用双钻模型Double Diamond先找对问题、再做对方案Easy-Vibe AI 产品实战指南【免费下载链接】easy-vibe vibe coding 101The first course for AI-native product builders.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ea/easy-vibe在 Easy-Vibe 这套面向 AI 原生产品构建者的课程体系中appendix-double-diamond一章提供了一条贯穿需求调研之后到原型动手之前的关键方法论先用两轮发散—收敛循环把问题搞清楚再进入解决方案的设计。读完本文你将掌握英国设计委员会Design Council提出的双钻模型四个阶段Discover 发现、Define 定义、Develop 发展、Deliver 交付的输入、输出与常见错误并能直接复用文中给出的模板、完整案例和 5 组 AI 提示词把自己的想法组织成一个可验证、可落地的最小方案。本文主体内容对应仓库中的 附录双钻模型同时结合 产品思维附录 与仓库内置的 DoubleDiamondNavigator 交互组件 进行源码级印证与扩充。一、双钻模型两轮发散—收敛循环双钻模型是英国Design Council设计委员会推广的经典设计流程框架它把完整的设计 创新过程描绘成两个相连的菱形。之所以叫菱形diamond是因为每一个菱形内部都包含两种方向相反但同等重要的动作diverge发散打开视野看见更多可能性converge收敛缩小范围做出取舍。完整的流程包含四个阶段阶段核心任务1.Discover发现广泛理解用户、问题、场景与市场2.Define定义提炼出真正值得解决的核心问题3.Develop发展围绕该问题探索多条解决方案方向4.Deliver交付选型、原型、测试并交付更合适的方案其中前两个阶段处理问题空间problem space后两个阶段处理方案空间solution space。左菱形通过 Discover 发散、经 Define 收敛右菱形再次通过 Develop 发散、经 Deliver 收敛。需要特别说明的是这并非一条只能前进一次的线性流程当测试暴露出问题时团队可以随时回到更早的阶段。在仓库中这一模型被实现为一个可交互的课程组件 DoubleDiamondNavigator.vue它用一个 SVG 画出两个菱形与中间的分隔线左右两侧分别标注 Problem Space问题空间 与 Solution Space方案空间点击任一阶段即可查看该阶段的现在该做什么 / 产出什么 / 避免什么。其阶段数据集中在 locales/product-discovery/zh-cn.js 中四个阶段被精确地描述为Discover发现— 问题发散问我们还没看见什么观察现场、访谈用户、收集替代方案和异常时刻产出场景笔记 · 问题清单 · 行为证据避免过早解释原因也别开始画原型。Define定义— 问题收敛问本轮应优先解决哪个问题聚类证据比较频率、痛感和价值重写一句问题定义产出核心问题 · 目标用户 · 成功标准避免试图同时解决所有问题。Develop发展— 方案发散问同一个问题还能怎么解强制想出多种方案包括不用 AI、低成本和可快速验证的做法产出方案组合 · 流程草图 · 风险假设避免被第一个想到的功能绑住。Deliver交付— 方案收敛问最小的真实验证是什么选一个切口做可测原型放到用户面前根据行为继续迭代产出最小原型 · 测试任务 · 学习结论避免把可测做成大而全上线。这张阶段—模式—问题—动作—产出—避免的映射表是理解后续所有章节的骨架。二、为什么必须把理解问题和设计方案分开新手最常见的节奏是这样的冒出一个想法觉得这个方向听起来很兴奋立刻开始做原型不断往上加功能最后彻底忘了真正的问题是什么双钻模型的价值不在于把流程搞复杂而在于它强制你把理解问题与设计方案分开。这听起来理所当然却极其重要。很多失败产品并非执行得不好而是因为选错了问题误解了用户过早锁定了方案在验证方向之前花了大量时间打磨细节双钻模型时刻提醒你三件事不要因为想法容易想象就假设问题真实存在不要因为技术上做得出来就假设它值得做不要因为原型看起来很完整就假设它真的有价值。这三条警告指向同一个错误把已经投入的精力当作方向正确的证据。原型只能说明团队做了什么访谈、现场观察和真实使用才能提供问题存在的证据。三、第一个钻石问题空间第一个菱形关心的是问题本身而不是方案。它的产出是一份问题定义而不是产品原型。3.1 Discover先打开问题空间Discover 阶段的核心任务是广泛研究而不是快速下结论。这一阶段典型的工作包括观察用户在真实场景中的行为访谈潜在用户追问这个问题最后一次发生是什么时候观察他们目前是如何打补丁式凑合解决的研究竞争对手和替代方案如何处理它收集关于市场、工作流、约束条件和周边系统的背景信息很多人以为 Discover 就是多读点东西。但更重要的部分是你要理解人和情境而不只是收集信息。以做一个整理会议纪要的 AI 工具为例。在 Discover 阶段更好的问题是会议结束后到底是哪一步让人感到痛苦困难在于记录、整理还是同步人们是自己写纪要、让实习生做、事后听录音还是干脆跳过文档哪些类型的会议真正需要纪要哪些不需要Discover 的主要目标不是立刻拿到答案而是避免过早假设自己已经知道答案。3.2 Define从一堆信息中提炼核心问题如果说 Discover 是打开视野Define 就是开始收窄。Define 不是保留每一条观察而是追问哪个问题最值得先解决哪个问题出现频率最高、痛感最强、影响最大第一版应该聚焦于哪一个具体情境这个阶段的核心是把一个宽泛话题变成一句清晰的问题定义。