什麼是 AI 輔助設計工作流？它不是單一工具清單
AI 輔助設計工作流，是把需求理解、研究、資訊架構、線框稿、UI、原型、交付與 QA 拆成可檢查的步驟，再決定每一步由 AI 協助處理什麼、設計師判斷什麼、最後產出什麼。
AI 輔助設計工作流的核心定義
AI 輔助設計工作流的重點不是把 ChatGPT、Figma AI、Adobe Firefly 或 Midjourney 全部塞進專案，而是讓每個設計階段都有清楚的輸入、協作方式、產出物與審核責任。以我的經驗，AI 最適合處理「整理、變形、比對、補齊」這類工作，真正的設計判斷仍然要回到目標、使用者、品牌與限制條件。
| 設計階段 | AI 可以協助 | 設計師要判斷 | 主要產出 |
|---|---|---|---|
| Brief | 整理問題、補提問清單 | 目標是否合理、限制是否清楚 | 需求摘要、成功指標 |
| 研究 | 摘要訪談、分類痛點 | 資料是否可信、是否過度推論 | 洞察、假設、使用者任務 |
| 線框稿 | 提出區塊順序與內容優先權 | 資訊層級與使用路徑 | Wireframe、頁面結構 |
| UI | 探索風格、檢查一致性 | 品牌語氣、可用性、元件規格 | 高保真介面、Design System 對齊 |
| 交付 | 整理規格、狀態、文案 | 工程可行性與責任歸屬 | Handoff 文件、QA 清單 |
工具清單與工作流的差別
工具清單回答「有哪些 AI 設計工具」；工作流回答「在什麼任務、輸入什麼資料、產出什麼文件、誰負責檢查」。只看工具名稱，很容易變成每個人都在試新功能，專案卻沒有變穩。
| 比較項目 | 工具清單 | AI 輔助設計工作流 |
|---|---|---|
| 起點 | 熱門工具與功能 | 專案任務與設計流程 |
| 判斷方式 | 看功能是否新 | 看是否能改善研究、決策、交付或 QA |
| 常見風險 | 工具試很多，產出無法交付 | 每一步都需要明確審核 |
| 適合對象 | 想快速認識工具的人 | 要把 AI 放進日常專案的人 |
2026 年設計師應該把 AI 放在哪些環節
2026 年設計師最適合把 AI 放在研究整理、資訊架構、線框稿發想、UI 檢查、原型文案、交付文件與 QA。AI 不適合單獨決定產品策略、品牌定位、使用者是否真的需要某個功能，這些仍然需要設計師和團隊共同負責。
- 需求理解：用 AI 把模糊 brief 轉成提問清單、限制條件與成功指標。
- 使用者研究：用 AI 摘要訪談、整理痛點、找出反覆出現的任務。
- 資訊架構：用 AI 協助規劃 sitemap、頁面層級與內容區塊。
- Wireframe：用 AI 提供區塊順序、CTA 位置與內容優先權。
- UI 設計：用 AI 檢查元件一致性、字級、間距與品牌語氣。
- Prototype：用 AI 補齊狀態、錯誤訊息與流程分支。
- Handoff：用 AI 整理規格、文案、狀態與工程溝通文件。
- QA：用 AI 先跑檢核清單，再由設計師確認是否可交付。
AI 輔助設計工作流 SOP：從 Brief 到交付的 10 個步驟
一套可執行的 AI 輔助設計工作流，應該從 Brief 釐清開始，接著做研究、競品、Persona、資訊架構、Wireframe、UI、Prototype、Handoff，最後進入設計 QA 與迭代。
| 步驟 | AI 任務 | 輸入資料 | 產出物 | 審核者 |
|---|---|---|---|---|
| 1. Brief | 整理需求與追問 | 客戶描述、商業目標 | 需求摘要 | 設計師、PM、客戶 |
| 2. 研究 | 摘要與分類 | 訪談、問卷、客服紀錄 | 痛點與假設 | UX、PM |
| 3. 競品 | 整理功能與頁面模式 | 競品截圖、功能筆記 | 競品分析表 | 設計師 |
| 4. Persona | 歸納任務與情境 | 研究資料 | Persona、Journey Map | UX、PM |
| 5. IA | 建立頁面層級 | 內容需求、使用者任務 | Sitemap、內容架構 | 設計師、內容負責人 |
