打开一款购物 APP，支付页面的按钮写着 “提交”，你犹豫了 —— 这是提交订单还是提交支付信息？弹出一条错误提示 “操作失败”，你茫然了 —— 是网络问题、账号异常，还是步骤漏了？这些让用户 “卡壳” 的瞬间，大多不是交互或视觉设计的问题，而是被忽视的 UX 文案在 “拖后腿”。
随着全球化浪潮席卷各行各业，越来越多产品试图走出本土市场，却常常在 “语言适配” 这一关键环节遭遇滑铁卢：中文界面里清晰紧凑的按钮，到了俄文版本中变成满是省略号的 “残缺文案”；阿拉伯语 APP 的布局完全错乱，用户找不到核心的 “提交” 功能；英文版本的日期格式 “MM/DD/YYYY”，让欧洲用户误以为是 “日 / 月 / 年”…… 这些 “翻车” 案例背后，本质是对 “国际化（i18n）” 与 “本地化（l10n）” 的认知偏差，以及对语种差异的设计忽视。
当网站体验与业务目标紧密结合时，每一次界面优化都能直接推动用户行为，提升企业数字化价值。
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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让科技更人性化，让交互更自然，让用户真正感到被理解。
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作为一名刚踏入游戏设计领域的新手，我曾以为“游戏设计”只是关卡、数值与机制的组合。直到我阅读了唐纳德·诺曼的《日常事物设计》和西莉亚·霍登特的《玩家的大脑》，我才意识到——用户体验设计（UX Design）其实是游戏好玩的根源之一。
游戏是一种多感官的复杂系统，视觉、叙事、操作等元素都会影响玩家心理。如果设计没有考虑人类的认知规律，玩家就可能因为挫败或无聊而放弃。
本文将结合我的学习过程，探讨为什么用户体验设计对游戏设计师至关重要，以及它如何帮助我们创造更有粘性的游戏体验。
“UX” 代表 User Experience，即用户体验。这个概念由 唐纳德·诺曼（Don Norman） 在 1993 年苹果公司任职期间提出，用于描述用户与产品交互时的整体感受。
一个好的用户体验，不只是操作便捷，更在于它是否：
满足用户需求
降低认知负担
激发正向情绪与动机
UX 设计师通常结合 认知科学 与 心理学，研究人脑如何感知、记忆与决策。
通过这些研究成果，设计师可以让产品变得“无摩擦”，即不让用户感到困惑或疲劳。
UX 的核心方法包括：
信息分组与层级设计（降低工作记忆负担）
用户行为心理分析（触发与动机研究）
可用性测试与交互优化
“游戏用户体验涵盖玩家如何理解游戏、与之互动，以及互动带来的情感与沉浸感。”
——Celia Hodent，《玩家的大脑》
对游戏设计师而言，UX 是理解玩家心理的关键工具。
我们不仅设计系统与规则，更在设计玩家的情绪曲线与心流体验。
一个重要指标是 留存率（Retention Rate），它反映玩家是否愿意持续投入游戏。
如果早期留存率低，原因往往不是难度问题，而是：
操作反馈不清晰
信息过载或指引不足
节奏不连贯、缺乏掌控感
这意味着：UX 优化 = 玩家留存提升。
心理学家乔治·米勒的“7±2 原则”指出，人类短期记忆的容量有限。
在游戏中，过多提示、复杂UI或混乱的信息结构，都会让玩家感到疲惫。
解决方法是：分组、分层、可视化、渐进引导。
可用性并不意味着降低游戏难度，而是减少“非预期的挫败感”。
例如，《动物之森》的合成系统曾被玩家抱怨“太慢”。虽然开发团队希望玩家沉浸于节奏，但单一制作的过程让许多玩家感到疲劳。
通过 UX 视角，可以这样改进：
允许批量制作
提供快捷键或自动完成
减少重复操作
这些改动不会影响游戏平衡，却显著提升“顺畅度”。
再看《古惑狼》系列的“郊狼时间（Coyote Time）”机制：
当玩家在跳跃边缘时，系统仍允许跳跃判定，即使角色已经离地数帧。
这一细节极大提升了操作容错率，让玩家觉得“是我控制了角色”，而不是“被游戏坑了”。
核心思维：
UX 不是削弱挑战，而是去除“阻碍乐趣”的摩擦。
乐趣（Fun）是主观的，但动机是可以被设计的。
为了让游戏持续吸引玩家，我们可以使用 玩家动机模型（Player Motivation Model） 来分析。
例如 Quantic Foundry 的研究将玩家动机划分为：
竞争（Competition）
成就（Achievement）
探索（Exploration）
沉浸（Immersion）
社交（Social）
创造（Creativity）
在我参与的项目《Shred Off》中（第三人称滑雪射击游戏），我们为核心玩家群体定义了：
“喜欢刺激、挑战与竞争的动作玩家。”
基于这个用户画像，我们设计了：
连击得分系统（奖励挑战者心态）
快速重试机制（减少挫败感）
全球与好友排行榜（激发竞争）
击杀反馈的特效与音效强化（刺激感官）
结果非常明显：
玩家在展示日现场玩得“停不下来”，因为每个反馈都在满足他们的心理动机。
用户体验设计并非游戏设计的附属，而是连接玩家心理与游戏机制的桥梁。
一个优秀的游戏 UX 设计师，懂得：
尊重玩家的认知规律
管理信息密度与情绪节奏
用心理学驱动设计决策
当你理解玩家大脑的运行方式，你就能设计出让他们“心甘情愿上瘾”的游戏。
《日常事物设计》（唐纳德·诺曼）
《玩家的大脑》（Celia Hodent）
Quantic Foundry 玩家动机模型
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如今，合成用户在用户体验研究中被广泛使用已是司空见惯。毕竟，随着人工智能的兴起，合成数据生成正在成为获取洞察的新常态。
具体来说，合成数据生成市场规模预计将以31.1% 的复合年增长率增长[1]。这意味着它不仅在增长，而且每年都在加速增长。到 2030 年，这个市场的价值可能达到惊人的 23.4 亿美元。简而言之，合成数据正变得如此庞大，企业无法忽视。
当然，合成用户，或 AI 生成的人物角色，只是合成数据生成的一种应用。合成数据的范畴要广泛得多。它涵盖了从虚假用户到虚假行为、交互，甚至是 AI 模型训练所用的虚假数据集等各种内容。具体来说，在用户体验研究中，合成用户是为了模仿真实用户的行为而创建的，这是利用合成数据进行设计和测试的一种方式。
这是企业无法忽视的。例如，一家大型电商公司如果过度依赖与人工智能生成的人物角色的互动，很容易就会将其用户体验研究预算削减 30%。
是的，他们或许会因在经济意义上彻底革新行业而获得赞誉[2]。但代价是什么呢？有些人甚至走得更远——马克·里森称赞合成数据改变了研究领域的格局。他强调，一些新的研究表明，人工智能生成的消费者数据与真实调查的结果“相似度高达90%左右” 。[3]
即使取得了这样的成功，公司最终仍会遭遇客户投诉，投诉内容包括设计不佳和需求未得到满足。这是因为合成数据有其局限性和风险。
是的——AI驱动的用户是基于真实用户数据的合成角色，它们模拟用户与功能的交互，提供初步洞察。然而，在AI角色中表现良好的功能在真实用户中仍可能失败，因为AI驱动的反馈缺乏情感深度和不可预测性，因此现实世界的验证至关重要。因此，如果仅仅依赖AI生成的洞察，用户参与度下降，并需要进行成本高昂的重新设计，也就不足为奇了。
这就引出了一个关键问题：人工智能生成的角色真的能在用户体验研究中取代人类的直觉吗？或者我们是否会因为过度依赖合成数据而危及创新？
本文将深入探讨这些问题，探讨在用户体验设计和研究中使用合成用户的机会和局限性。
此外，设计师将更清楚地了解何时以及如何在用户体验研究中有效地整合合成用户。
根据Neilsen/Norman Group 的说法，他们将合成用户定义为“试图模仿用户群的人工智能生成的资料，提供未研究真实用户而产生的人工研究结果”。
UX 研究使用模拟用户来获取用户洞察，测试界面、工作流程和设计元素，而无需依赖人类参与者。正如我们所见，人工智能正在持续革新各行各业，UX 研究也不例外。
目前，67% 的科技企业在其开发工作流程中使用合成数据，而 2019 年这一比例仅为 23% [4]。许多此类公司越来越多地使用合成用户来加速测试并研究全球市场的用户行为，从而节省时间和成本。然而，这种对人工智能生成人物角色的日益依赖，引发了关于合成用户研究的准确性、伦理道德和有效性的关键问题（本文稍后将对此进行探讨）。
但首先，让我们更多地了解合成用户。
它们究竟是如何被创造出来的？这些虚拟用户通常是使用人工智能模型构建的，这些模型基于大量真实用户交互、行为模式和决策过程的数据集进行训练。基本上，这些数据来自整个互联网！
传统的 UX 角色基于对真实用户群的定性和定量研究，而合成用户则完全由数据驱动，并通过 AI 或训练有素的 LLM 生成。
我们深知，传统用户画像需要基于市场调研手动创建和验证。而合成用户则可以根据人工智能生成的洞察动态调整其设置。因此，企业对使用合成用户的前景充满兴趣，因为它被视为一种可扩展且经济高效的替代方案。
无论如何，合成用户确实缺乏人类参与者在用户体验研究中所能展现的真实人类情感的深度和不可预测的行为。但了解合成用户的优势，挖掘其潜力，终将是一个明智的选择。
模拟用户可能会在设计领域引发负面情绪，但不可否认的是，它有时在用户体验研究中是一个有价值的工具。将模拟用户纳入用户体验研究可以带来以下一些好处：
这是我们最需要的优势。根据项目的性质，与真实人类用户进行用户体验研究通常既耗时又费钱，有时甚至会遇到尴尬的对话。然而，模拟用户消除了这些障碍，让我们能够以更低的成本进行快速测试。
站在一家金融科技初创公司的角度，他们正在开发一款新的移动银行应用。与其花费数周时间进行用户访谈，不如在数小时内生成数千名模拟用户。
在这种情况下，拥有合成用户可以帮助他们在时间和预算限制至关重要的竞争激烈的市场中快速迭代。
如果您想立即获取广泛的用户群体信息，那么合成用户数据将助您一臂之力。对于那些渴望探索各种文化和可访问性考量因素的用户体验团队来说，将合成用户纳入研究范围将大有裨益。
想象一下一家全球电子商务公司，当他们可以生成合成用户来在不同国家测试他们的网站，从而深入了解语言偏好和浏览习惯时，他们会拥有多大的优势。
合成用户无需访问现实世界的用户池即可模拟不同的背景。
我们必须面对现实——有些用户体验挑战会涉及罕见、极端甚至危险的情况，这些情况很难在真实用户身上复制。正因如此，AI 生成的用户数据可以帮助用户体验研究人员识别标准用户测试中可能无法发现的痛点。