比如你一开始的起点可能是我想做一个提升会议效率的 AI 工具。到 Define 结束时一个强得多的版本可能是我们将首先解决这个问题项目团队在 30–60 分钟协作会议结束后常常无法在 10 分钟内产出一份包含行动项、负责人和截止时间的可分享会议纪要。到这一步问题开始变得清晰用户是谁情境是什么瓶颈在哪里成功长什么样Define 的本质是从有很多问题走向这是我们要先解决的唯一一个问题。四、第二个钻石方案空间只有完成第一个菱形之后才应该全力进入第二个菱形。到这时你解决的问题不再是模糊的方向而是一个已经被收窄的具体问题。4.1 Develop围绕同一个问题探索多条方案Develop 的焦点是围绕一个已定义的问题扩展方案空间。这种发散与 Discover 不同Discover 扩展的是问题空间Develop 扩展的是方案空间继续用会议纪要做例子在 Develop 阶段你可以问应该做成网页工具还是会议插件应该会后处理录音还是实时处理应该只做摘要还是重点抽取行动项应该面向个人效率还是团队同步用户应该自由编辑还是产品直接输出结构化模板这是一个适合头脑风暴、对比和共创的阶段。但有一个重要前提所有这些方案方向都必须服务于同一个已定义的问题。如果问题不清晰Develop 很快就会退化成无意义的功能堆砌。4.2 Deliver选择、原型、测试把方案变成现实Deliver 是第二个菱形内部的收敛阶段。到这一步你不再想象更多可能性而是做选择哪个方向最适合当前阶段哪个版本最小但依然有用哪些功能必须优先哪些可以等如何用更小的用户群做原型、测试和验证很多人以为 Deliver 就是上线。更准确的理解是把某一个方案变成可测试、可用、可改进的东西。它可以是一张低保真流程图一个 Figma 原型一个能跑起来的 MVP一次小规模用户测试一轮反馈后修订的版本Deliver 的目的不是完美而是足够快地把方案放进真实环境去验证。一个值得记住的对照纸面原型paper prototype在纸上画出界面让参与者在上面点击、书写由研究员切换下一页纸。这足以检验流程、文案和操作顺序而不用花几周去实现一个可能是错的方向。可测试不等于已编码。五、四阶段速查表结合 DoubleDiamondNavigator.vue 及其数据文件 zh-cn.js四个阶段可以压缩为一张速查表阶段模式核心问题现在该做什么产出避免Discover问题发散我们还没看见什么观察现场、访谈用户、收集替代方案和异常时刻场景笔记 · 问题清单 · 行为证据别过早解释原因也别开始画原型Define问题收敛本轮应优先解决哪个问题聚类证据比较频率、痛感和价值重写一句问题定义核心问题 · 目标用户 · 成功标准别试图同时解决所有问题Develop方案发散同一个问题还能怎么解强制想出多种方案包括不用 AI、低成本和可快速验证的做法方案组合 · 流程草图 · 风险假设别被第一个想到的功能绑住Deliver方案收敛最小的真实验证是什么选一个切口做可测原型放到用户面前根据行为继续迭代最小原型 · 测试任务 · 学习结论别把可测做成大而全上线这张表与 产品思维附录 第 2.1 节的论述一致问题阶段和方案阶段都要经历发散 → 收敛防止过早跳到方案提升创新质量与成功率在方案收敛时还可以用 用户价值 × 可行性 × 时间成本 打分把综合分高、时间成本可控的项作为 MVP 候选。六、双钻模型最常见的四个错误6.1 跳过 Discover 直接进入 Deliver这是最常见的错误。人们想到一个点子立刻开始画界面、写 PRD、接模型、搭页面。问题不在于他们不认真而在于他们可能根本不知道这个问题是否值得解决。6.2 在 Discover 停留太久迟迟不进入 Define相反的错误是无限研究读不完的资料、做不完的访谈、永远不收敛。双钻模型不是让你无限扩张而是提醒你扩张之后必须最终做出选择。6.3 Define 之后偷偷篡改问题有些团队定义了问题但在 Develop 阶段发现某个方案更好实现于是悄悄改写问题让它适配自己偏爱的方案。这是危险的此时你可能不再解决真实问题而是在捍卫一个自己喜欢的实现。6.4 把 Deliver 当成把一切做出来Deliver 不等于交付一个庞大完整的产品。很多时候一个可测试的原型或一轮真实用户测试就已经是强有力的交付物。七、AI 产品如何用双钻模型AI 产品尤其容易陷入能力优先的思维因为模型能力实在太诱人了。很容易直接跳到要不要加多模态输入要不要做 Agent要不要接工作流自动化要不要加语音、图像或联网搜索双钻模型强迫你先问用户到底卡在哪里这个瓶颈真的需要 AI 吗不用 AI 时现有方法弱在哪里如果加入 AI它创造了什么真实进展这能帮你避开一个非常常见的失败模式高能力、低价值high capability, low value。一个实用的落地顺序是在Discover观察用户当前如何处理该任务在Define把最痛的情境写成一句清晰的问题陈述在Develop对比哪些 AI 能力最能服务该问题在Deliver做一个小的第一版并用真实用户测试。八、可直接复用的双钻模板如果你正在做自己的产品可以按这个顺序把各阶段写一遍Discover我在观察的用户是谁他们最后一次遇到这个问题是什么时候他们现在是怎么解决的什么最让人恼火、最慢、或最有风险Define在所有这些问题里哪个最值得先解决哪个情境最频繁、最重要第一版具体服务谁、具体解决什么如果我们解决得很好用户的状态会发生什么变化Develop这个问题有哪些可能的方案方向哪些方向最轻、最快、最容易验证哪些部分现在就必须有哪些可以等Deliver我们能交付的最小验证物是什么是流程草图、原型还是 MVP我们需要找谁来测试测试之后如何决定继续、调整还是停止九、新手也能看懂的完整案例假设你想做一个帮助大学生准备求职简历的 AI 工具。