| 6. Wireframe | 提出區塊與流程 | IA、頁面目標 | 線框稿 | 設計師、PM |
| 7. UI | 視覺探索與一致性檢查 | 品牌規範、Design System | 高保真介面 | UI、設計主管 |
| 8. Prototype | 補齊互動狀態 | Flow、UI 畫面 | 可測試原型 | 設計師、PM、工程 |
| 9. Handoff | 整理規格與文案 | Figma、元件狀態 | 交付文件 | 設計師、工程師 |
| 10. QA | 跑檢核表 | 設計稿、測試頁、規格 | QA 問題清單 | 設計師、QA、工程 |
Step 1 釐清 Brief 與商業目標
Brief 階段最怕需求聽起來合理，但真正要解決的問題沒有被說清楚。AI 可以協助把客戶或 PM 的描述整理成目標、受眾、限制、成功指標與待確認問題。
輸入資料可以包含專案背景、產品類型、目標頁面、預期轉換、時程、限制條件。產出應該是「可回問」的需求文件，不是直接開始畫畫面。
Prompt 範例：請你扮演資深 Product Designer，根據以下專案描述，整理出商業目標、主要使用者、使用情境、限制條件、成功指標，以及需要回問客戶的 10 個問題。請不要自行補不存在的資料，無法判斷的地方標示為待確認。
Step 2 整理使用者研究與訪談資料
AI 可以加速訪談逐字稿、問卷開放題、客服紀錄與使用者回饋的整理。操作上，先移除個資與敏感資料，再讓 AI 歸納痛點、任務、動機、阻礙與反覆出現的語句。
我會避免讓 AI 直接寫結論，因為研究資料常常有樣本偏誤。比較穩的做法是先讓 AI 分類，再由設計師回頭看原始資料，確認哪些是訊號，哪些只是單一意見。
- 輸入：匿名化訪談摘要、問卷答案、使用者回饋。
- AI 產出：痛點分類、任務清單、假設、需要補訪的問題。
- 人工檢查：是否過度推論、是否漏掉少數但重要的使用情境。
Step 3 做競品分析與設計模式整理
競品分析不等於抄版面。AI 適合協助整理競品的頁面結構、功能入口、CTA、資訊層級與常見 UX pattern，設計師要判斷哪些模式符合自己的產品情境。
| 分析面向 | 輸入 | AI 產出 | 設計師檢查 |
|---|---|---|---|
| 頁面結構 | 競品頁面截圖或手動描述 | 區塊順序、資訊層級 | 是否符合本專案目標 |
| CTA | 按鈕文字、位置、流程 | CTA 類型與意圖 | 是否有誤導或過度推銷 |
| 功能模式 | 功能列表、操作流程 | 共通 pattern | 是否適合目標使用者 |
| 內容策略 | 標題、段落、FAQ | 訊息排序 | 是否符合品牌語氣 |
Step 4 產出 Persona、Journey Map 與需求優先順序
AI 可以把研究資料轉成 Persona 草稿、Journey Map 與任務優先順序，但不應該憑空生成過度精細的人物設定。好的 Persona 要能幫助決策，例如誰最需要這個功能、在哪個情境會卡住、哪個需求應該先處理。
- Persona：保留角色、目標、任務、痛點，不需要編出生硬的人名與生活故事。
- Journey Map：聚焦觸發、行動、阻礙、情緒、機會點。
- 需求優先順序：用使用頻率、商業價值、實作成本與風險來排序。
Step 5 建立資訊架構與內容架構
資訊架構階段，AI 可以協助把需求與內容變成 sitemap、頁面層級與區塊規劃。對網站設計來說，這一步會直接影響後面的 Wireframe 和 SEO 內容可讀性。
範例：一個 B2B SaaS Landing Page 可以拆成 Hero、痛點、解法、功能、使用情境、案例、方案、FAQ、轉換區。AI 可以提出初稿，但設計師要檢查每個區塊是否真的支援使用者決策。
如果專案已經有品牌規範或內容策略，可以搭配 品牌規範手冊 與 品牌一致性 相關文件一起檢查。
Step 6 產出 Wireframe 與版面方向
Wireframe 階段適合讓 AI 協助排序內容、提出區塊用途、補齊 CTA 與狀態需求。AI 不應該直接決定最終 UI，因為線框稿的核心是資訊優先權與任務路徑。
