AI应用实战：利用AI设计“今晚吃什么？”AI2C-APP的功能设计全流程

【摘要】这是一份利用AI设计AI2C应用的实战指南，所有设计过程和设计方案均出自AI。以“今晚吃什么？”为案例，详细演示了从市场研究、产品定义到功能设计、技术选型的全流程，展示如何通过与AI协作，打造一款智能决策助手。

引言

“今晚吃什么？”

这个困扰无数人的日常难题，是AI2C（AI to Consumer）应用的绝佳练兵场。但今天，我们探讨的重点并非仅仅是这个应用本身，而是要揭示一种全新的产品设计范式——将AI作为我们的“设计副驾驶”（Co-pilot）。

在过去，我们构思产品、设计功能、规划架构，更多依赖的是团队的经验和传统的市场分析方法。而现在，大语言模型（LLM）的出现，为我们提供了一个不知疲倦、知识渊博的创意伙伴和分析工具。它能帮助我们跳出思维定式，高效完成繁琐的分析工作，甚至模拟用户与我们对话。

本文将以“今晚吃什么？”为例，全程直播一场“人机协同”的产品设计。我们将一步步展示，如何在项目的不同阶段，通过向AI提出正确的问题，来完成市场研究、产品定位、功能设计、技术选型乃至商业模式的构思。这不仅是关于如何设计一个App，更是关于如何与AI高效协作，提升创造力与执行力的实践方法论。

本文和案例设计均为三大AI模型（GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, Grok-4）融合创作。

🚀 一、启动阶段：用AI点燃创意与洞察市场

任何伟大的产品都始于一个好的想法和对市场的深刻理解。在这个阶段，AI可以扮演一名出色的市场分析师和头脑风暴专家。

1.1、市场痛点与机会分析

我们首先需要验证，“今晚吃什么？”这个问题的背后，到底隐藏着哪些具体的用户痛点。我们可以这样向AI提问。

Prompt 示例 1: 挖掘用户痛点

扮演角色：你是一位经验丰富的产品经理和用户研究员。
任务：针对“今晚吃什么？”这个日常难题，请深入分析不同用户群体（如单身青年、情侣、有孩子的家庭、健身人士）面临的具体痛点。
要求：请将分析结果以Markdown表格形式呈现，包含“用户群体”、“核心痛点”、“潜在的机会点”三列。

通过这样的提问，AI可以为我们生成一份结构化的分析报告，如下所示。

这份表格让我们对市场有了初步的、多维度的认知，明确了不同人群的需求差异，为后续的产品定位打下了基础。

1.2、竞品分析

知己知彼，百战不殆。接下来，我们让AI帮助我们分析市面上的同类产品。

Prompt 示例 2: 进行竞品分析

扮演角色：你是一名专业的互联网行业分析师。
任务：请分析当前市场上解决“吃什么”问题的App（如大众点评、下厨房、饿了么）。
要求：

1. 列出每个App的核心功能和主要解决的用户问题。

2. 分析它们各自的优势和明显的不足之处。

3. 基于这些不足，总结出我们的新产品可以切入的市场空白或差异化方向。

4. 以列表和总结的形式呈现。

AI的输出可以帮助我们快速定位自己的产品生态位。例如，它可能会总结出，现有App要么侧重信息发现（大众点评），要么侧重烹饪教学（下厨房），要么侧重交易履约（饿了么），但缺少一个将用户个人偏好、实时情境和健康需求深度整合的“智能决策中枢”。这个结论，就成为了我们产品的核心价值主张。

🗺️ 二、产品定义：与AI共创产品蓝图

明确了市场机会后，我们需要将模糊的想法转化为清晰的产品定义。这个阶段，AI可以帮助我们具象化产品形态。

2.1、定义核心价值主张 (MVP)

