用戶差評往往是體驗優(yōu)化的起點。面對 DeepSeek 這樣強(qiáng)大的 AI，不禁讓我思考：它真的能幫設(shè)計師從吐槽中提取有效建議嗎？這些建議能真正落地嗎？為了驗證這一點，把一個真實的差評案例直接拋給 DeepSeek，將生成的結(jié)果和設(shè)計師真實的方案相比較。

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一、背景

該需求場景為 58 同城 B 端商家常用的發(fā)布頁帖子列表，該頁面不僅承載用戶發(fā)布、編輯、刪除等常用功能，并且還是商家選購商業(yè)產(chǎn)品的核心環(huán)節(jié)，間接影響黃頁收入，頁面經(jīng)過幾次改版，效果都不理想，有很多商家反饋，難用，找不到地方。

二、DS提問公式

在把問題喂給 deepseek 之前，需要用到正確提問的萬能公式，問題背景+條件限制+目標(biāo)，如果需要答案更精準(zhǔn)可以在目標(biāo)里加入身份（以 xx 身份提問）+目標(biāo)的框架（以 XX 結(jié)構(gòu)解決），例「請以設(shè)計師的身份用 star 法則撰寫年終總結(jié)」。

運(yùn)用本次需求的場景里就是

三、定義問題

先看設(shè)計師分析的版本，從核心功能、基本架構(gòu)、用戶疲勞三個方向分析。

再來看 DeepSeek 的分析，核心回答的方向基本一致，一些細(xì)節(jié)也能基本囊括。

四、設(shè)計方案

設(shè)計師版本根據(jù)定位的問題依次解決。

DeepSeek 在不了解頁面全部內(nèi)容情況下，能根據(jù)差評找到用戶痛點進(jìn)行解決，跟設(shè)計師版本很多改版策略十分相似，可以說是囊括了設(shè)計師版所有解決方式。

總結(jié)

DeepSeek 不僅能精準(zhǔn)定位問題，給出的方案竟然和設(shè)計師深思熟慮后已上線的獲得良好數(shù)據(jù)反饋改版策略高度吻合。deepseek 在體驗設(shè)計中真能給出許多有建設(shè)性的意見，D 老師的體驗迭代之術(shù)早已出神入化！

但是！D 老師也不是完全可靠的，在重新生成的次數(shù)里，也出現(xiàn)過十分荒唐的方案和看似合理其實不合理的方案。

乍一看還挺有意思，但長按一秒這種較重的交互不適合用于常用功能并且以效率為目標(biāo)的 B 端場景，我們的用戶年紀(jì)偏大，對上滑關(guān)閉式交互并不熟悉。

所以雖然 DeepSeek 很強(qiáng)大，但生成的所有建議還需設(shè)計師去篩選和驗證。

最后

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