- 每個頁面是否只有一個主要任務。
- 首屏是否回答使用者最在意的問題。
- CTA 是否和頁面階段一致。
- 表單欄位是否過多。
- 重要資訊是否被放在視覺弱的位置。
- 空狀態、錯誤狀態、載入狀態是否有被列入。
Step 7 進入 UI 視覺探索與設計系統套用
UI 階段可以用 Figma AI、Firefly、Midjourney 或 Canva AI 做視覺方向探索，但真正落到介面時，要回到色彩、字體、元件、間距、狀態與設計系統。漂亮的 moodboard 不能直接等於可用介面。
- 色彩是否符合品牌與可讀性。
- 字級層級是否清楚。
- 按鈕、表單、卡片是否符合既有元件規範。
- 間距是否對齊 8pt grid 或團隊規範，可參考 8pt Grid 間距系統。
- 按鈕狀態是否完整，可搭配 按鈕設計規範 檢查。
Step 8 製作 Prototype 與互動流程
Prototype 階段，AI 可以協助補齊流程分支、錯誤訊息、空狀態與使用者測試任務。設計師要檢查互動是否符合使用者預期，以及工程實作是否有明顯風險。
| Prototype 任務 | AI 協助 | 設計師確認 |
|---|---|---|
| 主流程 | 列出從入口到完成任務的步驟 | 是否少了關鍵決策點 |
| 錯誤流程 | 補齊錯誤訊息與修正建議 | 語氣是否清楚、是否能回到流程 |
| 空狀態 | 提供空狀態文案與下一步 | 是否有幫助使用者行動 |
| 測試任務 | 產出使用者測試腳本 | 任務是否中立、沒有引導答案 |
Step 9 產出 Handoff 文件
Handoff 文件可以讓 AI 協助整理元件狀態、規格、文案、例外情境與待確認事項。這一步的目標是降低工程溝通成本，不是把設計責任丟給工程師猜。
文件模板可以包含：頁面目標、主要流程、元件清單、互動狀態、表單驗證、錯誤訊息、RWD 規則、尚未決定項目、設計師與工程師確認紀錄。若團隊常用 AI 做簡報或提案，也可以參考 AI 簡報工具選擇 的整理方式。
Step 10 做設計 QA 與迭代
設計 QA 是 AI 設計流程最容易被低估的一步。AI 可以先根據檢核表找問題，但最後要由設計師、PM、工程師共同確認是否符合目標、規格、品牌與可用性。
| QA 類型 | 檢查項目 | 負責角色 |
|---|---|---|
| 一致性 | 元件、字級、色彩、間距 | UI、設計主管 |
| 可用性 | 任務流程、錯誤恢復、資訊層級 | UX、PM |
| 無障礙 | 對比、鍵盤操作、文字替代方案 | 設計師、工程 |
| 交付 | 規格、狀態、文案、例外情境 | 設計師、工程 |
不同設計任務該搭配哪些 AI 工具？
AI 設計工具應該依任務選擇：文字研究用 ChatGPT、Claude、Notion AI；視覺探索用 Firefly、Midjourney、Canva AI；介面與原型則搭配 Figma AI、FigJam、Cursor。
研究與策略：ChatGPT、Claude、Notion AI
研究與策略階段處理大量文字資料，最需要摘要、分類、比對與提問。ChatGPT 和 Claude 適合做研究摘要、需求釐清、競品整理；Notion AI 適合放在團隊文件與專案知識庫裡。
| 工具 | 適合任務 | 輸入資料 | 注意事項 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | Brief 釐清、研究摘要、Prompt 協作 | 匿名化需求、訪談摘要 | 避免輸入客戶機密與個資 |
| Claude | 長文件整理、語氣改寫、邏輯檢查 | 專案文件、研究筆記 | 仍需回查原始資料 |
| Notion AI | 專案知識庫、會議記錄、任務整理 | 內部文件、會議摘要 | 權限設定要先確認 |
視覺探索：Firefly、Midjourney、Canva AI
視覺探索工具適合用在 moodboard、風格方向、提案素材與氛圍參考。我的判斷是，這些工具很適合打開選項，但不適合直接取代品牌規範與 UI 元件設計。
