不同AI工具在原型設計上的真實差異。這不是基於規格比較的理論分析，而是來自23天實戰中血淚斑斑的真實經驗。從Day3開始的工具探索，到Day10的深度切換實驗，再到昨天的文件生成驗證，每個階段都讓我對AI工具選擇有了更深刻的理解。

工具比較的範圍說明

AI協作工具大致可分為兩類：視覺化協作工具（Claude網頁版、Cursor IDE、ChatGPT等）和CLI命令行工具（Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI等）。本文基於原型設計需求，專注比較視覺化協作工具的實戰差異。CLI工具雖然各有特色，但協作方式與視覺化原型設計的需求差異較大。

Claude vs ChatGPT：思維模式差異比prompt技巧更重要

Day3的對比實驗讓我意識到一個重要觀點：在prompt層面上，兩個工具的差異其實不大。相同的prompt在不同工具上都能產出可用的結果，真正的差異在於各自的預訓練模型特性和默認思維模式。

Claude的思維特性：
Claude在處理使用者體驗和介面設計時展現更細膩的考量。即使是相同的prompt，它傾向於從使用者角度思考，會自動考慮「店員在客戶面前操作iPad」背後的隱私保護、視覺層級、專業形象等細節。這不是因為prompt寫得更好，而是模型本身對UX設計有更深的理解。

ChatGPT的工程導向：
ChatGPT的回應更偏向技術實現和系統架構。同樣的需求描述，它會優先考慮資料結構、API設計、擴展性等工程層面的問題。這種特性讓它在技術規劃階段很有價值，但在原型設計的初期可能會過度複雜化。

關鍵發現：
真正影響協作效果的不是prompt寫法，而是要理解不同AI工具的「思考偏好」，然後將合適的任務分配給合適的工具。這比花時間研究不同工具的prompt技巧更有效率。

Claude vs Cursor：開發實現階段的深度協作體驗

Day10的工具切換是整個專案最重要的轉折點。Dashboard設計讓我深刻體會到不同工具在開發實現階段的巨大差異。

協作模式的根本不同：
Claude更像是設計顧問，擅長概念討論和架構思考。當我說「設計一個Dashboard」，Claude會先理解業務需求，分析使用情境，然後提出完整的設計方案。但當需要調整logo位置、修正版面跑版時，Claude就顯得力不從心。

Cursor則更像是技術實現夥伴。它在IDE環境中提供即時預覽、精確除錯、快速迭代的能力。當我發現Dashboard的底部Tab在iPad直向模式下出現問題時，Cursor能立即定位問題並提供修正方案。

即時調試能力的關鍵差異：
最明顯的差異在處理視覺細節時體現。相同的「調整按鈕樣式」需求：

Claude協作流程：描述問題 → Claude提供新代碼 → 手動替換 → 手動測試 → 發現新問題 → 重複循環

Cursor協作流程：描述問題 → 即時預覽修改 → 發現問題立即調整 → 一次完成

代碼品質的意外發現：
Cursor在代碼結構管理上表現更好。Day12客戶管理系統時，當HTML文件超過1200行時，Claude開始出現定位困難，而Cursor建議的文件分離策略（HTML、CSS、JS分離）大幅提升了協作效率。

混合協作流程的實戰驗證

基於工具特性差異，我建立了「Claude + Cursor」混合協作流程，經過多個頁面驗證後證實效果顯著。

第一階段（概念設計）：使用Claude

• 業務邏輯理解和情境分析
• Layout框架設計和架構思考
• 設計規範制定和記憶系統建立

第二階段（原型實現）：轉移到Cursor

• 具體代碼生成和即時調試
• 視覺效果調整和響應式優化
• 文件分離和代碼結構管理

第三階段（文檔整理）：重回Claude

• 設計決策記錄和規格書撰寫
• 經驗總結和方法論沉澱
• 交付文件生成和標準化

效率提升的量化數據：
以Dashboard設計為例，混合流程相比單一工具協作節省了約40%的時間。主要來自減少重復解釋、精確問題定位、快速視覺調試三個方面的效率提升。

Prompt設計：跨工具協作的關鍵基礎

23天協作中最重要的發現是：好的prompt設計比工具選擇更重要。雖然不同AI工具在prompt層面的差異不大，但結構化的prompt設計和完整的上下文提供，是確保協作品質的關鍵因素。

統一prompt結構的價值：
建立標準化的prompt模板後，無論使用Claude還是Cursor，都能維持一致的協作品質。關鍵是在prompt中明確包含：使用情境描述、技術要求、業務邏輯、預期輸出格式。這種結構化方式讓不同工具都能準確理解需求。

Project Knowledge的輔助角色：
iPad設計規範、業務邏輯文檔、成功案例模板這些檔案，實際上是為了補強prompt的上下文。當prompt無法包含所有必要資訊時，這些文檔成為重要的背景知識來源，讓AI能做出更精準的判斷。

跨工具prompt遷移的策略：
經過實測發現，同樣的prompt結構在不同工具間幾乎可以直接使用。真正需要調整的是對工具特性的理解：Claude更適合開放性的需求描述，Cursor更適合具體的技術指令，但prompt的基本架構可以保持一致。

實戰修正案例：工具特性比prompt優化更關鍵

Claude協作的邊界認知：
Day9登入系統設計時遇到的logo置換、品牌色彩調整問題，讓我理解到這不是prompt不夠精確的問題，而是工具本身的定位差異。Claude作為對話型AI，專精於概念討論和架構設計，但在視覺細節的即時調整上有天然限制。

Cursor協作的引導差異：
Cursor需要更具體的技術指令，但這不代表要學習全新的prompt技巧。實際上，相同的需求描述在Cursor中都能得到理解，關鍵是要明確告知「我要修改哪個檔案的哪個部分」，這是IDE整合的特性，不是prompt寫法的問題。

文件分離的共同需求：
Day12發現的1200行代碼協作困難，在Claude和Cursor上都存在相同問題。這證明了工具差異不如任務複雜度的影響大。當問題範圍超出AI理解能力時，解決方案是任務分解，而不是改變prompt策略。

23天協作心得：工具選擇的實用建議

沒有萬能工具的現實：
每個AI工具都有專精領域和能力邊界。Claude擅長概念思考和使用者體驗，Cursor擅長技術實現和視覺調試。認清這些差異比追求單一完美工具更實用。

方法論比工具更重要：
建立結構化的設計規範、標準化的協作流程、完整的記憶系統後，工具差異的影響大幅降低。好的方法論讓任何工具都能發揮更大價值。

實際選擇建議：

• 專案初期需要概念發想？選擇有UX思維傾向的工具
• 開發階段需要即時調試？選擇有IDE整合的環境
• 文檔整理需要結構化？選擇擅長邏輯整理的工具
• 團隊協作需要一致性？建立統一的Project Knowledge，比統一工具更重要

協作效率的真相：
經過23天實戰，我發現提升協作效率的關鍵不是掌握各種prompt技巧，而是：1) 理解不同工具的思維特性，2) 建立完整的專案知識庫，3) 根據任務特性選擇合適工具。這比研究prompt差異更能提升實際工作效率。

工具比較的價值不在於找出「最好」的工具，而在於理解每個工具的特性，建立適合自己工作流程的協作組合。最重要的收穫是：好的協作能力是可以跨工具應用的核心技能。
最適合的工具組合不是最先進的，而是最符合實際需求的。AI時代的工作方式，需要的是工具整合能力，而不是工具依賴。

參考資料：

• 團隊 AI 運維手冊：System Prompt 的設計、部署與維護 - 關於AI協作中prompt差異不大的深入分析