我们不应试图一开始就做一个大而全的应用。相反，我们应该聚焦于最小可行产品（MVP），用最核心的功能解决最核心的痛点。

Prompt 示例 3: 定义MVP

扮演角色：你是一位推崇精益创业的产品总监。
任务：基于我们之前的市场和竞品分析，为“今晚吃什么？”这款新应用定义其MVP（最小可行产品）的核心功能。
要求：

1. 用一句话清晰地描述产品的核心价值主张。

2. 列出3-5个构成MVP的必备核心功能点，并简要说明为什么选择它们。

AI可能会给出这样的建议：

• 核心价值主张：一个基于你的个人口味、健康目标和实时情境，为你提供个性化晚餐决策的智能美食顾问。

• MVP核心功能：

  1. 个性化偏好设定：用户首次使用时，通过引导问卷快速建立基础画像（口味、忌口、过敏原）。这是实现个性化的基础。

  2. 情境感知推荐：结合时间、天气、位置，提供“外卖”、“餐厅”或“菜谱”三种基础推荐。这是体现智能决策的核心。

  3. 用户反馈机制：提供简单的“喜欢/不喜欢”按钮，让模型可以持续学习和优化。这是产品自我进化的关键。

2.2、创建用户画像 (Persona)

为了让设计始终围绕真实用户展开，我们需要创建几个典型的用户画像。

Prompt 示例 4: 创建用户画像

扮演角色：你是一名资深的用户体验设计师。
任务：请为我们的“今晚吃什么？”应用创建三个详细的用户画像（Persona）。
要求：每个画像应包含姓名、年龄、职业、生活状态、使用场景、核心诉求和痛点。请使用生动的语言描述，让画像看起来像一个真实的人。

AI可以为我们生成栩栩如生的用户画像，例如“25岁的互联网程序员张伟，加班到家又累又饿，只想快速找到一份健康不油腻的外卖”；“32岁的宝妈李静，每天为孩子不爱吃蔬菜而烦恼，希望能有简单又营养的儿童餐谱”。这些人格化的描述，将时刻提醒我们为谁而设计。

🏗️ 三、功能设计：让AI成为系统架构师

这是产品设计的核心环节。我们将把之前定义的功能点，细化为具体的产品模块和交互流程。在这个过程中，AI能提供极大的帮助，从生成功能列表到设计数据结构，无所不能。

3.1、构建用户画像模块

我们已经知道用户画像很重要，但具体需要哪些字段？数据如何流动？

Prompt 示例 5: 设计用户画像数据结构

扮演角色：你是一名高级后端工程师和数据架构师。
任务：为我们的“今晚吃什么？”应用设计一个全面的用户画像模块。
要求：

1. 设计一个用户画像的数据模型（可以想象成一个JSON结构或数据库表结构），包含静态标签、动态标签和行为数据。

2. 请用表格形式展示每个字段的名称、类型、说明和数据来源（用户填写/系统分析）。

AI可以生成一个非常专业和全面的数据结构设计，如下表所示。

这份由AI生成的结构化设计，可以直接作为后端开发的参考，大大提升了研发效率。

3.2、设计智能推荐引擎

推荐引擎是应用的大脑。我们可以让AI帮助我们梳理其复杂的逻辑。

Prompt 示例 6: 绘制推荐引擎工作流

扮演角色：你是一名AI算法工程师。
任务：请为“今晚吃什么？”应用的智能推荐引擎设计一个工作流程。
要求：

1. 描述从接收用户请求到返回推荐结果的全过程。

2. 使用Mermaid语法的流程图（graph TD）来可视化这个过程。

AI会生成如下的流程图代码和解释：

flowchart TD
    %% 输入层
    A1[用户请求]
    A2[用户画像数据]
    A3[实时情境数据（天气、位置、时间）]

    %% 召回层
    B1[协同过滤召回（用户画像）]
    B2[地理位置召回（附近餐厅）]
    B3[内容召回（菜谱/菜单）]