| 工具 | 適合任務 | 產出 | 設計師檢查 |
|---|---|---|---|
| Adobe Firefly | 商用視覺素材方向、背景風格探索 | 視覺參考、素材草稿 | 授權、品牌一致性 |
| Midjourney | 高風格化 moodboard、概念方向 | 風格提案、視覺語彙 | 是否過度藝術化、是否可落地 |
| Canva AI | 提案版型、社群延伸、簡易視覺排版 | 提案草稿、行銷素材 | 是否符合正式設計系統 |
介面與原型：Figma AI、FigJam、Cursor
介面與原型階段需要把概念落到可檢查的畫面與流程。Figma AI 可協助版面探索與元件整理，FigJam 適合流程圖與工作坊，Cursor 則適合用於前端概念驗證或互動 prototype 的輔助，不應過度延伸成完整工程教學。
| 工具 | 放入流程的位置 | 可產出 | 人工審核點 |
|---|---|---|---|
| Figma AI | Wireframe、UI、設計系統整理 | 版面草稿、元件命名、內容替換 | 元件一致性、可用性 |
| FigJam | 研究整理、Journey Map、流程共創 | 流程圖、便利貼分類、工作坊素材 | 結論是否有研究依據 |
| Cursor | 互動概念驗證、簡易 prototype | 互動範例、狀態測試 | 是否偏離設計目標、是否造成工程誤解 |
工具選擇原則：先看任務，不先看熱門度
- 先問這一步要解決研究、結構、視覺、互動、交付還是 QA 問題。
- 確認輸入資料是否可以給 AI 使用，敏感資料先移除。
- 確認產出是否能被團隊檢查，而不是只看起來完整。
- 優先選擇能整合既有流程的工具，例如 Figma、Notion、專案管理文件。
- 工具沒有審核紀錄時，不要把輸出直接放進正式交付。
如果正在比較設計師 AI 工具，可以延伸閱讀 AI 設計工具比較 與 Canva AI Magic Design。
可直接複製的 AI 設計 Prompt 範本
好用的 AI 設計 Prompt 必須包含角色、背景、輸入資料、任務、輸出格式與限制。Prompt 寫得越像設計交辦單，AI 產出越容易被檢查與修改。
Brief 釐清 Prompt
請你扮演資深 UI/UX 設計師，協助我釐清設計專案 Brief。背景： [貼上專案背景、產品類型、客戶描述]
已知輸入： 目標受眾：[填寫] 商業目標：[填寫] 預計交付：[填寫] 限制條件：[填寫] 時程：[填寫]
任務：
- 整理目前已知需求
- 找出模糊或矛盾的地方
- 產出需要回問客戶或 PM 的問題
- 建議成功指標
輸出格式： 請用表格輸出：項目、目前資訊、風險、需要確認的問題。
限制： 不要自行補不存在的資料；不確定的地方標示為待確認。
使用者研究摘要 Prompt
請你扮演 UX Researcher，協助整理以下匿名化使用者研究資料。輸入資料： [貼上訪談摘要、問卷開放題或客服回饋，請先移除個資]
任務：
- 歸納反覆出現的使用者痛點
- 整理使用者想完成的任務
- 標出可能的情緒或阻礙
- 列出需要進一步驗證的假設
輸出格式： 請分成：痛點、任務、阻礙、原始語句線索、待驗證假設。
限制： 只能根據輸入資料推論，不要編造新的研究結果。
競品分析 Prompt
請你扮演 Product Designer，協助整理競品頁面與 UX pattern。輸入資料： 競品名稱：[填寫] 頁面類型：[例如 Landing Page、Pricing、Onboarding] 觀察筆記：[貼上手動整理的頁面區塊、CTA、功能與流程]
任務：
- 整理每個競品的頁面結構
- 比較 CTA 與資訊層級
- 找出常見設計模式
- 標出不能直接照抄、但可參考的設計意圖
輸出格式： 請用表格輸出：競品、頁面區塊、主要 CTA、UX pattern、可參考原因、風險。
限制： 不要建議抄襲版面，只分析模式與設計意圖。
Wireframe 建議 Prompt
請你扮演資深 Web Designer，根據以下頁面目標產出 Wireframe 建議。頁面類型： [例如 SaaS Landing Page、活動報名頁、產品介紹頁]
