ChatGPT阅读了最新的文章《墨刀 AI 和 MasterGo AI 生成原型的特点对比分析》，摘要如下

本文对比了墨刀 AI 与 MasterGo AI 在原型生成功能上的差异，总结其在输入方式、生成能力、编辑优化、团队协作等方面的特点，帮助用户选择适合的工具。

以下是将原文整理成的 10条关于产品经理的建议，结合了墨刀 AI 和 MasterGo AI 在原型生成方面的特点与使用建议：

  1. 明确需求表达是使用 AI 原型工具的基础
    产品经理在使用 AI 工具生成原型时，需清晰、详细地描述需求，才能获得更符合预期的界面结果，避免因表达模糊导致生成内容偏差。

  2. 根据项目阶段选择合适的 AI 工具
    在产品设计流程早期，墨刀 AI 更适合非设计背景的产品经理快速生成原型，用于沟通和需求讨论；而 MasterGo AI 更适合有设计基础的团队进行系统性界面搭建。

  3. 善用 AI 提供的灵感与方案，提升设计效率
    AI 可根据提示生成多种布局方案，产品经理可从中获得灵感，聚焦于高价值的设计决策，减少基础布局构思的重复劳动。

  4. 重视生成原型的可编辑性与迭代能力
    墨刀 AI 支持对生成的局部元素进行编辑，适合快速调整；MasterGo AI 则更注重整体结构生成，后续可结合设计工具进行精细化优化。

  5. 注意 AI 生成原型的美观度与实际风格适配
    MasterGo AI 在界面美感上表现更优，能够更好地处理色彩、排版等设计细节；而墨刀 AI 更侧重功能实现，需结合人工调整提升视觉效果。

  6. 合理预判 AI 工具在高阶设计中的局限性
    对于追求独特风格和趋势匹配的项目，AI 可能难以准确实现，产品经理需根据生成结果进行人工风格化处理和细节优化。

  7. 提升提示词能力，提高 AI 辅助设计的准确性
    无论是 MasterGo 还是墨刀，AI 对提示词的准确性要求较高，产品经理需要学习如何精准表达需求，以提升生成结果的专业性。

  8. 利用 AI 工具提高团队协作效率
    墨刀 AI 支持一键分享和快速导入，方便团队成员、客户体验原型，提升沟通效率；MasterGo AI 的系统性生成可作为团队协作的基础框架。

  9. 结合 AI 与人类创造力，实现最佳设计成果
    AI 生成的原型只是起点，产品经理应充分参与后续调整与优化，结合自身对用户体验的理解，打造更贴合实际的产品界面。

  10. 持续关注 AI 工具的发展，优化工作流与效率
    AI 技术在原型设计领域的应用日益成熟，产品经理应不断学习和适应新工具，合理运用 AI 辅助设计，提升整体设计与产品迭代效率。

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