很多人会立刻跳进第二个菱形开始问要不要一键美化要不要智能改写要不要自动匹配岗位描述要不要生成自我介绍但用双钻模型更强的过程是这样的第一个菱形Discover与应届生聊最近一次改简历的经历观察他们如何把旧版本变成新版本弄清楚最大问题是不会写不会改还是不会判断质量Define收窄成更具体的问题不是学生做不好简历而是第一次申请实习的学生很难把已有经历改写成贴合岗位的表述因此一直拖延投递第二个菱形Develop对比多个方向模板库、AI 改写、岗位对比、简历打分、范例参考Deliver只做一个窄窄的第一版例如根据岗位描述改写简历要点找 5 个学生测试看它是否帮助他们更快提交第一版一旦第一个菱形扎实了第二个菱形就会清晰得多。十、把 AI 用作四个阶段的加速器双钻模型本身不是 AI 工具但 AI 非常适合作为四个阶段内部的加速器。关键是不要让 AI 替你做决定而是让它帮你扩展视野、整理信息、对比方向、生成验证材料。10.1 Discover用 AI 先画一张粗略的问题地图在正式访谈和深入研究之前AI 可以帮你对空间做一次轻量扫描例如已经存在哪些常见替代方案用户在公开社区里抱怨最多的是什么这个问题出现在哪些场景和用户群体中现有产品通常忽略什么这不能替代真实研究但对建立第一张空间地图很有用。一个适合新手的提示词I want to build a tool that helps college students improve resumes. Do not help me think about features yet. First help me figure out what problems people most often run into here.AI 可能输出一张初步问题地图Initial problem map: 1. They do not know what experiences to include 2. They do not know how to tailor the resume to different roles 3. They revise many times and still do not know if it is good enough 4. They need someone else to review it, but cannot always ask 5. Because they feel unsure, they keep delaying applications这类输出不是用来替代你的判断而是帮你更快进入 Discover。10.2 Define用 AI 收敛问题陈述收集了大量信息之后最难的一步是把它们变成一句真正清晰的问题陈述。你可以把研究笔记交给 AI请它压缩出候选定义Below are user notes and research notes I collected during Discover: [paste the content] Please do 3 things: 1. summarize the most common problem patterns 2. based on frequency, pain, and ease of validation, suggest 3 problems worth prioritizing 3. write each problem as one clear problem statement输入也可以非常简单These are the issues I collected: 1. people do not know what to write on the resume 2. people do not know how to revise it 3. people keep feeling it is not good enough, so they do not apply Please help me decide which problem is the best first one to solve.AI 可能输出Recommended first problem: Students applying for internships for the first time are unsure whether their resume has reached a submit-ready level, so they keep revising and delay applying. Reasons: 1. it is more concrete 2. it explains the delay behavior 3. it is easier to test with a smaller first version这能帮你把一堆模糊的问题收窄到更接近 MVP 起点的状态。10.3 Develop用 AI 强制发散多个方案一旦定义好问题人们常常立刻盯住脑海中冒出的第一个方案。