    %% 排序层
    C1[特征向量构建]
    C2{排序模型（XGBoost/DNN等）}
    C3[Top-N推荐列表]

    %% 策略与输出层
    D1[多样性与业务规则（去重、过滤不健康选项）]
    D2[生成推荐理由]
    D3[返回结构化结果]

    %% 流程连接
    A1 --> B1
    A1 --> B2
    A1 --> B3
    A2 --> B1
    A3 --> B2

    B1 --> C1
    B2 --> C1
    B3 --> C1

    C1 --> C2
    C2 --> C3
    C3 --> D1
    D1 --> D2
    D2 --> D3

    %% 分层注释
    classDef inputLayer fill:#E3F2FD,stroke:#90CAF9,stroke-width:2px;
    classDef recallLayer fill:#E8F5E9,stroke:#66BB6A,stroke-width:2px;
    classDef rankLayer fill:#FFFDE7,stroke:#FFD54F,stroke-width:2px;
    classDef outputLayer fill:#F3E5F5,stroke:#BA68C8,stroke-width:2px;

    class A1,A2,A3 inputLayer;
    class B1,B2,B3 recallLayer;
    class C1,C2,C3 rankLayer;
    class D1,D2,D3 outputLayer;

这个流程图清晰地展示了推荐系统的多阶段工作模式，从海量信息中初步筛选（召回），到精细化排序（排序），再到最终的业务策略调整，逻辑严密，可以直接用于技术方案的评审。渲染呈现后如下：

3.3、规划服务闭环

一个好的应用不仅要提供建议，更要促成行动。我们可以让AI帮助我们设计一个无缝的服务闭环。

Prompt 示例 7: 设计服务闭环的用户旅程

扮演角色：你是一名用户体验流程设计师。
任务：设计一个从“获得推荐”到“完成就餐”的完整服务闭环。
要求：使用Mermaid语法的序列图（sequenceDiagram）来展示用户、App和第三方服务（如外卖平台）之间的交互过程。

AI可以生成如下的交互时序图：

sequenceDiagram
    participant User as 用户
    participant App as 智能助手App
    participant Restaurant as 餐厅/外卖平台

    User->>App: “想吃附近人均100的火锅”
    App->>App: 结合用户画像与情境分析
    App->>Restaurant: 查询附近符合条件的火锅店
    Restaurant-->>App: 返回餐厅列表、菜单、座位信息
    App->>User: 推荐“海底捞(XX店)”等3个选项
    User->>App: 选择“海底捞”，并点击“在线订座”
    App->>Restaurant: 发起订座请求(2人，今晚7点)
    Restaurant-->>App: 确认订座成功
    App->>User: “已为您预订成功！”
    User->>Restaurant: 到店就餐

这个图谱让整个服务流程一目了然，有助于我们在开发前发现潜在的断点和体验问题。渲染后如下：

🎨 四、交互与视觉设计：AI成为创意设计师

虽然AI目前还不能完全替代人类设计师，但它在UI/UX的早期阶段，可以提供大量的灵感和素材。

• 生成UI文案（Microcopy）：我们可以让AI为App的按钮、提示、引导语撰写文案，要求其风格简洁、友好、鼓励用户行动。

• 构思界面布局：可以向AI描述一个界面需要包含的元素，让它用文字描述几种可能的布局方式，或者直接生成布局的草图描述。

• 创造视觉灵感：使用Midjourney、Stable Diffusion等文生图工具，输入“一个美食推荐App的logo，简约、智能、有食欲”或“一个展示菜谱的App界面，干净、现代、注重图片展示”，可以生成大量的视觉稿供设计师参考。

