引言
这两年再聊起产品设计工具，就免不了要提到AI。最初AI在产品设计流程里，只充当一些边缘化的辅助角色，比如帮你改文案、润色文档或写几句伪代码。但现在AI不再是边缘辅助了，它开始把手伸进了最核心的环节：写代码、画原型、做UI，甚至串联需求、方案和验证。
以前，写代码、画原型、UI界面都需要慢慢练手艺。现在这层门槛好像真的在变得稀碎。每个环节的门槛究竟降低了多少呢？下面我们就从这三个产品设计的核心环节，逐一看看AI到底是真的好用还是不中用的噱头。
一、AI代码生成：最先“塌陷”的门槛
说实话，在这三方面里，AI对写代码的影响最明显。以前只有懂语法、懂框架的人才能写代码。现在？只要你逻辑通，就能把东西跑起来。
1. AI写代码，现在是谁在用？
在实际工作中，现在的AI写代码早就不止是“补全一行代码”了。现实情况是：
- 前端 / 后端工程师：用来写样板代码、接口层、重复逻辑
- 产品经理 / 独立开发者：用来跑Demo、验证想法、补齐简单功能
现在，即便是会代码的人，也会用AI来加速日常开发，甚至用得更频繁。
2. 实际工作中，它解决的是什么问题？
AI生成代码是真的快。以前写个正则匹配得查半天文档，写个SQL复杂的Join得绕半天脑子，现在AI几秒钟给出一段可运行的代码。对于全栈开发者，或者想做MVP（最小可行性产品）的产品经理来说，“实现能力”的门槛基本没了。比如有PM第一次自己跑通一个页面，是利用Cursor快速生成代码，并不是因为学会React。
3. 不足也很明显
现在很多AI生成代码工具，最大的槽点是：它会“一本正经地胡说八道”。对业务上下文理解有限，引用的库可能不存在，逻辑看似通顺实则死循环。门槛虽然降了，但Review代码的能力要求变高了。你得看得懂它哪写错了，不然坑的还是自己。
现在的趋势是“上下文理解”。像Cursor、GitHub Copilot、Claude这种工具之所以爆火，就是因为它能读取你整个项目的文件，它知道你其他的代码长什么样，写出来的东西不是割裂的。未来的门槛，不在于你会不会写 for 循环，而在于你能不能精准地描述清楚业务逻辑。
二、AI原型设计：改变PM的工作方式
如果说代码是最早被打穿的，那原型设计，是变化最明显、也最容易被感知的一环。以前画原型，说是设计，其实大部分时间是“搬运工”。拖个导航栏，拽个列表，调调间距。脑子里明明有了方案，手底下还得哼哧哼哧画半天。
1. AI生成原型图是怎么个玩法？
以前的画原型流程是：想清楚-画线框-调布局-标注；现在很AI原型工具，走的是另一条路：说清楚-直接生成-编辑调整。比如我最近用的比较顺手的AI原型设计工具，你不需要先去想要用什么组件，你直接告诉它：“设计一个电商App的个人中心，要有订单状态、会员卡片和设置功能。”
2. 快，是真的快，也更智能
AI生成原型图真的比手动画要快太多了。原来搭一个框架得20分钟，现在AI生成大概几十秒。特别是做Demo或者跟老板过早期方案的时候，这个效率太香了。尤其适合需求还在模糊期，方案需要快速对齐的阶段，用AI验证想法，让产品经理更早进入“讨论方案”的状态。
能AI生成原型图的工具有很多，比如FigmaMake、Uizard AI、Framer等，但它们容易把自己局限在“画图”上。拿比较有代表性的墨刀AI来说，它已经不只能生成原型图，还可以顺手生成调研报告，可以把方案变成PRD初稿等等。这一点我觉得是它比较聪明的地方，开始围绕工作流扩展，而不是单点功能。
3. 门槛真的低了吗？
把原型图“画出来” 的门槛算是没了，因为小白也能一键生成不错的原型页面。但 “好用” 的门槛还在。AI生成的原型图目前大多比较通用，如果是非常复杂的B端业务逻辑，还是需要人工进去二次调整。
现在更多PM的工作方式反而是AI帮你搞定前80%的通用结构，把精力花在后20%的核心差异化逻辑上。
三、AI生成UI设计：门槛正在下降
到了UI这一层，也就是视觉表现层，门槛的变化有点微妙。
1. AI能生成UI界面了吗？
工具方面，海外有Figma的各种AI插件，国内像Pixso AI或者是墨刀设计，都在搞文生设计图。已经可以生成完整页面、可编辑图层和基础设计规范了。
从“出图”这件事上，门槛确实降了。以前要是没UI，做出来的东西只能叫“也就是能用”。现在用AI起码能弄出一套“看着挺专业”的界面，配色、布局都不会太离谱。
2. 但为什么还没彻底被打穿？
原因很简单：**审美是高度主观的。**品牌、风格、情绪，很难一句话说清，最终的决策，仍然需要人来拍板。AI更像一个生成速度很快、但不一定对的初稿设计师。目前很难直接生成哪怕90%可用的最终交付稿，细节基本经不起推敲。
3. 它真正改变的是什么？
不是取代UI设计师，而是改变了“从哪一步开始设计”。现在很多设计师会先让AI出3～5个不同界面风格，拿到团队内部来讨论方向，再选一个做深度打磨。门槛在这里被降低，但并未完全消失。
四、产品设计工具的门槛被打穿了吗？
如果非要一句话总结：我觉得，“操作”的门槛确实被打穿了。但是，“决策”的门槛反而变高了。这对产品设计来说，工具使用的门槛降低了，可以让新人更容易入场，想法更容易被验证。很多重复性或低价值的工作，可以让AI来完成。
但当墨刀AI能帮你秒出原型和PRD，当Cursor能帮你秒写代码时，竞争的核心反而变成了：
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你能不能判断这个原型是不是用户真的想要的？
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你能不能设计出AI都想不出来的商业模式？
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你是否知道什么时候用AI，什么时候不需要它？
最后总结
未来的产品设计，很可能会是AI来负责生成基础的框架、加快整体设计速度。不同岗位的人主要负责判断取舍和决策。虽然工具的门槛被打穿了，**但产品能力的门槛，反而被放大了。**这可能才是AI真正带来的改变。不是让所有人都一样，而是让差异更明显。
