最近我和不少老板、产品负责人、技术负责人聊天时，反复碰到一个问题：
AI 已经能画原型、写 PRD、生成页面、改代码、做交互，那一款产品的设计，是不是也可以主要交给大模型来做？
这个问题看起来像工具问题，实际是一个组织判断问题。
因为很多公司现在确实进入了一个很混乱的决策期。
一类老板亲自 Vibe Coding 了一段时间，发现 AI 真能把页面画出来，代码也能跑起来，第一眼效果还挺惊艳，于是很快得出一个判断：过去那些产品、设计、前端、测试，好像都没那么必要。
然后开始大刀阔斧地调整团队。
前期看起来很爽，后面很容易卡住。
卡住的地方通常不在第一张页面，也不在第一个 Demo。真正麻烦的是功能边界、版本节奏、底层架构、状态流转、异常场景、权限规则、交互一致性、UI/UX 细节、技术债和屎山代码。
另一类老板要谨慎得多。他们知道 AI 很强，也知道不能完全不试，但心里没底：到底哪些环节应该交给 AI？哪些地方必须保留人来判断？产品团队应该怎么用 AI，才能不被 AI 带着走？
我这篇想聊的，就是这个问题。
大模型可以极大提高产品设计和落地的产出速度，但它不能替代一个有产品经验、有独立判断的人来定义产品。
这句话听起来不新鲜，但真正放到企业决策里，很容易被忽略。
AI 现在最容易制造一种错觉：它让“产出物”出现得太快了。
你说一句，它就给你一张图。
你补两句，它就给你一套页面。
你再让它继续，它就能把 PRD、组件、代码、测试都铺出来。
这些东西会让人产生一种很强的感官刺激，好像产品设计这件事已经被 AI 接管了。
但产品设计真正难的地方，很少只在“有没有一张好看的图”。
一、AI 最容易满足的是第一视觉，最容易漏掉的是产品边界
先说一个很现实的体验。
如果你现在让 GPT-Image2 这类图像模型帮你画一个产品原型，它很容易给出一个第一眼不错的结果。OpenAI 对 GPT Image 2 的官方描述里也强调，它面向快速、高质量的图像生成和编辑，支持灵活尺寸和高保真图像输入。对产品早期视觉探索来说，这类能力已经非常有用。
尤其是老板、客户、投资人、内部团队第一次看方向时，原型图带来的沟通效率很高。
过去产品经理可能要写一堆文字，设计师要排版半天，前端再写个 Demo。
现在你把目标用户、页面结构、主色调、布局风格、关键模块说清楚，AI 很快能生成一批足够讨论的视觉样板。
这件事的价值很大。
但问题也出在这里。
第一视觉太容易被满足以后，很多人会误以为产品设计已经完成了一大半。
实际落地时，你很快会发现，原型图解决的是“看起来像什么”，还没有解决“这个产品到底怎么工作”。
一个真实产品至少要回答这些问题：
• 用户是谁，谁是核心用户，谁只是偶尔使用； • 这个产品解决的是高频痛点、管理诉求，还是展示诉求； • 哪些功能属于 MVP，哪些功能应该延后； • 不同角色之间的权限怎么分； • 数据对象怎么定义，状态怎么流转； • 异常情况怎么处理； • 业务流程从哪里开始，到哪里结束； • 这个功能上线后会不会影响已有流程； • 未来版本怎么扩展，哪些设计会提前堵死后路。
这些问题，单靠一张漂亮页面很难暴露。
甚至更麻烦的是，漂亮页面有时候会掩盖问题。
一个 AI 生成的后台界面，可能有很漂亮的卡片、渐变、图表和按钮，但它不一定知道这个系统有没有审核流，不一定知道“删除”和“作废”的区别，不一定知道财务数据能不能被运营角色看到，也不一定知道某个筛选条件会不会让数据库查询直接炸掉。
AI 能很快生成产品的可见部分，但产品真正难的地方，往往藏在不可见的边界里。
这也是我为什么不建议老板只凭第一视觉判断 AI 做产品的能力。
第一视觉很重要，它能帮助团队快速对齐方向。可一旦进入真实产品，边界比视觉更难，架构比页面更难，长期维护比 Demo 更难。
二、产品设计的核心，是取舍能力
