AI提效20讲⑤：动机-行为-呈现——统一表达的三维坐标系

作者：AI提效项目组组长 蒋云峰 校审：林德燊 排版：习丌

核心观点：当你只看到蒙娜丽莎的画作，你只能照猫画虎；当你知道绘画技法，你才有了灵魂；但只有当你理解达芬奇的创作动机，你才能创造属于自己的杰作。AI时代的产品方案同样如此——知道"是什么"、"怎么做"、"为何做"，才能真正与AI高效协作。

引言：为什么AI总是理解不了你的需求？
常见的沟通困境

场景一：给AI下达模糊指令

• 你说："做一个用户管理系统"
• AI做出来：只有增删改查的基础表单
• 你想要的：包含权限管理、审批流程、数据统计的完整系统
• 问题根源：你只给了"呈现"（用户管理系统），没给"动机"（为什么要做）和"行为"（怎么做）

场景二：过度详细的指令

• 你说："先建数据库表，字段包括id、name、age... 然后写controller，写service..."
• AI做出来：机械地按步骤执行，毫无灵活性
• 你想要的：一个可以灵活扩展的系统架构
• 问题根源：你只给了"行为"（具体做法），没给"动机"（为什么这样设计）和"呈现"（最终要什么效果）

场景三：只谈理念不落地

• 你说："我们要AI in All，拥抱新时代"
• AI困惑：这到底是要做什么？
• 问题根源：你只给了"动机"（为什么要做），没给"行为"（怎么做）和"呈现"（要什么结果）

