夜雨聆风
作为产品经理，你肯定遇到过这样的场景：
领导说：“我要一个某某功能，你画个原型看看。”客户丢来一张脑图：“按这个逻辑，帮我出套图。”或者你扒了半天竞品，只有几张截图，却要设计一整套方案。
原型设计，高频、重要、重复劳动。能不能让AI来干？
这周，我用OpenClaw（小龙虾）的Skill功能，尝试搭建一个“线框图生成技能”。过程跌宕起伏，但最终跑通了。这篇文章分上下两篇，完整记录我的实践过程和思考。
01
原型需求的三种来源，决定了我为什么要做这个Skill
在日常工作中，原型需求的输入有三种典型模式：
纯文字描述：领导或客户口述或文档说明，要做什么功能。
脑图/结构化文档：客户或运营已经梳理了功能点，需要你转化成页面。
竞品参考：只有公开的截图或零散信息，要逆向设计出完整原型。
无论哪种，核心都是从模糊输入到具象输出。这项工作频次高、耗时长，而且每个人的输出风格不一。如果团队要面向客户演示，对交互和视觉效果的要求更高。
于是我想：能不能用OpenClaw的Skill，把“原型设计”这件事标准化、自动化？
02
Skill是什么？先拆解它的组成
在动手之前，我先复习一下OpenClaw Skill的结构。一个完整的Skill包含：
skill.md（必需）：核心指令文件，定义技能的名称、描述、工作流。
reference/（可选）：存放参考资料，如术语表、设计规范、风格指南。
scripts/（可选）：存放可执行脚本（Python等），用于处理API调用、数据操作等。
assets/（可选）：存放模板和资源文件，如输出排版、图片素材、配色方案。
其中，skill.md 是最关键的。它里面有两大部分：
名字和描述：告诉AI什么时候该触发这个技能。描述要精准，避免误触发。
指令操作说明：包括角色定位、职责、思考方式、优先级，以及核心工作流（第一步做什么，第二步做什么……分支怎么处理）。
工作流必须明确、步骤清晰、输入输出关系清楚。步骤太多可以拆成子流程。
理解了这些，我决定借助一个现成的技能——skill_interview_builder，通过访谈式对话来帮我生成新技能。
03
先用“访谈式构建器”生成一个竞品分析技能（练手）
我没有直接跳进原型技能，而是先拿“竞品分析”练手。
我告诉 skill_interview_builder：我想做一个技能，输入“钉钉”和“企业微信”，输出竞品比对报告。
它开始提问，一共12轮。例如：
技能要产出什么格式？
平时什么场景触发？什么场景不触发？
要做到什么程度？
每一轮它都会总结我的回答让我确认。全部完成后，它生成了一份完整的竞品分析技能。
我随即让它用这个技能分析钉钉和企业微信。它输出了一个总览表格和详细比对文档。
我接着要求：“把结果存入飞书云文档。”
第一次，它只存了个标题，内容是空的。
我纠正后，它又因为权限问题失败。
反复调试了几次，它终于记住了正确方式——成功写入完整内容并设置权限。
体会：调教AI就像带新人，需要耐心和明确的反馈。它不会一次完美，但会从错误中学习。
04
正式构建“线框图生成技能”
有了经验，我开始构建真正的目标技能。
我对 skill_interview_builder 说：我要一个技能，能够通过有限线索生成原型线框图。线索可以是：
用户需求描述
一张思维导图
几张竞品图片
技能要基于这些有限资料，设计出完整的原型方案。
访谈开始，它问我：运行环境？输出格式？线索类型？是否需要闭环设计？……我一一作答。最终它生成了一个 skill.md 文件，内容基本符合我的预期，还自己补充了不少细节。
我看了文件，很满意。
05
下篇预告
技能有了，实际效果如何？我拿真实项目的脑图测试，遇到了图片生成模糊、格式混乱、中英文混杂等问题。后来改用HTML/Vue风格输出，并加入设计规范（UI规范、组件规范、文案规范），最终实现了Pad端和Web端的区分输出。但也发现：核心需求理解仍需人工干预，AI不能完全替代产品经理的判断。
（下篇待续）
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作者提示：个人观点，仅供参考
