design-ia

name	design-ia
description	当需要设计产品信息架构时使用。信息架构自动设计，从PRD自动提取内容、进行语义聚类、推荐导航模式、模拟卡片分类、生成IA候选方案。适用于产品信息架构重构或新功能导航设计。关键词：信息架构、IA设计、导航设计、卡片分类、内容组织、导航梳理、内容分类。
metadata	{"module":"产品构思与设计","sub-module":"产品设计与原型","type":"pipeline","version":"3.0","domain_tags":["互联网","内容平台","通用"],"trigger_examples":["网站导航怎么组织","帮我梳理信息架构","内容分类和导航怎么设计"],"interaction_mode":"ai_suggest_human_approve"}
execution_depth	{"default":"standard","quick_description":"直接输出IA方案和导航需求","deep_description":"完整IA方案 + 卡片分类验证 + 用户心智模型对齐 + 导航可用性评估"}

信息架构自动设计

核心原则

1. 信息找路而非路找信息：IA设计从用户的信息需求出发，而非从功能列表出发
2. 层级克制：3层以内，每类3-7项，符合米勒定律
3. 批量生成人类筛选：AI批量生成分类方案，人类做最终筛选和判定
4. 验证驱动：关键分类节点必须标注需用户验证

🤖→👤 AI建议 → 人类审批

交互模式

🤖→👤 AI建议人类审批

输入

输入项	类型	必填	来源	说明
PRD	markdown	是	output/pm-design/design-prd/prd.md	产品需求文档
PRD结构化数据	JSON	○	output/pm-design/design-prd/prd.json	PRD机器可消费版本，包含pages[]，供IA设计对齐页面路由
现有产品IA	JSON	○	用户提供	现有信息架构（如有）
用户研究数据	JSON	○	output/pm-discovery/user-research-voice-analysis / output/pm-discovery/user-research-behavior-analysis	用户行为模式、内容偏好

执行步骤

Step 1: 内容清单生成 [核心]

从PRD中提取所有功能点和内容项：

• 功能模块清单
• 内容类型列表
• 核心业务实体
• 用户可触达的信息节点

Step 2: 自动分类 [核心]

基于语义相似度生成分类建议：

AI基于功能名称和描述的语义相似度进行分类建议：

1. 提取每个功能点的核心关键词
2. 按关键词语义相近度分组
3. 检查每组数量是否符合3-7项约束
4. 超出约束的组建议拆分或合并
5. 标注分类置信度，低置信度分组标注needs_human_validation

• 约束条件：
  • 已有分类优先保留
  • 每类包含3-7项
  • 层级不超过3层

Step 3: 导航需求定义 [核心]

根据内容特点和用户场景，定义导航需求（不定义具体导航模式，由 UI Skill 决定实现方式）：

内容特点	导航需求
扁平结构	3-5个同级入口需同时可见
层级分明	层级深度≤3，核心功能2次点击可达
功能导向	核心功能入口需常驻可见
内容丰富	需支持浏览+搜索组合

Step 4: 卡片分类建议 [核心]

AI基于分类结果生成卡片分类建议：

1. 将Step 2的分类结果转化为卡片分组
2. 识别跨组归属模糊的功能点（可能属于多个分组）
3. 对模糊归属点生成2-3个候选分组
4. 标注需用户验证的关键分类决策点
5. 输出分类建议而非测试结论

Step 5: IA方案生成 [核心]

生成2-3个候选IA方案，每个包含：

• name: 方案名称
• structure: 层级结构定义
• navigation_pattern: 导航模式选择
• avg_clicks_to_core: 核心功能平均点击次数
• alignment_with_user_model: 与用户心智模型的对齐度
• needs_user_validation: 需用户验证的节点标记

输出深度分级

深度级别	输出范围	说明
quick	IA方案和导航需求	核心结论 + 最小可行产物
standard	完整产物（当前默认）	完整产物，包含全部Step输出
deep	完整IA方案 + 卡片分类验证 + 用户心智模型对齐 + 导航可用性评估	完整产物 + 扩展分析 + 深度推演