如何建立AI能理解的统一表达方式？

• 动机：为什么要做这件事？解决什么问题？

• 行为：怎么做这件事？采用什么方法？

• 呈现：做出来是什么样子？如何验证？

这三个维度构成了与AI沟通的完整坐标系。

三个维度的本质定义
1. 呈现（WHAT）：结果是什么样子

定义：最终交付物的具体形态，可见、可感知、可验证的结果。

特征：

• ✅ 可以直接看到或体验到

• ✅ 可以用截图、原型、demo展示

• ✅ 可以用具体指标衡量

实例对比：

2. 行为（HOW）：怎么做出来的

定义：实现目标的具体方法、路径、技术手段。

特征：

• ✅ 描述具体的操作步骤

• ✅ 包含技术选型和实现方案

• ✅ 可以被复制和优化

实例对比：

3. 动机（WHY）：为什么要这样做

定义：驱动行为的根本原因、目标、价值主张。

特征：

• ✅ 回答"为什么"的问题

• ✅ 说明价值和意义

• ✅ 指引方向和决策

实例对比：

三个维度的关系与边界

1. 达芬奇画蒙娜丽莎的案例解析传统周计划的问题（只有行为）

问题：

• 只知道做什么（action），不知道为什么这样做

• 如果中途出现问题，不知道如何调整

• 无法判断每一步是否达到预期效果

改进：

• 每一步都有可验证的结果（visual）

• 可以随时检查是否偏离目标

• 但仍然缺少"为什么选择这样画"的深层原因

完整性：

• 知道动机：理解每个技法选择的原因

• 知道行为：掌握具体的绘画技术

• 知道呈现：明确最终要达到的效果

第一层：知其然（只知道呈现）

• 看到蒙娜丽莎的画作，能够欣赏

• 看到Cursor教程，能够使用

• 看到总后台系统，能够操作

• 局限：只能照搬，无法创新

第二层：知其所以然（知道呈现+行为）

• 知道达芬奇用了哪些绘画技法

• 知道Cursor的功能是如何实现的

• 知道总后台的架构是如何设计的

• 局限：能够复制，但不知道为何选择这种方式

第三层：知其所以然及其原始然（动机+行为+呈现）

• 理解达芬奇为什么选择这些技法

• 理解Cursor的设计哲学和价值主张

• 理解总后台重构的战略意图

• 突破：能够创造属于自己的杰作

只有呈现（知其然）：

• 看到：7个模块的在线DEMO

• 感受：界面美观，功能完整

• 局限：不知道为什么这样设计，无法迁移到其他项目

呈现+行为（知其所以然）：

• 看到：7个模块的在线DEMO

• 知道：使用插旗法+AI辅助开发+前后端同步对接

• 理解：18天快速交付的具体方法

• 局限：能够复制这套方法，但不理解为什么这样做有效

动机+行为+呈现（知其原始然）：

• 看到：7个模块的在线DEMO

• 知道：使用插旗法+AI辅助开发

• 理解：因为AI开发有"抽卡"特性，需要固化优质结果；因为技术债务容易积累，需要定期还债；因为项目信心容易消耗，需要可见成果

• 突破：可以根据自己项目的特点，创造适合的开发方法

为什么需要三位一体的表达方式
1. AI协作的特殊要求AI的理解局限

问题一：AI缺乏上下文理解

• 你说："优化一下这个页面"

• AI理解：不知道优化什么（性能？界面？交互？）

• 需要：明确的动机（为什么优化）、行为（怎么优化）、呈现（优化成什么样）

问题二：AI容易发散

• 你说："做一个数据统计功能"

• AI可能：做出一个超级复杂的BI系统

• 需要：用呈现约束范围，用动机指引方向，用行为限定技术栈

问题三：AI无法判断优先级

• 你说："这个项目很重要"