很多人把产品设计理解成一组文档和页面。
• PRD 是产品设计 • 原型图是产品设计 • 流程图是产品设计 • 交互稿是产品设计 • 功能清单是产品设计
这些当然都属于产品工作的一部分，但它们更准确地说是产品设计的产出物。
产品设计真正的核心，是取舍。
一个产品负责人每天真正做的事情，远不止把需求写出来。他还要决定哪些需求不做、哪些先做、哪些做浅一点、哪些必须打穿、哪些需求看起来重要但会拖垮架构、哪些功能对老板展示有用但对用户没有长期价值。
这件事非常依赖经验。
因为产品里的很多判断，没有绝对正确答案。
比如一个新功能，到底做成独立模块，还是放进已有页面？
一个复杂流程，到底让用户一步步配置，还是用模板降低心智成本？
一个数据看板，到底追求信息密度，还是追求解释性？
一个权限系统，到底先做简单角色，还是一开始就上细粒度权限？
一个 AI 功能，到底作为主入口，还是作为辅助能力藏在流程里？
这些问题，大模型可以帮你列优缺点，可以给你几个方案，也可以生成不同版本的界面。但最后谁来拍板？
如果拍板的人没有产品经验，只是看哪个方案更炫、更像发布会、更像大厂官网，那产品很容易开始漂。
今天很多 AI 产品的坏味道就来自这里。
一天一个页面风格。
一个星期换三次交互。
昨天要做全屏沉浸式，今天要做卡片流，明天又想做工作台。
每一版都能讲出理由，每一版都挺好看，每一版都像“更 AI”。但用户到底要完成什么任务，功能边界有没有收紧，版本有没有收敛，系统有没有越来越稳定，反而被放到后面。
我特别警惕一种产品角色：依附于大模型的产品经理。
这类人看起来很会用 AI，输出也很多，但缺少自己的判断。模型给三个方向，他都觉得有道理；模型画五个版本，他都想试；模型说某个交互更现代，他就马上改。
这种工作方式短期很热闹，长期很危险。
AI 时代更需要有主见的产品负责人。缺少产品判断的人，会被模型的产出速度拖着跑。
一个真正靠谱的产品负责人，应该把大模型当成外脑、草稿机、推演器和样板生成器，同时守住产品主心骨。
三、老板亲自 Vibe Coding，最容易低估工程后半段
这两年我看到不少老板开始亲自 Vibe Coding。
这其实是好事。
老板自己动手体验 AI，至少会对产品、技术和交付有更强的直觉。过去很多老板对技术开发的理解停留在“怎么还没做完”，现在亲手写过一点，知道 AI 能做什么，也知道一些东西确实比过去快很多。
但这里面也有一个风险。
老板很容易从“AI 帮我做出一个 Demo”推导到“团队很多人都可以不要了”。
这个推导太快。
AI 做 Demo 和产品进入长期运营，中间差着一大段工程后半段。
Demo 阶段最容易成功，因为它可以绕开大量麻烦：
• 数据可以是假的 • 权限可以不做细 • 异常可以先不考虑 • 性能可以先不管 • 测试可以先省略 • 代码结构可以先凑合 • 交互可以只覆盖主路径 • UI 可以只挑最漂亮的几页展示
产品上线以后，这些账都会回来。
• 用户不会只走主路径 • 数据不会永远干净 • 权限不会永远简单 • 接口不会永远稳定 • 需求不会永远不变 • 代码不会因为是 AI 写的，就自动拥有良好架构
很多老板一开始看到 AI 写代码，会非常兴奋。等项目做了几周，仓库里开始出现重复组件、重复状态、奇怪命名、无效样式、绕来绕去的接口、没人敢改的页面，就会发现事情没那么轻。
屎山代码不会因为生成速度更快而减少，有时候还会增加得更快。
尤其是没有工程规范、没有版本控制、没有 Code Review、没有测试、没有架构约束的 AI Coding，前期推进极快，后期维护极痛。
产品设计也是一样。
如果没有功能矩阵，没有点阵图，没有版本边界，没有清晰的场景优先级，大模型会很热情地帮你把所有想法都画出来、写出来、做出来。结果产品看起来越来越丰富，实际越来越失控。
