在设计中整合AI技术，利用多种工具提升工作效率与精准度
在过去三年中，针对产品设计师怎样借助生成性AI技术提升设计工作流程的效率与准确性，展开了广泛研究，且进行了诸多测试。
设计师们必须要在今天把 AI 整合进我们的设计过程，尽管我们仍处于初步阶段，但是做这种整合能让我们工作更高效更精确。
市面上平常常见的人工智能工具存在着这样一些，那样一些啊之类，诸多此类模样的呀这般如此啦等等哒这样的情况，这些被称为AI这一类型工具的事物呈现展现了人工运用智能这一个技术的关键主要特性。除此之外另外，每一天每一日均可看到有许许多多海量大量的崭新全新工具进行发布面世。
有着一些最初不是 AI 的工具 就比如 Figma 还有 Miro 除开那些新的 AI 工具 这样些工具已然开始添加 AI 此项功能 此刻我们能够借由它们取得更好效果开展更优良作业
于本篇文章之里，我将会向你作出展示，怎样来运用AI，将其用作一种具备高效特质的AI流程图制作所需工具进而去创建流程图。
设计师们怎么说？“停止移动矩形，投资于创造力。”
这正是我想向你展示的。
什么是 AI？
Figma 添加到其中的那个 AI 工具是 AI，它能够帮你聚类相关信息，能够为你生成设计思维工作坊，能够助你组织纷杂信息，能够帮你总结关键信息等 。
查看有关我的文章，该文章阐述人工智能，从中了解此人工智能更细节之功能介绍。，
使用 AI 进行更好设计协作的逐步介绍
增强设计团队工作流程与 AI
在设计师移动矩形之前，现在他们必须详细写出他们想要什么
当我给我的这些学子示意咋样运用AI之际，我阐述了头一批的概念当中的一个，那便是告知AI你所需的至关重要。要是并未那般去做，你就不会收获你心里盼望达到的成果句号。
这强调了与传统工作流程的显著区别。
通常而言，我们并非会以那种明确的最终解决方案作为起始点；与之相对的是，我们要去开展实验，对设计予以调整，对矩形进行移动，并且于这个过程当中一步步地去完备我们的愿景。然而，人工智能则需求自起始位置起便提供精确毫无偏差的指示。
示例由我做出展示，于此你能够切实很好地感受得到这一点。过程期间，提示方面我做了小范围的更改，你能瞧见它们怎样对结果产生影响，明确切指定你所想望的内容对于此过程是极为关键的缘由也体现得了
需要留意的是，AI模型会对结果产生影响，然而这些示例表明提示应当精准。
从文本生成流程图
我开展了几回运用AI的测验，以下是我觉得最有益于领会这个进程的三个测验。我始于简易的提示，朝更繁复的方式逐步转变，句号。
测试1：顺利流程
我起始于在网上商店购买T恤的简易流程，瞧瞧AI能不能从其中产生完整的流程图。
这是提示：
在电子商务商店，像产品设计师开展工作那般为顾客购买 T 恤整个进程制定流程图，：
- 访问主页。
- 选择T恤类别。
- 筛选和排序。
- 选择一件T恤。
- 选择尺码和颜色。
- 加入购物车。
- 查看购物车。
- 结账。
- 填写运输和支付信息。
- 用户添加促销代码。
- 确认订单。
只创建这个流程。不要添加其他内容。这是结果：
结果测试1
•你可以在Figma中查看流程。
•从Figma社区复制文件。
我的笔记
AI 创建出了我所要求的，其通过消除手动对“矩形”进行调整的需求，进而使得创建过程转变为更加高效简单呈现，最终达成了对图表营造简化的转变 , 。
测试2：包含一个错误的流程
在第二个测试里，我想要瞧瞧，AI能不能在流程当中增添一个条件，用来应对某个环节出现差错的状况。
为此，我在流程中添加了用户添加错误促销代码的情况。
提示是一样的，不过我增添了这一行情况是 “考虑错误：对于促销代码而言 它呈现无效状态” 最后的符号保持和原句一致
这是提示：
像产品设计师一样，为在电子商务商店购买T恤的过程创建流程图：
- 访问主页。
- 选择T恤类别。
- 筛选和排序。
- 选择一件T恤。
- 选择尺码和颜色。
- 加入购物车。
- 查看购物车。
- 结账。
- 填写运输和支付信息。
- 用户添加促销代码。
- 确认订单。
考虑错误情况：促销代码无效。
只创建这个流程。不要添加其他内容。
这是结果：
结果测试2
•你可以在Figma中查看流程。
•从Figma社区复制文件。
我的笔记
AI准确地完成了任务，并在流程图中添加了错误情况。
测试3：包含三个错误的流程图
接着要进行的是看一看我可不可以于提示之内增添三种错误情形，以及考虑AI能不能够弄明白它们，这两项评估需兼顾，不忽略细节且保证完整。
我在提示中添加了这些错误情况：
•促销代码无效。
•颜色缺货。
•支付被拒绝。
这是提示：
像产品设计师一样，为在电子商务商店购买T恤的过程创建流程图：
- 访问主页。
- 选择T恤类别。
- 筛选和排序。
- 选择一件T恤。
- 选择尺码和颜色。
