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您的团队准备好进行人工智能增强设计了吗?

杰睿 行业趋势

简要想法

  • 本文探讨了人工智能设计工具如何在不破坏既定团队流程的情况下加速线框图和原型设计等早期工作流程。
  • 它强调了将人工智能巧妙地融入协作环境的重要性,并以 Lovable 和 Figma Make 等工具作为案例研究。
  • 文章认为,团队应该从小处着手,培养提示技能,并将人工智能视为动力助推器,而不是完全的设计替代品。

AI 不再只是设计中的未来附加组件,它正成为现代团队工作方式的重要组成部分。本文探讨了如何将 AI 引入结构化设计环境,在这种环境中,协作、系统和代码质量至关重要。从快速跟踪线框图和原型,到引导用户选择 Lovable 和 Figma Make 等工具,本文清晰地展现了 AI 在当今真正增值的地方,以及如何为未来构建流畅性。

AI 设计已不再新鲜——它正迅速成为现代设计师工作方式的关键组成部分。在本文中,我将探讨当今的工具如何提供真正的价值,它们如何融入现有的工作流程,以及如何开始构建 AI 增强型实践。

重点不仅仅在于单独的工作流程或华丽的演示——而在于如何将人工智能巧妙地引入结构化环境,特别是在更广泛的组织中已经存在协作、设计系统和开发流程的地方。

快速通道:人工智能已实现的功能

言归正传:目前最明显的优势在于原型设计和布局生成。得益于全新的 AI 工具,设计成果不再需要从零开始构建。您可以在几分钟内生成可用的布局,从而加速“畅想”阶段,并使团队能够快速探索、沟通和完善创意。

虽然手绘草图和灰度线框图仍然有其用武之地,尤其是在头脑风暴或高度定制的概念设计中,但如今的人工智能工具能够提供可点击、可测试的输出,让它们感觉就像数字产品的真实原型一样。我经常用我的草图来引导新的人工智能线程来实现目标。这些输出高度可定制,并支持快速迭代,使其成为早期探索、反馈和团队协调的宝贵工具。

话虽如此,对于需要托管平台的企业来说,当今 AI 工具的输出本身还无法直接投入生产。它们为进一步的改进和开发提供了坚实的基础,但仍需要具备可访问性并与业务系统保持一致。我将在本文中逐一阐述这些问题,并提出如何从当今的 AI 设计技术中获取价值,以及在不久的将来可以期待什么。

了解人工智能设计格局

随着越来越多的 AI 设计工具进入市场,评估它们的差异至关重要,这不仅体现在输出结果上,还体现在它们如何与实际工作流程集成。下面的比较重点介绍了这些工具在不同团队(从个人设计师到规模化产品组织)中的可用性关键特性。

人工智能辅助设计工具:从早期测试到发现商业价值

今年早些时候,我和我的团队测试了几款新兴的AI设计工具——UX PilotVercel v0Lovable——以了解它们在结构化设计环境中的实际价值。我们发现它们出奇地容易上手,界面直观,设计师可以在几小时内上手。然而,我们的测试揭示了两种截然不同的方法,以及一个关键的行业差距。

  • UX Pilot专注于通过 Figma 集成进行基于提示的 UI 生成,输出设计人员可以在熟悉的工作流程中进行迭代的 HTML/CSS。
  • Vercel v0采用代码优先的方法,可以直接生成 React/Tailwind,但以设计为中心的团队需要在 Figma 中手动重新创建。Lovable 则提供了一个强大的中间地带,可以将提示转换为完整的 React 应用程序,同时保留了导出功能以便进行设计交接。
  • v0 和 Lovable 都展现了快速原型设计的价值,但我们的测试也印证了对比图表的结论:与现有设计工作流程的集成仍然是关键挑战。这些工具擅长生成起点,但需要大量的手动工作才能与我们的生产系统保持一致,因此我们主要测试了概念验证,并将其搁置一旁。