AI 最擅长加速执行，但它不会自动替你承担取舍、架构和长期维护的责任。
老板可以亲自用 AI，但更需要学会给 AI 设边界。
四、大模型现阶段最适合做工具，不适合做主导者
我对大模型在产品设计里的定位很明确：现阶段，它应该是工具，而且是非常强的工具。
它可以节省大量时间。
比如原型绘图：
过去一个产品早期想做视觉探索，往往要设计师花不少时间。现在用 GPT-Image2 生成几套方向图，足够让团队快速讨论风格、布局、信息层级和页面气质。
比如 PRD 草稿：
产品负责人把需求、流程、角色、权限、异常场景说清楚以后，大模型可以很快把它整理成结构化 PRD。它还能帮你补缺口、列风险、写验收标准。
比如样板效果：
你想验证一个工作台、一个看板、一个移动端页面、一个 AI 对话界面，大模型可以快速生成可讨论的样板。它不一定最终上线，但能缩短探索时间。
比如交互原型和代码复刻：
Gemini 在前端的审美方面，大家都是有共识的，特别提到它在构建交互式 Web App、代码转换、代码编辑和复杂 Agentic workflow 上相较其他 Coding Agent 有比较大的增强。Gemini CLI 也把 Gemini 带到终端里，面向编码、问题解决和任务管理。放到产品设计链路里，这类能力很适合做交互原型、页面复刻、快速验证和代码层面的样板实现。
比如竞品拆解：
你可以把竞品截图、功能说明、用户评论和官网材料丢给模型，让它帮你整理功能结构、页面层级、信息架构和潜在不足。
这些都很有价值。
但工具再强，也不能替代主导权。
产品主导权至少包括四件事。
第一，定义问题：
用户到底有什么问题，是真痛点还是伪需求，是付费需求还是体验需求，是管理问题还是效率问题，必须有人判断。
第二，定义边界：
产品做什么，不做什么，先做什么，延后什么，哪些场景放弃，哪些角色不服务，必须有人拍板。
第三，定义质量：
什么叫好用，什么叫稳定，什么叫足够上线，什么叫只是 Demo，必须有人设标准。
第四，定义责任：
功能出错谁负责，数据错了谁负责，权限漏了谁负责，用户体验崩了谁负责，不能让模型背锅。
大模型可以参与产品设计的每个环节，但它不应该成为最终负责产品判断的人。
这条边界一定要守住。
五、AI 参与产品设计，最应该先做功能矩阵和点阵图
如果要给老板和产品团队一个非常实用的建议，我会把功能矩阵和点阵图放在最前面。
很多 AI 辅助产品设计失败，问题常常不在模型不够强，更多出在团队一上来就生成页面。
页面太诱人。
它有颜色，有布局，有按钮，有图标，有高级感。老板看得懂，团队也容易兴奋。
但页面之前，应该先有功能矩阵。
所谓功能矩阵，不需要一开始做得多复杂。核心是把产品的角色、模块、功能、版本、状态和权限关系铺开。
比如一款门店会员积分系统，功能矩阵至少要回答：
1. 用户端有哪些能力 2. 店员端有哪些能力 3. 店长端有哪些能力 4. 平台运营端有哪些能力 5. 财务和管理员能看什么 6. 哪些功能属于 V1 7. 哪些功能属于 V2 8. 哪些能力只做后台 9. 哪些能力要开放给用户 10. 哪些能力涉及高风险权限
点阵图则更适合表达版本节奏和能力覆盖。
你可以把模块放在横轴，把版本放在纵轴，或者把角色放在横轴，把功能深度放在纵轴。这样一来，团队就知道哪些格子已经覆盖，哪些格子暂时空着，哪些能力不能乱加。
这件事看起来很朴素，但它对 AI 特别重要。
因为大模型很容易发散。
你让它设计一个会员系统，它可以顺手加积分商城、优惠券、裂变、排行榜、AI 推荐、经营分析、员工绩效、私域触达、自动运营。每一个功能听起来都有道理。
但产品早期最怕“每个都有道理”。
每个都有道理，最后就没有版本边界。
功能矩阵和点阵图的价值，就是把这些发散能力压回可控范围。
AI 时代的产品管理，第一步要先把模型关进版本边界。