此时 AI 是非常好用的强制发散工具I have defined this core problem: [your problem statement] Please do not give me only one final answer. Instead, propose 2-3 solution directions from each of these angles: 1. the lightest MVP 2. the best option for validating demand 3. the best option for improving user experience 4. a non-AI solution 5. an AI-based solution At the end, compare the strengths, risks, and validation cost of each direction.更简单的提示词My problem statement is: Students delay applying because they are not sure whether their resume is ready. Please suggest 4 different solution directions, not just one.可能的输出Option 1: resume readiness checklist Option 2: job-description-based rewrite assistant Option 3: resume risk detector Option 4: example comparison library这样你就进入了对比模式而不是只盯着某一条 AI 改写路径。10.4 Deliver用 AI 生成原型文案与测试材料到了 Deliver 阶段AI 在以下工作上非常高效为低保真原型撰写文案组织用户测试脚本生成多版标题、按钮与操作说明汇总测试反馈与问题清单例如可以请 AI 生成一份 20 分钟的用户测试脚本或者把五条反馈归纳成继续 / 修改 / 暂停的决策框架。一个非常小的输入I made a very simple prototype: the user uploads a resume, and the system tells them which parts are not yet ready for submission. Please generate a 15-minute user testing script.可能的输出15-minute user testing script: 1. Ask the user to describe their most recent resume submission experience 2. Let them upload a resume independently 3. Observe whether they understand the feedback 4. Ask which parts feel helpful and which parts feel confusing 5. Ask whether they would want to use this again before the next application这能把你的状态从我做完原型了推进到我到底该怎么测它。10.5 让 AI 充当阶段守门员双钻模型最大的风险之一是跳阶段。你可以直接让 AI 扮演流程教练Please act as a product process coach. Here is my current project state: [your description] Please judge whether I am mainly in Discover, Define, Develop, or Deliver. Then tell me: 1. whether I am jumping ahead too early 2. what the most important action in the current stage is 3. what I should not do yet这对新手尤其有用因为在问题真正清晰之前就动手做原型实在太容易发生了。十一、总结Discover 与 Define 产出问题定义Develop 与 Deliver 产出并测试解决方案。发散扩展候选集合收敛依据证据做取舍。问题定义应优先于方案探索但后续测试可能要求修订。Deliver 的目标是产出支持学习的测试结果而不一定是完整产品。十二、动手练习用双钻模型组织你的想法挑一个你一直在思考的产品想法为它的 Discover、Define、Develop、Deliver 各写一版草稿在 Define 阶段强迫自己把问题压缩成一句具体的话在 Develop 阶段列出至少 3 个不同的方案方向而不是死守第一个在 Deliver 阶段写下一个你能在一周内交付的最小验证版本。延伸阅读本文主体内容即仓库中的 附录双钻模型其中引用的双钻模型资料来源于英国 Design Council 的官方材料。在 Easy-Vibe 课程体系中它与以下章节互为补充附录产品思维补充含 2.1 节从想法到方案用双钻模型从发散走向收敛附录找到好点子需求调研与想法来源附录Mom Test 访谈法用访谈验证需求附录Jobs to Be Done理解用户真正想完成的任务附录常见错误与解决办法【免费下载链接】easy-vibe vibe coding 101The first course for AI-native product builders.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ea/easy-vibe创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 用双钻模型（Double Diamond）先找对问题、再做对方案：Easy-Vibe AI 产品实战指南
