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双钻设计模型

经过需求分析和用户访谈,我们往往会得到很多材料:不同用户的经历、现有工具的问题,以及若干可能的改进方向。材料变多之后,新的困难是如何取舍。

如果没有区分“理解问题”和“设计方案”,人们很容易一边访谈,一边为自己偏好的功能寻找理由。双钻模型(Double Diamond)用两次发散和收敛将这两类工作分开。

本章介绍 Discover、Define、Develop 和 Deliver 四个阶段,并说明每个阶段的输入、产出和常见错误。

1. 两次发散与收敛

双钻模型是英国 Design Council 推广的设计流程框架。它用两个连续的钻石表示问题空间和方案空间。

每个钻石包含两个过程:

  • 发散:先把视野打开,看更多可能性
  • 收敛:再把范围缩小,做出判断和取舍

整个过程一共四步:

  1. Discover:广泛了解用户、问题、环境和市场
  2. Define:从大量信息里提炼出真正值得解决的核心问题
  3. Develop:围绕核心问题发散多种解决方案
  4. Deliver:筛选、原型、测试并交付更合适的方案

前两个阶段处理问题空间,后两个阶段处理方案空间。

Design Council 官方双钻图:Discover、Define、Develop 和 Deliver 组成两个相连的钻石
先看原图:左边的钻石从 Discover 发散到 Define 收敛,右边从 Develop 再次发散到 Deliver 收敛。Design Council 同时指出,这不是只能向前走一次的直线流程;测试中发现问题时,可以回到前面的阶段。图源:Design CouncilCC BY 4.0

2. 为什么要把问题和方案分开

一种常见的产品开发过程如下:

  • 想到一个点子
  • 觉得这个方向很酷
  • 马上开始画原型
  • 做着做着发现功能越来越多
  • 最后不知道自己到底在解决什么问题

双钻模型将“理解问题”和“设计方案”分开。这样可以检查下列情况:

  • 选错了问题
  • 误解了用户
  • 过早锁定了解决方案
  • 把大量时间花在细节打磨上,却没有验证方向

因此,进入下一阶段前应检查:

  • 不要因为想法顺手,就默认问题已经成立
  • 不要因为方案能做出来,就默认它值得做
  • 不要因为原型看起来完整,就默认用户会真的需要

这三句话针对的是同一个错误:把“已经投入了多少”当成“方向是否正确”的证据。原型只能证明团队做出了什么;用户访谈、现场观察和真实使用,才能说明问题是否存在。

3. 第一个钻石:问题空间

第一个钻石关注的是 问题本身 ,而不是解决方案。

在这个钻石中,产出是问题定义,而不是产品原型。

3.1 Discover:先把问题空间打开

Discover 阶段的核心任务,是 广泛调研,而不是快速下结论。

这一步通常会做的事情包括:

  • 看用户在真实场景里怎么做
  • 访谈潜在用户,了解他们最近一次遇到问题是什么时候
  • 观察他们现在怎么凑合解决
  • 看竞品和替代方案都在怎么处理
  • 收集市场、流程、约束、上下游信息

很多人会误以为 Discover 就是“多看点资料”。其实更关键的是:你要理解人和场景,而不只是搜一堆信息。

比如你想做一个“AI 帮忙整理会议纪要”的工具,在 Discover 阶段更应该关注的是:

  • 用户开完会后到底哪里最痛苦
  • 是记录难,还是整理难,还是同步难
  • 他们现在是自己写、让实习生写、录音回听,还是干脆不整理
  • 哪些会议场景最需要纪要,哪些根本不需要

这一步最重要的目标不是得出答案,而是 别太早以为自己已经知道答案。

Creative Commons 可用性研究工作坊现场,墙面贴着按访谈问题整理的大量便签
真实的 Discover 材料会很杂。Creative Commons 团队在 2018 年的可用性研究中完成了 81 次访谈,并整理了另外 36 次既有访谈。照片里的每张纸对应一个问题,便签记录受访者的回答,圆点用于标记和比较。此时团队先保留差异,还没有急着把材料压成一个答案。照片与案例:Creative CommonsCC BY 4.0

