【直播課 + 回放影片】AI 驅動設計：Vibe Coding 實戰 、AI 設計工作流與交付落地
為期兩週的直播課開放報名中，7/15、7/22 開始上課
本課程包含以下內容：
課程介紹
註明：這兩堂直播課為 2026 產品設計實戰營內的直播課程，報名此課的學員僅擁有直播課與回放連結，不包含其他實戰營學習資源（作業回饋、線上工作坊、教練輔導）
與 AI 協作，讓設計「真正落地」的最後一哩路
第一堂
用 AI 把想法變成可驗證的高互動原型
用 AI 讓設計想法快速變成可互動的原型
第二堂
把設計交付落地，並在 AI 時代重構價值
帶你把設計順利交付、建立 AI-first 的工作流，並重新定義設計師的價值
讓設計落地的路上，你是不是也正面臨這些困境？
「我有些產品的想法，但我只有設計經驗怎麼辦？」
想做高互動原型，但不知從何下手
「大家都在講 Vibe Coding，我卻不知道該從何開始。」
想開始與 AI 協作，創造自己的產品
「設計交付後，溝通總是來來回回改不完。」
工程與設計不了解彼此的工作內容，導致跨職能阻礙變大
「原型做出來了，然後呢？」
分不清成功指標與 KPI，想要了解使用者測試、優化的方式
「AI 只會更強大，我還剩什麼價值？」
對 UIUX、產品設計師在 AI 時代的職涯定位感到不安
別擔心，這些你不需要一個人摸索！這兩堂課會帶你把 AI 真正運用到設計工作流 — 從做出原型、驗證假設，到交付落地與重構設計師自身的職場價值。
適合每一個想讓設計「真正落地、產生影響力」的人，如果你是…
想轉職 UIUX、產品設計的人
有聽過 Vibe Coding、AI 原型，但不知道怎麼應用在真實工作流；擔心「設計技能被取代」，想釐清 AI 時代設計師真正的價值與職涯路線
想驗證想法的人
想快速做出能互動、能測試的產品原型驗證假設，而不是停在靜態畫面
工程師 / PM / 獨立開發者
想理解設計如何與開發協作、如何用 AI 串起從原型到交付的流程
想跟上 AI 時代的設計工作者
想知道 AI 如何改變設計流程，以及在 AI 時代什麼能力才是設計師的絕對競爭力
兩堂課，把 AI 真正用進設計的「原型 → 驗證 → 交付」
第一堂｜用 AI 把想法變成可驗證的高互動原型
理解原型的真正目標是「驗證而非仿真」，掌握產品決策、Vibe Coding 的心智模型、Prompt 的三層架構，並學會與 AI 協作、用驗證快速迭代
＊AI 工具協作：課堂上主要使用 Claude，為了確保大家能獲得最流暢、最完整的學習體驗建議學員先註冊 Claude 並訂閱 Claude Pro。如果有預算考量，可以等開課時間接近時再升級 Pro 方案：USD 17/月（約 NTD 534)
第二堂｜把設計交付落地，並在 AI 時代重構價值
學會「可執行」的 Handoff 與設計工程協作。建立 AI-first 工作流，並理解 AI 時代的設計師價值該如何從「產出」轉向「判斷」
＊AI 工具協作：課堂上主要使用 Claude，為了確保大家能獲得最流暢、最完整的學習體驗建議學員先註冊 Claude 並訂閱 Claude Pro。如果有預算考量，可以等開課時間接近時再升級 Pro 方案：USD 17/月（約 NTD 534)
為什麼一定要一次上兩堂？
AI-first 的真實工作流
你不能「每一步都用 AI」，而是搞懂哪些決策適合交給 AI、哪些一定要人類介入的 AI 協作核心判斷力
全部學完你才能帶走
一套運用 AI 從「原型 → 驗證 → 交付」的完整實戰流程，以及在 AI 時代清楚知道「接下來要前往哪裡邁進」的職涯方向
每一堂都從原型到交付，一步步建立 AI 時代的設計實戰力
🎯 第一堂〈 用 AI 把想法變成可驗證的高互動原型 〉
原型設計核心概念與角色