用双钻模型Double Diamond先找对问题、再做对方案Easy-Vibe AI 产品实战指南【免费下载链接】easy-vibe vibe coding 101The first course for AI-native product builders.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ea/easy-vibe在 Easy-Vibe 这套面向 AI 原生产品构建者的课程体系中appendix-double-diamond一章提供了一条贯穿需求调研之后到原型动手之前的关键方法论先用两轮发散—收敛循环把问题搞清楚再进入解决方案的设计。读完本文你将掌握英国设计委员会Design Council提出的双钻模型四个阶段Discover 发现、Define 定义、Develop 发展、Deliver 交付的输入、输出与常见错误并能直接复用文中给出的模板、完整案例和 5 组 AI 提示词把自己的想法组织成一个可验证、可落地的最小方案。本文主体内容对应仓库中的 附录双钻模型同时结合 产品思维附录 与仓库内置的 DoubleDiamondNavigator 交互组件 进行源码级印证与扩充。一、双钻模型两轮发散—收敛循环双钻模型是英国Design Council设计委员会推广的经典设计流程框架它把完整的设计 创新过程描绘成两个相连的菱形。之所以叫菱形diamond是因为每一个菱形内部都包含两种方向相反但同等重要的动作diverge发散打开视野看见更多可能性converge收敛缩小范围做出取舍。完整的流程包含四个阶段阶段核心任务1.Discover发现广泛理解用户、问题、场景与市场2.Define定义提炼出真正值得解决的核心问题3.Develop发展围绕该问题探索多条解决方案方向4.Deliver交付选型、原型、测试并交付更合适的方案其中前两个阶段处理问题空间problem space后两个阶段处理方案空间solution space。左菱形通过 Discover 发散、经 Define 收敛右菱形再次通过 Develop 发散、经 Deliver 收敛。需要特别说明的是这并非一条只能前进一次的线性流程当测试暴露出问题时团队可以随时回到更早的阶段。在仓库中这一模型被实现为一个可交互的课程组件 DoubleDiamondNavigator.vue它用一个 SVG 画出两个菱形与中间的分隔线左右两侧分别标注 Problem Space问题空间 与 Solution Space方案空间点击任一阶段即可查看该阶段的现在该做什么 / 产出什么 / 避免什么。其阶段数据集中在 locales/product-discovery/zh-cn.js 中四个阶段被精确地描述为Discover发现— 问题发散问我们还没看见什么观察现场、访谈用户、收集替代方案和异常时刻产出场景笔记 · 问题清单 · 行为证据避免过早解释原因也别开始画原型。Define定义— 问题收敛问本轮应优先解决哪个问题聚类证据比较频率、痛感和价值重写一句问题定义产出核心问题 · 目标用户 · 成功标准避免试图同时解决所有问题。Develop发展— 方案发散问同一个问题还能怎么解强制想出多种方案包括不用 AI、低成本和可快速验证的做法产出方案组合 · 流程草图 · 风险假设避免被第一个想到的功能绑住。Deliver交付— 方案收敛问最小的真实验证是什么选一个切口做可测原型放到用户面前根据行为继续迭代产出最小原型 · 测试任务 · 学习结论避免把可测做成大而全上线。这张阶段—模式—问题—动作—产出—避免的映射表是理解后续所有章节的骨架。二、为什么必须把理解问题和设计方案分开新手最常见的节奏是这样的冒出一个想法觉得这个方向听起来很兴奋立刻开始做原型不断往上加功能最后彻底忘了真正的问题是什么双钻模型的价值不在于把流程搞复杂而在于它强制你把理解问题与设计方案分开。这听起来理所当然却极其重要。很多失败产品并非执行得不好而是因为选错了问题误解了用户过早锁定了方案在验证方向之前花了大量时间打磨细节双钻模型时刻提醒你三件事不要因为想法容易想象就假设问题真实存在不要因为技术上做得出来就假设它值得做不要因为原型看起来很完整就假设它真的有价值。这三条警告指向同一个错误把已经投入的精力当作方向正确的证据。原型只能说明团队做了什么访谈、现场观察和真实使用才能提供问题存在的证据。三、第一个钻石问题空间第一个菱形关心的是问题本身而不是方案。它的产出是一份问题定义而不是产品原型。3.1 Discover先打开问题空间Discover 阶段的核心任务是广泛研究而不是快速下结论。这一阶段典型的工作包括观察用户在真实场景中的行为访谈潜在用户追问这个问题最后一次发生是什么时候观察他们目前是如何打补丁式凑合解决的研究竞争对手和替代方案如何处理它收集关于市场、工作流、约束条件和周边系统的背景信息很多人以为 Discover 就是多读点东西。但更重要的部分是你要理解人和情境而不只是收集信息。以做一个整理会议纪要的 AI 工具为例。在 Discover 阶段更好的问题是会议结束后到底是哪一步让人感到痛苦困难在于记录、整理还是同步人们是自己写纪要、让实习生做、事后听录音还是干脆跳过文档哪些类型的会议真正需要纪要哪些不需要Discover 的主要目标不是立刻拿到答案而是避免过早假设自己已经知道答案。3.2 Define从一堆信息中提炼核心问题如果说 Discover 是打开视野Define 就是开始收窄。Define 不是保留每一条观察而是追问哪个问题最值得先解决哪个问题出现频率最高、痛感最强、影响最大第一版应该聚焦于哪一个具体情境这个阶段的核心是把一个宽泛话题变成一句清晰的问题定义。