3.2 Define:从一堆信息里提炼出核心问题

如果 Discover 是打开视野,Define 就是开始收束。

Define 阶段要做的,不是把所有观察都保留下来,而是问:

  • 真正最值得优先解决的问题是哪一个
  • 哪个问题最常出现、最痛、最有价值
  • 我们第一版到底只盯住哪一个场景

这一步的核心,是把一个宽泛话题,收敛成一个清晰问题定义。

比如你一开始说:

我想做一个提高开会效率的 AI 工具。

到了 Define 阶段,更好的表达可能会变成:

我们先解决项目型团队在 30 到 60 分钟协作会议结束后,无法在 10 分钟内输出带待办、责任人和截止时间的纪要这个问题。

这时候问题就开始变清楚了:

  • 用户是谁
  • 场景是什么
  • 卡点是什么
  • 成功标准是什么

Define 的本质,就是 从“问题很多”收敛到“这次先解决哪一个问题”。

Creative Commons 团队将访谈便签排列、聚类并标记主题的研究归纳墙
Define 不是挑一句最顺耳的话。同一案例中,团队把 117 次访谈汇总、聚类并寻找重复模式,最后提炼出 9 条洞察。图中的空白、分组和不同颜色,正是从原始回答走向主题和优先级的中间过程。照片与案例:Creative CommonsCC BY 4.0

4. 第二个钻石:方案空间

当你完成第一个钻石后,才真正适合进入第二个钻石。因为这时你解决的不是一个模糊方向,而是一个被收敛过的具体问题。

4.1 Develop:围绕核心问题发散方案

Develop 阶段的重点,是 围绕同一个问题,探索多种可能方案。

注意,这里的发散和 Discover 阶段不一样。

  • Discover 的发散,是在探索问题空间
  • Develop 的发散,是在探索解决方案空间

比如还是会议纪要这个例子,到了 Develop 阶段,你可以开始想:

  • 是做网页工具,还是会议插件
  • 是上传录音后处理,还是实时记录
  • 是只做摘要,还是重点做待办提取
  • 是强调个人效率,还是强调团队同步
  • 是给用户自由编辑,还是直接输出结构化模板

这一步很适合脑暴,也很适合和团队一起把方案拉开。

但这里有一个前提:所有方案都必须服务同一个已定义的问题。
如果问题没定义清楚,Develop 很容易又重新变成功能乱飞。

Wikimedia Deutschland 设计思维工作坊的方案白板,不同颜色便签被分布在多个候选方向中
Develop 先保留多个答案。这块白板来自 Wikimedia Deutschland 的设计思维工作坊。候选想法按主题散开放置,还没有被压成一套功能清单。发散的价值不是便签数量,而是让团队在选方案之前真正比较过不同路径。照片:Corinna Schuster(WMDE)/ Wikimedia CommonsCC BY-SA 4.0

4.2 Deliver:选择方案、做原型、测试和交付

Deliver 阶段是第二个钻石里的收敛阶段。

这时你要做的不是继续想更多,而是开始判断:

  • 哪个方案最适合当前阶段
  • 哪个版本最小但最有用
  • 哪些功能必须先做,哪些可以以后再说
  • 怎么做原型、测试和小范围验证

很多人以为 Deliver 就等于“上线”。其实它更准确的意思是:把一个方案变成可测试、可验证、可迭代的东西。

它可能是:

  • 一张低保真流程图
  • 一个 Figma 原型
  • 一个可运行的 MVP
  • 一次小规模用户测试
  • 一轮真实反馈后的迭代版本

Deliver 的重点不是“完美交付”,而是 尽快把方案放进真实环境里验证。

一只手正在纸面原型的输入框中书写,模拟用户与尚未开发的界面交互
可测试,不等于已经写完代码。纸面原型把界面画在纸上,由参与者点击、填写,研究者再替换下一张页面。它足以检查流程、文字和操作顺序,却避免团队先花几周实现一个可能错误的方向。照片:d_jan / Wikimedia CommonsCC BY 2.0