輸入資料： 主要受眾：[填寫] 頁面目標：[填寫] 主要 CTA：[填寫] 必要內容：[填寫] 使用者疑慮：[填寫]
任務：
- 建議頁面區塊順序
- 說明每個區塊的目的
- 建議每個區塊需要的內容
- 標出主要 CTA 與次要 CTA 的位置
輸出格式： 請用表格輸出：區塊順序、區塊名稱、使用者問題、內容重點、CTA、檢查點。
限制： 只產出線框稿結構，不要直接輸出最終 UI 視覺。
Design QA Prompt
請你扮演 Design QA Reviewer，協助檢查以下設計稿描述。輸入資料： 頁面目標：[填寫] 設計系統規範：[貼上相關規範] 設計稿描述：[填寫畫面區塊、元件、互動狀態] 品牌語氣：[填寫] 無障礙要求：[填寫]
任務：
- 檢查品牌一致性
- 檢查資訊層級與可用性
- 檢查元件狀態是否完整
- 檢查文案語氣與錯誤訊息
- 列出需要人工確認的風險
輸出格式： 請用表格輸出：問題類型、問題描述、影響、建議修正、負責人。
限制： 不要宣稱已通過最終驗收，只提供 QA 檢查建議。
Handoff 文件 Prompt
請你扮演設計交付文件編輯，協助整理 Handoff 文件。輸入資料： 頁面名稱：[填寫] 主要流程：[填寫] 元件清單：[填寫] 互動狀態：[填寫] 表單規則：[填寫] 錯誤訊息：[填寫] RWD 規則：[填寫] 待確認事項：[填寫]
任務：
- 整理工程可讀的交付文件
- 標出每個元件的狀態
- 補齊例外情境與錯誤狀態
- 列出需要設計師、PM、工程確認的問題
輸出格式： 請分成頁面目標、流程說明、元件規格、狀態規則、文案清單、待確認事項。
限制： 不要替工程決定實作框架，只整理設計交付資訊。
不同設計職能的 AI 工作流差異
不同設計職能使用 AI 的重點不同：UX Designer 重研究與資訊架構，UI Designer 重元件與一致性，Product Designer 重決策與協作，Web Designer 重提案、頁面架構與客戶溝通。
UX Designer：研究、旅程、資訊架構優先
UX Designer 使用 AI 時，應該把重點放在研究整理、任務分類、Journey Map、資訊架構與測試腳本。AI 可以幫忙整理大量文字，但研究結論要由 UX 回查資料後判斷。
| 流程 | AI 協助 | UX 檢查 |
|---|---|---|
| 訪談整理 | 摘要與分類 | 是否忠於原始資料 |
| Journey Map | 整理情境、阻礙、機會點 | 是否能支援決策 |
| 資訊架構 | 提出頁面層級 | 是否符合使用者任務 |
| 測試 | 產出測試任務 | 是否中立、可觀察 |
UI Designer：元件、一致性、視覺探索優先
UI Designer 使用 AI 時，最有價值的地方是視覺方向探索、元件命名、狀態補齊與一致性檢查。AI 產出的畫面常有細節不穩的問題，UI Designer 需要用 Design System 把它收斂。
| 流程 | AI 協助 | UI 檢查 |
|---|---|---|
| 視覺探索 | 產出 moodboard 方向 | 是否符合品牌 |
| 元件整理 | 命名、分類、狀態清單 | 是否符合 Design System |
| 介面檢查 | 找出字級、間距、狀態缺口 | 是否真的影響使用 |
| 交付 | 整理規格與標註 | 是否可被工程理解 |
Product Designer：決策、協作、交付優先
Product Designer 的 AI 設計流程更靠近產品決策與跨部門協作。AI 可以整理 PM、工程、行銷與使用者資料之間的差異，但 Product Designer 要負責判斷取捨。實務上，這個角色最需要把 AI 產出變成可討論的決策文件。
| 流程 | AI 協助 | Product Designer 檢查 |
|---|---|---|
| 需求排序 | 整理價值、成本、風險 | 是否符合產品方向 |
| 跨部門共識 | 整理會議紀錄與待辦 | 責任是否清楚 |
