一、需求分析：DeepSeek-R1
核心价值：从用户洞察到需求文档的“全自动流水线”
作为国内首个支持本地化部署的开源大模型，DeepSeek-R1的垂直领域理解能力已接近GPT-4水平。在SaaS团队用它处理分析10万条用户评论时，AI通过语义聚类和情感强度分析，3小时内提炼出“隐形需求”——82%的差评指向“功能入口隐蔽”，而人工分析时仅归类为“体验不佳”。
实战案例：
- 本地部署：通过Ollama工具运行7B模型（显存＜8GB），搭配Chatbox调整参数（Temperature=0.6），可生成带风险预警的PRD文档。
- 云端调用：接入腾讯文档AI助手，自动将需求转化为测试用例并与Jira联动，某金融团队开发返工率降低35%（注意：需搭配历史需求库训练RAG模型，否则可能会出现将“社交裂变”误解为“安全风控”）。
二、原型设计：墨刀AI生成组件
核心价值：从“拼乐高”到“指挥交响乐”的体验升级
大家惯用的传统Axure原型设计，60%时间消耗在组件拖拽上，而墨刀的AI生成组件功能彻底改变了这一现状。
当你输入“社交APP个人中心页”，AI可生成5套交互方案，含动态数据看板、3D动效切换等模块，对于智能出行团队这种大体量需求评审到原型交付时间从3天压缩至3小时。
在使用时，我还发现了一些技术亮点：
- 智能推荐：比“猜你喜欢”更精准，比如设计电商详情页时，自动推送“促销悬浮条+智能推荐流”组合方案。
- 规范自学习：观察10次间距调整后，AI会记住8px的黄金留白规则，避免新人设计师从0开始学「行业标准」的排版灾难（尤其是一些专业场景，比如金融APP的股票列表，如果设计师没有相关从业背景，很难快速理解金融行业的交互范式等）。
三、文档协作：Dify
核心价值：企业级复杂流程的“可视化中枢”
Dify的杀手锏在于支持GPT-4、Claude等多模型协作，并通过插件连接Notion、飞书等500+工具。
特别适合零售企业，用它搭建自动化的“需求-开发-测试”工作流：用户反馈经AI分类后，同步生成Jira工单、Confluence文档和飞书预警通知，全流程耗时从72小时缩短至20分钟。
在2个典型业务场景中尤为高效：
• 跨平台自动化：自动抓取竞品数据（如电商价格）、生成SWOT分析报告，并推送至管理层飞书。对于做小红书的B端商家，这是比灰豚还要好用的工具。
• 广告词合规风险预警：可以自行设置【高频变更关键词】，在发布前提前一键检测。还可以同时加入【历史转化高频词】，一键优化「低点击低曝光」的广告文案。
四、技术落地：字节跳动Trae
核心价值：打通产品与开发的“语言巴别塔”
这是国内首个AI原生IDE工具，Trae支持自然语言生成代码框架。输入“做一个带用户登录功能的论坛”，AI会在3分钟内生成含OAuth2.0鉴权、数据库连接的基础代码，最快可以将MVP开发周期从2周压缩至3天。
这里有个「动态智能协作」值得关注，AI可以实时监测代码与PRD的一致性，自动标注“需求漂移”风险点（比如，自动检测到，在交付环节，对标行业交付标准，目前尚未实现“7天无理由退款”逻辑）。 且成本优势巨大，仅为OpenAI的1/28。
五、效率验证：Manus
核心价值：需求真实性的“终极考官”
这款通用AI Agent能模拟真实用户完成复杂的验证。比如上传15份简历后，Manus会像资深HR一样解压文件、分析履历、生成评估报告，甚至预测候选人离职风险。在评估AI解决现实问题的能力时，Manus以87.3%的通过率碾压竞品（OpenAI同类产品仅32.1%）
近期，某B招聘平台已接入实测中，其简历筛选准确率比人工高23%，耗时仅需1/10。其他商业场景拓展：可模拟用户完成电商比价、股票技术指标分析回测等任务。
