现在回看 Fundmates，我看到自己转向 AI 工作方式的起点。作品集中已有两个相关案例，展示界面并说明产品任务。但另一部分留在幕后：我如何尝试理解复杂情况，并逐渐把神经网络引入工作。

Fundmates 对我来说背景很复杂：有产品负责人的任务、设计稿、独立屏幕和参考。我并不总能一下理解全部内容，并把它转为连贯的用户路径。

我开始并行使用 ChatGPT 和 Claude，给它们界面截图、自己的设计稿、其他方案示例及任务说明。我想从中整理出相对清楚的流程：用户经历什么、顺序如何、屏幕上怎样表达。

首先得自己理解任务

案例通常展示已经拼好的结果：逻辑完整、屏幕顺序正确，看起来像一开始就知道目标在哪里。

这项工作中，有很多时候我还不知道怎样组织界面。我就是带着这种状态去找模型，提供复杂上下文，得到能继续推进的解释或动作顺序。

之后我回到 Figma，把场景落实到设计稿。AI 帮我理解和组织逻辑，界面本身仍用熟悉的设计工具完成。

因此，今天我不会说 Fundmates 是完全用神经网络开发的产品。这是工作流程的渐变。ChatGPT 和 Claude 已参与其中，但最终成果在很大程度上仍像普通设计项目。

在 Figma Make 的初次尝试

为了验证假设，我开始在 Figma Make 做早期版本。它们的 UI 很差，离我想要的视觉结果很远。

但它们能很好地传达想法。可以搭出一个场景版本，看看假设如何运作。那时这就已经有意义：即便视觉薄弱的原型，也能展示我想表达的内容。

Figma 设计稿与早期 Make 版本承担不同任务。设计稿中我构建界面，Make 中我尝试让想法动起来、检查交互顺序。它还不是可以直接交给用户的成品应用。

现在，我想把两部分都展示出来。不仅是挑选的漂亮屏幕，还有能看见探索过程的尝试。没有它们，Fundmates 和我的工作方式都少了重要一段。

从这段经历到今天的项目

如今我已用 AI 开发网站和数字产品，但转变更早就开始了，源于具体需要：理解复杂任务，并弄清它应该形成什么界面。

Fundmates 形成了一条如今仍熟悉的链路：收集上下文、与模型讨论、得到清晰场景、做出版本、查看结果。当时很大一部分由我在 Figma 中手工完成，后来才加入更多可运行代码。

对我来说，Fundmates 记录的是设计流程的转变。我向 ChatGPT 和 Claude 提供复杂上下文，得到清楚流程，再在 Figma 中实现。早期 Make 有助于展示假设，但 UI 不及设计稿。我不把它称为完全由神经网络开发的产品。

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