mastergo ai 不分析真实用户行为数据，而是通过智能预判与结构化模拟辅助设计mvp用户动线：一、ai自动生成逻辑动线框架；二、ai检查动线断点；三、组件联动模拟操作反馈；四、导出可测试原型反向验证。
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MasterGo AI 本身不直接分析真实用户行为数据（比如点击热图、停留时长、跳出路径），它不接入埋点或用户行为追踪系统。但它能通过智能预判+结构化模拟的方式，辅助你设计、推演并优化 MVP 的用户动线——核心是把“人怎么用”提前具象化，而不是等上线后再看数据。
一、用 AI 自动生成符合逻辑的动线框架
输入一句清晰的产品目标（如：“用户想3秒内查到快递最新位置”），MasterGo AI 会基于常见交互范式，自动构建包含起点（搜索入口）、关键节点（结果页、异常提示、刷新按钮）、终点（分享/复制单号）的页面流。这个流程不是随机拼凑，而是参考了电商、物流、工具类产品的高频路径模式，天然具备动线合理性。
- 生成的每个页面都带默认跳转关系（例如首页搜索框 → 结果页 → 物流详情页）
- 所有按钮文案、图标位置、返回逻辑都按“最小认知负荷”原则排布
- 若描述中强调“老人也能操作”，AI 会自动增大触控区域、减少层级、禁用手势返回
二、用「AI 检查」功能识别动线断点
在画布中选中整个流程页组，点击右键 →「AI 检查动线」，它会快速扫描三类风险：
- 文字歧义：比如按钮写“提交”，但上下文没说明提交什么 → AI 建议改为“查快递”
- 跳转缺失：某页有“查看更多”但没连到下一页 → 自动标红并提示补链接
- 认知超载：单页出现超过4个主操作入口 → 推荐折叠次要项或分步引导
三、结合「组件联动」模拟真实操作反馈
不用写代码，就能让动线“活起来”：
- 给搜索框绑定「输入触发」动作，输入后自动跳转到结果页（模拟真实响应）
- 在结果页加一个「刷新按钮」，点击后AI自动生成新状态（如“已更新至2分钟前”）
- 对关键步骤（如填写手机号）设置必填校验，输错时弹出提示框而非静默失败
这样走一遍，你就知道用户卡在哪、为什么犹豫、哪一步容易放弃——不是靠猜，而是靠可交互的推演。
四、导出为可测试原型，反向验证动线
生成后的设计稿可一键发布为测试链接，嵌入真实反馈钩子（比如在物流页底部加滑块：“这页信息，你能立刻找到最新位置吗？0～5分”）。用户点击、停留、退出的路径虽不能自动采集，但你可以用这个链接定向发给10–15个目标用户，手动记录他们说“我找不到……”“我以为点这里会……”的原话，再回画布里用AI快速迭代修正。
本质上，MasterGo AI 不代替用户测试，但它把动线设计从“经验判断”变成“可推演、可模拟、可快速重试”的过程。动线是否顺畅，不在纸上画得有多美，而在第一次点击是否自然、第二步是否无需思考、第三步有没有明确出口——这些，它帮你提前跑通。
