开发还原UI难，不是因为谁不专业。用技巧也好，上工具也罢，目的不是为了偷懒少写几行代码，不是为了图省事，而是让我们少来回改几轮，少互相埋怨几句。D2C UI生成代码功能确实能把大量基础页面结构和样式参数都搞定，但业务逻辑终究还是得自己写。

开发还原UI难，不是因为谁不专业。用技巧也好，上工具也罢，目的不是为了偷懒少写几行代码，不是为了图省事，而是让我们少来回改几轮，少互相埋怨几句。D2C UI生成代码功能确实能把大量基础页面结构和样式参数都搞定，但业务逻辑终究还是得自己写。

不管是AI生成原型还是AI写代码，2026年的AI是很牛的辅助，但它们仍然无法完全取代人类的创造力和细节把控能力。对咱们来说，把画界面、写简单逻辑这些重复劳动外包给AI，我们才能腾出手来，去思考用户体验洞察、商业逻辑闭环，这才是正经事。

现在做鸿蒙项目，最不划算的事情，大概就是把大量时间花在纯 UI 还原上。当设计稿本身开始具备结构、语义和组件意识，设计稿生成 ArkUI 代码这件事，才真正有意义。D2C 功能的价值，就是尽可能地压缩设计和开发之间的“翻译”成本，让设计师的意图更无损地变成工程师的代码。虽然眼下还做不到“一键生成整个应用”，但至少能把大量重复的 UI 结构先铺好，剩下的时间，用来处理状态、交互和业务逻辑，这对实际开

现在做鸿蒙项目，最不划算的事情，大概就是把大量时间花在纯 UI 还原上。当设计稿本身开始具备结构、语义和组件意识，设计稿生成 ArkUI 代码这件事，才真正有意义。D2C 功能的价值，就是尽可能地压缩设计和开发之间的“翻译”成本，让设计师的意图更无损地变成工程师的代码。虽然眼下还做不到“一键生成整个应用”，但至少能把大量重复的 UI 结构先铺好，剩下的时间，用来处理状态、交互和业务逻辑，这对实际开

实测完三款工具，我的感受是：2026年的AI生成原型，最大的价值不是生成速度或视觉设计，是它把画图这一步压缩了，帮你快速把脑子里模糊的想法怼到眼前，逼你早点面对那些没想清楚的结构问题。没有万能的工具，只有最适合场景的工具。不同AI原型设计工具，看起来都能生成，但效果并不一样。如果你的指令写不清、产品逻辑没想好，AI也帮不了你。工具越强，越要求你想得清。它终究无法代替你的思考，负责的只是把你的逻辑“

很多说Sketch被“取代”了，在我看来不如说它更像是选择了一个更舒适、更垂直的生态位。对一部分设计师来说，这个位置甚至刚刚好。问题的核心在于，时代的需求变了。当设计工具需要开始承担更多协作、交付能力，甚至AI辅助也变成默认配置时，单一工具很可能会被边缘化。如果你和团队还在用Sketch，且工作流顺畅，完全没必要跟风换工具；但如果你正面临协作卡顿、跨平台麻烦或AI提效的需求，那Figma、Pixs

Cursor很强，但它解决的是代码到界面的问题；原型工具的AI，更关注界面到后续设计流程的协作与衔接。如果你有一些代码基础，想验证一个界面结构能不能跑，Cursor很好用；如果你要的是能改、能讲、能评审的高保真Demo，编辑能力和协作链路反而更重要。所以工具本身其实没什么对错，更多还是看你现在处在哪个阶段。AI真正改变的，不是你会不会画原型，而是你从哪里开始画。这一点，很多人其实已经开始调整他们的

好的方案评审，是在真正被评审之前，用AI拆过一轮后，才能让现场评审会议效率最大化。对我来说，AI 更像是一个补视角的工具，不是在替产品经理做决策。现在，这已经成了我在准备产品方案评审前，一个几乎固定会做的步骤。注：本文基于作者经验分享，仅作分享交流，无利益相关。

AI让写PRD变得不再那么“困难”，它可以帮助我们搭框架、整理内容，但同时也无法代替真正的需求判断、用户洞察。当产品经理把AI当作一个协作者，通过与人工结合高效合作，才能发挥它真正的价值。工具选择不重要，重要的是掌握使用方法，希望本文的Prompt提示词和使用技巧能够帮助到你。声明：文中工具及Prompt示例仅基于作者经验分享，无利益相关，非官方结论，使用时请结合自身需求尝试。