝。」

最后

AI 雖好，但是想要進步還需要避免依賴，合理使用哦～

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