这也是我建议产品化功能首要使用功能矩阵图、点阵图做版本控制的原因。
有了矩阵，再画原型。
有了原型，再写 PRD。
有了 PRD，再做代码。
这个顺序比“先画一堆好看的图，再倒推产品逻辑”靠谱得多。
六、UI/UX 的关键，是长期一致性
AI 生成页面以后，最容易出现的另一个问题，是审美漂移。
今天是玻璃拟态。
明天是深色科技风。
后天是大圆角卡片。
再过两天又变成极简白底。
每一版都不丑，但放在同一个产品里就很乱。
这也是很多人用 AI 做产品时的常见问题：单页看起来不错，整套产品缺少统一设计系统。
UI/UX 的核心，不只是好看。
它至少包含：
信息层级是否稳定
组件样式是否一致
交互反馈是否可预期
表单、按钮、弹窗、导航是否统一
移动端和桌面端是否有响应式规则
错误、空状态、加载态、禁用态是否完整
用户在不同页面之间是否能形成习惯
这些东西，大模型可以帮忙生成，但需要人来定标准。
没有审美标准的人用 AI 做 UI，很容易被“第一眼好看”带着走。结果就是每一页都像不同模板站出来的，产品没有稳定气质。
所以我建议，如果团队本身没有成熟设计体系，至少要先做两件事。
第一，建立视觉约束：
包括主色、辅助色、字体、字号层级、按钮高度、圆角、间距、卡片样式、图表风格、图标风格、暗色/亮色策略。
第二，建立交互约束：
包括导航结构、筛选方式、表单行为、弹窗层级、保存逻辑、撤销逻辑、错误提示、权限提示、加载和空状态。
这些约束写清楚以后，再让 AI 生成页面，稳定性会明显提高。
如果完全没有约束，AI 会不断给你“新鲜感”。
产品更需要持续可用，不能沉迷持续新鲜。
UI/UX 的关键，不在单页炫不炫，而在用户能不能长期形成稳定预期。
这也是为什么我后面会整理几个产品设计相关的 Skill，以及一些大厂产品设计数值策略的 PDF。对 UI 审美和设计规范没感觉的人，可以先用这些东西建立底线。
七、怎样让 AI 真正参与产品设计：一套更靠谱的工作流
如果要把前面说的东西收成一套方法，我会建议老板和产品团队按这个顺序使用 AI。
第一步，需求访谈和问题澄清：
让大模型先做追问，不要急着画图。让它围绕目标用户、核心场景、现有痛点、业务流程、权限边界、数据对象、成功标准连续追问。
第二步，功能矩阵和版本点阵：
把所有功能按角色、模块、版本、权限、风险、依赖关系铺开。先判断 V1 做什么，V2 做什么，哪些功能暂时不做。
第三步，信息架构和页面归类：
让 AI 根据矩阵把功能归到页面和模块里，形成导航结构、页面清单和核心流程。
第四步，原型图生成：
用 GPT-Image2 这类图像模型生成几套视觉样板和关键页面原型。这个阶段重点看方向、层级和信息组织，不要过早纠结像素级细节。
第五步，交互建模和代码复刻：
用 Gemini 这类擅长交互式 Web App 和代码生成的模型，把关键页面还原成可运行原型。这里重点看状态、交互和页面之间的连接。
第六步，PRD 和验收标准：
让 AI 根据前面的矩阵、原型和交互，整理 PRD，但必须由产品负责人 Review。PRD 里要包含功能边界、角色权限、异常场景、数据字段、埋点需求和验收标准。
第七步，架构和技术评审:
开发前必须让技术负责人评估架构、数据模型、接口边界、性能风险、权限风险和可维护性。AI 可以帮忙生成方案，但不能跳过人类技术判断。
第八步，开发和测试:
进入 Coding Agent 阶段后，必须有台账、Git、Review、测试和回归。不能因为 AI 写得快，就省掉工程纪律。
第九步，用户试用和版本复盘:
AI 可以总结反馈，可以归类问题，可以生成改版方案，但版本是否调整，必须回到产品目标和功能矩阵。
这套流程看起来比“直接让 AI 做一个产品”麻烦。
但它更接近真实产品落地。
