用AI设计原型，可以先写清一条用户流程，再生成页面、补交互并用预览检查结果。以健身课程预约为例，第一版只需完成“找到课程、查看详情、确认预约、查看记录”。你可以把下面的需求直接用于墨刀AI生成原型，再按步骤修改，不必先画完整健身APP。
本文以课程预约贯穿操作。提示词与业务规则是教学示例，配图用于说明墨刀编辑界面，并非这一组提示词的最新实测结果。目标是得到可继续编辑和评审的原型，不是完成真实预约系统的开发。
先生成四个页面，不急着做整个健身平台
课程列表负责找课，详情页回答是否适合参加，确认页让用户核对场次，预约记录页承接结果。社交动态、饮食计划、商城和直播可以先留在需求池，避免第一版页面很多，却连一次预约都无法完成。
为健身房设计手机端课程预约原型，用户是普通会员。包含课程列表、课程详情、预约确认、我的预约四页。课程显示名称、教练、时间、时长、地点、剩余名额。列表可按日期和课程类型筛选，点击课程进入详情，再确认预约并查看记录。请补充满员、重复预约、预约成功、取消预约和暂无记录状态。使用中文文案和可编辑组件，第一版不做支付、社区和后台。
在墨刀AI的原型相关入口输入需求。如果出现需求确认问题，优先回答页面范围和业务规则；如果当前入口名称与配图不同，以工作台中实际可用的原型功能为准。确认后生成初稿，并查看页面列表是否包含四个指定页面。
课程信息够不够，决定用户能不能选课
先看课程列表，不要从换颜色开始。如果卡片只有大图和课程名，用户仍不知道几点上课、在哪里上、是否还有位置。可以继续要求：“保留现有导航，在每张课程卡片补充教练、开始时间、时长和剩余名额；满员卡片显示满员，但仍能查看详情。”
练习时可使用明确的示例数据：周六10:00瑜伽基础课，教练林老师，60分钟，A教室，剩余2位。用同一条课程数据检查列表、详情和确认页，避免列表写10:00，确认页却变成下午。示例数据不是墨刀提供的真实课程资源。
把预约按钮接到明确的结果
点击“立即预约”不应直接回到首页。用户需要先确认课程，再看到预约结果，并有入口找到这条记录。检查三个连接：详情到确认，确认到成功，成功到我的预约。返回详情时，也应保留用户正在查看的场次。
如果AI只生成了页面，没有接好跳转，可以在原型编辑阶段补充交互。先选择按钮或卡片，再设置对应的触发与目标页面，最后在预览中实际点击。需要表达弹窗、显隐或条件分支时，参考交互原型设计的触发与反馈示例逐项配置。
满员和重复预约，不要都显示“操作失败”
满员说明当前没有名额，可展示“本场已满，查看其他课程”；重复预约说明用户已经拥有预约，应提供“查看我的预约”。这两种状态对应不同下一步，不能共用一条无解释的失败提示。
原型中可以先用不同状态页面模拟分支，再按所用工具的能力配置变量或条件。演示能够切换这些状态，不代表真实库存和用户身份校验已经实现；这部分规则应留给后续开发与测试落实。
只改有问题的部分，避免把好页面一起重做
如果预约确认页的信息太挤，可以这样补充：“只调整预约确认页，把课程信息和取消说明分组；保留其他页面的布局和导航，不增加新功能。”要求包含修改对象、保留范围和预期变化，比“更高级一点”更容易讨论。
修改后重新点击之前已通过的路径，尤其是返回、取消和查看记录。局部改图也可能影响链接或状态。若生成内容反复偏离需求，先手动调整关键页面，再让AI辅助补充次要内容，不必不断重试同一条模糊指令。
取消预约，需要先确定什么规则
取消期限、名额是否释放、已开课能否取消，都需要业务决定。未确认前，可在说明中明确标为待定，不要让AI自动补出“提前两小时免费取消”等看似合理的政策。确认后，再把规则分别体现到按钮状态、弹窗说明和预约记录里。
用手机预览走完一次预约
将预览链接发给没有参与制作的同事，请他找到周六的课程并完成预约。先不讲解按钮位置，观察他是否理解筛选、是否看见上课地点、是否知道预约成功后的去向。把问题记录到具体页面，而不是只收集“整体还不错”。
- 从课程列表进入详情，课程名称与时间保持一致。
- 确认预约后，结果页展示对应课程，并能进入预约记录。
- 满员课程不能继续预约，提示能引导用户找其他课程。
- 重复预约不出现第二条有效记录，用户能找到已有预约。
- 取消后状态清楚，返回列表时不会把旧状态当成新结果。
- 长课程名、空列表和较小屏幕下，按钮与文字不互相遮挡。
这些是原型评审任务，不是上线系统的验收结论。正式实现后，还需要测试账号权限、并发名额、接口失败以及数据持久化。
什么时候继续加功能，什么时候停下来改
如果同事已经能顺利预约，但希望比较不同教练，可以继续补教练信息；如果连预约结果在哪里都找不到，应先修主流程。新增社交、打卡或支付前，也要判断它们是否影响当前目标，而不是因为AI能生成就全部加入。
还没决定工具时，可先看AI原型工具推荐与任务对比。已经准备开始时，直接在墨刀AI创建课程预约原型，把四页流程做通，再围绕实际反馈扩展。