59% 的开发者使用 AI 完成代码生成等核心开发任务,而只有 31% 的设计师在素材生成等核心设计工作中使用 AI。AI 的代码生成能力也很可能正在发挥作用——68% 的开发者表示他们使用提示来生成代码,82% 的开发者表示他们对最终结果感到满意。简而言之,开发者越来越普遍地发现 AI 在日常工作中发挥着重要作用,而设计师仍在努力确定这些工具如何以及是否最适合他们的流程。

— Figma(4 月)2025 年 AI 报告:来自设计师和开发人员的观点

然后 Figma 改变了一切。

2025 年 5 月,Figma 推出了Make,这项原生 AI 功能可以绕过我们之前发现的集成障碍。与我们之前测试的第三方工具不同,Figma 的方法直接利用现有模式和团队工作流程。Make 可以在您现有的 Figma 环境中将提示转换为功能原型。

这一转变验证了我们的测试结果:最成功的人工智能应用不是来自最复杂的独立工具,而是来自在现有设计操作中发挥作用的解决方案。

对于设计师来说,自然而然的选择似乎是留在 Figma 中,由 Anthropic 提供支持。我之所以喜欢 Anthropic,是因为它的商业敏锐度使其成为一种创意资源——它能够在关键之处创造价值:早期创意的生成,快速地在布局中表达,用于概念验证/问题解决。

在我的工作流程中,我发现它可以成为一种非常顺畅的加速器——只需在平台上操作,易于学习。虽然这项技术还很新,我还没有完善我的提示技巧,但早期测试对我来说非常有希望。我估计设计师们会持续采用它,而 Figma 可能是扭转设计师不再使用 AI 工具这一趋势的关键。

对于评估这些工具的企业团队来说,区分独立功能和运营集成至关重要。虽然 UX Pilot 和 v0 等早期工具对于特定用例仍然很有价值,但围绕设计系统进行的平台整合表明,架构成熟度(而非工具复杂度)将决定 AI 应用的成功。

当前的限制:仍然存在摩擦

尽管 AI 设计工具优势显著,但它们仍然需要大量的人工投入才能与实际产品工作流程保持一致。对于在结构化设计系统、标记化库或受管控的组件集内运作的团队而言,AI 输出可能需要重建或重构,才能在生产环境中进行扩展。

常见问题可能包括:

  • 与您的设计系统不一致的视觉风格。
  • 过多的内联样式和不必要的嵌套。
  • 需要更换的通用占位符组件。
  • 生成相关屏幕或流程时不一致。
  • 无障碍设施实施不足。
  • 将输出与现有代码库集成的挑战。

虽然 Figma 的 AI 功能等平台原生工具通过在现有设计系统内工作减少了一些集成摩擦,但细化、可访问性和生产准备的基本挑战仍然存在。

此外,要获得最佳结果,需要开发有效的提示技能,并使其可重复使用——本质上是学习每个人工智能工具响应最佳的“语言”。

底线:人工智能可以完成初步布局,但精细化、合理的结构和紧密的集成仍然需要人类的专业知识。即使集成路径有所改进,设计判断和系统性思维仍然不可替代。

重新思考人工智能在设计生命周期中的作用

与其指望 AI 工具能够提供完美、可立即投入生产的成果(尤其是在企业级领域),不如将其视为动力的加速器——能够开启思考、布局和协作的早期阶段。无论是通过第三方集成还是平台原生功能,其核心价值始终如一。

当前的局限性并不会使人工智能失效——除非我们重新定义它目前最有价值的地方。如果在现有的设计实践中运用得当,它的价值将会成倍增长。

从小处着手,低风险

在结构化系统和冲刺周期内工作的设计团队可以在不中断核心流程的情况下开始集成 AI。一个切实可行的切入点是先在早期交付成果(例如线框图、布局基础或初始原型)上进行低风险试点。

通过这种方式,AI 并非取代设计师,而是增强了他们的能力。通过加速基础结构的创建,AI 可以腾出时间进行更高层次的思考。更少的设计周期意味着更少的流失,从而带来更完善的测试和更具弹性的产品。关键在于结合传统工作流程来评估结果,并利用这些洞察来指导更智能、更广泛的应用。

补充:提示如何发挥作用(以及为什么它是一项技能)

提示 AI 布局工具并不意味着要写出一句完美的句子——而是一个迭代的设计对话。你可以从广泛的内容入手,然后通过一系列提示逐步完善布局,就像指导初级设计师一样。

你可能会说:

→“创建一个包含英雄页面和产品卡片的营销主页。”
→“使英雄页面全宽。”
→“添加推荐部分。”
→“尝试侧边栏布局。”

人工智能在创意自由轻松有序的指导下表现最佳。过多的详细、一体化的指令会干扰结果。相反,应该将请求分解成更小、可操作的步骤,直到达到预期结果。

现在许多工具都支持多模式输入,扩展了您可以输入到 AI 中的内容:

  • URL:“使其类似于 example.com”。
  • Figma:参考您已建立的设计。
  • 上传参考图像:使用草图或线框。
  • 图像资产:提供您可能想要包含的 PNG 或 SVG。
  • 结构化文本:为其提供降价、产品描述或 UI 副本。

平台优势:像 Figma Make 这样的平台原生工具操作方式有所不同——它们可以直接从 Figma 文件中读取你现有的视觉样式和模式。这意味着提示功能更多地是在你既定的视觉环境中完善设计决策,而不是从零开始。

无论您使用的是独立工具还是平台原生功能,提示仍然是一项核心设计能力。与任何技能一样,它随着实践而提升——并且它已经塑造了我们与这些新工具的协作方式。将提示融入到团队的工作流程中,将有助于他们提升技能,迎接下一波 AI 辅助设计技术浪潮。

清单:如何评估用于设计的人工智能工具

如果您正在尝试使用 AI 工具,以下实用标准可以帮助您构建评估:

  • 从提示到布局的速度有多快?
  • 它与您的设计系统(标记、间距、组件)的映射程度如何?
  • 生成的代码是否可供工程使用?
  • 它是否遵循可访问性最佳实践?
  • 提示能否通过迭代改进获得一致的结果?
  • 它是否接受有用的外部上下文(URL、Figma、markdown)?
  • 它可以在真正的冲刺或故事中进行测试而不需要很大的开销吗?

未来 6-24 个月我们可能会看到什么

2025 年,形势的变化速度远超我们许多人的预期,一些预测已经成为现实。与其试图预测确切的时间线,不如看看实际正在发生的事情,以及这些事情对当今决策团队可能意味着什么。

多种集成方法正在涌现

我们看到人工智能工具与设计工作流程连接的方式多种多样,每种方式都有其优缺点:

Figma 的 Make 原生支持其平台生态系统。像 Figma 的 MCP 服务器这样的基于协议的连接则提供了一种不同的方法——你的编码工具可以通过标准化接口与你的设计文件进行交互。

团队最终可能会混合使用多种方法,而不是只选择一种方法。问题在于哪种方法更适合您的特定限制和工作流程需求。

这对规划意味着什么

如果您正在评估 AI 设计工具,那么技术能力可能不如它们与您现有运营的契合度更重要。我的感觉是,拥有组织良好的设计基础的团队可能具有优势,但最实用的方法仍然是从小处着手,并建立组织流畅性,正如我在本文前面所建议的那样。

总体情况

  • 原生平台 AI(如 Figma Make)和基于协议的集成(如 MCP)代表不同的方法。
  • 对于工作流集成,每种方法都有不同的权衡。
  • 无论出现什么工具,从小处着手仍然切实可行。

 

兰亭妙微(蓝蓝设计)www.lanlanwork.com 是一家专注而深入的界面设计公司,为期望卓越的国内外企业提供卓越的大数据可视化界面设计B端界面设计桌面端界面设计APP界面设计图标定制用户体验设计交互设计UI咨询高端网站设计平面设计,以及相关的软件开发服务,咨询电话:01063334945。

 

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无人使用的价值 20 万美元的设计系统:为什么大多数公司都在构建库而不是系统

杰睿

热门观点:大多数公司在他们实际上永远不会使用的设计系统上浪费了 6 位数的资金。

我们已经无数次地见证了这样的故事。领导层在看过 Shopify 的 Polaris 或 Atlassian 的文档后,对设计系统充满了憧憬。他们想象着自己拥有一个组织精美的组件库,拥有完美的间距标记和配色方案,其完美程度足以让瑞士设计师叹为观止。

六个月和 20 万美元之后,他们的开发人员仍在从头开始构建一切。

听起来很熟悉?

