兩個需求意圖Skill評測，透過對話互動釐清模糊需求
呢篇文章係由UX設計師陳婉寧所寫，佢觀察到AI雖然愈來愈強大，但好多時都唔理解用戶真正想要嘅嘢，令到生成嘅結果偏離預期。所以佢認為，喺畀AI執行之前，評估「需求意圖」係好重要嘅一步，但往往最容易被忽略。為咗幫大家更好咁用AI表達需求，佢評測咗兩個國外大神分享嘅需求意圖skill，分別係工程師背景嘅mattpocock同UX設計師背景嘅julianoczkowski製作。
整體結論係：呢兩個skill透過結構化提問同對話互動，可以逐步將模糊嘅需求變得清晰，而且佢哋互補，一齊用效果最好。第一個skill偏技術同產品層，可以補足設計師嘅技術盲區；第二個skill偏設計同用戶場景，幫手聚焦核心人羣同使用情境。如果時間急迫，仲可以善用「提示詞優化」嘅野路子方法，快速改善需求表達。
總括而言，需求意圖評估係提升AI輸出命中率嘅關鍵，而呢兩個skill提供咗一套可操作嘅對話框架，值得設計師同開發者試用。
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AI理解需求有三種模式：完全模糊、嚴格框架、互動啓發，其中互動啓發最友好有效。
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工程師背景嘅Skill（mattpocock）側重技術同產品層，能補足設計師技術盲區，令策略更落地。
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設計師背景嘅Skill（julianoczkowski）側重用戶場景同差異化，幫助聚焦核心人羣同使用場景。
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兩個Skill互補，時間允許時應同時使用；急迫時可用「提示詞優化」野路子方法快速迭代。
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需求意圖評估係關鍵步驟，透過結構化提問能大幅提升AI輸出命中率，避免偏離預期。
Skill
github.com
Skills For Real Engineers
由工程師mattpocock製作嘅需求意圖Skill，透過提問引導釐清用戶羣、業務場景、核心交互，並提供技術層建議。
Skill
github.com
Designer Skills for Claude Code and Cursor
由設計師julianoczkowski製作嘅需求意圖Skill，將UX工作流拆成7個子Skill，其中第一個'grill me'專注於需求意圖，一輪三條問題引導用戶聚焦產品定位、場景同功能邊界。
作者指出，AI理解需求意圖可以分為三種類型：第一種係模糊型，幾乎全部交畀AI自由發揮，命中率低；第二種係嚴格框架型，用戶畀曬框架，AI純粹執行，但需要大量時間打磨框架；第三種係互動啓發型，AI喺執行嘅同時同用戶對話交流，逐步迭代出意想不到嘅結果。
第三種互動啓發型係最友好高效嘅方式
呢篇文章評測嘅兩個需求意圖skill，就係屬於第三種——透過不斷對話溝通，令初始模糊嘅需求逐漸清晰。
測試以「製作一個低代碼平台」嘅初始意圖開始。呢個skill會進一步詢問用戶羣、業務場景同核心交互模式，仲會畀出選擇建議同解釋原因。
用戶羣、業務場景、核心交互模式
後續問題偏技術類，例如配置咩模板，建議會根據用戶需求同開發成本嘅平衡嚟畀。呢點對於UI/UX設計師嚟講，可以補足好多技術盲區，令設計策略更落地。
第一輪問題完成後，呢個skill會畀出一個主要嘅決策樹，內容偏產品層同技術層。
決策樹
呢個skill係借鑑上面工程師Skill嘅思路製作，但問題更偏設計層面。佢將整個UI/UX設計師工作流拆成7個子Skill，其中第一個「grill me」專門用嚟釐清需求意圖。
設計師工作流拆成7個子Skill
問題唔係一個個問，而係一輪一輪咁問，每輪三個問題，然後一齊回答。第二、三輪問題關於產品定位與差異化、場景與功能邊界，都同UX設計師強相關。
產品定位與差異化、場景與功能邊界
幾輪問題後得出最終結果，可以同工程師Skill嘅結論一齊對比，明顯感受到兩者嘅區別。
