1.人机共情
人类智能与人工智能通过数据驱动的方式建立起相互理解、感同身受的关系。人类可以基于用户数据，通过机器学习算法生成一批虚拟的用户画像，即数字角色，它们鲜活地再现了目标用户群的典型特征。在此基础上，人类可以对数字角色展开深入访谈和观察，洞察用户行为模式和情感变化，揭示行为背后的深层次原因，准确提炼用户痛点和需求，为内容创作指明方向。例如，Al代理平台NexusGPT目前拥有800余个具有特定技能的“代理人，(AIAgent)，其涉及多个领域，能力匹及各行各业的专业人士。用户可以向这些代理人提问，获得来自专业视角的“共情”。
2.提示清单
在明确需求痛点后，要将其转化为具体、可执行的设计问题。这里可借助“提示工程”(P rompt Engineering)的思路，由人类创作者建立一套问题定义提示清单，将抽象的需求
数据拆解为一系具体的提示语句，引导大模型辅助进行问题定义。例如，提示清单可以包含以下问题：“目标用户的核心诉求是什么?”“关键痛点有哪些，如何进行量化描述?”“问题可以细分为哪些子问题?”提示清单有助于使问题定义过程规范化、流程化，提升定义的全面性和准确性，为后续方案构思提供明确的战略指引。
3.脑机风暴
脑机风暴是人机携手进行集中式创意构思的过程。在这一环节，人类创意人员基于已明确的问题定义，与大模型开展广泛、深入的互动交流，激发创意火花，通过生成多样化想法、筛选和深化想法、设置约束条件、使用思维模型、应用最佳案例启示、引入多角度思考、鼓励发散及执行逆向思维等方式来进行脑机风暴。Al还可以归类整理创意信息，实时评估创意的可行性和受众接受度，辅助人类对创意进行权衡取舍。在脑机风暴下，创意想法被不断补充、组合、升华，直至形成较为成熟、完整的解决方案。
4.快速原型
Al可将脑机风暴产生的创意方案快速转化为可视化、可感知的原型，用以评估方案的可行性和完善程度。例如，以大语言模型为转译器，运用Midi0U1"19ey、Runway等Al工具协助生成口头描述、配图说明乃至演示视频等多模态的动态原型，可以多维度、多感官地再现方案理念，提升原型的生成效率、保真度与丰富度。在快速原型基础上进行评判、修正和深化，可以帮助设计团队低成本、高效率地评估验证方案，发现问题缺陷，尽早调整优化，降低；央策风险。
5.拟态测试
在创作的内容投入使用前，可以利用AI的模拟和预测能力，在虚拟环境中对其进行全方位、多场景的测试和评估。Al可以构建出各种类型的虚拟用户，模拟真实用户在不同场景下与产品或服务的交互过程。这种全面的用户体验模拟可以帮助创作团队全方位地评估优劣。例如，虚拟人机团队ChatDev已实现全自动软件测试，人类只需要讲明自身的想法，就可借助ChatDev来模拟评估软件产品。大模型还可以在一定程度上替代统计软件，对多维度数据进行关联分析，发现隐藏的模式和趋势，提供更加全局和深入的创作优化建议。
6.自动执行
可以将AgentGPT、AutoGPT、BabyAGI等基于大语言模型的自主智能系统作为控制器，自主分析任务目标，生成子任务，并根据执行结果动态调整任务优先级和执行策略，实现连续的自我优化。具体举例来说，这些智能系统提供插件、脚本等扩展机制，可以集成多种外部工具和数据源，支持用户自定义系统的功能和行为偏好，以实现多领域的自动执行能力。
