原有问卷
创建、发送、统计
- 引导者为一次迭代创建问卷，再将链接分享给团队成员。
- 成员匿名提交 1—7 分反馈，系统只呈现回复数量和维度得分。
- 讨论、报告与行动跟进发生在系统之外，流程没有下一步。
企业级 AI 应用系统设计 · IGX · 2026
Squad
Health
将既有问卷流程重构为持续的团队健康度闭环：让真实信号转化为共同承诺，并在一次次迭代中留下可见的学习。
而不是现场解读一个分数。
项目概览
团队。周期。交付。
- 角色
- 企业数字化与 AI 应用系统设计，负责需求整合、系统方案、交互规则和 AI 辅助前端原型构建。
- 周期
- 2024—2026，围绕 IGX 相关能力持续迭代，并完成当前模块的研发交接准备。
- 协作
- 与产品负责人、架构师、技术负责人、交付团队及 IBM Garage 教练团队共同评审。
- 交付
- 通过多轮跨职能评审，交付可运行前端原型、系统流程、交互规格和研发上下文。
我如何参与
我将一次性的问卷流程重新定义为可信、可执行的复盘系统闭环，让团队的真实信号转化为明确的决定、行动和下一轮学习。
我主导的工作
- 需求整合与问题重构：将反馈转化为系统原则，把单纯的分数呈现升级为可持续跟进的复盘闭环。
- 端到端系统流程：串联匿名信号、AI 会前预读、引导式讨论、结果确认与行动归属。
- 关键系统界面与状态规则：明确隐私提示、邀请机制、AI 解释、空状态与异常状态。
- AI 辅助前端构建与交接：沉淀流程规则、交互规格和可供研发使用的交接材料。
我协作完成的工作
- 与项目团队及 Garage 教练团队进行需求验证和流程评审。
- 对齐既有 IGX 实践，推动 AI 辅助前端原型构建，并与产品、技术和交付团队共同评审。
结果
项目以可运行的前端原型、系统流程、规格说明和 AI 提示词完成研发交接准备，让后续团队能够追溯关键系统决策。
01
将功能放回系统中理解
IBM Garage 方法 · IGX
Squad Health 不是独立问卷，而是让迭代学习真正进入团队运作的一环。
我负责 IGX 相关模块的需求梳理、系统流程和交互方案——IGX 是让 IBM Garage 工作方法可见、可执行的数字平台。Squad Health 支持迭代回顾，将项目交付中的学习连接到接下来的工作节奏。
Garage 方法→IGX→迭代回顾→Squad Health
02
重新定义问题
为什么需要改变
从问卷分数，走向持续的团队改进。
Squad Health
收集、准备、决策、延续
- 建立迭代会话，收集匿名信号，再生成可审阅的 AI 会前预读。
- 支持从反思、归类、投票到讨论和结果确认的完整复盘过程。
- 将结果转为具备负责人和截止日期的行动，并在下一轮提供历史上下文。
03
明确系统要验证什么
从功能需求到系统问题
真正的问题，在于问卷之外那条断开的闭环。
我围绕复盘最容易失去信任或动力的四个时刻定义验证问题，用它们评估既有流程、收集证据并做出系统决策。
坦诚
成员在什么条件下，才愿意给出真实而坦诚的反馈？
理解
如何让引导者带着上下文进入会议，而不是临场解读一个分数？
决策
团队如何在不丢失不同声音的前提下，收敛出真正需要改进的事项？
跟进
如何让复盘持续连接到它所产生的行动，而不是止于会议？
系统分析板
将利益相关方输入追溯到清晰的系统方案。
我整合教练团队的输入并审视既有流程，将主题、原则和实现意图串联起来，指导后续方案与前端构建。
05
将闭环落为可运行的系统
从系统架构到关键业务场景
这个闭环必须在会前、会中和会后都能运作。
我把会前、会中、会后设计成引导者真正能跑起来的一条服务：创建会话、定时匿名发送、会前准备与会中引导，再到结果确认、行动负责，以及可带到下一迭代的洞察。
01 · 设置与收集
先确认问谁——再收集无法回溯到个人的信号。
设置为这个团队和迭代排一次复盘，可单次也可循环。仍由人确认问谁、以及匿名链接何时发出；七个健康度维度保持可比，本期最多加三道自定义题。
- 会前发送或会上填写，都走同一套匿名链接。
- 只显示完成率并提醒未填的人——不展示会暴露个人的实时分数。
- 问卷关闭前仍可修正名单，包括邮箱邀请的客人。入库答案不带身份。
02 · 准备与引导
用 AI 帮团队准备好，但让引导者始终主导会议。
会前预读将回复覆盖度、分数变化、评论、历史行动和自定义问题整理成可编辑的讨论主题。
- 在 IGX 内完成反思、归类、投票、讨论并延续工作记录。