🛠️ 五、技术规划与商业模式：AI担当技术顾问

在项目即将进入开发阶段时，AI还能在技术选型和商业模式上提供建议。

Prompt 示例 8: 推荐技术栈与商业模式

扮演角色：你是一名经验丰富的CTO和创业顾问。
任务：为我们的“今晚吃什么？”应用提供技术栈选型建议和商业模式规划。
要求：

1. 推荐一套完整的前后端技术栈，并说明选择理由。

2. 提出至少三种可行的商业模式，并分析其优缺点。

3. 将结果以表格形式呈现。

AI的输出将是决策的重要参考。

总结

我们通过一个完整的案例，演示了如何将AI深度整合到AI2C应用的设计全流程中。AI不再仅仅是我们要开发的产品对象，更是我们身边最强大的生产力工具。

从市场洞察的深度，到产品定义的精度，再到功能设计的效率，AI在每一个环节都展现了巨大的赋能潜力。它能够帮助我们打破知识壁垒，将繁琐的分析工作自动化，让我们能更专注于产品的核心价值和创新思考。

当然，AI不是万能的。它提供的是建议、是素材、是方案，而最终的决策、审美和对人性的深刻洞察，仍然需要人类设计师和产品经理来把握。人机协同，各取所长，这正是未来产品设计的核心范式。掌握与AI高效对话的能力，将成为每一位产品创造者的核心竞争力。

附录： “今晚吃什么？”AI2C应用APP功能总体设计方案

这个附录基于多模型（gpt-4.1、gemini-2.5-pro、Grok-4）的见解融合而成。方案详尽、可操作，读者能直接模仿设计类似AI2C APP。过程强调AI辅助：从脑暴到代码生成。方案包括定位、功能、技术、旅程、流程、商业和总结。每个部分添加表格、流程图和步骤示例，提升实用性。

“今晚吃什么？”AI2C应用功能总体设计方案 (融合版)

文档版本	V1.0
发布日期	2023年10月27日
撰写人	AI Product Co-pilot
审批状态	待评审

1. 产品定位与愿景

1.1 项目概述

“今晚吃什么？”（项目代号：MealMate）是一款面向广大消费者的AI2C（AI to Consumer）智能决策助手应用。其核心目标是成为用户最贴心、最智能的个人膳食顾问，帮助用户在家庭做饭、外卖点餐、餐厅就餐等多场景下，基于个性化画像、实时情境和健康需求，快速做出科学、便捷且充满惊喜的饮食决策。

1.2 核心价值主张

MealMate致力于通过以下五大核心价值，重塑用户的饮食决策体验：

• 深度个性化 (Hyper-Personalization)：构建一个动态演进的“数字味蕾”模型，不仅记录用户的显性偏好，更能通过持续学习，洞察其口味、习惯的细微变化。

• 情境智能 (Context-Aware Intelligence)：深度融合时间、地理、天气、社交等多维情境，确保每一次推荐都恰逢其时，解决用户在特定场景下的真实需求。

• 无缝服务闭环 (Seamless Service Loop)：打通从“产生灵感”到“下单支付”乃至“餐后反馈”的全链路，提供一站式、无断点的流畅体验。

• 专业健康关怀 (Professional Health Concern)：内置AI营养师功能，将复杂的营养学知识转化为简单易懂的建议，让用户在享受美味的同时，轻松兼顾健康。

• 信任与透明 (Trust & Transparency)：视用户数据安全与隐私为生命线。所有推荐均提供可解释性说明，所有个人数据均对用户开放、可控。

1.3 目标用户群体

用户群体	画像描述	核心诉求
核心用户	都市单身青年、情侣	追求效率、便捷与生活品质，乐于尝试新事物，对外卖和外出就餐依赖度高。
重要用户	年轻家庭（有孩/无孩）	关注家庭成员的饮食健康与营养均衡，希望高效规划家庭餐食，降低决策成本。
机会用户	健身人士、素食主义者等	有明确、严格的饮食目标，需要精准的营养成分数据和符合特殊需求的食谱/餐厅推荐。

2. 核心功能结构与模块

2.1 用户画像与个性化中心 (Profile Hub)