5. 四个阶段的区别

现在我们已经分别讨论了四个阶段。下面的图将它们放在同一个过程中。选择一个阶段,并比较它的工作、产出和暂时不做的事情。

四阶段对照

比较各阶段的工作和产出

选择一个阶段,查看该阶段应完成的工作。

问题发散我们还没看见什么?
现在做

观察现场、访谈用户、收集替代方案和异常时刻。

阶段产出

场景笔记 · 问题清单 · 行为证据

暂时别做

别过早解释原因,也别开始画原型。

6. 双钻模型最常见的误区

6.1 还没 Discover,就直接 Deliver

这是最常见的一种。很多人刚有想法就开画原型、写 PRD、接模型、做页面。

问题不是你做得不认真,而是你可能根本还没确认问题值不值得解决。

6.2 Discover 很久,但始终不 Define

另一种极端是一直调研、一直看资料、一直访谈,却迟迟不敢收敛。

双钻不是让你无限发散,而是提醒你:发散之后必须进入判断和取舍。

6.3 Define 之后,又偷偷改问题

很多团队会在 Develop 时因为某个方案更容易做,就反过来修改问题定义,让它适配现有方案。

这很危险。因为你可能不是在解决问题,而是在为自己偏爱的方案找理由。

6.4 把 Deliver 误解成“大而全上线”

Deliver 不是说必须把完整产品都做完才算结束。很多时候,一个可以测试的原型、一轮真实用户试用,已经是很好的 deliver。

7. 在 AI 产品里,双钻模型怎么用

AI 产品特别容易掉进“能力先行”的坑里,因为模型能力看起来太诱人了。你会很想直接去想:

  • 要不要接多模态
  • 要不要做 Agent
  • 要不要加工作流
  • 要不要接语音、图像、联网搜索

但双钻模型会逼你先问:

  • 用户到底在哪个环节真的卡住了
  • 这个卡点是不是非 AI 不可
  • 如果不用 AI,现有办法到底哪里最差
  • AI 加进去之后,最核心的进展是什么

这能帮你避免一种常见情况:能力很强,价值很弱。

一个实用的顺序是:

  1. 在 Discover 阶段观察用户现在怎么处理任务
  2. 在 Define 阶段把最痛的一个场景写成一句清晰的问题定义
  3. 在 Develop 阶段再去比较哪些 AI 能力最适合服务这个问题
  4. 在 Deliver 阶段做一个最小版本,让真实用户测试

8. 可以直接套用的双钻模板

如果你正在做自己的产品,可以先按这个顺序往下写:

Discover

  • 我观察到的用户是谁?
  • 他们最近一次遇到这个问题是什么时候?
  • 他们现在怎么解决?
  • 他们最烦、最慢、最不放心的地方是什么?

Define

  • 这堆问题里,最值得优先解决的是哪一个?
  • 哪个场景最高频,或者最关键?
  • 我们第一版先只服务谁、只解决什么?
  • 成功解决后,用户状态会发生什么变化?

Develop

  • 针对这个问题,有哪些可能方案?
  • 哪些方案最轻、最快、最容易验证?
  • 哪些是必须做,哪些是以后再说?
Wikimedia Deutschland 设计思维工作坊中,参与者围桌动手制作方案
Develop 不是坐着等一个好点子。图中的参与者正在剪裁、摆放和制作,把不同人的想法变成可以讨论的东西。方案越早变得可见,就越容易比较、组合和舍弃。照片:Corinna Schuster(WMDE),CC BY-SA 4.0

Deliver

  • 我们最小可以交付什么来验证这个方向?
  • 是流程图、原型,还是 MVP?
  • 需要找谁测试?
  • 测试后怎样判断要继续、修改还是放弃?