原型的不同層級與用途
高互動原型在驗證假設中的角色
原型是設計風險管理工具
原型保真度的選擇：快、準、還是可信？
保真度（Fidelity）的決策依據
Low／Mid／High Fidelity
過度保真帶來的假安全感
為什麼 AI 時代「高保真更容易做錯」
Vibe Coding 是什麼：工具介紹與差異
Vibe Coding 的定義
與 AI-assisted coding 的責任分工
Vibe Coding 適合「探索期」而非「穩定期」
Prompt Engineering：把模糊想法轉成可執行行為
提升 AI 識字力的三個層次
Prompt 三層架構 — 任務層、約束層、判斷層
用 prompt 拆解需求、規劃產品、快速生成介面（含 Figma Make、Google Stitch 示範）
Vibe Coding 實戰：把設計想法變成可互動體驗
從設計稿到互動原型的切入方式
用 AI 產出「可操作行為」而非畫面
Claude Code、Google AI Studio、Vercel 等工具差異
與 AI 協作的開發與 Debug 思維
Debug 是縮小產品的不確定性
常見錯誤類型（邏輯錯／狀態錯／期待錯）
設計師不需會寫 code，但要會「定義問題」
AI 協作下的設計迭代策略與節奏控制
什麼是 design iteration
什麼時候該「丟掉」而非無止盡修改
在 Figma 迭代 vs. 在程式碼迭代的差異
設計驗證與回饋閉環：從 Prototype 到學習優化
質化與量化指標
成功指標 ≠ KPI，而是「假設是否被推翻」
常見驗證陷阱（自嗨、朋友測試、過早優化）
從回饋調整設計，而非防衛設計
🚀 第二堂〈 設計交付與工程協作 & AI-first 設計工作流 〉
從設計完成到工程可執行：Handoff 的關鍵原則
Handoff 的目的與原則
清楚說明設計意圖而非只給畫面
工程師看設計稿的順序與不看的原因
設計與工程協作：對齊、溝通與取捨
設計師與工程師如何有效溝通
設計思維 vs. 工程開發思維
設計品管（Design QA）與 UI 標準檢查表
AI-first 設計工作流：從設計到可落地方案
AI-first 工作流的定義
AI-first ≠ 每一步都用 AI
AI 在 Design Review、Spec 產生、Edge case 補齊的應用
設計師在 AI 時代的價值重構與應對策略
角色邊界模糊、AI 會取代我嗎？
為什麼「畫面能力」正在被 commoditize
設計師價值從「產出」→「判斷」
從設計師到 Product Builder：實際行動指南
現職設計師如何在公司導入 AI-first 流程
轉職／初階設計師該加強哪三種核心能力？
Side project／一人產品的可行路線
如何用 AI 降低風險、founder mode
真正發揮影響力：讓你的設計成果被相信與採用
設計影響力 ≠ 設計權力
設計如何成為決策的一部分
設計提案的結構，用設計說服團隊
設計師的「上下管理」能力
備註：實際課程內容會根據學習需求與趨勢微調
報名後，這樣開始你的學習旅程
報名完成
我們會向你填寫的學員信箱寄出主旨為「你已成功加入《 AI 驅動設計：Vibe Coding 實戰 、AI 設計工作流與交付落地 》課程，一起來上課！」確認信
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課程要點
理解原型的真正目標是「驗證而非仿真」
掌握產品決策、Vibe Coding 的心智模型、Prompt 的三層架構
學會與 AI 協作、用驗證快速迭代
學會「可執行」的 Handoff 與設計工程協作
建立 AI-first 工作流
理解 AI 時代的設計師價值該如何從「產出」轉向「判斷」