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AI 时代的用户体验设计：设计师会被替代，还是更值钱？

杰睿 行业趋势

近两年，生成式 AI 席卷了整个设计圈。有人感到兴奋：再也不用从 0 开始画界面了；有人则担忧：设计师是不是迟早会被替代？ 尤其是做用户体验设计（UX Design）的同学，经常会问自己：AI 会让我们失业，还是会让我们更值钱？
今天我尝试从三个角度聊聊这个问题：AI 在设计环节的作用、用户体验设计的本质、以及设计师的价值升级。

一、AI 到底能取代哪些工作？

我们先承认一个现实：AI 确实能做掉一部分重复性、低门槛的设计工作。
视觉稿：输入一句话，AI 就能给你 10 套界面方案。
流程优化：AI 可以根据常见模式，自动生成标准化流程。
测试反馈：AI 可以模拟用户点击，快速发现流程瓶颈。
这些工作过去可能要一个新人花两三天，现在 AI 几分钟就能完成。
所以，如果一个设计师的工作主要停留在“工具层面”，那确实危险。

二、用户体验设计的本质是什么？

但问题来了，UX 设计的核心价值从来不是“画界面”。 它更接近三个关键词：
理解用户：洞察真实的痛点，而不是想当然地堆功能。
设计逻辑：通过信息架构、交互流程，让产品自然可用。
场景整合：把体验放到完整的用户旅程里，而不是某一屏。
AI 再聪明，也需要人类告诉它：
哪些问题值得解决？
哪些体验更贴近用户心智？
哪些约束（商业、技术、伦理）是必须考虑的？
这就像自动驾驶：AI 可以帮你控制方向盘，但“去哪儿”还是要人来决定。

三、设计师会更值钱的三个方向

那么，在 AI 时代，什么样的 UX 设计师反而会更有价值？我总结了三点：
更懂业务
  1.   不只是画好看、好用的界面，而是能和产品经理、运营、市场一起思考： 这个功能能不能提升转化？这个流程能不能降低成本？
  1.   能把体验和商业目标结合的人，AI 很难取代。
更懂用户
  1.   会做用户研究，会用数据和洞察驱动设计决策。
  1.   AI 可以生成方案，但无法真正“共情”用户。
更懂系统
  1.   能构建设计系统、制定规范，指导团队和 AI 工具一起产出。
  1.   未来的设计师更像“体验架构师”，而不是“美工”。

兰亭妙微(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。我们建立了一个微信群，每天分享国内外优秀的设计，有兴趣请加入一起学习成长，咨询及进群请加蓝小助微信ben_lanlan。

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原创案例分享 | B端界面设计 | 教育类个人报告

杰睿 B端ui设计文章及欣赏

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这是一款专注于为高中生提供精准、高效、个性化选科决策辅助的在线系统。通过整合多维度数据资源和运用智能算法，将复杂的选科信息以直观、简洁、易懂的交互界面呈现给用户。
采用模块化的布局方式，将不同的功能区域进行明确划分，如柱状图、饼图、折线图等。这些图形图表以浅蓝色为主色调进行设计，并搭配适当的颜色对比和标注，使数据更加直观、形象、易于理解，帮助用户快速洞察数据背后的信息和趋势，为选科决策提供有力的数据支持。
 

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审美积累 | 金融类 SaaS 产品落地页设计

杰睿 行业趋势

视觉风格

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色彩系统
  1.   主色调：蓝色（#2563eb 左右）→ 传递专业、信任、安全感。
  1.   辅助色：绿色（成功/正向）、紫色（现代科技感）、黄色（提醒）。
  1.   大面积留白 → 保持呼吸感和简洁度，让信息有清晰的层次。
  1.   渐变色块（蓝紫渐变、绿色渐变） → 增强科技感和未来感。
排版
  1.   标题：黑色/深灰 + 关键词高亮蓝色（“Financial”）→ 强调重点，视觉节奏感强。
  1.   字体：无衬线，圆润现代 → 亲和但保持专业感。
  1.   字重层级明显（粗体标题 + 中等正文），增强信息层次。
图形语言
  1.   卡片式布局 → 每个功能点都以卡片承载，模块化、清晰可点击。
  1.   圆角极大化（按钮、卡片、图表） → 减少金融产品的“冷感”，更易亲近。
  1.   图标/插画 → 轻量、简洁，带点拟物投影（增强真实感）。
交互与信息结构
模块化区块
  1.   Hero 区：大标题 + 产品截图 → 直接传达核心价值（Maximize your financial potential）。
  1.   信任背书：评分展示 → 快速建立信任感。
  1.   功能介绍：图文搭配（Analytics、Expense、Send Money）→ 以可视化方式分块展示。
  1.   行动召唤（CTA） → “Get Started”“Watch a Demo” 多次重复，降低用户流失。
视觉引导
  1.   关键词蓝色高亮 → 引导阅读路径。
  1.   图表与数据示例 → 让金融工具更具象，降低抽象感。
  1.   卡片颜色差异（紫色、绿色、深蓝） → 形成节奏和重点感。
设计语言关键词
现代（Modern）：极简无衬线字体 + 大面积留白 + 渐变色块。
可信（Trustworthy）：蓝色为主色调 + 用户评分背书。
友好（Friendly）：圆角 + 卡片化设计 + 简洁插画。
科技感（Tech-savvy）：渐变、数据可视化、模块化信息层次。
行动驱动（Conversion-driven）：多个 CTA 按钮（Get Started、Watch a Demo），颜色对比强烈。

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交互设计 | 无人机控制系统的 UI 设计：从人机交互到任务管理

杰睿 大数据可视化设计文章及欣赏

随着无人机在安防、能源巡检、应急救援等领域的应用不断拓展，如何通过直观高效的 UI 设计来提升操控体验，成为人机交互设计的重要课题。尤其在 B 端场景下，控制系统的界面不仅仅是“好看”，更关乎 操作效率、任务安全与信息透明度。本文将结合我们在无人机控制系统中的设计与开发经验，探讨 UI 设计的关键思路。
  1. 无人机控制系统的 UI 特点
无人机控制系统和常见的 C 端 App 最大不同点在于：
  • 功能复杂：涵盖飞行操控、实时监控、任务管理、数据记录等模块
  • 信息密集：需要同时展示地图、遥测数据、视频流、任务状态
  • 操作风险高：任何延迟或误操作都可能带来任务失败甚至安全风险
因此，UI 设计要在复杂功能和简洁操作之间找到平衡。
  1. 人机交互设计思路
在无人机的控制场景中，我们重点关注三个核心交互：
  • 操控界面：
    • 界面必须响应迅速，操作逻辑接近实体遥控器
    • 关键信息（高度、速度、电量、信号强度）固定在高可见区域
    • 交互控件避免冗余，强调“就近操作”
  • 监控界面：
    • 视频监控与地图信息并行显示，保证环境感知
    • 通过颜色和标识强化异常预警（例如低电量、信号丢失）
    • 支持多源数据切换（红外/可见光/传感器数据）
  • 任务管理界面：
    • 提供任务创建、路径规划、状态跟踪
    • 界面流程化，降低使用门槛
    • 可视化展示任务进度与历史记录
  1. QT 在无人机 UI 开发中的作用
在技术实现层面，我们采用 QT 框架 来开发跨平台的无人机 UI 界面：
  • 跨平台能力：支持在多种操作系统与硬件环境中运行
  • 高性能渲染：保证地图、实时视频流、传感器数据的流畅显示
  • 可扩展性：便于快速接入不同的无人机型号和任务模块
QT 的模块化设计也让我们能够灵活管理界面控件，并针对不同客户需求定制功能。
  1. 设计中的挑战与解决思路
  • 挑战 1：信息过载
    • 解决方案：基于任务场景分层展示信息，重要信息常驻，辅助信息可收起
  • 挑战 2：操作延迟
    • 解决方案：优化数据传输链路，并在 UI 中通过加载状态和安全提示降低误操作风险
  • 挑战 3：任务复杂性
    • 解决方案：采用可视化任务流转界面，帮助用户直观理解任务进展
无人机控制系统的 UI 设计，本质上是一个 高风险、高密度信息的人机交互问题。它既要满足操作员对实时响应的要求，又要保证任务的安全性和可追溯性。通过结合 合理的交互逻辑 与 QT 的技术实现，我们能够在操控、监控与任务管理之间，打造出一个既专业又高效的控制系统界面。

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2025 年产品设计师的最佳 AI 工具

杰睿 行业趋势

没有设计师，没有开发人员，没有冗长的交接；只有她自己、一台笔记本电脑和合适的AI工具。
这并非遥不可及的未来场景。根据 Figma 的 2025 年 AI 报告，今年三分之一的产品开发者将推出 AI 驱动的产品：比去年增长了 50%。但值得注意的是：52% 的 AI 开发者表示，设计对于 AI 驱动的产品而言比传统产品更为重要。我们不仅要实现设计自动化，更要提升设计水平。

设计工具包中的隐形革命

就在大家还在争论人工智能是否会取代设计师的时候，更有趣的事情发生了：它开始让设计师的效率成倍提升。2025年出现的工具不仅仅是生成漂亮的图片——它们从根本上改变了产品团队的协作方式。
以五月 Figma Config 2025 大会上发生的事情为例。在四大产品发布中，Figma Make脱颖而出，并非因为其技术实力，而是因为它打破了传统角色之间的界限。突然之间，产品经理可以创建功能原型，工程师可以快速将复杂的交互可视化，设计师可以测试原本需要数周才能实现的想法。
但 Figma 并非唯一一个实现这一转变的公司。过去六个月，专门用于加速产品设计工作流程的 AI 工具激增，每种工具都解决了从设计到开发流程中的不同痛点。

全新必备工具包：改变一切的五大类别

  1. 智能研究综合
问题：用户研究曾经是一个瓶颈。需要耗费数小时的访谈记录、零散的反馈，以及在定性数据中寻找规律的漫长过程。
解决方案：Dovetail 的 Magic Suite和Maze AI等工具正在自动化繁琐的研究分析工作。Dovetail 的 Magic Highlight 会自动显示用户访谈中的关键时刻，而 Magic Cluster 则无需手动标记即可将反馈分组到各个主题。Maze AI 则更进一步，能够检测研究问题中的偏见，并在现场访谈中生成上下文相关的后续信息。
实际影响：以前团队需要花费 3-4 天的时间来综合研究结果，现在只需不到一小时就能完成，并且能获得比手动分析更全面的见解。
  1. 提示到原型生成器
游戏规则改变者： Figma Make已从 Beta 版进入正式版，任何人都可以通过简单的文本描述生成交互式原型。但这不仅仅关乎速度，更关乎探索。当测试一个想法的成本几乎降到零时，团队就能测试更多的想法。
 
新兴竞争对手：Lovable和Replit 的 Agent等工具正在创造类似的即时应用体验，而Canva Code则为营销团队带来了互动元素。
设计师视角： “现在，设计师、工程师和产品经理都可以制作高保真作品，并带回团队进行更深入的讨论，” Figma 设计总监 Gui Seiz 说道。“这是一种思维转变，鼓励你勇于尝试、勇于冒险，并提出更有趣的解决方案。”
  1. 情境感知视觉生成
超越基础 AI 艺术： Midjourney 可以创作精美的图像，而Adobe Firefly和Photoroom 的全新 AI 套件等工具则专为产品工作而设计。Firefly 可直接集成到 Photoshop 和 Illustrator 中，从而实现 UI 组件和视觉资源的快速迭代。Photoroom 的产品美化器于 2025 年 4 月推出，可自动优化电商产品照片，无需摄影专业知识。
实际胜利：设计团队将资产创建时间缩短了 60-70%，同时保持了品牌一致性，这是通用 AI 艺术工具难以做到的。

4.智能布局和响应式设计

技术突破： Figma 的全新网格功能利用 AI 创建响应式布局，自动为开发者生成简洁的 CSS 代码。这不仅是为了提升美观度，更是为了创建能够无缝转换为代码的设计。
 