假设一家网络安全公司想测试用户如何应对网络钓鱼攻击。这种情况通常比较敏感，也比较极端。不过，公司可以创建不同技术水平的用户，了解他们如何应对此类情况。
在收集真实用户数据时，用户体验团队可能会担心隐私问题。然而，一旦消除了对真实用户数据的需求，合成用户数据可以帮助遵守隐私法规，同时仍然能够获得宝贵的用户洞察。
站在医疗保健公司的角度来理解这一点，他们希望优化患者门户网站，但又不想处理敏感的医疗记录。通过使用合成用户，他们可以测试门户网站中的不同功能，同时避免隐私问题。
简而言之，合成用户可以帮助绕过与真实用户数据收集相关的监管问题。
尽管我想分享合成用户所提供的积极因素并让它们听起来像是唯一的答案，但我也想提出有关其局限性的关键问题。
合成用户可能有其优点，但他们也常常伴随着某些缺点，这会影响用户体验研究的质量和可靠性。
假设一家公司想要通过模拟治疗对话与合成用户测试他们的心理健康应用程序，那么他们这样做真的能获得可靠的见解吗？
在某种程度上，人工智能生成的个人资料只能提供概括性的意见。但它们往往缺乏更深层次的含义，无法真正帮助设计师对真实用户产生影响。
合成对话无法捕捉人类所拥有的情感深度和不可预测性。由于无法展现人类的全部情感，合成用户的发现往往具有误导性。
AI 生成的角色可能缺乏洞察力的一个关键领域并非态度研究，而是行为研究。AI 根本无法体验真实的情绪，例如喜悦、沮丧、疲惫等等。然而，我们知道，通过观察真实用户的行为，我们可以找出这些线索，并针对他们的痛点制定解决方案。
更有趣的是，合成用户甚至难以复制研究人员在人类行为中自然观察到的某些非理性决策或自发行为。因此，合成用户只能提供表面层面的洞察。
还记得我之前在文章中说过，人工智能模型依赖于现有数据集（也就是互联网）吗？这意味着它们会引入某些偏见，强化刻板印象，而不是挑战它们。
例如，人工智能模型从其训练数据中继承了性别偏见和普遍刻板印象等偏见，这可能会导致错误的假设和发现。
这基本上意味着，一个主要根据西方互联网习惯训练的人工智能模型，肯定难以模拟不同新兴市场的精准用户体验行为。因此，真实用户在处理文化和其他具有深层含义的问题时，往往更有洞察力。
假设一家专注于智能家居自动化的公司想要了解灯光调节和用户偏好。如果他们使用模拟用户而非真实用户，就很容易忽略与家居舒适度相关的文化和心理差异。
这从应用的角度描述了这个问题。众所周知，人工智能生成的反馈无法刻画情感和不可预测性因素，这也意味着它缺乏现实世界的经验。
AI 模型缺乏对现实世界的直觉，这常常导致用户体验洞察不完整。如果实体过度依赖 AI 生成的反馈，这可能会很危险。
另外，你可能已经注意到了这一点，但合成用户或人工智能通常只想“取悦”研究人员——这种现象被称为谄媚——这并不能很好地代表人类的行为。好好想想吧！
使用合成人物角色并将结果标记为用户测试，或将基于这些数据集的用户体验发现作为研究呈现，可能会引发伦理担忧。这些做法可能会误导利益相关者，使其对洞察的真实性和可靠性产生误解。最重要的是，应该披露这些洞察的使用情况，尤其是在做出广泛的用户体验决策时，以确保透明度并避免误导性陈述。
Delve AI 就是一个很好的例子。他们公开讨论了合成人物角色在其研究中的创建和应用，阐明了他们的方法论以及 AI 生成的数据在其过程中的作用。[5]
这表明，通过采用这种透明的做法，组织可以在坚持道德标准的同时，解决将合成数据集成到用户体验研究中的复杂性。
所以事情是这样的：我不会争论合成用户是否比使用真实用户更好或更差，而是扮演魔鬼代言人并为两者辩护。
根据我的研究和测试，我发现有趣的是，两者都在用户体验设计中占有一席之地，以下是一些您会感兴趣的用例和场景：
场景：
从上表可以看出，没有明显的赢家。事实上，两者各有利弊，这使得讨论变得有趣。
在用户体验设计和研究中，有一个地方可以让合成用户和真实用户共同努力，实现更优化的解决方案。
我建议使用合成用户主要是为了早期构思和假设检验，因为这既经济又不费时。
为了验证，在任何重大产品发布之前，都要使用真实用户进行验证。最后，为了获得真实世界的洞察，真实用户是关键，但这并不妨碍您使用改进的 AI 生成模型来提供更好的真实世界洞察。事实上，关键在于始终掌握最新的 AI 模型。
在结束本文之前，我将介绍一些将合成用户融入用户体验工作流程的实践。我将提供一些可操作的步骤，供您日后用作未来项目的核对清单。
需要明确的是——在研究和测试中，合成用户绝不会取代真实用户。相反，这些角色应该增强你的真实用户研究。务必将人工智能生成的洞察与真实世界的测试相结合，才能取得显著的效果。
绝不能将 AI 生成的洞察仅应用于整个 UX 流程。但你不应忽视，它对 UX 工作流程中的特定任务也有其优势。例如，使用合成人物角色进行早期原型的 A/B 测试，可以帮助提供宝贵的洞察，并帮助做出高效的决策。
我之前提到过这一点，但请记住，您做出的任何“重大”用户体验决策都应在实施前通过人工测试进行验证。
永远不要完全相信人工智能生成的洞察，因为这可能会在未来给你带来麻烦。务必使用真实的用户反馈进行交叉验证。
请记住，人工智能可能存在某些偏见，这可能会影响我们研究和测试的质量。因此，请持续关注基于实际用户行为数据的改进型人工智能模型，这有助于提高准确性。
不要依赖 ChatGPT 等通用工具，而是探索专门用于生成用于 UX 研究和测试的合成角色的工具，例如Synthetic Users、UXtweak、Tonic.ai和MOSTLY AI。
这通常很容易被忽略，但务必保持透明，说明在研究中何时以及如何使用合成用户。我建议在必要时披露此类信息。这有助于你在实施重大用户体验决策之前，坚守道德立场并解决问题。
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简要想法
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。
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。
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。
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 Pilot、Vercel v0和Lovable——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。
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。
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：
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。
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。
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。
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或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：
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。
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：
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。
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。
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。
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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？
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：
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。
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：
设计系统是：
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。
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：
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：
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。
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：
出色的文档显示：
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：
不具备以下条件的系统：
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。
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：
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。
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：
当出现以下情况时，您还没有准备好：
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
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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