比如你一开始的起点可能是我想做一个提升会议效率的 AI 工具。到 Define 结束时一个强得多的版本可能是我们将首先解决这个问题项目团队在 30–60 分钟协作会议结束后常常无法在 10 分钟内产出一份包含行动项、负责人和截止时间的可分享会议纪要。到这一步问题开始变得清晰用户是谁情境是什么瓶颈在哪里成功长什么样Define 的本质是从有很多问题走向这是我们要先解决的唯一一个问题。四、第二个钻石方案空间只有完成第一个菱形之后才应该全力进入第二个菱形。到这时你解决的问题不再是模糊的方向而是一个已经被收窄的具体问题。4.1 Develop围绕同一个问题探索多条方案Develop 的焦点是围绕一个已定义的问题扩展方案空间。这种发散与 Discover 不同Discover 扩展的是问题空间Develop 扩展的是方案空间继续用会议纪要做例子在 Develop 阶段你可以问应该做成网页工具还是会议插件应该会后处理录音还是实时处理应该只做摘要还是重点抽取行动项应该面向个人效率还是团队同步用户应该自由编辑还是产品直接输出结构化模板这是一个适合头脑风暴、对比和共创的阶段。但有一个重要前提所有这些方案方向都必须服务于同一个已定义的问题。如果问题不清晰Develop 很快就会退化成无意义的功能堆砌。4.2 Deliver选择、原型、测试把方案变成现实Deliver 是第二个菱形内部的收敛阶段。到这一步你不再想象更多可能性而是做选择哪个方向最适合当前阶段哪个版本最小但依然有用哪些功能必须优先哪些可以等如何用更小的用户群做原型、测试和验证很多人以为 Deliver 就是上线。更准确的理解是把某一个方案变成可测试、可用、可改进的东西。它可以是一张低保真流程图一个 Figma 原型一个能跑起来的 MVP一次小规模用户测试一轮反馈后修订的版本Deliver 的目的不是完美而是足够快地把方案放进真实环境去验证。一个值得记住的对照纸面原型paper prototype在纸上画出界面让参与者在上面点击、书写由研究员切换下一页纸。这足以检验流程、文案和操作顺序而不用花几周去实现一个可能是错的方向。可测试不等于已编码。五、四阶段速查表结合 DoubleDiamondNavigator.vue 及其数据文件 zh-cn.js四个阶段可以压缩为一张速查表阶段模式核心问题现在该做什么产出避免Discover问题发散我们还没看见什么观察现场、访谈用户、收集替代方案和异常时刻场景笔记 · 问题清单 · 行为证据别过早解释原因也别开始画原型Define问题收敛本轮应优先解决哪个问题聚类证据比较频率、痛感和价值重写一句问题定义核心问题 · 目标用户 · 成功标准别试图同时解决所有问题Develop方案发散同一个问题还能怎么解强制想出多种方案包括不用 AI、低成本和可快速验证的做法方案组合 · 流程草图 · 风险假设别被第一个想到的功能绑住Deliver方案收敛最小的真实验证是什么选一个切口做可测原型放到用户面前根据行为继续迭代最小原型 · 测试任务 · 学习结论别把可测做成大而全上线这张表与 产品思维附录 第 2.1 节的论述一致问题阶段和方案阶段都要经历发散 → 收敛防止过早跳到方案提升创新质量与成功率在方案收敛时还可以用 用户价值 × 可行性 × 时间成本 打分把综合分高、时间成本可控的项作为 MVP 候选。六、双钻模型最常见的四个错误6.1 跳过 Discover 直接进入 Deliver这是最常见的错误。人们想到一个点子立刻开始画界面、写 PRD、接模型、搭页面。问题不在于他们不认真而在于他们可能根本不知道这个问题是否值得解决。6.2 在 Discover 停留太久迟迟不进入 Define相反的错误是无限研究读不完的资料、做不完的访谈、永远不收敛。双钻模型不是让你无限扩张而是提醒你扩张之后必须最终做出选择。6.3 Define 之后偷偷篡改问题有些团队定义了问题但在 Develop 阶段发现某个方案更好实现于是悄悄改写问题让它适配自己偏爱的方案。这是危险的此时你可能不再解决真实问题而是在捍卫一个自己喜欢的实现。6.4 把 Deliver 当成把一切做出来Deliver 不等于交付一个庞大完整的产品。很多时候一个可测试的原型或一轮真实用户测试就已经是强有力的交付物。七、AI 产品如何用双钻模型AI 产品尤其容易陷入能力优先的思维因为模型能力实在太诱人了。很容易直接跳到要不要加多模态输入要不要做 Agent要不要接工作流自动化要不要加语音、图像或联网搜索双钻模型强迫你先问用户到底卡在哪里这个瓶颈真的需要 AI 吗不用 AI 时现有方法弱在哪里如果加入 AI它创造了什么真实进展这能帮你避开一个非常常见的失败模式高能力、低价值high capability, low value。一个实用的落地顺序是在Discover观察用户当前如何处理该任务在Define把最痛的情境写成一句清晰的问题陈述在Develop对比哪些 AI 能力最能服务该问题在Deliver做一个小的第一版并用真实用户测试。八、可直接复用的双钻模板如果你正在做自己的产品可以按这个顺序把各阶段写一遍Discover我在观察的用户是谁他们最后一次遇到这个问题是什么时候他们现在是怎么解决的什么最让人恼火、最慢、或最有风险Define在所有这些问题里哪个最值得先解决哪个情境最频繁、最重要第一版具体服务谁、具体解决什么如果我们解决得很好用户的状态会发生什么变化Develop这个问题有哪些可能的方案方向哪些方向最轻、最快、最容易验证哪些部分现在就必须有哪些可以等Deliver我们能交付的最小验证物是什么是流程草图、原型还是 MVP我们需要找谁来测试测试之后如何决定继续、调整还是停止九、新手也能看懂的完整案例假设你想做一个帮助大学生准备求职简历的 AI 工具。