作者認為，如果時間允許，兩個skill都應該用，因為佢哋互補唔衝突。第一個skill補全設計師喺技術思維上嘅侷限，令後續設計策略更落地；第二個skill幫助設計師思考具體人羣嘅核心使用場景，更能設身處地去思考。
互補唔衝突
兩個skill完整回答約需20分鐘，如果需要快啲，仲有野路子方法可以應急。
當時間非常緊迫，可以用「提示詞優化」嘅方法，叫AI自行補充容易被忽視嘅細節，喺新提示詞框架上直接修改。呢個框架好多時就係思路結構，可以快速提升需求表達嘅準確度。
提示詞優化
而家AI越來越強大，「一句話做應用」甚至已經變成有啲AI產品嘅slogan。回想以前AI未出之前，我哋做一個應用需要做市場分析、競品分析、功能架構、prd文檔、資訊架構、原型圖、中保真、高保真...好多個步驟。但係而家好似只要俾一句話，就直接睇最後嘅高保真就得，咁點解以前唔由一開始就直接畫圖呢？所以冇必要AI焦慮。
AI雖然好強大，但係成日好似唔明你，做出嚟嘅嘢，根本唔係你想要嘅。所以喺出圖前，需求意圖嘅評估往往好重要，但係卻最容易被忽略。呢篇文章我會對兩個國外大神分享嘅「需求意圖skill」進行測評探討。AI瞭解需求意圖嘅三種類型
第一種係人嘅需求意圖好模糊，99%嘅內容都俾AI自由發揮。AI嘅結果係概率事件，當需求意圖越模糊，命中我哋預期嘅概率就越細。第二種係需求意圖好明確，框架定得好死，AI純粹係執行工具人。呢種方式往往會好符合我哋預期，但代價係對「人」嘅要求特別高，而且往往呢個框架需要大量人力時間去打磨。第三種就係AI喺執行嘅同時會幫助啟發，互相交流溝通做頭腦風暴，思維迭代多次之後得出完全意想不到嘅結果。第一、第二種都相對比較極端，第三種就係比較友好、高效嘅方式。呢篇文章測評嘅需求意圖skill就係會根據同你不斷對話溝通嘅形式，令一開始模糊嘅需求意圖，逐漸清晰。測評一：
Skills For Real Engineers
https://github.com/mattpocock/skills
呢個skill會根據我嘅初始意圖進一步詢問用戶羣、具體業務場景同核心交互模式。而且會俾出相應參考選擇，可以講第啲亦可以講選擇題選項。接下來幾個問題都係偏技術類嘅，佢嘅建議會根據用戶需求同開發成本嘅平衡上去俾。呢一點對於UI/UX設計師來講，確實可以補足好多技術盲區，令我哋後面嘅設計想法策略，更落地、更貼地。問題後面，佢會問到呢個低代碼平台配置咩模板嘅問題，具體到某一小撮用戶最具體嘅需求。呢一點我喺一開始做嘅時候根本冇諗到，但隨住問題嘅深入，亦令我更加聚焦喺呢個MVP產品嘅細分人羣同場景。前段時間我啱啱溝通咗一個做低代碼平台嘅甲方，產品都做出嚟就嚟要上線，但當詢問用戶人羣同產品定位時，對方竟然唔知道。後來過咗好耐先同我講，針對所有企業嘅工作人員，涵蓋曬所有行業。呢個回答我唔敢做太多評價，但可以肯定嘅係呢間公司絕對唔缺錢。因為呢個skill係一位開發整嘅，所以內容偏產品層+技術層。接下來測評嘅skill係一位UI/UX設計師整，佢話佢係借鑑上面呢個skill嘅思路整嘅，問題會更加偏設計層面。測評二：
Designer Skills for Claude Code and Cursor
https://github.com/julianoczkowski/designer-skills
呢個skill唔單止係一個需求意圖skill，佢係將整個UI/UX設計師工作流拆解成咗7個：因為呢篇主要係講需求意圖skill，所以主要探討呢個大skill裏面嘅第一個grill me嘅skill。喺呢個skill入面，問題唔係一個一個問，而係一輪一輪咁問，一輪三個問題，然後一齊回答。接着係第二、三輪問題，關於產品定位同差異化，場景同功能邊界。將兩個skill嘅結論擺埋一齊對比下，可以明顯感受到分別：到底用邊個好？
如果時間允許，兩個skill我都會用，因為佢哋係互補，並唔衝突。第一個skill可以補全設計師喺技術思維上嘅侷限，幫助後續嘅設計策略更落地。第二個skill就係更加能夠幫助設計師思考具體人羣嘅核心使用場景，更加能夠設身處地咁去思考。野路子瞭解需求意圖
除咗用上面skill嘅方法，仲有一種野路子方法，喺時間好緊迫嘅情況下可以用。因為上面兩個skill嘅問題完整回答落嚟基本需要20分鐘嘅時間，當需求好急迫嘅時候，就可以用呢個方法。喺提示詞優化嘅過程中，AI會自行補充一啲必要，但又容易被忽略嘅細節。喺新提示詞嘅框架上直接修改，好多時候，呢個框架其實就係思路結構。That's all.
