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Kinetech Construction建筑协作平台UI/UX设计解析

鹤鹤 系统UI设计文章及欣赏

导读|将项目、团队、文档与AI助理整合为施工协同工作台。本文不止评价画面风格,而是从产品目标、信息组织、行为路径、视觉语义和落地风险五个层面拆解这套方案。

ANT阿拉伯语个人金融应用UI/UX设计解析

鹤鹤 系统UI设计文章及欣赏

导读|RTL语言、资产聚合与本地化金融认知的统一设计。本文不止评价画面风格,而是从产品目标、信息组织、行为路径、视觉语义和落地风险五个层面拆解这套方案。

Finexa AI财务管理SaaS UI/UX设计深度解析

鹤鹤 B端ui设计文章及欣赏

导读|用清晰的预算、交易与预测体系降低企业财务决策成本。本文不止评价画面风格,而是从产品目标、信息组织、行为路径、视觉语义和落地风险五个层面拆解这套方案。

Flexion AI智能健身产品UI/UX设计深度解析

鹤鹤 设计思维

导读|从数据仪表盘、AI教练到营养识别,构建连续的健康行为闭环。本文不止评价画面风格,而是从产品目标、信息组织、行为路径、视觉语义和落地风险五个层面拆解这套方案。

少即是多之后, 数据如何真正服务决策?

鹤鹤 设计思维

摘要:这不是一套“更好看的财务报表”

Ledgerix 展示的是一种典型的下一代 B2B 产品表达:它把传统财务系统的字段密度、流程复杂度与专业门槛,压缩为“关键数字—变化趋势—原因解释—下一步动作”的决策闭环。黑白主色建立严肃、可信的金融语义,高饱和荧光绿只承担状态、增长与主行动提示,从而让品牌识别与操作效率共享同一套视觉规则。

但这套方案真正值得产品团队研究的,并不是极简风格本身,而是它如何在有

Emaily 邮件营销 SaaS 设计解析

鹤鹤 交互设计及用户体验

在邮件营销、客户运营与增长分析类 SaaS 产品中,界面设计真正的难点并不是“如何展示更多数据”,而是如何帮助用户在复杂的数据、任务和状态之间迅速建立判断。

Emaily 的设计提供了一个值得研究的样本:它将邮件发送、打开率、点击率、订阅增长、自动化流程、送达质量与营销日程等信息集中在同一套界面中,却没有沿用传统企业软件常见的厚重视觉,而是通过柔和色彩、模块化卡片和轻量数据图表,建立了一种兼具专业性与亲和力的产品体验。

如何为日本市场打造多场景设计语言

鹤鹤

围绕「如何更好地触达日本用户」这一目标,并行探索了两种不同的设计方向:
一种侧重‘日式美学体验’,另一种侧重‘saas商业信任’。
这个过程引发了我们关于「美学价值」与「商业目标」如何平衡的深度思考,本文旨在沉淀与分享我们团队的这次探索过程与方法论。
首先,设计之前先读懂日本美学的“潜台词”:
日本设计常被视为高级感的代名词,其设计感强的同时能保证信息足够清晰明了。这背后是深植于其传统哲学的独特美学——「间」(Ma)与「侘寂」(Wabi-Sabi),一种于克制中见风骨的艺术。它并非悬浮的理论,而是可以被转译为现代设计语言的实用准则。
对我们而言,其核心是
通过克制的色彩、有序的留白和对细节的极致打磨,践行“少即是多”的哲学理论
一、色彩:「和风三色」的碰撞
在色彩选上,我倾向于从日本传统色谱(https://nipponcolors.com/)中汲取灵感。相比于高饱和度的色彩,源自自然的
低饱和度、低明度的配色
更能营造出沉静、雅致的氛围。为了让设计更具识别性,会考虑适度选择
樱色、松绿、靛蓝
三个颜色,唤起用户对日本文化的深层共鸣。
简单来说:樱色、松绿、靛蓝这三种颜色,虽然没有一个官方固定的名称,但它们的确是能够完美代表日本传统审美和自然观的经典色彩组合,之所以如此具有代表性,是因为每一种颜色都深深植根于日本的自然、文化和历史之中,感兴趣的同学可以自己去了解一下,在这里我们把它们简称为
「和风三色」。
 
二、布局:严谨的留白与“直角vs圆角”的思辨
布局是日式设计的灵魂,而留白(间)则是其精髓。
视觉元素间的留白比例通常会达到30%-50%
,远超一般的设计标准。这不仅是为了美观,更是为了引导视线,让信息有序地呈现。设计中严格遵循网格系统,对文字与图片的间距、字体的行间距进行精细到像素级别的调整,构建一种“板正”的秩序感。
参考:https://www.webdesignclip.com/
 
这里有一个很有趣的细节值得探讨:
边角处理的选择
选择圆角——能带来亲和、自然的感觉,符合一部分日式设计中对
“有机形态”
的追求。
选择直角
——
基于严格网格系统的排版中,锐利的直角能够最大化地强化秩序感和专业性,让整个界面看起来如同精心切割的木工作品,精准而有力。
选择哪一种,取决于想传递的具体气质,我们也是应用到了不同的场景里进行尝试。
三、图片:承载“视觉呼吸”的侘寂之窗
在日式排版中,图片往往不只是信息的补充,更是
营造“视觉呼吸感”的关键载体
因此,在图片选择上,需要格外注意它能否传达出「侘寂」美学中那种对不完美、无常、自然的敬畏感。
通过
大量的留白来突出主体
,引导观者进入一个宁静的哲学意境。
它们与文字和图标一起,共同构成了那个充满呼吸感、值得细细品味的设计空间。
 
站点实战复盘——两种设计策略的并行探索:
一、 两种设计哲学(方案)的碰撞
1、以‘日式美学优先’建立情感连接
方案A ————
  •  
    沟通方式:
    感性沟通——传达“我能让你变得很有品位”的概念,向他们兜售一个关于“理想之家”的筑梦工具;
  •  
    设计目标:
    希望能第一时间抓住用户眼球,让用户感知到这是一家高级的公司;
  •  
    风格调研:
    在本地用户投票调研中拿到了不俗的票数,说明成功地引发了用户“共鸣”;
  •  
    差异化:
    在普遍SaaS网站中,风格比较独特鲜明;
  •  
    总结:
    通过大面积的留白、克制的和风配色、以及严谨的网格系统和锐利的直角,去传递产品的专业与品位,旨在先与用户建立情感共鸣。
     
     
2、以‘本土信任优先’驱动商业转化
方案B ————
  •  
    沟通方式:
    理性沟通——传达“我们很厉害”的概念,告诉用户我们在卖一个“解决方案”;
  •  
    信赖感强:
    蓝色主色搭配黄色的辅助色,配合线条插画,是日本SaaS网站建立用户信任的“标配”元素;
  •  
    风格清晰:
    明确的SaaS风格,降低用户认知成本,同样在本地用户投票调研中拿到了不俗的票数;
  •  
    总结:
    符合日本主流SaaS网站的设计范式,开门见山地展示了软件的核心功能、客户案例墙、增长数据,通过“理性沟通”,用最快的速度告诉用户“相信我,我能帮你解决问题”;
 
*配图仅截取方案的某一部分
二、团队的决策与沉淀:设计策略的“情境化”应用
经过用户调研和团队内部的深入讨论,我们达成共识:在SaaS官网这一
以“转化”为核心
的特定场景下,以方案B——“信任优先”的策略更贴合现阶段的商业目标。
它在建立用户信任、降低认知和决策成本上表现更优,是更稳妥的市场切入策略。最终上线后,我们的结论也在日本市场中得到了相应的数据验证。
当然,我们对于方案A的验证也没有完全舍弃,而是应用在线下推广的应用中,在平面设计领域尽可能发挥出日式美学的魅力。
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三、设计的答案,永远在“情境”之中
我们只是在不同声道上与用户对话,作为设计师,我们的目标就是成为一个“多声道”的沟通者,既要懂得如何用“工程师”的语言搭建高效的转化桥梁,也要懂得如何用“艺术家”的语言构建引发共鸣的情感空间。
这或许也是国际化设计最迷人的挑战吧!
 
 
作者:群核科技MCUX
链接:https://www.zcool.com.cn/article/ZMTY3ODA2OA==.html
来源:站酷
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
 

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为什么 AI 产品都爱用蓝紫色?背后藏着色彩心理学与行业巧思

鹤鹤

打开手机里的各类 AI 应用,你大概率会被一种蓝紫色调 “包围”:通义 APP 的 logo、百度的问 AI 按钮、钉钉的 AI 表格图标、讯飞星火的官网 banner……
 
可用的色彩那么丰富,为何 AI 产品偏偏对蓝紫色 “情有独钟”?其实这种选择并非设计师随意为之,背后既贴合大众的认知习惯,也藏着心理学逻辑与行业设计巧思。

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一、色彩设计心理学:精准契合 “稳重 + 创新” 的核心需求

 
颜色从来不止是视觉装饰,更承载着大众的心理联想,而蓝紫色恰好精准踩中了 AI 产品最需要的两大认知标签 ——“靠谱稳重” 与 “前沿创新”。
 
蓝色自带的 “信任感” 早已深入人心:支付宝用蓝色传递安全可靠,多数科技品牌以蓝色彰显专业严谨,AI 产品自然也借助这份 “信任红利”,让用户从视觉上就先认可其技术实力。
 

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但仅靠蓝色远远不够,AI 功能还需凸显 “新意”,避免陷入传统科技产品的沉闷感。此时紫色的加入,恰好补上了 “创新感” 的缺口:紫色由蓝色与红色调和而成,既保留了蓝色的理性稳重,又融入了红色的活力,却无红色的刺眼感,比蓝色多了几分创造力与神秘感。

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这种 “理性基底 + 创新活力” 的双重质感,堪称为 AI 量身定制 ——AI 既要靠严谨算法体现逻辑,又要靠创新功能吸引用户,蓝紫色的组合完美适配这一核心特质。

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以钉钉为例,其主色调为蓝色,但在 AI 相关设计中大量融入紫色调:官网首页 banner、分类卡片、功能按钮、UI 界面及装饰图形等,均采用蓝色搭配浅紫、粉紫的组合,既保留了品牌的专业感,又传递出 “能创造新价值” 的工具属性,精准契合 AI 突破常规的定位。这种 “蓝色稳根基 + 紫色添新意” 的搭配,让 AI 产品既不冰冷遥远,又不失专业可信度。
 

二、打破科技色惯例:在同质化中实现差异化突围

 
早年科技圈几乎是 “蓝色的天下”:海外的 IBM、Meta、微软、推特等品牌,均是蓝色的重度使用者;国内不少互联网品牌的主题色选择,也或多或少受此影响。

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若 AI 产品继续沿用纯蓝色,极易在同质化竞争中被淹没,而蓝紫色则成为最具性价比的破局方案。一方面,蓝紫色调未脱离 “科技感” 的大众认知框架,不会让用户产生陌生感;另一方面,鲜艳的蓝紫渐变自带强烈视觉吸引力,能营造出未来感与现代感,快速抓住用户眼球。随着越来越多 AI 产品采用这一配色,蓝紫色逐渐成为行业视觉约定,帮助用户快速识别 AI 工具与相关内容。

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阿里通义千问便是典型代表:设计中摒弃了阿里系传统的橙红色,也未跟风科技圈的纯蓝色,转而采用青蓝到亮紫的渐变设计,从 logo、页面 UI 到宣传海报,均贯穿蓝紫色调。既与其他 AI 产品形成差异化辨识度,又牢牢扎根于大众对 “科技色调” 的认知,实现了平衡与突围。
 

三、数字场景 “天生百搭色”:适配多场景使用需求

 
AI 产品需适配手机、电脑等多终端的日常使用,而蓝紫色恰好是数字场景的 “理想配色”,经得住各类屏幕与使用场景的考验。
 
其一,显示效果友好。蓝紫色在屏幕上不会像红、黄色那般刺眼,也不会因过浅而模糊不清,尤其是渐变效果,能在手机、电脑上呈现出丰富层次感。无论是深色模式下的护眼需求,还是浅色模式下的醒目度要求,蓝紫色都能完美适配,契合用户昼夜切换的使用习惯。

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其二,视觉效果突出。蓝紫色搭配和谐不易出错,同时贴合当下设计潮流,能让用户直观感受到产品的新潮感,提升对产品的好感度。
 
当然,蓝紫色并非 AI 产品的 “万能公式”:ChatGPT、腾讯元宝采用绿色主题,更显活泼灵动;ima 页面以浅绿色为主,按钮等元素搭配深灰色,无明确主题色;纳米 AI 的 logo 选用红色,风格特立独行(这类配色在 AI 产品中相对小众,不建议轻易尝试)。

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但对绝大多数 AI 产品而言,蓝紫色仍是最稳妥的选择:既契合大众对 “靠谱科技” 的认知,又能在竞争中脱颖而出,还能适配各类使用场景。下次再看到蓝紫色调的 AI 产品,你便会明白,这背后藏着设计师精准拿捏用户心理的 “设计巧思”。
 

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一个完整的B端设计流程

鹤鹤

 
从渡轮预定,认识业务概念
这次案例是一个我最近在预定的船票预定服务,由一家叫名门大洋的渡轮服务公司提供。下面是对它预定的简单介绍:
步骤1:打开官网,到 [船上生活] 模块查看有哪些船(只有两艘)和房型,以及船上有哪些服务设施等。

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步骤2:进入 [运费和费用] 模块,先看他们的预约规则,然后打开他们提供的PDF查看预定的日期和价格,来确定自己想要选的房间。这里房型价格和热门时间有关,官方分了A、B、C三个价格档来对应热门冷门时间。
 
步骤3:进入 [预定] 模块,填写个人信息和想预约的房型,房型选择有3个,如果前面的选择满房就向后递补,填写完成后,就可以点击发送预定信息。
 
步骤4:隔日等待反馈邮件,到邮箱中查看。还能预定的话就会有一个链接,进入链接中进行支付。之后就可以获得登船的凭证。
 
后续的细节就忽略,一个简单的买票缓解,操作起来这么麻烦,是不是感觉非常陌生,这是因为国外有很多服务的预定都需要到官网预定,和国内出行完全依赖综合旅游软件如飞猪、携程、去哪儿等不同。
而这个订票的流程,到审核(人工的)回复的整个过程,就叫 —— 业务流程,是一个被设计好并标准化的商业实践过程。
每家公司的经营都会包含大量的业务,房间预定只是它的其中一个业务,还包括登船、房间清理、物资采购等。而每个常规的业务的执行如果全凭员工自己的想法、感觉,那么企业的运转一定会一团乱麻。所以经营者就要针对这些常见的业务,设计出相应的流程出来进行标准化,让员工和顾客遵循这套流程来完成商业活动。
而业务只有流程框架还不够,必须包含大量的细节,比如前面提到的不同定价时段,满房的递补,退票的方式等等,这些都是业务流程中的细节规则,我们可以统称它们为 “业务逻辑”。
简单来说,企业经营要先确定业务,然后设计流程,再制定具体的业务逻辑,形成完整的商业闭环。但这和设计师有什么关系呢?
 
 
因为业务是产品的出发点,常规项目只有业务形式确定下来,才会进入产品的设计阶段,而不是先设计产品功能再让业务去适配它的特性。而产品后续一系列的复杂、抽象、晦涩的决策也全都和业务有非常大的联系,
如果设计师不先理解业务,就可能无法理解产品的需求和决策,导致最终的设计结果和目标想去甚远。
 
 
从业务到需求的制定过程
这个预定过程对于熟悉国内互联网的我们来说肯定是太复杂了,用个线性流程表示的话,对比如下:
 
国内软件预定:打开软件 - 搜索船票 - 选择日期 - 选择房型 - 完成支付
官方网站预定:搜索官网 - 打开官网 - 查看房型 - 查看价格 - 填写信息 - 等待回复 - 查看邮件 - 完整支付
 
从字面上感觉可能不明显,但实际上操作时长、点击次数以及总消耗时间,它的做法远比国内的服务慢,加上细节里有很多会延长完成时间的逻辑,比如没有想要的房型就要重新去选一遍,而这在国内软件里一开始就能知道直接规避掉。
这个业务过程非常的原始,后台可能有一个简单的收件系统,由人工来逐一审核提交的邮件,创建订单,然后再提交回复。
如果我们要提高这个业务的效率,就必须要改进这套系统,将人工的机制进行简化,即客户可以直接在前端完成筛选、预定、支付的操作。相信大家都很熟悉这种操作过程,而这种改进就叫 ——
企业数字化升级
。就是本来使用人工或者很原始的方式执行的业务流程,引入数字化的系统、产品,来提升它的运行效率。
 
而产品经理要在这个过程做业务的分析,具体分析什么呢,可以简单总结成:
  •  
    当前的业务是什么样的
  •  
    当前业务存在的具体缺陷
  •  
    构思产品的整体框架形态
  •  
    确定产品的具体功能需求
 
前两点前面已经解释过了,当前业务是存在缺陷的,而产品经理必须先理解完业务和找出问题,才能进行后续工作,而不是直接忽视背景打开 Axure开始画图。
有了问题,下一步就是建立产品的框架,比如这个业务会涉及到多个端,产品就要先创建多个端的功能框架出来,包含的端可以简化成下面三个:
 
用户端就是普通的网页预定模式(这里不讨论APP和小程序等),让用户直接选择日期、船型、房型后支付获取凭证,非常容易理解,不用多做介绍,我们重点放在管理端和后台服务的解释上。
 
TIPS:这里有个可以思考的小点,没做用户系统你们可以分析下为什么。
 
在管理端上,管理员已经不需要手动审核预约了,所以只需要对订单和账单(这是两件事)有查看和管理的操作即可,来完成一些特殊业务事件的处理。
而在后台服务上,就要确定有哪些数据信息,以及处理它们的方式。比如订单的支付、退款,会涉及到非常复杂的后台处理过程,包括不同支付方式接入、对不同货币的支持、资金的转出等等。其它功能还包括房型数据更新、价格数据更新。这些都是用户端和管理端无法直接看见,但又在真实运行的功能。
根据上面对不同端的分析和构想,就可以创建产品的 —— 功能架构图,比如下面这个极简的版本:
 
对于一个成熟的产品经理来说,进一步制定产品的需求肯定不是直接打开Axure画原型,而是先围绕业务的需求制定 —— 数据字段。
数据字段即前、后端服务中要存储、计算、展示的具体对象。比如一个房间,前端页面会展示房间名、价格、人数、面积、类型、评价等各种数据。但这些数据不是凭空出现的,而是要先计划和开发才能实现的内容,且不同字段背后可能还包含复杂的设置或计算规则。
所以产品要花很多时间分析应该记录哪些数据字段,这些数据怎么产生,背后有什么逻辑,在前端显示的标准是什么。
 
用个更具体的案例来解释,比如要创建房间价格这个字段,这个字段的值就具体价格值。但是房间的具体价格不是固定的,包含三个档位,根据日期决定的档位进行灵活的变动。所以要实现正确的价格显示,光有一个房间价格字段是不够的,我们需要建立更多字段来满足它的使用,包含:
  •  
    房间基础定价:房间的基底价格,用于做计算的基数
  •  
    房价当前系数:根据忙时和闲时变更定价的系数,比如忙时是原来的1.5倍,闲时是原来的0.8倍
  •  
    房间当前价格:根据定价基数x 系数得到的当前价格,是前端展示和付款的具体金额
 
这是个非常简化的版本,除了使用基数x系数的逻辑外,也可能直接给房间制定A、B、C三个价格的字段直接填价格不做系数计算。在真实项目中,该功能会创建得字段数远不止这些,产品还需要去明白数据的来源、计算逻辑、应用规则。
对于成熟的项目来说,项目的数据字段就是业务需求的延展,是整个业务正常运行的基石和原材料,产品制定的需求就包括它们的内容和规则,再让后端工程师去实现出来(而不是后端自己凭感觉想)。
有了上面这些准备,那么产品应该做成什么样就清晰很多了。下一步,产品经理就可以先用思维导图去规划管理端的页面结构与内容,而这种思维导图通常被称为 ——
产品地图
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规划完产品地图后,下一步才进入正式的产品原型设计过程,将我们对产品应该做成什么样通过原型线框图表现出来,只要能让其他人理解我们的意图即可。
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当然只看图是不够的,很多细节的决策和逻辑就需要添加文字的说明,这种结合原型+文字的需求就交 PRD需求文档。它的作用是让设计师、程序员、测试工程师可以看懂并把它们做出来的 “施工方案”。
而作为B端UI设计师就要在了解业务和获得这些需求后,才能明白我们后面应该完成哪些工作,输出什么样的界面内容。
 
B端设计的前期分析要求
在项目中B端设计师的工作可以分成三个步骤,即:
 
前期准备要做的事情很多,包括参与立项的各种会议,接收各种信息和要求。但占据我们最多精力的工作,就是展开对项目设计的 —— 前期分析,这也是很多同学在作品集包装中看到的大段分析文本的来源。
 
每个项目前期的分析内容都有差异,但我们大体可以总结成以下几个模块:
  1.  
    项目分析
  2.  
    业务分析
  3.  
    产品分析
  4.  
    体验分析
  5.  
    设计分析
 
项目分析就是了解整个项目背景的过程,比如这个企业的背景、提供的服务、业务的内容等等,最重要的目标就是 ——
明确项目目标
,即项目要实现什么成果的预期。在这个渡轮项目中,项目的目标可以总结成提高顾客预定的效率和体验,同时降低人工审核处理的工作量。
了解这些信息是最起码的要求,假设你不了解这些项目的信息,直接开始跟着产品原型画图肯定是非常迷茫的。就像一个士兵被分了把枪到前线接收指令,你并不知道自己为何而站,为什么要占领前面那些陌生的高地。
业务分析则是了解项目具体面向业务的具体流程、规则、逻辑。渡轮的预定业务逻辑我们上篇已经探讨过了,很容易理解。但我们的项目是对原先业务流程的优化,这就意味着业务端必然会发生一定的改变,我们就要清楚这个改变的原因,旧业务的模式和缺陷,以及新业务的形态和优势。
 

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这些信息主要从产品经理那里了解,或者他在特定的会议中会提供,就看你有没有认真听了。即使没说也可以主动提问,这个问题并不复杂。
再接着就是产品分析,这个分析是理解产品经理规划的产品是什么样的,即通过查看原型和文档来理解他的意图。虽然只是看,但理解起来并不会太轻松,越复杂的项目理解起来成本越高,所以我们也称这个过程是一个分析过程。
如果不能理解这个逻辑,就可以找一本相机说明指南仔细阅读,即使这本指南写的事无巨细,你要彻底搞懂它有哪些产品功能和对应操作逻辑,也要花费大量的精力和时间。

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再下一步,就是体验分析部分,而这里要我们发挥主观能动性的部分就多了。通常,体验分析的目标,就是在产品需求确定后去找到有哪些可以提升体验的地方,确保最终设计的成果能让用户感觉体验更好。
要实现这个目标就要尽可能了解用户,即 ——
用户调研
。因为体验是基于用户产生的,只有足够了解用户你才知道怎么面向他们做什么。虽然用户调研的方式多种多样,但在B端领域中用研却很简单,因为我们更容易直接和系统的操作员(不是用户端消费者)沟通,了解他们的诉求。
然后根据他们的诉求,来推导产品应该怎么设计、怎么优化更能满足他们的诉求,技术处体验方案。这个过程可以讲的内容有很多,篇幅关系不在这里展开,了解体验分析对B端项目来说是非必须的,大致理解概念即可。
最后就是设计分析,即根据前面的获取的信息,思考接下来的设计应该完成哪些工作,以及交付什么样的结果。用更直白的话说,就是足够了解自己的工作目标和任务。
因为产品需求不会清晰的写着设计师要完成多少个页面,画多少个图标,制作多少动效,如何和程序员协作等,所以我们要自己对 “确定要做” 的和 “可能会做” 的事情进行分析,才能确定工作量。
 
以上就是前期准备中要分析的内容,根据项目的大小会花费不同的精力和时间,但不会太多。它们远没有大家想象中复杂,准备做的越多,后续设计的效率也就越高,过稿率也会更高。
 
B端设计的实践与交付
前面完成分析工作以后,下一步就可以展开设计相关的工作了。而正常设计流程绝不是打开Figma 创建第一个画布开始一次性画完所有内容就结束了,而是要分为不同阶段,逐步完成不同内容的设计。
我们可以简单分为下面几类设计对象:
 
首先是交互设计,交互是B端最重要的设计对象,决定产品界面的布局和操作方式。很多新人以为交互是产品经理完成的,但实际上他们制作的产品原型只包含了少量的交互信息或是完全没有。
所以设计师需要去填补交互信息,即产品怎么使用的规则。如果项目简单,比如我们这次设计的预定系统,因为操作和交互很少,是可以先把设计做完以后再考虑交互的问题。但如果项目很复杂,就肯定要提前通过原型的方式把交互先确定下来,再完成后续的界面视觉设计。
为什么要做交互设计,我们假设房间的退款流程非常复杂,要经过人工操作和审批还有检查等十几个流程才能完成退款,中间有非常多的操作。如果我们不先做交互直接做页面,很可能会因为各种错误、意见要重做,这会造成巨大的时间浪费。在项目中先完成交互的最大贡献就在提高效率,而不是增加额外的工作量。
 
确定了功能、布局、交互以后,完成界面就变得轻松了也容易理解,而主要的难点就是你想做出什么风格的界面,就是设计师自己发挥和探索的部分了。
 
对于小型项目来说,完成界面的设计基本就可以进入后续的交付工作了。但如果是规模较大的项目,就需要再设计过程中制定 ——
项目设计规范
,来确保多人协作或未来迭代时设计的一致性和效率。
而B端项目设计规范主要包含三个部分内容,即 ——
布局规范、样式规范、组件库
布局规范是B端界面框架、全局组件、响应式规则、栅格参数的标准,这些内容决定了项目的整体布局和框架的一致性。
 
样式规范则是UI元素上使用的样式参数标准,比如色彩、字体、字号、圆角、投影等。在Figma中提供的Style样式功能,就是解决样式规范应用的重要工具之一。
 
组件库是将设计好的UI元素进行统一整理的地方,因为B端不同B端界面中有大量重复应用的设计元素,所以我们会这些元素进行汇总,存放到固定的位置方便后面复用,而不用每次都重新设计一遍。
Figma提供的Component,就是帮助我们将组件进行存储并复用的功能,通过它可以很快的完成对同一个组件的汇总、编辑、复用。
 
设计的最后一个部分,就是动效设计了。但在B端中,这部分的设计需求其实非常少,比如我们本次项目的界面就很简单,完全不需要画蛇添足去添加动效。只有在完成界面设计后确实需要制作动效演示的地方,设计师才会去制作相关的动效演示。
所有设计完成且通过团队的评审以后,那最后的工作,就是协助程序员交付你的设计了。而交付部分包含 ——
标注切图和设计走查
两个步骤。
标注切图就是提供项目的标注文件,让程序员可以看到设计的具体参数和说明,比如字号大小、间距、色号等等,他们需要根据这些信息完成对页面开发的参数设置。切图则是提供图标、图片、LOGO等无法用代码实现出来的视觉元素,它们需要将这些图形置入到前端项目文件内,才能在页面中正常显示。
标注和切图的实现方式有很多种,今天最主流的方法有两种,一种是直接使用 Figma的团队协作完成,另一种是上传蓝湖这类专属的标注、切图工具。

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最后的设计走查,是前端工程师在完成前端页面开发以后,设计师去检查软件界面的 “还原度”。前端界面开发类似室内装修的施工,即使有详细的图纸最后的施工结果也可能想去甚远。
所以作为最熟悉设计稿的角色,设计师就需要去检查开发出来的结果存在哪些问题,并通过特定工具来提交这些错误并监督程序员完成对它们的修复,让前端实现的界面和设计稿尽可能一致。
在B端项目中,往往留给设计走查的时间很少,所以最终上线效果大多和设计稿的差距极大。而专业B端设计师就要依靠自己的经验,尽可能在整个项目的开展过程中避免两者的差距过大,这就是另一个话题了。
完成以上这些步骤以后,我们在本次项目的设计工作就基本结束,最终就是等待项目被开发完成并最终上线了。



作者:酸梅干超人
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来源:站酷
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B 端设计师为何要懂技术?该懂哪些技术?

鹤鹤

对于 B 端设计师来说,“懂技术” 并非意味着要掌握编程、亲自写代码,而是要从框架层面理解特定技术的原理、运行逻辑,以及落地实现的相关限制。这从来不是 UI 设计师的专属要求,而是整个设计行业的通用专业准则 —— 设计的核心本就是解决方案的策划,任何设计最终都要通过具体的实施环节落地。就像平面设计要适配印刷标准、工业设计需契合制造工艺、室内设计要衔接施工规范,脱离落地标准的设计,终究只会变成无法落地的 “飞机稿”。兰亭妙微深耕 UI 设计与开发领域,团队设计师始终保持持续学习、稳步成长的状态,在 B 端UI设计上积累了丰富实践,相关作品案例可在我们的官方网站查看。

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作为专业的 UI 设计师,了解技术是输出有效设计方案的核心前提。若忽视技术限制,设计稿极易因无法实现被驳回,严重拖慢项目推进效率。除此之外,对技术的认知还能帮助设计师更深度地思考设计与项目的关联,精准预判方案实现难度,优化与前端的交付对接方式。设计师与前端工程师的沟通矛盾,很大一部分根源就在于设计师对技术的不了解,输出的方案要么无法实现,要么实现成本极高,如同产品经理要求设计 “五彩斑斓的黑” 一般,忽视了对方的专业限制。懂技术与不懂技术的设计师,在项目推进效率上差距显著,这也是懂技术的设计师更具职业竞争力、更受行业认可的关键原因。
 
而对于 B 端设计师,懂技术还有着更为特殊且重要的意义:B 端领域中,有大量产品是面向技术领域提供服务的。常规 B 端服务面向无技术背景的商业用户,如仓库管理员用 ERP 查库存、职员用 OA 提交工单;但面向技术领域的 B 端产品,主要服务于企业开发环节,需程序员操作以提效降本,比如云服务供应商的产品,只有具备专业技术知识的程序员才能熟练使用。
 
云服务只是其中一个方向,区块链、数据大屏等领域的 B 端产品也均是如此,即便操作使用者是程序员,其界面设计仍需专业设计师完成。只有具备一定技术知识积累的设计师,才能精准理解这类产品的需求,而非单纯跟着产品原型画图、对设计内容一无所知。尤其近年 AI 技术快速崛起,AI 相关 B 端服务数量大幅增长,这类产品依托技术搭建,需要用户完成特定配置才能实现服务,若设计师不了解 AI 及基础技术原理,根本无法开展有效设计。如今行业新增的 “B 端 AI 设计师”,并非指用 AI 生成设计,而是指专门设计 AI 类产品、且具备一定 AI 技术认知的设计师。可见,懂技术不仅是 B 端设计师完成日常工作的基本要求,更是拓展职业边界、抓住行业新机遇的重要助力。
 

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一、B 端设计师该懂哪些技术?

 
明确懂技术的重要性后,设计师需要掌握的技术知识,并非零散的编程技巧,而是能搭建起技术认知框架的核心方向,具体可总结为五类:
 
  1. 前端界面的实现逻辑
  2. 后端的功能框架和服务
  3. 前后端联调的过程
  4. 产品的部署和运维
  5. AI 的生成和处理流程
 
接下来将对每个方向的核心概念、学习价值及入门方法做简单解析,帮助设计师快速建立基础认知。

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二、各技术方向核心解析与学习建议

 

(一)前端界面的实现逻辑

 
这是与 UI 设计师关联最紧密、距离最近的技术内容,指前端实现界面样式、交互与动画的底层逻辑,这里的前端是广义概念,涵盖网页、iOS、Android、小程序、桌面端等所有系统的用户界面。
 
不同系统的开发语言虽有差异,但实现前端界面的核心逻辑大体一致,因此设计师只需吃透其中一种,便可触类旁通。对 B 端设计师而言,网页前端是最佳学习对象:一方面,B 端工作中接触最多的就是网页项目;另一方面,网页前端是所有前端类型中最简单、最易上手的。
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网页前端的核心由 HTML、CSS、JS 三种语言构成:HTML 和 CSS 是搭建网页框架、定义样式的标记语言,JS 则用于实现逻辑运算与交互处理。对设计师来说,重点系统学习并动手实操HTML 和 CSS即可 —— 从程序员的视角,二者并非真正的编程语言,只是标记和样式语言,学习门槛极低,实操却能带来极大价值:既能深度理解界面的实现过程,搞清楚为何相同参数下,开发效果与设计稿会存在偏差;也能快速建立正确的前端认知,明白样式与逻辑是前端工作的两个独立部分,实现界面效果只是前端工作的一小部分。

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(二)后端的功能框架和服务

 
这一方向要求设计师建立对服务器层面的认知,了解产品的运行机制,以及后端程序员的核心工作内容。这对设计师理解界面中复杂的字段、数据逻辑至关重要,部分复杂的 B 端交互设计,更是需要基于对后端服务和数据的理解才能完成。
 
设计师可从 B 端服务的框架图切入学习,B 端的 SaaS、PaaS、IaaS 类服务,均是对后端技术架构拆解后形成的产物。若遇到陌生专业名词,可借助 GPT 工具快速查询解析。同时需重点理解:后端代码的存储位置、运行方式,以及代码与数据库之间的关联逻辑,这是理解后端工作的核心基础。

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(三)前后端联调的过程

 
前后端联调,即让前端程序与后端程序建立连接、实现数据传输的过程。前端与后端程序是运行在不同硬件上的独立程序,默认无任何关联,需要开发人员通过技术手段为其搭建沟通桥梁,这就像将主机与显示器、鼠标、键盘连接,才能形成一个可正常运作的整体。
 
联调的核心概念是API 接口,这是前后端程序连接的关键节点,如同主机后侧的各类插口 ——3.5mm 圆形插口、USB 插口、Type-C 插口,不同插口对应不同的 API,只有搭配适配的 “接头”,才能实现数据通信。
 
API 是项目中的核心技术点,产品经理、前后端工程师都会投入大量时间处理 API 文档、推进 API 联调,也是项目会议中的高频讨论内容,直接影响产品需求的落地。建议借助 GPT 工具对 API 进行深度解析扫盲,理解这一概念后,设计师便能听懂项目会议中大部分开发术语,避免陷入认知盲区。

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(四)产品的部署和运维

 
前端、后端、联调知识,能支撑起一个基础的互联网产品,但随着技术发展,后端架构愈发复杂,云服务平台的产品与服务类型也随之丰富,想要理解这些复杂的后端服务,设计师必须具备一定的运维知识
 
如今的后端岗位(不含算法)主要分为两类:后端程序开发与运维。后端开发的核心是实现产品的各项功能,而运维的核心是搭建网络运行环境,将开发好的代码部署到服务器中,确保产品能正常、稳定运转。若想理解二者的分工与价值,可参考相关的 DevOps 扫盲资料,建立基础认知。
 
理解运维知识,不仅能让设计师对互联网产品的运行机制有全新认知,更能精准理解云服务、区块链等技术类 B 端产品的服务本质,知道这类产品能解决哪些实际问题。若时间充裕,建议打开大型云服务平台,查看其产品列表,对陌生的产品与服务名词逐一查询扫盲,快速积累行业知识。

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(五)AI 的生成和处理流程

 
AI 技术的应用愈发广泛,而几乎所有 AI 应用都离不开 B 端界面的支持,紧跟时代发展,理解 AI 的生成与处理流程,是 B 端设计师的必备能力,尤其是对主攻 AI 类 B 端产品的设计师而言,这一知识更是核心刚需。
 
理解 AI 技术应用,首先要区分 AI 大模型的种类与应用方向,从外行视角,可将大模型简单分为四类:
 
  1. 计算机视觉模型:对图像进行生成、检测、分类,文生图是最常见的应用;
  2. 自然语言处理模型:对文字进行分析并返回文字结果,ChatGPT 是典型代表;
  3. 语音处理模型:实现语音识别、合成、输出,如短视频的合成人声;
  4. 多模态模型:处理图文、音视频等多种混合数据,应用于图文检索、视频总结等场景。image.pngimage.png
 
AI 大模型是各类 AI 应用的内核,能帮助我们完成复杂的信息处理与数据返回,省去大量开发环节,设计师可借助这一机制,将 AI 融入设计与产品工作流。比如电商新品发布,可搭建 AI 工作流:输入产品摄影图、标题、基础介绍,让 AI 优化生成封面图、商品展示图,适配不同平台生成标题,甚至扩写产品介绍、给出介绍图的生成与排版建议。
 
这类 AI 工作流的处理逻辑,可通过 COZE 等平台学习尝试,查看官方说明文档便能快速上手,能直观感受到 AI 在 B 端产品中的实际应用方式。理解 AI 的技术逻辑,不仅能让设计师精准把握 AI 产品的设计要点,更能清晰认识 AI 的优势与能力边界,避免陷入 “AI 威胁论”,抓住 AI 时代的职业发展机遇。
 

三、结语

 
对 B 端设计师而言,“懂技术” 的核心是建立技术认知框架,而非掌握某一门编程语言。以上五大方向,是从零开始理解技术的核心切入点,虽然实际项目中的技术细节远不止于此,但只要吃透这些基础内容,便能形成完整的技术认知体系,后续遇到新的技术概念、产品类型,都能做到触类旁通。
 
掌握这些技术知识,不仅能让设计师输出更具落地性的设计方案,提升项目推进效率,更能精准理解各类 B 端产品的需求本质,拓展职业边界,在云服务、AI、区块链等新兴领域找到新的职业机遇,成为更具核心竞争力的专业设计师。

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