伟大的设计系统骗局

通常情况下,情况是这样的:一家公司决定需要一个设计系统。他们组建团队,投资工具,耗费数月时间,打造出你见过的最华丽的 Figma 库。领导层在全体会议上展示了这个系统。所有人都鼓掌。

然后……什么都没有了。

残酷的现实:

  • 开发人员完全忽略了组件
  • 新功能采用一次性样式构建
  • 设计系统成为浪费潜力的美丽纪念碑
  • 六个月后,“系统”看起来与实际产品完全不同

我们审计过一些公司的设计系统,这些公司花费了 15 万至 30 万美元构建复杂的组件库,但开发人员的采用率约为零。

为什么花哨的组件不等于系统

问题不在于组件的质量,而在于大多数公司构建的是库,而不是系统。

组件库是:

  • 精美的 UI 元素集合
  • 孤立存在的文档
  • 设计师喜欢并且开发人员容忍的东西
  • 压力之下被抛弃的可有可无

设计系统是:

  • 一套解决实际开发问题的工具
  • 保持一致且不令人烦恼的治理
  • 开发人员真正想要使用的文档
  • 开发工作流程的重要组成部分

区别是什么?一个存在于 Figma 演示文稿中。另一个存在于你的代码库中。

真正有效的系统的四大支柱

在见证了无数设计系统的成功和失败之后,我们发现了成功设计系统与价值 20 万美元的镇纸产品之间的区别:

1. 清晰的治理(有人真正拥有这个东西)

大多数设计系统失败是因为没有人真正负责。它们被当作一个附带项目,每个人都参与贡献,但却无人维护。

实际有效的方法:

  • 一个人(或小团队)负责整个系统
  • 添加/更改组件的清晰流程
  • 定期审查以保持最新状态
  • 必要时有权说“不”

危险信号:您的设计系统会议有 12 个人,但没有人可以做出决定。

2. 不会​​让人想死的记录

我们见过一些设计系统文档,读起来就像机器人写的技术手册。“主按钮组件利用语义颜色标记来确保所有断点都符合可访问性……”

停!停!

好的文档可以回答:

  • 我如何使用这个东西?
  • 我什么时候应该使用它(什么时候不应该使用它)?
  • 如果我需要不同的东西怎么办?
  • 如果这个坏了,我该去哪里?

出色的文档显示:

  • 实时代码示例
  • 常见用例
  • 不该做什么
  • 如何回馈

3. 与实际开发工作流程集成

大多数系统都死在这里。它们的构建方式与开发人员的实际工作方式相悖。组件在 Storybook 中看起来很棒,但要将它们集成到实际产品中,需要三次 Slack 对话,并且需要向 CSS 之神献祭。

有效的系统:

  • 组件作为实际包发布
  • 它们与您现有的技术堆栈集成
  • 更新不会破坏一切
  • 使用起来比从头开始构建更快

不具备以下条件的系统:

  • 需要从文档复制并粘贴代码
  • 需要不断定制才能工作
  • 每次框架更新都会中断
  • 实施时间比定制解决方案更长

4. 实际维护所需的资源

很少有人谈论这一点:设计系统是活的。它们需要滋养、呵护,偶尔也会进行修剪。太多公司建立了一个系统,宣称取得了成功,然后却发现它一年后就变得无关紧要了。

维护包括:

  • 当设计模式演变时更新组件
  • 在团队需要时添加新组件
  • 修复错误(是的,设计系统有错误)
  • 保持文档最新
  • 在团队中推广采用

虚假系统的真正代价

当设计系统失败时,代价不仅仅是构建它们所花费的金钱,还包括随之而来的一切:

技术债务不断增加:每个开发人员都构建自己的解决方案,从而造成无法维护的不一致的混乱局面。

设计分歧:如果没有共享组件,您的产品看起来就像是由委员会设计的(因为它确实是)。

开发速度变慢:团队花时间重新创建相同的组件而不是构建功能。

用户体验受损:不一致的交互会让用户感到困惑并影响转化率。

我们看到一些公司花费 30 万美元来设计一个失败的系统,然后在两年内又花费 50 万美元来处理随之而来的不一致问题。

成功究竟是什么样的

我们遇到的最成功的设计系统不一定是最漂亮的。它们是开发人员首先想到的,因为它们解决了实际问题并节省了时间。

成功的系统特点:

  • 六个月内 80% 以上的开发人员采用
  • 由于基本组件已处理,因此新功能发布速度更快
  • 所有产品均具有一致的用户体验
  • 设计更新通过系统自动传播
  • 团队争相贡献组件,而不是避免使用它们

案例研究片段:一位客户在实施了合适的设计系统后,功能开发时间缩短了 40%。这并不是因为组件本身有多棒,而是因为开发人员不再需要从头开始构建基本的 UI 元素。

关于建筑系统的残酷真相

大多数公司还没有准备好采用设计系统。他们自以为已经准备好了,但实际上并非如此。

当满足以下条件时,您就准备好了:

  • 您有多个具有共享模式的产品/功能
  • 您拥有专门的维护资源
  • 领导层确实了解他们购买的是什么
  • 您愿意执行标准(即使不方便)

当出现以下情况时,您还没有准备好:

  • 你认为设计系统会神奇地解决你所有的设计问题
  • 你期望它在初始构建后就“完成”
  • 你不愿意改变团队的工作方式
  • 你之所以要建它,是因为竞争对手已经有了

更好的方法

不要从第一天开始构建一个庞大的系统,而是从你实际遇到的问题开始:

从小处着手:构建团队经常使用的 3-5 个组件
证明价值:表明使用系统比不使用系统更快
根据使用情况进行迭代:在团队需要时添加组件,而不是在它们看起来很酷时才
添加投资于采用:在宣传上花费的时间与在构建上花费的时间一样多

底线

设计系统并非在于拥有漂亮的组件,而在于拥有一种可扩展的方式,能够更快地构建一致的产品。

如果你的开发人员没有使用你的设计系统,那么你面临的不是系统问题,而是策略问题。

能够做到这一点的公司不仅可以节省成本,还可以更快地推出更好的产品,并打造用户真正喜爱的体验。

 

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传统用户体验的消亡:我们不再为屏幕而设计,而是为意图而设计

杰睿 行业趋势

这不仅仅是又一篇“人工智能正在改变一切”的文章。它探讨的是当设计本身演变时会发生什么——当用户体验从塑造视觉效果转变为塑造意义时。

告别迷思:像素完美时代已经结束

多年来,我们将优秀的用户体验定义为对复杂性的控制。我们构建了流畅、分层的工作流程,相信简洁源于结构。但 OpenAI 的新设计语言却悄然扼杀了这一理念。

以下是已经消失的内容及其重要性:

长表单和静态页面已经过时

ChatGPT 应用现在可以通过模型上下文协议 (MCP)执行现实世界的操作——将过去无休止的网络流程自动化。只需说一句“我想设置家庭互联网”,就能取代十屏的表单。界面消失了,但意图依然存在。

对话式用户体验中不应存在复杂的导航

用户不会浏览食品杂货货架;他们只会说:“把晚餐需要的所有东西都买来。” 应用程序的职责是提供清晰、可靠的摘要,而不是目录。但这带来了一个令人着迷的挑战:如果用户只看到他们想要的东西,他们如何发现自己并不知道想要的东西?这就是新的用户体验前沿的起点。

广告在信任开始之时消亡

对话式界面不会给侵入式横幅广告或强行推销留下任何空间。用户体验团队和市场营销团队之间争夺广告空间每个像素的旧有斗争终于结束了。如今,设计的货币是信任,而不是注意力。

我们不再只是精心设计旅程,而是设计意图的转化器——倾听、理解并行动的体验。

新的画布:语境成为界面

如果屏幕消失了,设计师还能创造什么呢?

答案是:上下文

在这个新领域中,用户体验设计不再关注事物的外观,而是关注系统如何思考。

从像素到协议:每个工具都是一个小“合同”,定义模型可以做什么以及如何响应。

一个目的,一个工具:简单不再是一种风格,而是一种结构规则。

元数据作为含义:我们描述动作的方式告诉模型何时以及如何使用它。清晰度成为设计的核心。

我们不再设计屏幕。我们正在设计人类意图和机器行为之间的推理层

当控制力消失时:在系统规则内进行设计

这或许是最难以接受的事实。我们曾经拥有的自由——色彩、字体、富有表现力的布局——都消失了。

• 字体和颜色均由系统定义:无自定义样式、无渐变、无视觉干扰。所有应用均保持清晰一致。

• 所有体验现在都变成了“内联卡片”:小巧、专注,嵌入聊天流程。用户体验不再只是视觉叙事,而是认知效率。

• 即使全屏视图也能顺应对话:用户可以打开地图、编辑数据或设计某些内容,同时仍可继续对话。对话永远不会消失。

是的,它确实有限制性。但它也是一种解放。因为当设计摆脱了装饰,剩下的就是意图

新角色:信任与意图的构建者

这并不是设计的消亡,而是设计真正变得智能的时刻。

我们现在的工作是让体验变得诚实清晰并且与人类的目的相一致

新一代用户体验专业人士必须:

• 以信任、透明道德约束进行设计。

• 通过精确的元数据和上下文线索指导模型。

• 保持连续性 确保用户在对话过程中不会丢失上下文。

我们不再是屏幕的建筑师,而是意义的建筑师

设计已经不再停留在表面,而是存在于人类意图与机器推理之间。

如果我们做得对——这将是我们创造的最人性化的设计形式。

 

 

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高端网站设计·兰亭妙微审美积累|金融理财系统设计

杰睿 行业趋势

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这组界面属于金融投资类暗黑风格设计,特征鲜明且专业度高:
视觉风格:以深灰 / 黑色为基底,通过橙色、绿色等亮色突出核心数据(如收益、资产余额)与交互按钮,营造出 “专业、理性” 的金融氛围;界面元素简洁利落,模块化布局清晰划分投资账户、收益统计、资产分布等功能区域。
功能逻辑:聚焦 “投资全流程管理”,从资产充值、投资计划、收益跟踪到资产配置,全链路覆盖;通过图表(折线图、环形图)、数据卡片直观呈现投资收益、资产波动、代币占比等关键信息,助力用户快速决策。
行业适配性:这种设计高度契合加密货币、金融投资类平台的属性,既通过深色风格传递 “稳重、可信” 的品牌形象,又以精准的数据可视化和清晰的操作路径,满足投资者对 “资产透明化、操作便捷化” 的核心需求,是金融科技领域界面设计的优质范例。
 

全方位拆解用户体验设计:从本质到落地的完整指南

涛涛 用户研究

用户体验设计(User Experience Design)并非只关注 “界面好不好看”,而是贯穿用户与产品交互全流程的 “感受管理”—— 从打开产品的第一眼,到完成操作的最后一步,每一个环节的顺畅度、舒适度,都决定了用户是否愿意留下。它像一座桥梁,一边连着产品的商业目标,一边连着用户的真实需求。以下从 “是什么、为什么、何时做、怎么做” 四个维度,带你系统掌握用户体验设计的核心逻辑。

产品全周期用户研究指南:从前提到落地的方法与场景

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在以用户为中心的产品设计中,用户研究不是 “可选环节”,而是贯穿从需求挖掘到迭代优化的 “核心导航仪”。它通过探究用户特征、需求、行为与态度,帮团队跳出 “自嗨式设计”,精准匹配用户真实需求与商业目标。无论是 2B、2C 还是 2G 产品,掌握 “基于产品阶段选方法” 的逻辑,才能让用研真正落地见效。以下从用研前提、核心方法、分阶段应用三个维度,拆解可直接复用的用户研究框架。

图标设计全指南:从起源到落地的 8 大核心模块

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从 1973 年第一代图形用户界面诞生至今,图标已从简单的功能符号,演变为 UI 设计中 “无声的交互语言”。它既是用户快速识别功能的 “导航标”,也是提升产品质感的 “视觉名片”。想要掌握图标设计的精髓,无需复杂理论,只需理清其发展逻辑、设计原则与落地方法 —— 以下 8 大核心模块,带你系统吃透图标设计。

优化 UI/UX 提升服务转化率:10 个可落地的设计技巧

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在数字化产品中,用户界面(UI)的美观度与用户体验(UX)的流畅度,直接决定了用户是否愿意完成核心操作 —— 从注册账号到付费转化,往往只需调整几个设计细节,就能让转化率实现显著突破。以下 10 个经过实践验证的 UI/UX 技巧,无需复杂重构,就能帮你快速优化产品体验,推动用户完成转化路径。

经验塑造感知-心智模型和生活经验如何影响设计

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A 代表抽象,B 代表信念?