9. 一个从零基础也能看懂的例子

假设你想做一个“帮大学生准备求职简历”的 AI 工具。

很多人一开始就会直接进入第二个钻石,开始想:

  • 要不要一键美化
  • 要不要智能改写
  • 要不要自动匹配 JD
  • 要不要生成自我介绍

但按双钻模型,更好的过程会是这样:

第一个钻石

Discover

  • 去聊应届生最近一次改简历是什么时候
  • 看他们怎么从旧简历改成新版本
  • 了解他们最困扰的是“不会写”“不会改”,还是“不会判断好不好”

Define

  • 最后收敛出一个更具体的问题:
  • 不是“大学生不会做简历”
  • 而是“第一次投递实习的学生,很难把已有经历改写成贴合岗位的表达,因此拖延投递”

第二个钻石

Develop

  • 想几种方案:模板库、AI 改写、岗位对照、简历评分、案例参考

Deliver

  • 第一版只做“根据岗位描述改写经历 bullet points”
  • 给 5 个学生试用,看他们会不会更快投出第一版简历

你会发现,一旦第一个钻石做扎实,第二个钻石会清楚很多。

Wikimedia Deutschland 设计思维工作坊产出的 Mitmach-O-Mat 手绘原型界面
原型只要足够回答一个问题。这张工作坊产物没有完整视觉系统,只有欢迎语、行动按钮和一句说明,却已经能拿去观察参与者是否理解下一步。Deliver 的重点是获得反馈,不是先把界面做得像成品。原型:Corinna Schuster / WMDE,CC BY-SA 4.0

10. 在双钻流程中使用 AI

AI 可以用于整理信息、扩展候选方案和准备测试材料,但不能替代用户证据或项目决策。

11.1 在 Discover 阶段,用 AI 先做一轮信息铺垫

在正式访谈和调研前,你可以先让 AI 帮你做一些轻量级问题扫描,比如:

  • 市面上常见替代方案有哪些
  • 用户在公开社区里最常抱怨什么
  • 这个问题常见于哪些场景和人群
  • 现有产品通常忽略了什么

这一步不能代替真实调研,但很适合帮你快速搭一个问题地图。

一个很简单的小白输入可以是:

text
我想做一个帮大学生改简历的工具。
你先别帮我想功能,先帮我看看大家在这个问题上最常遇到什么麻烦。

AI 可能输出:

text
初步问题地图:

1. 不知道该写什么经历
2. 不知道怎么针对岗位修改
3. 改了很多版还是不确定是否够好
4. 需要别人帮看,但不方便总麻烦别人
5. 因为不确定,所以一直拖着不投

这种输出的作用不是替你下结论,而是让你更快进入 Discover。

11.2 在 Define 阶段,让 AI 帮你收敛问题定义

很多人收集了一堆资料之后,最难的是把问题收成一句真正清楚的话。你可以把调研笔记交给 AI,让它帮你压缩成几个候选问题定义:

text
下面是我在 Discover 阶段收集到的用户反馈和调研笔记:
[贴上内容]

请你帮我做三件事:
1. 归纳最常出现的问题模式
2. 按问题频率、痛感和可验证性,整理出 3 个值得优先解决的问题
3. 把每个问题写成一句具体的问题定义

这样你会更容易进入 Define,而不是一直停留在“问题好多”的状态里。

你甚至可以把输入写得非常简单:

text
我现在收集到的问题有:
1. 大家不知道简历写什么
2. 大家不知道怎么改
3. 大家总觉得没改好,不敢投

你帮我看看,第一版最适合先解决哪个问题。

AI 可能输出:

text
建议优先解决的问题:

“第一次投递实习的学生,不确定简历是否已经达到可投递水平,因此会反复修改并拖延投递。”