输出

存储路径：output/pm-design/design-ia/

输出文件：ia_proposals.json

以下为完整示例，展示 batch_generation（AI 批量生成 3 个候选方案）+ human_filter（人类筛选最终方案）原则的实际应用。场景：在线学习平台信息架构设计，AI 生成 3 个候选方案并标注评分，人类筛选后选定方案B。

{
  "ia_proposals": [
    {
      "name": "方案A：功能导向型",
      "structure": {
        "root": {
          "label": "在线学习平台",
          "children": [
            {
              "label": "学习",
              "children": [
                { "label": "我的课程", "items": ["进行中课程", "已完成课程", "收藏课程"] },
                { "label": "课程市场", "items": ["全部课程", "分类浏览", "搜索"] }
              ]
            },
            {
              "label": "推荐",
              "children": [
                { "label": "个性化推荐", "items": ["为你推荐", "不感兴趣反馈"] },
                { "label": "学习路径", "items": ["前端路径", "后端路径", "产品路径"] }
              ]
            },
            {
              "label": "个人中心",
              "children": [
                { "label": "账户", "items": ["基本信息", "学习偏好", "职业目标"] },
                { "label": "成就", "items": ["学习证书", "学习统计"] }
              ]
            }
          ]
        }
      },
      "navigation_needs": "3个同级模块需快速切换，层级深度≤2，核心功能2次点击可达",
      "routes": [
        { "path": "/dashboard", "page": "学习首页", "depth": 1 },
        { "path": "/recommend", "page": "推荐首页", "depth": 1 },
        { "path": "/courses", "page": "课程市场", "depth": 1 },
        { "path": "/courses/:id", "page": "课程详情", "depth": 2 },
        { "path": "/paths", "page": "学习路径", "depth": 2 },
        { "path": "/profile", "page": "个人中心", "depth": 1 }
      ],
      "avg_clicks_to_core": 2.0,
      "alignment_with_user_model": "medium",
      "needs_user_validation": ["「学习」与「推荐」模块的边界划分", "「课程市场」是否独立为一级入口"],
      "rationale": "按功能类型组织，结构清晰易于维护。但「推荐」与「学习」分离可能导致学员在两个模块间频繁切换，增加认知负荷。",
      "pros": ["结构清晰，开发实现简单", "功能边界明确，便于团队分工"],
      "cons": ["推荐与学习割裂，用户心智模型对齐度低", "推荐入口层级较深，影响推荐曝光"],
      "score": {
        "user_alignment": 6,
        "development_cost": 8,
        "scalability": 7,
        "total": 21
      }
    },
    {
      "name": "方案B：用户目标导向型",
      "structure": {
        "root": {
          "label": "在线学习平台",
          "children": [
            {
              "label": "继续学习",
              "children": [
                { "label": "最近学习", "items": ["上次学习课程", "进行中课程"] },
                { "label": "学习路径", "items": ["我的路径", "推荐路径"] }
              ]
            },
            {
              "label": "发现课程",
              "children": [
                { "label": "为你推荐", "items": ["个性化推荐", "学习路径推荐"] },
                { "label": "浏览全部", "items": ["分类浏览", "搜索", "排行榜"] }
              ]
            },
            {
              "label": "我的成长",
              "children": [
                { "label": "学习记录", "items": ["学习统计", "完课证书"] },
                { "label": "账户设置", "items": ["基本信息", "学习偏好"] }
              ]
            }
          ]
        }
      },
      "navigation_needs": "3个同级模块按学员旅程组织，层级深度≤2，推荐内容与学习入口紧邻",
      "routes": [
        { "path": "/dashboard", "page": "继续学习", "depth": 1 },
        { "path": "/recommend", "page": "为你推荐", "depth": 2 },
        { "path": "/courses", "page": "浏览全部", "depth": 2 },