| 原型驗證 | 補齊測試情境 | 是否能驗證關鍵假設 |
| Handoff | 整理規格與狀態 | 是否符合工程限制 |
Web Designer / 接案設計師：提案、頁面架構、客戶溝通優先
接案設計師通常面對時間少、需求模糊、客戶回饋零散的狀況。AI 可以協助整理 brief、產出提案架構、建立 Landing Page 區塊、撰寫初版文案與交付說明，但客戶溝通仍要由設計師把關語氣與範圍。
| 流程 | AI 協助 | 接案設計師檢查 |
|---|---|---|
| 需求訪談 | 產出提問清單 | 是否問到決策者真正需求 |
| 提案 | 整理頁面架構與文案方向 | 是否符合預算與時程 |
| 頁面設計 | 提出 Wireframe 與 CTA | 是否符合轉換目標 |
| 交付 | 整理修改紀錄與說明 | 是否避免範圍擴張 |
AI 產出不能直接用：設計 QA 與風險控管
AI 產出不能直接用在正式設計交付，必須經過品牌一致性、可用性、無障礙、資料隱私、版權與工程可行性檢查，才能降低品質與責任風險。
品牌一致性與設計系統檢查
AI 常會產出看起來完整、但和品牌規範不一致的介面。設計師要用設計系統檢查色彩、字體、元件、語氣與排版規則。
- 主要色與輔助色是否符合品牌規範。
- 字體與字級是否符合設計系統。
- 按鈕、輸入框、卡片、導航是否使用既有元件。
- 不同狀態是否完整，包含 hover、disabled、error、loading。
- 文案語氣是否符合品牌，不突兀、不過度誇張。
- 圖示風格是否一致。
可用性、無障礙與資訊層級檢查
AI 可以協助列出可用性問題，但設計師要親自檢查任務是否能完成、資訊是否好讀、互動是否符合預期。這類問題不能只靠畫面美感判斷。
- 主要任務是否能在合理步驟內完成。
- 最重要資訊是否在使用者會先看的位置。
- 文字對比是否足夠。
- 表單錯誤訊息是否清楚。
- 可點擊元素是否有足夠尺寸。
- 鍵盤操作與焦點狀態是否被考慮。
- 行動版是否沒有文字擠壓與元件重疊。
- 空狀態是否提供下一步。
資料隱私與版權風險
資料治理是團隊導入 AI 設計流程時最先該談清楚的規則。不能輸入的資料包含個資、NDA 文件、未公開產品策略、客戶名單、內部營收資料、尚未發布的品牌素材與沒有授權的第三方內容。
| 風險類型 | 不建議輸入 | 可行做法 |
|---|---|---|
| 個資 | 姓名、電話、Email、地址、帳號紀錄 | 先匿名化與彙整 |
| NDA | 客戶未公開文件、合約內容 | 只輸入抽象化需求 |
| 商業機密 | 營收、定價策略、產品 roadmap | 改用非敏感描述 |
| 版權素材 | 未授權圖片、字體、競品素材 | 使用已授權或自有素材 |
哪些 AI 產出一定要人工審核
只要會影響使用者理解、品牌形象、商業承諾、工程交付或法務風險，都必須人工審核。AI 可以先檢查，但不能成為最後放行者。
| AI 產出 | 為什麼要審核 | 審核角色 |
|---|---|---|
| 頁面文案 | 可能誇大、語氣不符、資訊錯誤 | 設計師、行銷、PM |
| 研究結論 | 可能過度推論或忽略樣本限制 | UX、PM |
| Wireframe | 可能不符合任務與資訊優先權 | 設計師、PM |
| UI 介面 | 可能偏離品牌與設計系統 | UI、設計主管 |
| Handoff 文件 | 可能漏掉狀態、規格與例外情境 | 設計師、工程師 |
| 客戶提案 | 可能產生超出範圍的承諾 | 設計師、業務、主管 |
實戰範例：用 AI 完成一個 Landing Page 設計流程
用 AI 完成 Landing Page 設計流程時，可以讓 AI 協助釐清 brief、整理頁面架構、產出文案草稿、規劃 Wireframe、補齊 QA 與 Handoff，但最後判斷仍由設計師負責。
專案設定與輸入資料
假設專案是一個台灣 B2B SaaS 產品，要設計一頁 Landing Page，目標是讓中小企業主理解產品價值並預約 demo。可輸入 AI 的資料包含產品功能摘要、目標客群、常見客戶問題、品牌語氣、既有網站內容與不可揭露資料清單。
