我身边一些做产品和设计的朋友，墨刀原型、设计、白板和墨刀AI基本都用过。不过第一次看到"墨刀AI客户端"时，可能会问：**它怎么有点像 WorkBuddy 那类 Agent？**我一开始也这么想。用得稍微早一点，下面记一些自己的用法，主要是在电脑上派任务、处理资料、生成文件。
这个客户端是墨刀做的电脑端 AI 工作台。它主要让用户在电脑上用 AI 执行任务、处理资料并生成文件。原型生成不是它唯一的事，它也会进入电脑端更完整的工作流程。这和网页版墨刀 AI 不是一回事。
一、墨刀AI客户端是什么？和其他产品线的区别
先看墨刀产品体系里的几个工具：
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| 产品 | 主要用途 |
| 墨刀原型 | 产品原型、交互流程 |
| 墨刀设计 | UI设计、视觉设计 |
| 墨刀白板 | 思路梳理、流程分析、团队协作 |
| 墨刀AI | AI生成原型、PRD和产品方案 |
| 墨刀AI客户端 | 直接执行电脑任务、生成各类文件内容 |
网页版墨刀 AI 更像一个 AI 工作助手，主要围绕产品设计任务，生成原型、PRD、方案初稿这些。这个电脑端客户端，可以看成电脑端的 AI 工作台，和 WorkBuddy 那类工具是一个路子，只是它更偏产研。用户派任务、AI 在本地读资料、执行操作、产出文件，走的是一套执行流程，落点集中在产品研发这条线上。具体支持范围、输出格式，版本迭代快，以最新说明为准。
二、一个可复用的AI处理任务工作流
拿一个常见任务来说：把一组已经获得授权的项目资料整理好，提炼重点信息，再生成一份方便团队继续讨论的文件。这里不限定具体文件格式，输入和输出能力以当前版本为准，但这个过程能说明它大概怎么工作。
第一步：先明确任务目标
不少人第一句就是"帮我整理一下这些资料"。这句话太笼统，AI 不知道要整理成什么，也不知道哪些内容重要。我一般先写清四件事：选哪个本地项目、让 AI 做什么、结果给谁看、有哪些硬要求。
例如，把任务描述写成下面这样：（打开本地的一组项目资料）
任务目标：
将资料中的背景、用户问题、已有方案和待确认事项整理出来，
形成一份适合产品、设计和研发继续讨论的项目摘要。
请按以下结构输出：
1. 项目背景
2. 当前要解决的问题
3. 已确认的信息
4. 尚未确认的问题
5. 可能涉及的产品流程
6. 需要团队进一步讨论的事项
要求：
- 不要补写资料中没有出现的事实；
- 无法确认的信息请标记为"待确认"；
- 相互矛盾的内容要单独列出；
- 最后增加一份信息来源清单。这么写，任务后面能对照检查，不至于变成一句空话。
第二步：准备输入资料
资料处理得好不好，跟输入材料关系很大。交给 AI 前，我会看三件事：和当前任务有没有关系；有没有敏感信息；版本和来源清不清楚。
无关文件一多，AI 容易把背景信息和核心信息搅在一起。材料涉及客户隐私、未公开商业信息、内部账号或其他受限制内容时，先按组织的安全要求处理。不同版本的需求文档也可能打架，不先区分，旧信息容易被当成最新结论。
在这里，它不只是读文件。资料怎么处理、按什么结构输出，最好都写进任务里，后面才好复查。
第三步：让AI先整理，再生成文件
实际做的时候，我建议把任务拆成两段。
- 第一段先把 PRD 理出来。可以先把资料里的需求点、用户场景、功能范围、待确认项挑出来，让 AI 按 PRD 的结构组织一遍。这一轮不用急着出原型，重点是先把要做什么、不做什么、哪些还没定，写清楚。
- 第二段再让它生成原型。PRD 确认得差不多之后，再让 AI 按页面结构、交互流程往下做，把关键页面和跳转关系拉出来。这一步也可以让它顺手生成可用的代码，方便后面直接看效果。
别一上来就让 AI 直接出 PRD 加原型的最终版。更稳的顺序是：先出 PRD 草稿，人工过一遍结构和范围，再生成原型初稿，人工调整，最后交付。这样能避免范围没定清楚就先画页面，返工反而更多。
第四步：人工检查生成结果
AI 干完活，人工检查不能省。至少看这几处：
- 关键事实有没有被理解错；
- 有没有冒出原始资料里没有的结论；
- 时间、数字、人物、项目名称准不准；
- 不同资料之间的矛盾有没有标出来；
- 任务要求的结构是不是都覆盖了；
- 文件给实际接收者看合不合适；
- 还需不需要补附件、链接或人工说明。
人工验收很正常，产品决策、业务判断、权限确认和正式交付，本来就不该全交给模型。
三、墨刀AI客户端适合解决哪些问题
实际用下来，它比较适合那种输入和输出都能说清楚的任务。比如从多份材料里提炼共同信息；按指定要求整理任务清单、生成内容；按指定要求生成高保真交互原型及代码等。这类任务一般没法一句话问完，中间要读资料、判断信息、搭结构，最后再出结果。还有skill调用、定时任务这些，都能用到平时的工作里去。
和聊天式 AI 工具比，它更像个干活的：中间怎么处理、最后交什么文件，比聊天窗口里那段回答更重要。
但 AI 能执行任务，不代表能替掉所有工作。需求是否有效、哪个版本最终、哪些内容能对外、文件是否符合规范、方案是否受业务约束，这些还是要人判断。本地任务执行、产研内容生成里的重复活，可以交给它一部分；业务判断、专业审核和最终交付，还是人来做。
目前它在生态打通、浏览器调用这些地方还没做到，用起来总是会觉得还差一口气。不过看它版本更新的节奏，这块估计也不会太远，后面可以再观察。
结语
我倾向于把它看成电脑端 AI 工作台，和 WorkBuddy 那类 Agent 是一类形态，只是更偏产研 Agent。具体支持任务范围、输出格式、Skill 入口，以当前版本说明为准。