原因:
1. 这个问题更具体
2. 它能解释拖延行为
3. 更容易设计一个小版本去验证

这类输出很有用,因为它帮你从一堆模糊问题里收出一个更像 MVP 起点的定义。

11.3 在 Develop 阶段,用 AI 发散多个方案

很多人一定义完问题,就只盯着脑子里第一个想到的方案。AI 在这一步很适合帮你强制发散:

text
我已经定义了一个核心问题:[你的问题定义]
请你不要直接给我一个最终答案,而是从以下角度各提出 2-3 种解决方向:
1. 最轻量的 MVP
2. 最适合验证需求的方案
3. 最适合提高体验的方案
4. 不依赖 AI 的方案
5. 依赖 AI 的方案
最后请对比每种方案的优点、风险和验证成本。

这样你就不会太早被单一方案绑住。

一个简单输入可以是:

text
我现在的问题定义是:
“大学生不确定简历是否已经可以投,所以一直拖着不投。”

请你帮我想 4 种不同解决方案,不要只给我一种。

AI 可能输出:

text
方案 1:简历可投递检查清单
方案 2:根据岗位描述做针对性改写
方案 3:让用户上传简历后给出风险提示
方案 4:提供优秀案例对照,帮助用户判断差距

这时你就更容易进入“比较方案”,而不是一上来只盯着 AI 改写一个方向。

11.4 在 Deliver 阶段,用 AI 帮你生成原型文案和测试材料

当你进入 Deliver 阶段,AI 非常适合帮你加快这些工作:

  • 生成低保真原型里的页面文案
  • 整理用户测试脚本
  • 生成可对比的多个版本标题、按钮、说明语
  • 整理测试后的反馈和问题列表

比如你可以让 AI 帮你生成一个 20 分钟用户测试脚本,或者帮你把 5 个用户反馈归纳成“继续做 / 修改方向 / 暂停”的判断依据。

比如一个最小输入可以是:

text
我做了一个很简单的原型:
用户上传简历,系统告诉他哪些地方还不适合投递。

请帮我生成一份 15 分钟的用户测试脚本。

AI 可能输出:

text
15 分钟测试脚本:

1. 先请用户描述最近一次投简历经历
2. 让用户独立完成上传简历
3. 观察他是否看得懂反馈结果
4. 询问:这些提示里哪些最有帮助,哪些让你困惑
5. 询问:如果下次投递前,你会不会想再用一次

这种输出很实用,因为它能帮你从“我做完原型了”走到“我接下来怎么测”。

11.5 让 AI 扮演“阶段守门员”

双钻模型最常见的问题,是人会跳阶段。你可以直接让 AI 充当一个守门员,提醒你现在到底在哪一步:

text
请你扮演产品流程教练。
下面是我当前的项目状态:[你的描述]
请你判断我现在更像处于 Discover、Define、Develop 还是 Deliver。
并告诉我:
1. 我是不是过早跳到了下一阶段
2. 当前阶段最该补的动作是什么
3. 哪些事情现在先别做

这对新手特别有帮助,因为你很容易在“还没想清楚问题时就开始画原型”。

11. 小结

  • Discover 和 Define 用于形成问题定义,Develop 和 Deliver 用于形成并验证方案。
  • 发散用于扩展候选项,收敛用于根据证据做出取舍。
  • 问题定义应在方案探索之前完成,但可以根据后续测试结果修正。
  • Deliver 的目标是获得可用于学习的测试结果,不一定要交付完整产品。

12. 练习

动手练习

用双钻模型整理你的点子

  1. 选一个最近想做的点子,分别写下发现、定义、发展和交付四步。
  2. 把真正要解决的问题收成一句话。
  3. 想出三种不同做法,再选择其中一种。
  4. 写下一个可以在一周内做出来的最小版本。

重点不是记住四个英文单词,而是先把问题想清楚,再决定做什么。

延伸阅读

这篇文章主要参考了 Design Council 关于 Double Diamond 的官方资料,适合继续往下看: