DEMO | 前剪映负责人创业融资近亿,替代Figma,给AI Coding们补补审美


一个把国民级创作工具从 0 做到 100 的人,正在尝试把“审美”拆解成一套 AI 可以执行的设计方法。


前剪映中国负责人 Kiki张琪智创办了一款叫 OJO 的 AI 产品原型设计工作台(https://ojo.art/)。用户只需要说出想做什么,一个由 Agent Team、Agent 和 Skills 三层构成的设计系统,就会在对话与画布中,完成调研、产品定义、界面设计,并输出交互原型。


此前,OJO完成了近亿元人民币的首轮融资,由顺为资本、联想创投联合投资。


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2026 年 8 月 18 日,OJO 面向海外正式上线,截至目前,X上的首发帖已获得约 53 万次浏览,评论区很快将OJO和Figma放在一起比较,期待 AI 能把设计师从 Figma 工作流中“解救”出来。


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所谓从 Figma 工作流中“解救”出来,并不只是换掉一款工具。随着代码生成变快,软件生产的瓶颈正在从“能不能做出来”,转向“做出来之后是否好用、好看,并形成辨识度”。


用户希望 AI 接手设计过程中那些依赖专业经验与判断的工作。


Claude Design、v0 Design Mode 等产品都在尝试填补这个缺口。它们从通用 Agent 或 Coding Agent 出发,向前补齐设计环节;而OJO 则把顺序倒了过来——先理解用户、定义问题,再组织产品结构、视觉语言与交互方式,页面和代码只是最后的执行结果。


这也延续了Kiki 在剪映时期熟悉的产品方法:把专业创作能力拆开、封装,再交给普通用户。剪映用模板封装视频的剪辑结果,OJO 则尝试封装设计师分析问题、做出判断和完成修改的方法。


最近,我们上手试用了 OJO,也和 Kiki 聊了聊,想弄清楚一件事:设计能否被 AI 组织成一条普通用户也能参与的工作流,审美又能否被工程化。


代码越来越普遍,但审美依然稀缺


AI Coding 给软件生产带来的第一轮改变,是扩大“实现”的供给。


过去,一个想法要经过需求、原型、设计和开发,才能变成可以运行的产品。Vibe Coding 压缩了这段过程,甚至当产品定位、用户需求和视觉方向仍然模糊时,更快的实现也能把模糊判断直接放大成一个可以运行的结果。


问题出现在后续的迭代修改中。


用户通常能一眼判断页面“丑”“不高级”,却很难说清问题究竟在哪里,像一个无力的甲方:知道自己不满意,但无法判断应该调整信息层级、交互路径、页面结构,还是字体、配色和视觉风格,更难写出精准的 Prompt。


OJO 认为,根源在于对Design 的定位上。


现有产品大多沿着 Coding 的工作流加入设计能力:先生成一个能够运行的应用,再通过画布、视觉编辑和设计系统改善结果。Design 在这条链路中承担的是补充和优化。


OJO 把顺序倒了过来。在 OJO 的定义里,Design 覆盖一款产品从构思到实现的完整过程。


它由两个紧密相连的部分组成。How it works 决定产品服务谁、解决什么问题、功能如何取舍、信息与交互怎样组织;How it looks 决定这些判断以什么方式呈现,包括字体、配色、版式、动效和视觉气质。


前者没有想清楚,后者很难准确;视觉方案发生变化,也可能反过来影响产品结构和交互方式。


OJO 的流程也因此从页面生成之前开始。它先帮助用户澄清需求、研究用户、判断产品方向,再进入结构、视觉和交互设计,最后将方案交给 Codex等Coding Agent 实现。产品进入开发以后,也可以回到 OJO 继续调整。


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这个起点决定了 OJO 的产品形态,也解释了为什么一个剪映背景的团队,会把第一次创业放在 Design 上。


将剪映从 0 做到 100,先看到用户需求,再定义产品


过去几年,从字节离开创业的人很多。剪映系尤其受到关注。


剪映曾把一套复杂的专业创作流程,变成数亿普通用户能够使用的产品。它经历过工具冷启动、用户规模增长、全球化、商业化和 AI 转型,成为了观察中国 AI 应用创业者的重要样本。


因此,每当剪映背景的人开始创业,市场都会追问几个问题:他们在原来的成功中究竟承担了什么;从剪映带走了哪些可以复用的方法;离开大厂的流量、组织和资源后,这些经验还能否独立成立。


而Kiki 是这批创业者中,与剪映完整生命周期联系最紧密的一位。


2017 年研究生毕业后,Kiki 加入 Faceu,先后参与 Faceu 相机和轻颜相机,并将轻颜从 0 做到 1500 万 DAU。2019 年,她进入剪映,经历产品从早期工具走向全球化创作平台,职责也从工具产品扩展到全球工具业务。


2024 年剪映拆分国内外业务后,Kiki 开始以中国负责人的视角统筹产品。彼时,剪映已经接近用户规模的天花板,需要从存量中寻找增量,推动付费增长,也要把大模型能力真正接入已有的创作链路。


履历很字节,但Kiki判断问题的方式并不典型。


外界常用数据驱动、快速验证和解决当下问题来概括字节系产品人。Kiki 同样强调执行,但识别问题的起点,经常来自一个尚未进入数据看板的真实场景。


她会继续把这些具体场景向外推演,判断它们是否指向更大的用户与市场变化,再推导回产品的第一步。团队内部将这套路径概括为“先极小,再极大,再极小”。


在与 OJO 团队交流的过程中,他们提到了一个“长视频改短视频”的例子。在负责剪映期间,大家曾讨论过是否开发这项功能,当时竞品已经将这个功能做成了一个单独的产品。


但Kiki认为,如果只是调整画幅比例、截取若干片段,“长改短”不足以支撑一个独立的产品,功能本身还需要回答:用户从哪里获得这么多长视频,为什么需要把它们重新组织成短内容,以及这项需求为什么在北美更加突出。


直到一次在美国打车时,Kiki和司机聊到了当地人的通勤习惯。漫长的公路通勤形成了庞大的播客消费,创作者随后开始把播客录制成视频,上传到 YouTube;TikTok 兴起后,同一批长内容又需要被切成短片,进入新的分发渠道。


找到这条用户链路后,团队才将功能推进到开发阶段。


类似的方法后来也被 Kiki 带进了 OJO:先找到变化发生在哪里,再判断应该把哪一部分专业能力做成产品。


2025 年年底,一些剪映内部的产品经理和设计师开始直接使用 Gemini 制作可以运行的原型,再拿来和 Kiki 讨论。据她回忆,其中部分原型的视觉完成度,已经超过产品经理此前自己制作的 Figma 稿。


Kiki 最直接的反应是:“大家的岗位边界要发生变化了,这对应的是一个产业级的机会。”


当实现门槛下降,判断会成为新的缺口。小团队、独立开发者,以及来自市场、运营、硬件等不同领域的人,都可以直接参与产品生产;但产品服务谁、解决什么问题、功能如何取舍,以及视觉与交互是否适合具体场景,仍然需要专业经验。


完整的剪映履历,让 Kiki 熟悉一款创作工具如何从冷启动走向规模化;从小场景推演大变化的产品风格,又让她选择了一个当时尚未形成共识的方向。OJO 也成为了两部分的交点。


OJO 如何让 AI 组队做设计?


沿着这套思路,OJO 先面向非专业设计师群体,把 AI 放进需求澄清、产品定义、方案生成、细节修改和开发交付,试图形成一条完整的设计链路。


先追问,再生成,把设计过程展开


用户进入 OJO 后,可以从一句模糊需求开始。


比如输入“我想做一个电影资料库”,系统会继续追问:产品服务什么人?用户为什么需要它?内容应该按导演、演员还是类型组织?它更接近一个专业数据库,还是一个带有社区感的电影空间?


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这些讨论会被整理成一份 Product Brief。接下来,OJO 给出多个产品与视觉方向,让用户先确认产品应该往哪里走。方向确定后,系统继续处理信息结构、Design DNA、UI、交互和动效,最终生成可以编辑的产品原型。


这套流程建立在一个基本判断之上:复杂的设计项目很难由一句 Prompt 完整定义。它更接近视频制作:脚本、分镜、素材、剪辑和动效存在先后关系,前面的判断会影响后面的结果。


这也是 OJO 同时保留对话和画布的原因。


左侧对话区负责追问需求、推进任务和记录修改;右侧无限画布用于放置 Product Brief、参考资料、原型页面和不同版本的设计结果。


用户可以同时看到过程与结果,也可以将多个方案并排比较,再返回前面的环节重新调整。


Agent Team 定方向,Agent 推进任务,Skill 提供专业约束


一条完整的设计链路,会同时涉及用户研究、产品定位、信息结构、视觉、交互和动效。所有任务如果都留在同一段对话里,模型需要不断切换角色,也要同时处理不同层级的信息。


OJO 因此将系统拆成 Agent Team、Agent 和 Skill 三层。


  • Agent Team 先确定任务属于哪个方向。目前,OJO 提供需求分析、产品原型、设计优化和游戏设计四类 Agent Team。不同任务会进入不同流程,也会调用不同的角色与专业能力。


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  • Agent 负责推进方向下的具体工作。每个 Agent 保留自己对项目的理解,也能调用模型、工具和外部资源,分别完成分析、决策、执行和检查。角色分开后,每个 Agent 可以维持更聚焦的上下文,减少不同任务之间的干扰。


  • Skill 则为具体环节加入更细的专业规则,这也是将审美品味工程化的最直接体现。


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比如用户看到一张页面,往往只能说“字体太丑了”。真正的问题可能来自字体选择、字号层级、行距、中英文搭配,也可能来自字体气质与产品定位之间的偏差。中文字体 Skill 会进一步诊断问题、解释判断,再执行修改。


不同场景也会调用不同的 Skill。中文内容产品、海外工具和 To B 软件需要不同的字体与版式;移动端、桌面端、平面设计、交互原型和 3D 动效,也分别对应不同的专业要求。


据团队介绍,目前 OJO 已经积累了 200 多个 Skill,从需求分析、产品定义,一直覆盖到字体、视觉、交互、动效和开发。例如,“鲁迅”用于检查需求里的空话和真实问题,“达芬奇”从结构和创造性上审视方案。名字承担了用户理解能力的入口,底层仍然是一组提供给 Agent 的知识、方法、工具和约束。


Kiki 把 Skill 称为“LUI 时代的模板”。


Agent Team 限定任务方向,Agent 理解项目并调动资源,Skill 规定具体环节需要遵循的方法。三层架构共同把通用模型约束进专业设计流程。


原文链接: https://www.aitntnews.com/newDetail.html?newId=28604