被用户投诉后，意外找到DeepSeek做UX设计的靠谱方法

主要观点总结

文章主要探讨了DeepSeek这一AI工具在设计师工作中的实际应用及其作用。文章以一个差评案例为背景，比较了设计师版本和DeepSeek的分析结果，并讨论了AI在设计领域的应用前景以及人类设计师在AI时代需要具备的能力。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek在体验设计中的作用

DeepSeek能够根据用户差评找到问题并给出解决方案，这些方案与设计师的分析结果高度吻合，证明了AI工具在设计领域的有效性。

关键观点2: AI工具与设计师工作的互动关系

虽然DeepSeek能够给出建设性意见，但设计师仍需筛选和验证这些建议。AI工具不能完全替代人类设计师，但设计师可以利用AI工具提高工作效率。

关键观点3: AI在设计领域的应用前景与挑战

AI能够根据有限的信息推导设计方向，但逻辑并不严谨，还有许多领域需要人类设计师的专业知识和创造力。设计师需要不断提升自己的不可替代能力，如竞品调研等。

关键观点4: 设计教育和培训的建议

推荐参加设计课程以提升自身设计能力，尤其是针对AI难以替代的能力的培养。文章还提供了课程注册信息和试听直播的链接。

文章预览

用户差评往往是体验优化的起点。面对DeepSeek这样强大的AI，不禁让我 思考：它真的能帮设计师从吐槽中提取有效建议吗？这些建议能真正落地吗？为了验证这一点，把一个真实的差评案例直接抛给DeepSeek， 将 生成的结果和设计师真实的方案相比较。 该需求场景为58同城B端商家常用的发布页帖子列表，该页面不仅承载用户发布、编辑、删除等常用功能，并且还是商家选购商业产品的核心环节，间接影响黄页收入，页面经过几次改版，效果都不理想，有很多商家反馈，难用，找不到地方。 在把问题喂给deepseek之前，需要用到正确提问的万能公式，问题背景+条件限制+目标，如果需要答案更精准可以在目标里加入身份（以xx身份提问）+目标的框架（以XX结构解决），例「请以设计师的身份用star法则撰写年终总结」。 运用本次需求的场景里就是👇 先看 ………………………………