        { "path": "/courses/:id", "page": "课程详情", "depth": 2 },
        { "path": "/paths", "page": "学习路径", "depth": 2 },
        { "path": "/profile", "page": "我的成长", "depth": 1 }
      ],
      "avg_clicks_to_core": 1.8,
      "alignment_with_user_model": "high",
      "needs_user_validation": ["「继续学习」作为一级入口的命名", "「发现课程」与「继续学习」的优先级排序"],
      "rationale": "按学员学习旅程组织，从「继续学习」到「发现课程」形成自然流转。推荐内容与学习入口紧邻，降低切换成本，符合学员「学习-发现-再学习」的心智模型。",
      "pros": ["与学员心智模型高度对齐", "推荐内容曝光度高，核心功能点击次数少", "支持学员旅程自然流转"],
      "cons": ["结构对运营内容组织要求较高", "「发现课程」命名需用户验证"],
      "score": {
        "user_alignment": 9,
        "development_cost": 6,
        "scalability": 8,
        "total": 23
      }
    },
    {
      "name": "方案C：内容类型导向型",
      "structure": {
        "root": {
          "label": "在线学习平台",
          "children": [
            {
              "label": "课程",
              "children": [
                { "label": "全部课程", "items": ["分类浏览", "搜索", "排行榜"] },
                { "label": "我的课程", "items": ["进行中", "已完成", "收藏"] }
              ]
            },
            {
              "label": "路径",
              "children": [
                { "label": "推荐路径", "items": ["按职业方向", "按技能方向"] },
                { "label": "我的路径", "items": ["进行中路径", "已完成路径"] }
              ]
            },
            {
              "label": "推荐",
              "children": [
                { "label": "课程推荐", "items": ["个性化推荐", "相似课程"] },
                { "label": "路径推荐", "items": ["进阶路径", "关联路径"] }
              ]
            },
            {
              "label": "我的",
              "children": [
                { "label": "学习数据", "items": ["学习统计", "完课证书"] },
                { "label": "设置", "items": ["账户", "偏好"] }
              ]
            }
          ]
        }
      },
      "navigation_needs": "4个同级模块需快速切换，层级深度≤2，但4个入口可能超出米勒定律舒适区",
      "routes": [
        { "path": "/courses", "page": "课程", "depth": 1 },
        { "path": "/courses/:id", "page": "课程详情", "depth": 2 },
        { "path": "/paths", "page": "路径", "depth": 1 },
        { "path": "/recommend", "page": "推荐", "depth": 1 },
        { "path": "/profile", "page": "我的", "depth": 1 }
      ],
      "avg_clicks_to_core": 2.2,
      "alignment_with_user_model": "medium",
      "needs_user_validation": ["4个一级入口是否过多", "「路径」与「课程」是否需要合并"],
      "rationale": "按内容类型组织，课程与路径分离便于内容管理。但4个一级入口可能超出米勒定律（3-7项舒适区下限），且「推荐」独立成模块可能降低与学习的联动性。",
      "pros": ["内容类型边界清晰，便于内容运营", "路径与课程分离，支持精细化运营"],
      "cons": ["4个一级入口认知负荷较高", "推荐与学习场景割裂", "核心功能点击次数偏多"],
      "score": {
        "user_alignment": 5,
        "development_cost": 7,
        "scalability": 9,
        "total": 21
      }
    }
  ],
  "human_filter": {
    "selected_proposal": "方案B：用户目标导向型",
    "selection_rationale": "方案B 与学员心智模型对齐度最高（9分），核心功能平均点击次数最少（1.8次），推荐内容曝光度高。虽然开发成本略高于方案A，但用户体验优势明显，符合「信息找路而非路找信息」的核心原则。",
    "rejected_proposals": [
      {
        "name": "方案A：功能导向型",
        "reject_reason": "推荐与学习割裂，用户心智模型对齐度仅 medium"
      },
      {
        "name": "方案C：内容类型导向型",
        "reject_reason": "4个一级入口认知负荷过高，违反米勒定律舒适区原则"
      }
    ],
    "validation_actions": [
      "对「继续学习」「发现课程」命名进行卡片分类验证",
      "对推荐内容在「发现课程」下的层级进行 A/B 测试"
    ]
  }
}