- 商業目標：提升 demo 預約意願。
- 主要受眾：台灣中小企業主、營運主管、行銷主管。
- 頁面任務：快速理解產品解決什麼問題、適合誰、下一步怎麼做。
- 限制條件：不輸入真實客戶名單、內部定價策略與未公開 roadmap。
AI 協助產出的中間文件
這個案例中，AI 最有價值的產出不是最終畫面，而是中間文件。中間文件可以讓 PM、設計師、工程師與客戶更早對齊，減少後面大幅重做。
- Brief 摘要：目標、受眾、限制、成功指標。
- 頁面 IA：Hero、痛點、解法、功能、使用情境、案例、FAQ、轉換區。
- Wireframe 說明：每個區塊的目的、內容重點與 CTA。
- 文案草稿：標題、副標、按鈕文字、FAQ 初稿。
- QA 清單：品牌、可用性、無障礙、行動版、交付規格。
- Handoff 文件：元件狀態、表單驗證、RWD 規則、待確認事項。
最後由設計師做的判斷
Landing Page 的好壞，常常不是差在有沒有 AI，而是差在設計師有沒有把訊息排序、信任感與轉換路徑整理清楚。AI 可以給很多選項，但取捨才是設計工作最有價值的地方。
| 決策項目 | AI 可協助 | 設計師最後判斷 |
|---|---|---|
| 頁面主張 | 提出多組標題方向 | 哪個最符合品牌與市場位置 |
| 區塊順序 | 建議常見架構 | 使用者最需要先看到什麼 |
| CTA | 產出按鈕文案 | 是否符合決策階段 |
| 視覺風格 | 提供 moodboard 方向 | 是否可延伸成一致介面 |
| 交付規格 | 整理文件草稿 | 是否足夠工程實作 |
團隊導入 AI 設計工作流時，應該建立哪些規範？
團隊導入 AI 設計工作流時，必須先建立資料輸入限制、版本管理、責任歸屬、審核流程與跨部門協作規範，否則效率提升會換來品質與責任混亂。
哪些資料不能丟進 AI 工具
團隊應該建立明確禁止清單，讓設計師、PM、工程師與行銷都知道哪些資料不能輸入 AI。規範越清楚，實際使用時越不需要靠個人猜測。
- 客戶個資與使用者識別資料。
- NDA 保護的文件、簡報與研究資料。
- 未公開產品 roadmap、定價策略與營收目標。
- 客戶名單、交易紀錄、內部帳號資訊。
- 沒有授權的圖片、字體、競品素材。
- 尚未發布的品牌識別、活動企劃與合作內容。
如何管理版本與責任歸屬
AI 產出如果沒有版本紀錄，很容易在幾輪修改後失去脈絡。建議團隊至少記錄 prompt、輸入摘要、AI 輸出、人工修改、審核者與決策原因。
| 管理項目 | 記錄內容 | 目的 |
|---|---|---|
| Prompt 版本 | 使用的 Prompt 與日期 | 方便重現與調整 |
| 輸入摘要 | 使用哪些非敏感資料 | 避免資料風險 |
| 人工修改 | 設計師改了哪些地方 | 保留設計判斷 |
| 審核紀錄 | 誰審核、通過什麼、退回什麼 | 釐清責任 |
| 交付狀態 | 已確認、待確認、不可用 | 避免錯用草稿 |
PM、工程師、行銷如何一起使用 AI 產出
AI 產出要能跨部門使用，格式就要一致。PM 需要決策摘要，工程師需要規格與狀態，行銷需要訊息與語氣，設計師要把這些需求整合成同一份可追蹤文件。
| 角色 | 需要的 AI 產出 | 審核重點 | 共同文件 |
|---|---|---|---|
| PM | 需求摘要、優先順序、風險 | 是否符合產品目標 | 需求決策紀錄 |
| 工程師 | 元件狀態、互動規格、例外情境 | 是否可實作 | Handoff 文件 |
| 行銷 | 頁面文案、訊息架構、FAQ | 是否符合品牌與市場溝通 | 內容與語氣規範 |
| 設計師 | Wireframe、UI、QA 清單 | 是否符合使用者與設計系統 | Figma 與設計決策紀錄 |
結論：AI 輔助設計工作流的重點不是變快，而是讓每一步更可檢查
AI 輔助設計工作流的真正價值，是把設計流程變成可重複、可審核、可交付的 SOP。速度只是結果之一，品質、協作與風險控管更關鍵。