• AI理解：不知道重要在哪里，先做什么后做什么

• 需要：动机说明价值，行为说明路径，呈现说明验收标准

不完整的表达（只有呈现）：

AI的输出：

• 可能做出一个简单的部门树

• 可能做出一个复杂的权限管理系统

• 不确定性太大，返工概率高

完整的三维表达：

AI的输出：

• 功能范围明确，不会过度设计

• 技术方案清晰，减少返工

• 验收标准明确，便于检查

案例：前五篇文章 vs Cursor教程

前五篇文章（动机）：

• 为什么要AI in All？

• AI产品开发有什么特点？

• 传统方法为什么不适用？

• 价值：建立认知，统一思想
• 局限：看完很激动，但不知道怎么做

Cursor教程（呈现）：

• Cursor有哪些功能？

• 界面长什么样？

• 基础操作怎么做？

• 价值：快速上手，立即使用
• 局限：只会用工具，不理解背后的逻辑

插旗法文章（三位一体）：

• 动机：为什么需要插旗法（AI开发的三大痛点）

• 行为：怎么使用插旗法（具体操作手册）

• 呈现：插旗法的效果（18天完成7个模块）

• 价值：完整的方法论，可复制可改进

对团队协作的价值：

• 产品经理：用动机说服团队

• 架构师：用行为设计方案

• 开发人员：用呈现验证结果

• 三者结合：沟通无障碍

对AI协作的价值：

• 给AI完整的上下文

• 减少理解偏差

• 提高首次生成质量

• 降低返工率

如何在实战中应用三维表达法
1. 给AI下达指令的标准模板
模板结构

实战案例一：客户管理模块

❌错误示范（只有呈现）：

✅正确示范（三维完整）：

实战案例二：性能优化需求

❌错误示范（动机模糊）：

✅正确示范（三维完整）：

2. 写产品方案的三维检查清单
方案完整性自查

案例：SSO单点登录方案

方案对比：

3. 不同场景的三维侧重点
场景一：新功能开发（三维均衡）

场景二：技术方案讨论（行为为主）

场景三：向领导汇报（动机为主）

场景四：用户培训（呈现为主）

常见误区与避坑指南
1. 误区一：三个维度混为一谈 错误示范

问题：

• "界面好看"是呈现

• "功能强大"是呈现

• "技术先进"是行为

• "可扩展性强"是行为

• 所有要求混在一起，没有结构

2. 误区二：只关注某一个维度 只有动机（理想主义）

问题：

• 口号很响亮，但不知道具体做什么

• 团队听完很激动，但无从下手

• 项目推进缓慢，最后不了了之

改进：

• 动机：提升AI产品开发能力

• 行为：组织Cursor培训，建立AI开发规范，实施插旗法

• 呈现：每人完成一个AI辅助开发的实战项目

问题：

• 机械执行，缺乏灵活性

• 遇到问题不知道如何调整

• AI也会机械地按步骤执行，无法优化

改进：

• 先说明为什么这样设计（动机）

• 再说明具体步骤（行为）

• 最后说明预期效果（呈现）

问题：

• 过度关注表面，忽略实质

• AI不理解为什么要这样设计

• 容易陷入细节调整的泥潭

改进：

• 说明为什么喜欢那个界面（动机）

• 说明要借鉴哪些设计理念（行为）

• 提供参考但允许改进（呈现）

改进：

一致性检查清单

进阶应用：用三维表达法倒推方案
1. 倒推法则：从结果反推过程案例：看到一个优秀的产品

第一步：识别呈现

• 看到：Notion的块编辑器

• 呈现：灵活的拖拽、嵌套、转换功能

第二步：分析行为

• 怎么做到的？块级编辑器架构

• 采用了什么技术？ContentEditable + 自定义渲染

• 实现路径是什么？组件化设计 + 统一数据结构

第三步：理解动机

• 为什么这样设计？传统编辑器不够灵活

• 解决什么问题？让内容组织更自由

• 价值是什么？提升笔记和协作效率

第四步：迁移应用

• 我的动机：需要灵活的文档编辑功能

• 我的行为：借鉴块编辑器思想，用Vue.js实现

• 我的呈现：支持拖拽和嵌套的文档系统

三维诊断：

实战诊断：组织架构模块延期

问题表现：

• 预计3天完成，实际用了7天

• 开发过程中反复返工

• 最终交付的功能超出了需求

三维诊断：

解决方案：

• 补充行为约束：只做数据同步和展示，不做权限管理

• 明确呈现边界：参考原型图，不增加额外功能

• 使用插旗法：每2天检查一次，防止偏离

第一步：识别动机

• AI开发有"抽卡"特性，需要固化优质结果

• 技术债务容易积累，需要定期还债

• 项目信心容易消耗，需要可见成果

第二步：设计行为

• Step步骤固化：保存优质对话和代码

• 前后端同步：每周三检查接口一致性

• 技术债务清理：每周五进行代码review

第三步：定义呈现

• 每个插旗点都有在线DEMO

• 每个插旗点都有功能文档

• 每个插旗点都有接口定义

第四步：形成方法论

• 动机 → 为什么需要插旗法

• 行为 → 怎么使用插旗法

• 呈现 → 插旗法的效果

总结：建立你的三维表达体系
核心要点回顾

1. 三个维度的定义

• 动机（WHY）：为什么做，解决什么问题

• 行为（HOW）：怎么做，采用什么方法

• 呈现（WHAT）：做出什么，如何验证

1. 三个维度的关系

• 知其然：只知道呈现

• 知其所以然：知道呈现+行为

• 知其原始然：动机+行为+呈现

1. 应用场景

• 给AI下达指令：使用三维模板

• 写产品方案：三维检查清单

• 分析问题：三维诊断法

• 创造方法：三维组合法

行动建议

立即可以做的事：

与前后章节的联系

前五章（动机）：

• 第一章：大局观 → 为什么要有框架（动机）

• 第二章：连贯性 → 为什么要有逻辑（动机）

• 第三章：AI试试看 → 为什么要验证（动机）

• 第四章：插旗论 → 为什么要固化（动机）

• 第五章：旧城改造 → 为什么要渐进（动机）

第六章（统一语言）：

• 建立三维表达体系

• 连接动机、行为、呈现

• 形成统一的沟通语言

后续章节预告：

• 第七章：除掉未知数法则（行为）

• 第八章：如何通过结果倒推过程（行为）

• 第九章：问题之上的问题（行为）

对个人：

• 提升与AI协作的效率

• 建立结构化的思维方式

• 形成可复用的表达模板

对团队：

• 建立统一的沟通语言

• 减少理解偏差和返工

• 提升协作效率

对项目：

• 方案更完整、更清晰

• 执行更高效、更准确

• 结果更可控、更可验证

思考题

问题："AI in All"是动机还是呈现？

分析提示：

• 如果是口号，它是什么？

• 如果要落地，缺少什么？

• 如何用三维表达法完善它？

参考答案：

你的答案：___________________________

下一章预告：第七章将深入探讨"除掉未知数法则"，教你如何在项目启动前识别和解决关键未知数，在魄力和能力之间找到最佳平衡点。

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