启动困难
拿到 brief 后不知道从哪里开始,模糊兴趣很难转成可执行方向。
Problem framing
问题在于任务、兴趣、参考素材与视觉偏好彼此分散。普通聊天可以给出答案,却很难保留任务状态、阶段推进和长期灵感。
拿到 brief 后不知道从哪里开始,模糊兴趣很难转成可执行方向。
有价值的关键词和视觉线索散落在对话与素材中,下一次又从零开始。
一次性生成结果容易替用户做决定,缺少澄清、取舍与行动边界。
Core loop
V1 收敛为两个互相连接的核心模块:先帮助用户启动,再把过程中的有效信号沉淀下来。
Sparkie 围绕任务、兴趣与限制追问,帮助用户形成关键词、视觉语言和下一步行动。
输出:结构化火花与会话进度把会话火花和独立捕捉的文字、图片、语音组织为个人创意星系,支持回看与继续探索。
输出:可复用的个人灵感节点AI 提供方向,用户保留选择、保存、调整与删除的控制权。
Product decisions
优先验证设计学生个人的创意启动与沉淀闭环。
暂不做教师端、班级、课程与作业管理。设计早期输入天然模糊,由 Agent 根据上下文决定澄清和推进。
不要求用户先完整填写复杂任务表。产品记录用户如何形成判断,而不是只交付一次性的最终答案。
不定位为最终视觉作品生成器。Structured PRD · V1
DesignSpark 是面向设计学生的个人化 AI 创意启动 Agent 与灵感沉淀工具。Sparkie 不是普通 Chatbot,也不是一次性生成器,而是围绕任务状态、用户输入、历史火花与可保存灵感推进设计早期思考。
完成课程作业、竞赛或作品集项目时,快速理解任务并找到切入点。
持续积累主题、关键词、视觉语言和可复盘的过程材料。
把模糊兴趣转化为可执行的小项目和下一步行动。
注册、登录、登出、受保护页面与个人设置。
Sparkie 对话、会话持久化、图片附件、阶段进度与火花解析。
会话恢复、重命名、归档、删除,以及从火花继续探索。
主题、火花、关键词与视觉语言的图谱展示。
文字、图片、语音上传、分析与保存,依赖外部 AI 配置。
已有概念与表结构,不作为当前已实现核心能力。
登录后选择“创意火花”或“灵感地图”。
用户输入 brief、兴趣、限制或参考素材,Sparkie 发起澄清。
对话输出被解析为结构化火花,并与会话进度一起保存。
火花进入灵感地图,用户可从已有节点继续新的探索。
主链路将开放式 Agent 对话转换成用户可控、可持久化的产品数据。
当前没有可公开的真实用户量、留存率、转化率、Agent 准确率或线上性能数据。以下仅为上线后的验证指标。
Live product

从一个真实设计任务或模糊兴趣开始。
观察 Agent 如何澄清任务、推进阶段并形成火花。
回看会话火花与个人灵感节点如何被组织。