在原型设计日益智能化的今天，AI 工具正逐步重塑产品经理的工作方式。本文深入对比了墨刀 AI 与 MasterGo AI 在原型生成方面的核心特点，从功能逻辑、交互效率到创作自由度，揭示两者在智能辅助设计中的差异与优势，助你精准选择更适合的原型工具。
在当前的设计领域中，随着人工智能技术的飞速发展，AI 辅助设计工具如雨后春笋般涌现，为设计师和产品团队带来了全新的设计体验和效率提升。墨刀 AI 和 MasterGo AI 作为其中的佼佼者，在原型生成方面展现出了各自独特的优势和特点。本文将对这两款工具在生成原型方面的功能进行详细对比，旨在为相关从业者在选择工具时提供参考依据。
MasterGo AI 通过输入文字指令来生成原型界面。然而，这种方式对用户的提示词能力有较高要求。例如，当用户想要生成一个特定界面时，仅简单描述往往难以得到理想结果，需清晰、准确且详细地阐述需求。
如生成 SaaS 工具官网首页，普通描述很难让 AI 理解用户期望，而详细如 “生成一个 SaaS 工具官网首页，具有简洁现代风格，导航栏包含产品介绍、功能特点、客户案例、定价、资源中心，首页要有大幅轮播图展示产品优势，中部有产品核心功能模块图文介绍，底部包含联系我们、隐私政策、版权信息等” 这样的指令，才能让 AI 生成更贴合需求的界面。这意味着用户需要具备一定的设计知识和清晰表达需求的能力，否则可能生成不符合预期的原型。
1）系统性界面生成：MasterGo AI 擅长生成系统性的界面，它能够从整体布局出发，构建出包含多个页面元素及相互关系的完整界面结构。以生成话单结果展示页面为例，用户输入 “生成一个话单结果展示页面。左侧一栏是筛选条件，中间一栏是很多条话单的摘要和信息预览，右侧是单条被选中话单的语音详情和翻译。页面要简洁、清晰、有层次感” 指令后，AI 能生成相对符合要求的结构，包含了左右中三个区域的布局以及各区域功能的初步呈现。
这种系统性生成能力适用于产品团队在讨论某个需求的初步原型时，快速搭建出一个可供讨论的框架， 节省从无到有搭建页面结构和布局的时间，对于常见的表格表单等类型的页面，可减少重复劳动。
2）灵感生成与思路拓宽：在设计过程中，设计师有时会陷入思路局限，MasterGo AI 此时可发挥作用。它能根据用户输入生成不同初稿，提供多样的布局或组件灵感。例如在设计一个社交 APP 个人资料页面时，AI 可能生成卡片式布局、列表式布局等多种方案，设计师可以基于这些不同方案进一步思考和完善，聚焦于高价值的设计决策工作，而不是在基础布局构思上耗费过多精力。
MasterGo 作为一款设计起家的工具，对生成图片的编辑功能在交互上非常人性化。生成的界面可直接插入到画布中进行编辑和调整。比如，当生成的话单结果展示页面中，某个区域的样式不符合预期，设计师可直接在画布中对该区域的颜色、字体、大小等进行修改；对于生成的组件，也能方便地调整其位置、尺寸等属性。而且，生成的图片在编辑过程中，图层结构清晰，便于设计师进行精细化操作，这为后续根据实际需求进一步完善原型提供了便利条件。
对于一些高阶诉求，MasterGo AI 存在一定局限性。例如，当要求其根据当下流行趋势生成更具科技感风格的界面时，它往往难以准确实现。这是因为流行趋势较为抽象且多变，AI 目前还无法很好地理解并将其融入到设计风格生成中。在实际设计工作中，对于追求独特风格和紧跟潮流的项目，设计师可能需要在 AI 生成的基础上，手动进行大量风格化处理和细节调整，才能达到理想效果。
墨刀 AI 在原型生成界面的设计上更加人性化，它给出了一些页面类型，并针对不同页面类型提供了相应的提示词模板。用户可以在这些模板基础上进行填空或修改。