输出校验规则：详见下方输出校验规则章节

决策规则

条件	动作
IA层级深度 > 4层	标注"层级过深"，建议扁平化
同层级节点数 > 7个	标注"认知负荷过高"，建议分组
关键任务路径点击数 > 3次	标注"路径过深"，建议提升层级
IA置信度 < 0.5	升级人类验证，标注"IA推断可信度低"
与PRD功能模块不匹配	标注"功能覆盖缺失"，列出未覆盖的功能模块
导航路径存在循环	必须修复，消除循环引用

质量检查

P0 检查（quick/standard/deep 都必须通过）

• 内容清单完整性（覆盖PRD所有功能点）
• 分类合理性（符合米勒定律（每类3-7项））

P1 检查（standard/deep 必须通过）

• 导航需求定义（有明确导航需求且与内容特点匹配）
• 验证节点标注（所有关键分类节点已标注需用户验证）

P2 检查（仅 deep 必须通过）

• 扩展分析完整（深度推演和路线图已生成）
• 决策记录完整（关键决策有依据和替代方案）

---

降级策略

缺失的上游输入	降级方案	输出影响	数据获取说明
PRD文档缺失	用户提供功能列表，直接设计IA	缺乏PRD结构化数据，分类可能不够完整	要求用户提供功能需求描述或上传prd.json文件
现有IA数据缺失	从零设计IA，无参考基线	缺乏现有IA参考，可能遗漏已有结构	要求用户提供现有页面结构或导航层级描述
用户研究数据缺失	基于PRD功能推导分类	缺乏用户研究数据，分类可能与用户心智模型偏差	要求用户提供用户研究结论或上传persona.json文件
所有上游文件均缺失	提示用户先执行前序阶段，或基于用户提供的功能列表直接设计IA	整体置信度降低	要求用户提供功能列表、目标用户和核心使用场景

输出校验规则

字段路径	类型	必填	说明
ia_proposals	array	是	IA候选方案列表，至少2个
ia_proposals[].name	string	是	方案名称
ia_proposals[].structure	object	是	层级结构定义
ia_proposals[].navigation_needs	string	是	导航需求描述（不定义具体导航模式）
ia_proposals[].routes	array	是	路由列表
ia_proposals[].routes[].path	string	是	路由路径（须与prd.json.pages[].route一致）
ia_proposals[].routes[].page	string	是	页面名称
ia_proposals[].routes[].depth	integer	是	层级深度
ia_proposals[].avg_clicks_to_core	number	是	核心功能平均点击次数
ia_proposals[].alignment_with_user_model	string	是	与用户心智模型对齐度
ia_proposals[].needs_user_validation	array	是	需用户验证的节点

上游变更响应

上游变更影响

上游变更	影响范围	响应策略
PRD功能模块增删	内容清单、分类结构、路由定义	标注受影响的功能点和分类节点，建议人类确认是否重新聚类
PRD优先级调整	IA层级结构、导航模式	标注受影响的层级关系，建议人类确认是否调整层级深度
用户研究数据更新	分类方案、用户心智模型对齐度	标注受影响的分类判断，建议人类确认是否调整分类方案
现有IA结构调整	路由映射、导航模式	标注受影响的路由和导航，建议人类确认是否重新设计

下游通知机制

IA变更类型	通知范围	通知方式
路由结构变更	design-userflow、design-prototype、design-handoff-spec	标记路由变更，触发用户流程和原型重新设计
导航需求变更	design-prototype、interaction-spec	标记导航需求变更，触发原型和交互规范更新
层级深度变更	design-userflow、design-handoff-spec	标记层级变更，触发流程和交接文档更新
分类节点变更	design-userflow、design-prototype	标记分类变更，触发流程和原型更新

与prd.json数据契约对齐

本Skill输出字段	prd.json对应字段	对齐规则
ia_proposals[].routes[].path	prd.json.pages[].route	路由路径必须一致，IA方案确认后prd.json同步更新
ia_proposals[].routes[].page	prd.json.pages[].name	页面名称必须一致
ia_proposals[].structure	prd.json.pages[]层级关系	IA层级结构决定pages的父子关系

数据获取说明

本Skill需要PRD、现有IA和用户研究数据，请通过以下方式之一提供：

1. 直接描述功能列表和用户需求
2. 上传PRD文档 / persona.json / voice-analysis.json文件
3. 提供数据文件路径

• AI不负责外部数据采集，仅负责分析