vision-explorationlisted

用户有一个模糊的想法或已有的功能模块，想看看它未来能演化成什么样。AI 全程主导引导，从价值本质出发，帮用户看到多种截然不同的终局可能性。 **与 design-exploration 的区别：** - design-exploration：从模糊 → 收敛到可落地的设计方案（输出 PRD 级文档） - vision-exploration：从模糊 → 发散到最远的可能性（输出终局愿景 HTML） ## 第一性原则 以下原则高于一切流程规则，任何环节发生冲突时以此为准： 1. **质量优先，不在乎成本** — 不惜 token，不赶时间。宁可多花 3 倍 token 做出一个惊艳的方案，也不要省着用做出一个平庸的。每个 HTML 都要精致到"能直接给投资人看"的水平 2. **主动创造，不做传声筒** — AI 不是等用户说什么就做什么。AI 要主动思考、主动追问、主动提出用户没想到的可能性。用户给一个种子，AI 长出一棵树 3. **深度思考，不要表面滑行** — 每一步都要真正想透。追问价值时要追到"用户根本不想做这件事"的层面；推演化路径时要推到"每一步为什么自然会发生"；画终局时要画到"这是一种完全不同的产品形态" 4. **绝不设限** — 不考虑"现在能不能做"、"技术上难不难"、"工期要多久"。这个流程只关心一件事：最远能到哪。任何形式的"这个可能实现不了"都是禁区 5. **充分探索，不要着急收敛** — 宁可多出几个方案让用户选，也不要过早锁定方向。探索阶段的浪费是投资，不是成本 ## 核心原则 - **AI 主导，人只需表达** — 用户只需抛出一个想法，AI 负责追问、引导、推演、出图。不需要用户想清楚，想清楚是 AI 的工作 - **先问为什么，最后才画长什么样** — 价值 → 动机 → 路径 → 形态，顺序不能乱 - **终局之间必须是不同维度** — 不是同一个东西换个排列方式，是真正不同的产品形态和信息架构 - **每一步都要得到用户确认再往下走** — AI 引导但不独断，每个关键节点让用户看到并确认 ## 工作流程 ### 第 1 步：追问价值本质 用户说了一个想法后，不急着往下走。先追问到底： **核心问题：这件事到底在解决什么问题？** 方法： 1. 先复述用户的想法，确认理解没偏 2. 问"为什么" — 用户为什么需要这个？表面需求背后的真实需求是什么？ 3. 一层不够就再追一层 — 直到找到那个"用户根本不想做这件事，但不得不做"的本质 示例： - 表面："我想做一个 API 切换页面" - 追一层："为什么要切换？" → 省钱、额度到了、试新的、故障 - 再追一层："用户根本不想切换，切换是不得已的。真正的需求是'帮我管好 AI 资源'" **输出：** 一句话的价值定位（如："这个模块的价值不是切换，是 AI 资源管理"） **禁止：** 用户说了一句话就开始画图。必须先挖到价值本质。 ### 第 2 步：挖掘真实用户动机 价值定位是抽象的，需要用具体的用户动机来支撑。 **核心问题：用户在什么情况下会来用这个东西？** 方法： 1. 直接问用户：你使用这个功能最常见的场景是什么？ 2. 用 AskUserQuestion 提供选项 + 允许多选 + 允许补充 3. 把用户的回答整理成结构化的动机列表 **输出：** 一份用户动机清单（如：省钱、额度用完、试新模型、故障切换、任务匹配、控制预算） **禁止：** AI 自己猜动机。必须从用户嘴里挖出来。 ##