比如在生成电商类 APP 页面时，模板可能会提示 “一个电商类 App 的 [具体页面名称，如首页、商品详情页、购物车页面等]，包含 [常见组件，如搜索框、商品展示区、导航栏、购物车图标等]”，用户只需按照提示，结合自身需求对相关内容进行填写或修改，就能生成原型。这种方式大大降低了用户的使用门槛，即使是没有丰富设计经验的产品经理、业务方等，也能通过这种引导快速生成可视化原型来表达想法。
1）快速生成与功能说明：用户输入指令后，墨刀 AI 产品会先给出一个功能说明。例如在生成企业后台管理系统首页原型时，输入指令后，AI 会先展示该原型包含的功能模块、布局结构等说明内容。这一功能说明不仅让用户清楚即将生成的原型大致情况，也方便用户提前发现问题并进行修改。如果用户对功能说明中的某些部分不满意，可直接进行编辑修改，之后再生成原型，这种交互方式提高了生成原型的准确性和用户满意度。
2）局部元素编辑：墨刀 AI 支持对生成原型中的局部元素进行编辑修改。当生成的原型中某个按钮样式不符合需求，或者某个文本内容需要调整时，用户可以选中该局部元素，再次输入修改指令，AI 会根据新指令对该元素进行调整。不过，在实际测试中发现，发出修改指令后的效果有时不太理想，可能出现与预期偏差较大的情况，需要多次尝试不同指令才能达到较好效果。
生成的原型可以直接导入到墨刀工具中进行进一步编辑优化设计。墨刀本身具备强大的原型设计功能，如丰富的组件库、交互设置等。将 AI 生成的原型导入后，团队成员可以利用墨刀的这些功能对原型进行完善，增加交互效果、调整页面逻辑等，方便团队协作进行产品原型的迭代和优化。同时，生成的原型也支持一键分享，方便团队成员、客户沉浸式体验页面设计效果，促进沟通和反馈。
从生成界面的美感来看，MasterGo 生成的界面相对更具优势。MasterGo 在设计方面的积累使其在生成界面时，能够更好地把握色彩搭配、排版布局等美学原则，生成的界面往往看起来更加美观、协调。例如在生成一些展示类页面时，MasterGo 生成的界面元素之间的间距、比例等处理得较为得当，整体视觉效果更佳。而墨刀 AI 生成的界面在美感上相对稍逊一筹，虽然能满足基本的功能需求和结构布局，但在一些细节的美学处理上还有提升空间。
墨刀 AI 的使用门槛明显低于 MasterGo AI。墨刀通过提供页面类型和提示词模板的方式，让没有设计背景的人员也能轻松上手生成原型，非常适合产品经理、业务方等需要快速将想法可视化的人群。他们可以利用墨刀 AI 快速生成原型，用于与团队沟通、讨论需求等。而 MasterGo AI 对用户的提示词能力和设计知识有一定要求，更适合有初步设计想法，能够清晰描述需求的设计师或产品团队成员。在产品设计流程的早期阶段，墨刀 AI 能帮助非专业设计人员快速启动项目；而在需要深入设计和完善原型时，MasterGo AI 对于专业设计师来说，在构建页面结构和获取灵感方面有一定优势。
MasterGo AI 侧重于系统性界面生成，能够从整体上搭建出复杂页面的结构和布局，节省设计师搭建基础框架的时间，同时在灵感生成方面为设计师提供更多选择。墨刀 AI 则更注重用户输入的引导和生成过程中的交互体验，通过先提供功能说明和支持局部元素编辑修改，以及与墨刀工具的无缝衔接，强调在生成原型过程中用户的参与和可调整性，方便团队对原型进行快速迭代和优化。
在团队协作场景中，两者都有各自的价值。MasterGo AI 生成的系统性界面可作为团队讨论需求的基础框架，设计师基于此进行深入设计和完善，同时其生成的多种灵感方案也有助于团队开拓思路。墨刀 AI 生成的原型则因其较低的使用门槛，方便产品经理、业务方等不同角色快速生成并分享原型，促进团队成员之间的沟通和理解，而且能快速导入墨刀工具进行后续编辑，方便团队在同一平台上进行协作和迭代。
本文由 @Lure 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于CC0协议。
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。