经验决定了你能看到什么。尤其是在包含图形或符号元素的内容中,这一点尤为重要。在最近的一个项目中,我们有机会采访10岁以下的儿童和六七十岁的老年人。这是一次非常有趣的经历。采访孩子们让我非常吃力,也让我对幼儿园和学前班的老师们产生了由衷的敬意。

“经验决定你看到什么。”

这次访谈的目的是为了倾听当前项目营销和设计主要目标之外的人们的声音。虽然他们并非主要客户,但他们仍在使用该产品。最有趣的是他们对同一形状的反应。在几份草稿中,六七十岁的那组人看着直线,并将其与抽象的事物联系起来,他们的回答完全符合我的假设。而孩子们甚至没有想到直线形状。一个孩子甚至说:“直线就像地面。” 我们可以从这两个不同的群体中得到什么样的启示?

随着经验的积累,联想也会发生变化。孩子们发现,当概念具有具体的形式,或者他们通过感官体验到的东西时,更容易建立联系。例如,孩子们被告知“A 代表苹果,B 代表香蕉,C 代表猫……R 代表红色……”从小就开始学习英语字母,他们很容易将每个字母与后面的单词联系起来。然而,一旦他们被告知“A代表抽象,B代表信念……”,他们就会感到困惑。最终,在描述和象征意义之间,儿童往往对事实描述反应更强烈,而老年人显然对象征意义有更扎实的理解。

“人们通过长期积累的经验来体验世界。”

在这里,我们看到了心智模型与设计之间的密切关联。人们通过长期积累的经验来体验世界。可以说,经验塑造经验。这适用于我们用感官感受的一切,例如我们看到的艺术、触摸到的产品以及我们居住的空间。最近我读了一本令我印象深刻的书《和一位失明的朋友一起去看艺术》,作者对此进行了如下解释。

视力正常的人甚至无法想象盲人的想法

“白鸟先生无法在脑海中想象出此刻摆在我面前的杯子与他原本的尺寸、颜色和形状。他用一种完全不同的想象力来看待这个杯子。这意味着那些视力正常的人甚至无法想象白鸟先生所看到的东西。”——摘自《和一位失明的朋友一起去看艺术》

白鸟先生天生几乎无法感知光线和物体,中学时期更是完全失明。他对物体和颜色的感知体验截然不同。当他想到一个杯子时,它的形状、颜色、材质以及背景都与视力正常的人的形象截然不同。从这个意义上说,作者认为我们甚至无法想象白鸟先生所看到的景象。

那么,那些在晚年失明的人又会怎样呢?他们是如何感知周围的环境的?我也曾与盲人相处过:一起参观展览,一起跑步时谈论南山或汉江。我记得,当时我描述了深秋时节,一座落叶缤纷的山峰的景色,当时我们一起跑步时,有人问我这个问题。由于他的失明并非先天性,他仍然保留着对色彩和风景的记忆。他正是通过这些记忆来体验风景的。

为了进行数字体验研究,我们还采访了在十几岁和二十几岁时完全失明的人,以及在五十几岁时失明的六十几岁的人。我注意到他们对设备操作系统的偏好有所不同。六十几岁的人更喜欢安卓系统,因为它与 Windows 的文件系统结构相似,例如在文件夹之间移动文件以及在存储设备上管理文件的方式。将文件从手机移动到电脑时,只需将其插入 USB 端口,然后将其视为 USB 记忆棒即可。然而,长期失明的人大多更喜欢 iOS。像 VoiceOver 这样的辅助功能已经很成熟,其界面一直保持一致,没有频繁更改。