- 加入购物车。
- 查看购物车。
- 结账。
- 填写运输和支付信息。
- 用户添加促销代码。
- 确认订单。
考虑以下错误情况：
- 促销代码无效。
- 颜色缺货。
- 支付被拒绝。
只创建这个流程。不要添加其他内容。这是结果：
结果测试3
•你可以在Figma中查看流程。
•从Figma社区复制文件。
我的笔记
AI 完成了任务，但存在一些问题：
•所有错误情况都被添加到流程的末尾，使其难以理解。
•视觉效果混乱，线条交错且杂乱。你可以在图中看到它的样子。
错误情况，“支付被拒绝？”是负面的，所以若答案是“否”，支付就算成功，我不喜欢这样，因其可能会让人困惑，写“支付是否被批准？”会更好，所以“是”意味成功。
若支付遭拒绝，AI促使联络客户支持，此举可行没错，然而或许你期望展示错误消息且注明“运用其他支付途径”，所以解决方案这方面同样有 更精准些 。
改进后的提示：
想要测试AI的能力，我打算通过编写更好的提示以做到能实现避免手动更改，我的首要目的是查看改进后的提示是不是能够正确处理所有那些错误情况 。
我做了以下更改：
•我将错误情况写成问题。
•我将问题添加到步骤附近，而不是末尾。
•我向AI助手解释了每个情况下我希望发生的具体内容。
这是提示：
像产品设计师一样，为在电子商务商店购买T恤的过程创建流程图：
- 访问主页。
- 选择T恤类别。
- 筛选和排序。
挑选一件T恤，询问其颜色是否有货，若有货则接着进行下一步，若没有货则写上通过电子邮件通知自己。
- 加入购物车。
- 查看购物车。
- 结账。
- 填写运输和支付信息。
用户添加促销代码，接着询问“促销代码有效吗”，若该促销代码是有效的，那么便继续开展下一步工作，要是该促销代码并非有效，于是写上“促销代码无效”，并且连接至步骤、就是“用户添加促销代码”、这个步骤 。
去确认一下订单，接着询问道“支付被批准了吗？”要是得到肯定的回答那接下来要做的步骤便是“完成”，倘若是否定的回答那就写上“联系客户支持。”
只创建这个流程。不要添加其他内容。这是结果：
结果测试3改进后
你可以在Figma中查看流程。
我的笔记
•所有错误情况都正确地添加了。
•任务被AI助手依照我的要求完整地执行完毕了。，•流程图具备更方便于阅读以及更便于明白的特性。。
测试的关键见解
若流程并不复杂，提示之编写会相对更为容易；一旦有所涉及到较为复杂流程之时，你得耗费更多时间去进行编写。
提示的清晰程度会致使产生更佳的成果，自身文字的指令越是周密详尽并且清澄明析，AI生成相应流程图的精确性便越高昂、更加凸显地拔高起来，进而就此产生能够减少修改频率的实际需求，以此达到想要的效果，且这一切最终呈现出理想中的结果 。
利用多种多样的方式去编写提示进而开展试验，借此寻觅与那对复杂情形尤其针对性强、堪称有着最为有效作用的AI进行交流沟通的途径 。
对于错误状况而言，把问题编撰成具有肯定意味的样式是较为妥当的，如此这般，“是”这个词便会引领至正确的流程步骤。
显示显示聊天怎样继续怎么。如若你展示显示了一个错误状况情形，如果，请请准确精确解释阐释你期望希望等待待见在于在对于当处于朝着“肯定肯定无疑一定确定”结果答案以及和同与跟“否定否定绝非绝对永远绝不能够不能绝无可能无论如何都不可能”结果答案情况下情形事情会发生出现或者将要发生存在的事情情形状况状况下的情形下将将会何如何般般般一般进行行走开展履行执行。
你能够生成顺利通畅的路径，单独去创建错误的状况，之后把它们粘贴到流程里面。
采用AI去创建流程图，其表现是很棒的，可有时候，针对图表之中的部分手动加以调整，要对比浪费很多时间来对AI提示开展编写以便将其编写得足够完美的情况，这样反而速度更快，完成图表则更为有效 ！
总结
于本文里，我给你呈现了怎样运用AI当作AI流程图工具去构建流程图以及图表。
我将我所进行的、借助该工具展开的三个测试予以了展示，头一个是顺畅的流程图，第二个是涵盖着一例错误情形的流程图。
接下来，我们瞧见了一个更为繁杂的、涵盖三种错误情形的流程图，我讲述了AI没能全然领会我最初提示的信息，所以我要再度编写提示，终究取得了我心念的成效。
在文章的结尾，我分享了一些从这个过程中了解到的关键见解。
每个设计师都需要的用于创建用户流程的最佳 插件
使用 插件创建用户流程
如何轻松创建用户流程
创作得出一个清晰明了易于理解的用户流程或许是一项特别艰难的任务,来瞧瞧一些助力你达成此项任务的办法……
从这里开始设计更好
感恩阅读这篇章，我期冀此文章可助力你明悉怎样藉由AI去缔造流程图，欢迎随意同朋友或者团队当中的人物进行分享，要是你存有任何疑问，那就请告知于我。
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