基于AI快速生成原型

模型选择

ChatGPT、Gemini、Grok、Claude，模型主要在于整理需求，个人建议使用 ChatGPT。

ChatGPT：全能型、创意与日常生产力
Gemini：多模态、深度研究与科学推理
Grok：实时信息、幽默对话与趋势洞察
Claude：深度推理、长上下文写作与代码

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基于模型，从会议纪要、头脑风暴、文档等资料内整理需求,把需求结构化

如下：

【需求名称】
密评机构管理系统

【目标用户】
- 国家密码管理局
- 各省密码管理部门
- 密评机构

【核心目标】
实现密评机构从资质申请、审核、变更、能力验证到人员管理的全流程数字化管理

【包含的子业务】
1. 资质认定
2. 资质变更
3. 能力验证
4. 人员管理

【每个子业务的核心动作】
1. 资质认定：机构提交申请 → 审核 → 技术评审 → 发证
2. 资质变更：机构提交变更 → 审核 → 更新资质
3. 能力验证：定期考核 → 不合格整改 → 复审
4. 人员管理：维护人员信息 + 合规性校验

【关键约束/规则】
- 材料5个工作日内受理
- 虚假材料：1年内禁止申请
- 技术评审：60分及格 / 一票否决
- 能力验证不合格：整改6个月
- 欺骗获取资质：3年禁止申请

【系统边界】
- 不做实际测评（只做管理）
- 不做模型分析（只是流程系统）

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原型设计选择

工具选择：Figma 、Stitch，都很强，且可以满足基本需求
figma:收费，有免费额度，模型可以选择市面上的多家模型
stitch:beta阶段，目前免费，google家的，目前模型只有gemini

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Figma 原型示例

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Google Stitch 原型示例

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小结

整个过程可以收敛为三步：

模型（ChatGPT）
    ↓
需求结构化（业务 + 规则）
    ↓
Figma 、 Stitch 原型落地