因为真实产品很少一次生成出来，它通常是在边界、版本、反馈和工程约束里长出来的。
八、老板最应该保留的，是几种关键能力
我不想把这篇文章写成“AI 来了，谁都不能裁”的防守文。
AI 确实会改变团队结构。
一些只做机械执行、不理解业务、不理解用户、不理解产品目标的人，价值会下降。
过去一个团队需要多人分工完成的早期原型、文档、样板代码、竞品分析，未来可能一个强产品负责人加几个 Agent 就能做出很高质量的初稿。
但老板真正要谨慎的是，不要把关键能力当成冗余人力一起砍掉。
一款产品从想法到上线，至少需要几种能力：
• 产品判断：定义问题、边界、版本和优先级 • 用户理解：知道真实用户怎么想、怎么用、怎么放弃 • 交互设计：把复杂流程变成可理解、可操作的界面 • 架构判断：知道系统怎么搭才不容易后期崩 • 工程纪律：代码、测试、版本、质量和安全 • 审美标准：让产品长期稳定，避免每天换风格 • 业务责任：知道功能出问题会影响谁，谁要承担后果
这些能力可以由更少的人承担，也可以被 AI 放大，但不能完全消失。
如果一个老板因为 AI 能画图、写代码，就把有产品判断和工程经验的人都干掉，短期会觉得成本降了，长期很容易变成另一种成本：返工成本、维护成本、用户流失成本、组织混乱成本。
AI 会压缩低质量执行岗位的空间，但会放大高质量产品判断和工程判断的价值。
这才是我觉得老板最应该看清的地方。
不要迷信岗位名。
也不要迷信 AI。
看能力。
看谁能定义问题，谁能把模型产出收敛成产品，谁能判断什么该做、什么不能做，谁能对最终结果负责。
九、写在最后：产品的主导权，仍然应该在人手里
回到开头的问题：AI 时代，大模型真的能做好一款产品的设计吗？
我的答案很明确：能参与，而且会越来越重要；能加速，而且会极大改变产品团队的工作方式；能生成大量过去需要多人协作才能完成的中间产物。
但产品主导权仍然应该在人手里。
更准确地说，应该在有产品经验、有独立见解、能承担结果责任的人手里。
大模型可以帮你画原型、写 PRD、做页面、生成代码、整理竞品、补测试、写文档、跑流程。
可它不会天然知道你的产品为什么存在，不会天然知道哪些用户最重要，不会天然知道哪个功能应该砍掉，不会天然知道哪个架构未来会变成坑，也不会天然替你承担产品失败的责任。
所以我现在对 AI 产品设计的判断很朴素：
AI 应该被放进产品设计流程里，但不能坐到产品主驾驶位上。
更好的用法，是让 AI 成为一个高强度的产品执行系统：
• 帮你快速画出方向 • 帮你补齐文档 • 帮你生成原型 • 帮你写样板代码 • 帮你列风险 • 帮你推演边界 • 帮你做版本台账 • 帮你整理用户反馈
然后由人来决定：
• 哪个方向成立 • 哪个功能要砍 • 哪个版本先发 • 哪些风险必须处理 • 哪些体验不能妥协 • 哪些代码不能合并 • 哪些结果可以对外负责
如果你是老板，我建议你别急着把 AI 当成替代团队的理由。
先把它当成放大关键人的工具。
找一个有产品经验、有审美、有工程意识、有独立判断的人，让他带着 AI 去做产品。
你会看到非常明显的效率提升。
如果把一个缺少判断的人放在 AI 前面，产出也会很多，但这些产出很可能只是更快地制造混乱。
这就是我今天最想说的结论：
AI 可以让产品设计更快，但不能自动让产品判断更好。
产品真正值钱的地方，仍然是理解用户、定义边界、做出取舍、承担结果。
至于工具层面，我自己的建议是：
• 原型图和视觉样板，可以优先试 GPT-Image2 • 交互原型和代码复刻，可以多试 Gemini（3.5 更新以后的确有点烂，但是审美还行） • 产品化功能管理，一定先做功能矩阵图和点阵图 • UI 审美标准不足的团队，先补设计系统和数值策略 • Coding Agent 进入开发后，必须有台账、Review、测试和版本控制