個人設計師的下一步
個人設計師不需要一次導入完整 AI 設計流程。比較務實的做法，是先選一個最卡的節點，例如 Brief 釐清、研究摘要、Wireframe、Handoff 或設計 QA，建立固定 Prompt 與檢查表。
- 選出目前最耗時的一個流程節點。
- 定義這一步的輸入、AI 任務、產出與審核方式。
- 建立一組可重複使用的 Prompt。
- 每次專案結束後修正 Prompt 與 QA 清單。
- 不要把 AI 輸出直接當成最終設計判斷。
設計團隊的下一步
設計團隊導入 AI 設計流程時，先從共用 SOP、Prompt Library、資料規範、版本管理與審核責任開始。AI 工具會變，團隊檢查標準才是長期累積的資產。
- 建立團隊共用的 AI 設計 SOP。
- 整理 Brief、研究、Wireframe、QA、Handoff Prompt 範本。
- 訂出資料輸入禁止清單。
- 把 AI 產出納入版本紀錄。
- 明確定義設計、PM、工程、行銷的審核責任。
AI 輔助設計工作流是什麼？
AI 輔助設計工作流是把 AI 放進需求理解、研究、資訊架構、Wireframe、UI、Prototype、Handoff 與 QA 的完整設計流程。每一步都要定義輸入資料、AI 協作任務、人工判斷、產出物與審核責任。
設計師可以在哪些工作階段使用 AI？
設計師可以在 Brief 釐清、使用者研究摘要、競品分析、Persona、Journey Map、資訊架構、線框稿、UI 視覺探索、原型流程、交付文件與設計 QA 使用 AI。越接近最終交付，越需要人工審核。
AI 可以幫忙做使用者研究嗎？要注意什麼？
AI 可以協助摘要訪談、分類痛點、整理任務與找出反覆出現的訊號。需要注意的是，輸入資料要先匿名化，不能包含個資或客戶機密；AI 產出的研究結論也要回查原始資料，避免過度推論。
ChatGPT、Figma AI、Midjourney、Firefly 分別適合放在哪些設計流程？
ChatGPT 適合 Brief、研究摘要、競品分析、Prompt 協作與交付文件。Figma AI 適合 Wireframe、UI 探索、元件整理與設計系統輔助。Midjourney 適合 moodboard 與視覺方向探索。Firefly 適合商用視覺素材方向與提案參考。
AI 產出的 Wireframe 可以直接拿去做 UI 嗎？
不建議直接拿去做 UI。AI 產出的 Wireframe 通常只能當成結構草稿，設計師還要檢查頁面任務、資訊層級、CTA、使用者路徑、空狀態與錯誤狀態，確認合理後才適合進入高保真 UI。
設計師如何用 AI 產出 Handoff 文件？
設計師可以把頁面目標、主要流程、元件清單、互動狀態、表單規則、錯誤訊息與 RWD 規則輸入 AI，請 AI 整理成工程可讀的 Handoff 文件。完成後仍要由設計師與工程師共同確認規格是否完整。
AI 輔助設計會不會讓作品變得很像？
如果只使用 AI 的預設輸出，作品確實容易變得相似。避免同質化的方法是把品牌規範、使用者研究、設計系統、內容策略與專案限制放進流程，並由設計師負責最後取捨。
團隊導入 AI 設計流程時，哪些資料不能輸入 AI？
不應輸入個資、NDA 文件、客戶名單、未公開產品策略、內部營收資料、帳號資訊、未授權素材與尚未發布的品牌內容。需要使用研究資料時，應先匿名化並移除敏感資訊。
UI Designer、UX Designer、Product Designer 的 AI 工作流有什麼不同？
UX Designer 主要用 AI 整理研究、Journey Map 與資訊架構。UI Designer 主要用 AI 做視覺探索、元件整理與一致性檢查。Product Designer 則更常用 AI 協助需求排序、跨部門溝通、原型驗證與 Handoff。
AI 輔助設計工作流最需要人工審核的是哪些地方？
最需要人工審核的是研究結論、設計決策、品牌語氣、頁面文案、Wireframe、UI 元件一致性、Handoff 文件、資料隱私與版權風險。AI 可以協助檢查，但不能取代設計師與團隊的最後責任。