很多人会立刻跳进第二个菱形开始问要不要一键美化要不要智能改写要不要自动匹配岗位描述要不要生成自我介绍但用双钻模型更强的过程是这样的第一个菱形Discover与应届生聊最近一次改简历的经历观察他们如何把旧版本变成新版本弄清楚最大问题是不会写不会改还是不会判断质量Define收窄成更具体的问题不是学生做不好简历而是第一次申请实习的学生很难把已有经历改写成贴合岗位的表述因此一直拖延投递第二个菱形Develop对比多个方向模板库、AI 改写、岗位对比、简历打分、范例参考Deliver只做一个窄窄的第一版例如根据岗位描述改写简历要点找 5 个学生测试看它是否帮助他们更快提交第一版一旦第一个菱形扎实了第二个菱形就会清晰得多。十、把 AI 用作四个阶段的加速器双钻模型本身不是 AI 工具但 AI 非常适合作为四个阶段内部的加速器。关键是不要让 AI 替你做决定而是让它帮你扩展视野、整理信息、对比方向、生成验证材料。10.1 Discover用 AI 先画一张粗略的问题地图在正式访谈和深入研究之前AI 可以帮你对空间做一次轻量扫描例如已经存在哪些常见替代方案用户在公开社区里抱怨最多的是什么这个问题出现在哪些场景和用户群体中现有产品通常忽略什么这不能替代真实研究但对建立第一张空间地图很有用。一个适合新手的提示词I want to build a tool that helps college students improve resumes. Do not help me think about features yet. First help me figure out what problems people most often run into here.AI 可能输出一张初步问题地图Initial problem map: 1. They do not know what experiences to include 2. They do not know how to tailor the resume to different roles 3. They revise many times and still do not know if it is good enough 4. They need someone else to review it, but cannot always ask 5. Because they feel unsure, they keep delaying applications这类输出不是用来替代你的判断而是帮你更快进入 Discover。10.2 Define用 AI 收敛问题陈述收集了大量信息之后最难的一步是把它们变成一句真正清晰的问题陈述。你可以把研究笔记交给 AI请它压缩出候选定义Below are user notes and research notes I collected during Discover: [paste the content] Please do 3 things: 1. summarize the most common problem patterns 2. based on frequency, pain, and ease of validation, suggest 3 problems worth prioritizing 3. write each problem as one clear problem statement输入也可以非常简单These are the issues I collected: 1. people do not know what to write on the resume 2. people do not know how to revise it 3. people keep feeling it is not good enough, so they do not apply Please help me decide which problem is the best first one to solve.AI 可能输出Recommended first problem: Students applying for internships for the first time are unsure whether their resume has reached a submit-ready level, so they keep revising and delay applying. Reasons: 1. it is more concrete 2. it explains the delay behavior 3. it is easier to test with a smaller first version这能帮你把一堆模糊的问题收窄到更接近 MVP 起点的状态。10.3 Develop用 AI 强制发散多个方案一旦定义好问题人们常常立刻盯住脑海中冒出的第一个方案。