我係陳婉寧，德國交互設計專業留學5年，用戶體驗設計師，深耕設計領域10年+，UIUX設計教學經驗3年+。
持續沉澱UIUX設計類文章200+，朋友圈每日持續分享uiux設計領域乾貨知識，希望用自己嘅設計經驗陪你哋一路闖關！
歡迎加我：wanning2755
如今AI越來越強大，「一句話做應用」甚至已經變成有些AI產品的slogan。回想以前AI沒出來之前，我們做一個應用需要做市場分析、競品分析、功能架構、prd文檔、信息架構、原型圖、中保真、高保真...很多的步驟。但現在好像只要給一句話，就直接看最後的高保真就行了，那為什麼以前不從一開始就直接畫圖呢？所以沒有必要AI焦慮。
AI雖然很強大，但好像經常不懂你，做的東西，根本不是你想要的。所以在出圖前，需求意圖的評估往往很重要，但卻最容易被忽視。這篇文章我會對2個國外大神分享的「需求意圖skill」進行測評探討。AI瞭解需求意圖的三種類型
第一種是人的需求意圖非常模糊，99%的內容都讓AI自由發揮。AI的結果是概率事件，當需求意圖越模糊，命中我們預期的概率就越小。第二種是需求意圖非常明確，框架定的非常亖，AI純純執行工具人。這種方式往往會非常符合我們預期，但代價是對「人」的要求特別高，且往往這個框架需要大量人力時間去打磨。第三種則是AI在執行的同時會幫助啓發，互相交流溝通做頭腦風暴，思維迭代多次後得出完全意想不到的結果。第一、第二種都相對比較極端，第三種則是比較友好、高效的方式。這篇文章測評的需求意圖skill就是會根據和你不斷對話溝通的形式，讓一開始模糊的需求意圖，逐漸清晰。測評一：
Skills For Real Engineers
https://github.com/mattpocock/skills
這個skill會根據我的初始意圖進一步詢問用戶羣、具體業務場景和核心交互模式。並且會給出相應參考選擇，可以說別的也可以說選擇題選項。接下來幾個問題都是偏技術類的，它的建議會根據用戶需求和開發成本的平衡上去給。這一點對於UI/UX設計師來講，確實能補足很多技術盲區，讓我們後面的設計想法策略，更落地、更接地氣。問題後面，它會問到這個低代碼平台配置什麼模板的問題，具體到某一小撮用戶最具體的需求。這個點我在一開始做的時候根本沒想到，但隨着問題的深入，也讓我更聚焦於這個MVP產品的細分人羣與場景。前段時間我剛溝通了一個做低代碼平台的甲方，產品都做出來馬上就要上線了，但當詢問用戶人羣和產品定位時，對方竟然不知道。後來過了很久告訴我，針對所有企業的工作人員，涵蓋了所有行業。這個回答我不敢做過多評價，但能確定的是這家公司絕對不差錢。因為這個skill是一位開發製作的，所以內容偏產品層+技術層。接下來測評的skill是一位UI/UX設計師製作，他說他是借鑑上面這個skill的思路製作的，問題會更偏設計層面。測評二：
Designer Skills for Claude Code and Cursor
https://github.com/julianoczkowski/designer-skills
這個skill不僅僅只是一個需求意圖skill，它是把整個UI/UX設計師工作流拆解成了7個：因為這篇主要是講需求意圖skill，所以主要探討這個大skill裏的第一個grill me的skill。在這個skill中，問題不是一個個問，而是一輪一輪的問，一輪三個問題，然後一起回答。接着是第二、三輪問題，關於產品定位與差異化，場景與功能邊界。把兩個skill的結論放在一起對比一下，可以明顯感受到區別：到底用哪個好？
如果時間允許，兩個skill我都會使用，因為它們是互補，並不衝突。第一個skill可以補全設計師在技術思維上的侷限，幫助後續的設計策略更落地。第二個skill則是更能幫助設計師思考具體人羣的核心使用場景，更能設身處地的去思考。野路子瞭解需求意圖
除了用上面skill的方法，還有一種野路子方法，在時間非常緊迫的情況下可以用。因為上面2個skill的問題完整回答下來基本需要20分鐘的時間，當需求非常急迫的時候，就可以用這個方法。在提示詞優化的過程中，AI會自行補充一些必要，但又容易被忽視的細節。在新提示詞的框架上直接修改，很多時候，這個框架其實就是思路結構。That's all.
我是陳婉寧，德國交互設計專業留學5年，用戶體驗設計師，深耕設計領域10年+，UIUX設計教學經驗3年+ 。
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