Generative AI models are increasingly being integrated into human task workflows, enabling the production of expressive content across a wide range of contexts. Unlike traditional human-AI design methods, the new approach to designing generative capabilities focuses heavily on prompt engineering strategies. This shift requires a deeper understanding of how collaborative software teams establish and apply design guidelines, iteratively prototype prompts, and evaluate them to achieve specific outcomes. To explore these dynamics, we conducted design studies with 39 industry professionals, including UX designers, AI engineers, and product managers. Our findings highlight emerging practices and role shifts in AI system prototyping among multistakeholder teams. We observe various prompting and prototyping strategies, highlighting the pivotal role of to-be-generated content characteristics in enabling rapid, iterative prototyping with generative AI. By identifying associated challenges, such as the limited model interpretability and overfitting the design to specific example content, we outline considerations for generative AI prototyping.


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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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