此时 AI 是非常好用的强制发散工具I have defined this core problem: [your problem statement] Please do not give me only one final answer. Instead, propose 2-3 solution directions from each of these angles: 1. the lightest MVP 2. the best option for validating demand 3. the best option for improving user experience 4. a non-AI solution 5. an AI-based solution At the end, compare the strengths, risks, and validation cost of each direction.更简单的提示词My problem statement is: Students delay applying because they are not sure whether their resume is ready. Please suggest 4 different solution directions, not just one.可能的输出Option 1: resume readiness checklist Option 2: job-description-based rewrite assistant Option 3: resume risk detector Option 4: example comparison library这样你就进入了对比模式而不是只盯着某一条 AI 改写路径。10.4 Deliver用 AI 生成原型文案与测试材料到了 Deliver 阶段AI 在以下工作上非常高效为低保真原型撰写文案组织用户测试脚本生成多版标题、按钮与操作说明汇总测试反馈与问题清单例如可以请 AI 生成一份 20 分钟的用户测试脚本或者把五条反馈归纳成继续 / 修改 / 暂停的决策框架。一个非常小的输入I made a very simple prototype: the user uploads a resume, and the system tells them which parts are not yet ready for submission. Please generate a 15-minute user testing script.可能的输出15-minute user testing script: 1. Ask the user to describe their most recent resume submission experience 2. Let them upload a resume independently 3. Observe whether they understand the feedback 4. Ask which parts feel helpful and which parts feel confusing 5. Ask whether they would want to use this again before the next application这能把你的状态从我做完原型了推进到我到底该怎么测它。10.5 让 AI 充当阶段守门员双钻模型最大的风险之一是跳阶段。你可以直接让 AI 扮演流程教练Please act as a product process coach. Here is my current project state: [your description] Please judge whether I am mainly in Discover, Define, Develop, or Deliver. Then tell me: 1. whether I am jumping ahead too early 2. what the most important action in the current stage is 3. what I should not do yet这对新手尤其有用因为在问题真正清晰之前就动手做原型实在太容易发生了。十一、总结Discover 与 Define 产出问题定义Develop 与 Deliver 产出并测试解决方案。发散扩展候选集合收敛依据证据做取舍。问题定义应优先于方案探索但后续测试可能要求修订。Deliver 的目标是产出支持学习的测试结果而不一定是完整产品。十二、动手练习用双钻模型组织你的想法挑一个你一直在思考的产品想法为它的 Discover、Define、Develop、Deliver 各写一版草稿在 Define 阶段强迫自己把问题压缩成一句具体的话在 Develop 阶段列出至少 3 个不同的方案方向而不是死守第一个在 Deliver 阶段写下一个你能在一周内交付的最小验证版本。延伸阅读本文主体内容即仓库中的 附录双钻模型其中引用的双钻模型资料来源于英国 Design Council 的官方材料。在 Easy-Vibe 课程体系中它与以下章节互为补充附录产品思维补充含 2.1 节从想法到方案用双钻模型从发散走向收敛附录找到好点子需求调研与想法来源附录Mom Test 访谈法用访谈验证需求附录Jobs to Be Done理解用户真正想完成的任务附录常见错误与解决办法【免费下载链接】easy-vibe vibe coding 101The first course for AI-native product builders.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ea/easy-vibe创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考