- 也支持保留团队既有的 FigJam、Mural、白板或仅笔记的方式。
- 会议结束时带回外部材料；AI 起草结果，但由引导者决定保留内容。
03 · 确认、行动与学习
把对话转成有人负责的下一步，并让模式在一次会议之外变得可见。
收尾把会上产出变成可审阅的结果集。会话不能停在含糊承诺上：留下的行动必须有负责人和截止日期。跨迭代后，同一份证据成为给 Garage 负责人看的洞察报告。
- 结束前审阅结果：看板笔记直接带入，外部材料才走提取。
- 将共识转为具有状态、负责人和截止日期的行动。
- 跨迭代呈现趋势、主题总结、行动跟进和下一步重点。
06
借助 AI 构建、评审与迭代
可控的 AI 辅助开发交付
AI 加速前端构建；系统决策始终由人负责。
我借助 AI 编程代理和 Figma MCP 将系统规则与交互规格转化为高保真 React 原型，再用实际运行的前端原型让评审变得具体。每一项实质性改变都同步进入流程规则、界面状态与实现，而不是留在事后的演示文稿里。
系统实现契约
在要求 AI 生成界面前，先定义每一个状态。
- 明确生命周期。会话设置、匿名发送、收集、预读、会议、收尾、行动与洞察都有清晰状态与规则。
- 以系统规格为准。Figma 关键帧、页面规格、交互矩阵和源素材为前端实现提供约束。
- 评审运行中的原型。反馈会同步改变规则、页面状态与代码路径，并进入交接材料。
真实的构建轨迹
可运行的前端代码留下可复核的记录。
原型仓库把系统决策记录为实现变更，而不只是视觉快照。
mainIGX-new-squad-health
5810747构建匿名成员问卷流程5c08e2f会议投票、便签反馈与成员视图38995ac扩展参与与会议流程2fabab1新增成员会议链接流程
与客户一起评审
客户在通话中直接审阅正在运行的原型。
与 Garage 教练和交付评审一起做现场评审：反馈落在真实产品行为上，再进入下一轮决策。
三轮跨职能评审
只有下一步决策清楚，工作才继续推进。
- Gate 01
改变设计的那次内部评审
与 PM、架构师和技术负责人一起评审。这一关留下的痕迹：
- 匿名。只显示完成率，入库答案不带身份。
- 会议路径。IGX 看板和 Outside IGX 同属一条会话。
- 结束门禁。没有负责人和截止日期，不能关闭。
- Gate 02
PO，对着完整流程原型
各条流程打通后，按脚本把产品从头走到尾——设置、收集、预读、会议、收尾、行动、洞察——幻灯片只用来说明为什么这样设计。
最清楚的结论是接下来发生的事：PO 亲自把它带到客户评审——由他来组织和主持随后与 Garage 教练团队的评审。
- Gate 03
回到起点，再快跑一圈
客户评审把原型放回最初提出问题的 Garage 教练团队面前。我先用他们的原话开场——行动跟进、AI 会前准备、跨迭代洞察——再让产品把闭环演回去。
原型可以单独文件运行，所以他们在通话里就能审，而不用等下一次演示。Squad Health 现已在这些教练团队的 Garage 实践中上线。
07
交付与复盘
我的交付物
交接不只是页面——而是一套可运行的系统原型包。
交接材料使完整健康度闭环可被检视：高保真前端原型、流程与状态规则、演示路径、评审决定，以及研发需要的实现上下文。
- 引导者、成员与会议链接的前端原型路径
- 会话、问卷、收尾、行动与洞察的生命周期覆盖
- 页面规格、交互矩阵与系统流程说明
- AI 提示词、演示数据与研发所需的实现上下文
我会留下的
用 AI 做设计，和为 AI 做设计，学到的是同一课。
真正有价值的不是流畅，而是可追溯。AI 的主张必须可核对才有用；设计师用 AI 工作时，也应守产品同一道门：让它跑得快，提交权留在人手里。
我设计的是一套 AI 建议、人做决定的系统——交付方式也完全如此。
若重来我会改的
01对照真实失败来测
原型里的 AI 是脚本化的，不会幻觉。这套设计要防的压力场景从未在一次会话里真正发生。只在温顺的 AI 上验证过的信任设计，还是假设，不是结果。
02补上中间那一环
缺的是中间：研究员在真实研究中、带着截止日期压力使用原型并沉淀发现。评审检验的是论证；只有使用才检验作品。
结语
最难的不是做出一个更好的分数，
而是让团队的下一项决定值得信任。
AI 加快了从系统规则到可评审前端原型的路径，但没有替代业务和系统判断。隐私、会议引导、投票、行动归属，以及原型尚不能宣称解决的事项，都需要清晰的边界。