• 目标：构建并持续优化一个360度的动态用户画像，作为一切个性化服务的基础。

• 关键功能：

  • 引导式Onboarding：新用户通过一个不超过5个问题的趣味问卷，快速建立基础画像（口味、忌口、常吃菜系、健康关注点）。

  • 精细化偏好设置：用户可在个人中心随时手动调整口味（辣度、甜度等级）、过敏原、饮食禁忌、预算区间等。

  • 动态学习引擎：后台系统通过分析用户的搜索、浏览、收藏、下单、评价等行为，自动为用户画像添加和调整动态标签。

  • 隐私与数据管理：提供“我的画像”看板，用户可查看、修改、导出或一键注销个人数据。所有数据均进行加密存储与脱敏处理。

2.2 情境感知推荐引擎 (Contextual Engine)

• 目标：提供精准、多样且充满惊喜的饮食推荐。

• 关键功能：

  • 多维情境采集：实时融合天气、节气、时间、地理位置、场合（工作日/周末/节假日）、餐厅实时库存等多源数据。

  • 多样化推荐输出：

    • 个性化菜谱推荐：提供详细步骤、视频教程，并一键生成可编辑的购物清单。

    • 外卖/餐厅推荐：结合LBS定位，提供评分、价格、距离、用户评价等多维度信息，并深度整合预订和外卖链接。

    • 一周/多日膳食规划：为有长期需求的用户生成营养均衡、食材复用率高的家庭/个人膳食计划。

  • 情境触发器：如雨天主动推送热汤面，节假日推送聚餐好去处，健身后推送高蛋白餐。

  • 智能筛选与排序：支持自然语言或标签多维筛选（如“不辣”、“人均50元内”、“有停车位的”）。

  • “灵感模式” (Surprise Me)：一键生成基于画像分析的、用户可能从未尝试过的“惊喜”推荐。

  • 推荐理由可解释性：每条推荐附简明理由（例如：“根据您爱吃辣的口味和今天降温的天气，为您推荐这家热腾腾的毛血旺”），提升用户信任感。

2.3 健康与营养管理 (Nutritionist AI)

• 目标：成为用户的私人AI营养师，让健康饮食简单易行。

• 关键功能：

  • 营养成分自动标注：利用AI为菜谱和主流餐厅菜品自动标注预估的卡路里、蛋白质、脂肪、碳水化合物含量。

  • 健康目标适配：支持用户设定减脂、增肌、低糖等目标，系统自动调整推荐权重，并提供可视化营养摄入报告。

  • 特殊饮食支持：提供严格的筛选模式，如素食、无麸质、生酮饮食等，确保推荐结果符合要求。

  • 饮食追踪与报告：记录用户每日饮食，生成周/月度营养分析报告和健康建议。

  • 拍照识餐 (V2.0规划)：通过手机拍照，AI自动识别食物并估算其营养成分。

2.4 多模态自然交互 (Conversational UI)

• 目标：提供如与真人朋友对话般自然、流畅的交互体验。

• 关键功能：

  • 多模态输入：支持文本、语音、图片（如拍下冰箱里的食材）等多种输入方式。

  • 多轮对话理解：能够理解上下文，支持用户通过多轮对话逐步明确自己的复杂需求。

  • 快捷指令与标签：在对话界面中提供常用的快捷指令按钮（如“附近的”、“换一批”），提升交互效率。

  • 无障碍设计：全面兼容主流屏幕阅读器等辅助功能，服务视障等特殊用户群体。

2.5 服务闭环与生态集成 (Service Loop)