人们的每一个选择都体现着他们生活中积累的经验。因此,设计可以被视为一个为“经验”建造的“房子”添砖加瓦的过程,或者在一个他们从未体验过的新领域奠定基础的过程。无论我们如何定义它,作为设计师,我们都需要理解个人经验的深度和广度。当我们说我们设计时,意思是我们与人们同行,即使我们无法完全理解,就像盲人想象的杯子一样。

“设计就是与理解的人并肩前行。”

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品牌数字化升级的关键不是技术,而是体验——兰亭妙微的实战启示

杰睿 设计管理与成长

在企业数字化浪潮中,许多品牌误以为技术创新本身就是升级的核心。然而,真正能让品牌脱颖而出的,是用户在数字化场景中的体验。从界面交互到功能逻辑,从视觉呈现到信息架构,体验决定了用户认知、信任感和行为转化。兰亭妙微通过多行业实践,总结出品牌数字化升级中体验设计的核心方法,为企业提供可落地的操作参考。

一、从用户认知出发设计体验

品牌体验升级首先需要理解用户在数字化环境中的心理和行为:
洞察用户行为路径:通过数据分析和用户调研,明确用户在数字平台上的操作习惯和痛点。 • 明确关键决策节点:识别用户完成购买、注册或咨询等核心行为的关键触点,优化操作流程。 • 场景化体验设计:结合具体使用场景,将界面设计与用户实际需求对应,让用户操作自然顺畅。
从认知出发的设计方法确保体验不仅美观,而且能真正引导用户完成品牌期望的行为。

二、界面与功能的协同优化

数字化升级不仅是技术堆叠,更需要界面与功能协同,形成一致的体验感:
视觉与品牌统一:界面设计应统一色彩、字体、图标和交互风格,强化品牌调性。 • 功能逻辑清晰:信息架构和操作流程需简化复杂度,让用户轻松理解功能用途。 • 模块化设计:将核心功能和数据模块化,便于跨终端适配,保证一致性和易用性。
界面与功能的协同优化让用户在使用过程中感受到品牌的专业性与高效性。

三、数据驱动体验升级

在数字化环境中,用户行为数据成为优化体验的重要依据:
行为数据分析:通过追踪点击、停留、转化等指标,发现界面和流程中的问题点。 • 智能化推荐与优化:基于用户数据动态调整内容、功能布局和交互方式,让体验更个性化。 • 持续迭代机制:将数据反馈融入设计流程,实现体验的持续优化和升级。
数据驱动的体验设计让品牌能够及时响应用户需求,并在数字化竞争中保持敏捷性。

四、跨团队协作与流程管理

体验设计的落地不仅靠设计师,也依赖于跨部门协作:
设计与开发同步:确保界面设计在技术实现中得到高保真落地。 • 产品与业务对齐:设计策略与品牌目标、商业目标保持一致,避免体验偏离实际价值。 • 测试与优化闭环:多端、多场景测试,及时发现并优化潜在问题,保证用户体验一致性。
协作机制确保体验设计不仅停留在概念层面,而能真正影响用户感知和行为。

五、兰亭妙微的实战启示

在航天军工UI系统、数字文旅服务平台、企业管理软件等项目中,兰亭妙微通过以下方法帮助品牌实现数字化升级:
沉浸式交互设计:将复杂数据和功能通过可视化、交互化呈现,让用户快速理解和操作。 • 智能化体验优化:利用AI分析用户行为,动态调整界面和功能布局,提升操作效率和满意度。 • 品牌调性融入界面:视觉风格、信息层级和交互细节统一体现品牌价值,让体验成为品牌差异化核心。
这些实践证明,数字化升级的真正价值不在于技术堆积,而在于让用户感受到品牌的专业性、效率和温度

 
品牌数字化升级的关键不在于技术本身,而在于体验驱动。 兰亭妙微通过从用户认知出发的设计、界面与功能的协同、数据驱动的优化和跨团队协作,实现了数字化升级与品牌价值的深度融合。
当用户在每一次操作中感受到顺畅、高效与品牌专业性,数字化升级才真正落地,企业才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。

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