• 目标：打通从决策到消费的最后一公里。

• 关键功能：

  • 一键下单/外卖/预订：深度集成主流外卖、餐厅预订平台API，用户可在App内完成加购、下单、支付全流程。

  • 购物清单智能同步：自动生成的食材清单，可一键同步至主流生鲜电商App的购物车或手机备忘录。

  • 订单管理与售后：在App内提供全流程的订单状态跟踪与管理入口。

3. 技术架构与平台选型

3.1 系统架构图

3.2 技术选型表

层次	模块	技术选型	选型理由
前端	移动端	React Native / Flutter	跨平台开发，节省成本，快速迭代。
后端	微服务框架	Go + Gin / Java + Spring Boot	高性能，强生态，适合构建复杂的业务系统。
AI核心	大语言模型	Qwen3 / 腾讯云DeepSeek API	强大的自然语言理解与生成能力，成熟的API服务。
	排序模型	XGBoost / LightGBM	工业界成熟的排序模型，效果与性能兼备。
数据层	关系型数据库	PostgreSQL	稳定可靠，功能强大，适合存储用户、订单等结构化数据。
	文档数据库	MongoDB	灵活的Schema，适合存储结构多变的用户画像数据。
	缓存	Redis	高性能内存数据库，用于缓存热点数据，提升响应速度。
部署	云服务	阿里云 / 腾讯云	提供成熟的容器服务、数据库、对象存储等，弹性伸缩，运维便捷。

4. 关键用户旅程（典型场景）

旅程名称	用户类型	核心步骤
新用户的“惊喜”体验	单身青年	1. 完成30秒Onboarding，选择“偏爱辣”、“川菜”。 2. App首页基于其“下班时间+办公室位置”，推送“附近新开的重庆小面，评分4.8”。 3. 查看评价后，点击“通过美团下单”，在App内无缝完成支付。 4. 完成点餐，App提示“已为您记录本次偏好，将更懂您的口味”。
家庭健康膳食规划	年轻家庭	1. 进入“膳食规划”模块，选择“家庭三人餐”、“未来三天”、“营养均衡”。 2. AI生成包含早中晚的3日食谱，并特别标注了“儿童友好”菜品。 3. 将其中一个晚餐替换为孩子爱吃的“番茄意面”。 4. 点击“生成购物清单”，清单按“蔬菜、肉类、调料”分类。 5. 一键同步清单至叮咚买菜购物车。
健身后的精准营养补充	健身人士	1. 结束锻炼后，打开App，语音输入：“刚练完腿，想吃点高蛋白低碳水的。” 2. App基于其健身房位置，推荐了附近的“Wagas”和一份“鸡胸肉能量碗”，并清晰标注了蛋白质含量和总卡路里。 3. 点击“下单”，选择自提，半小时后到店取餐。

5. 商业模式与未来展望

• 盈利模式：采用“基础免费 + 增值订阅”的混合模式。

  • 免费服务：提供核心的个性化推荐、菜谱查询、餐厅/外卖搜索功能。

  • 订阅会员 (MealMate Pro)：解锁高级膳食规划、无限次营养分析报告、专属AI营养师问答、合作商家优惠券等高级功能。

  • B端合作：与餐厅、外卖平台合作，按交易流水抽取佣金；为品牌方提供精准的广告投放服务。

• 未来展望：

  • 智能家居集成：与智能冰箱、烤箱等IoT设备联动，实现食材管理自动化和烹饪参数一键设置。

  • AR虚拟试菜：通过AR技术，让用户在点餐前就能“看到”菜品摆在自己餐桌上的样子。

  • 社交功能拓展：引入美食社区，用户可分享自己的膳食计划和烹饪作品，形成内容生态。

6. 总结

本方案以AI2C理念为核心，全面设计了一款集深度个性化、情境智能、健康管理与服务闭环于一体的饮食决策助手——MealMate。方案不仅详细规划了产品的功能蓝图、技术架构和关键用户旅程，还融入了对商业模式和未来趋势的思考，旨在打造一款真正能够解决用户痛点、创造长期价值的创新应用。

📢💻 【省心锐评】

未来的产品经理，核心工作不再是画原型和写文档，而是学会如何向AI“精准提问”。驾驭AI进行设计，将是区分优秀与平庸的分水岭。这不仅是工具的变革，更是思维的升维。