 
更广泛的趋势：UXPin Merge等工具将基于代码的组件直接带入设计环境，而Lummi AI 则根据经过验证的设计原则提供智能布局建议。
5.跨平台工作流程集成
协作革命： Notion AI正悄然成为设计团队不可或缺的工具，它可以自动总结用户访谈并清理会议记录。与此同时，Miro AI 可以根据关键词和情绪对头脑风暴会议记录进行聚类，使创意会议更加结构化，更具可操作性。
按 Enter 键或单击即可查看完整尺寸的图像
重要性：当人工智能处理设计工作的管理开销时，团队会花更多时间进行战略思考和创造性解决问题。
实用框架
准备好将 AI 融入你的设计工作流程了吗？以下是一个实用的方法：
  1. 研究阶段加速
  • 使用Perplexity进行竞争研究和趋势分析
  • 设置Notion AI用于会议记录和用户访谈摘要
  • 实施Maze AI或Dovetail进行研究综合
2.快速成型
  • 尝试Miro AI进行更有条理的头脑风暴会议
  • 使用Figma Make进行实验以快速进行概念测试和验证
  • 使用Adobe Firefly自定义视觉资产
  1. 设计到开发的桥梁
  • 实现UXPin Merge或 Figma 的Grid以实现响应式布局
  • 使用GitHub Copilot实现自定义交互和微动画
  • 使用 AI 生成的文档设置自动交接流程
剧情转折：设计变得更加人性化
矛盾的是，随着人工智能越来越多地承担设计技术执行的任务，人的因素也变得越来越重要。同理心、战略思维和创造性判断——这些人类独有的设计特质——正在成为设计的主要差异化因素。
Figma 的人工智能产品负责人 David Kossnick对此进行了完美的阐述：“人工智能将帮助人类更快地探索，在构思上走得更远，但我认为所有人类的判断力、同理心、技艺和品味才是成为飞行员的意义所在，而不是副驾驶。”
这并不是要取代设计师，而是要扩大他们的影响力。当测试创意的技术障碍消失后，团队就可以专注于测试正确的想法。
未来已来
2025年最成功的产品团队不一定是预算最雄厚或设计师经验最丰富的团队，而是那些学会利用人工智能工具来缩短创意与执行之间反馈循环的团队。
问题不在于人工智能是否会改变产品设计——它已经改变了。问题在于你的团队是否会成为这场变革的第一批受益者，还是最后一批适应者。
你的团队的AI应用策略是什么？更重要的是，哪些想法因为过于复杂而无法快速制作原型而被你搁置？
测试工具已经准备好了。唯一的问题是：你还在等什么？

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从线到机：AI 与多模态交互如何重塑 B 端与 App 界面设计

杰睿 设计思维

当下，界面设计已经不再是单纯的“画屏幕”。AI 的快速发展让我们不得不重新审视：交互和视觉究竟会走向什么样的未来？无论是移动端 App，还是复杂的 B 端产品，设计的核心都在于让界面更懂用户。
本文尝试从三个角度切入：设计流程智能化、用户意图预测、情感识别，并结合 B 端与 App 的异同，看看 AI 和多模态交互是如何“改写规则”的。
  1. 设计流程的智能化：从线到机的跨越
过去我们做界面，基本靠手绘线框、逐步推敲，再转为高保真。
而现在，AI 正在让设计流程越来越像“对话”：
  • 自动生成线框：输入需求关键词，AI 能输出初步的界面框架。
  • 多模态理解：语音描述 + 手绘草图，AI 就能转化为高保真界面。
  • 智能迭代：基于用户操作数据，AI 可以实时调整信息架构或推荐更优的交互路径。
这意味着，设计师的角色从“界面绘制者”转变为“意图校准者”。我们更需要思考“为什么这样设计”，而不是“怎么画出来”。
  1. 用户意图预测：从被动响应到主动协作
传统的界面逻辑往往是“用户点哪里，系统响应哪里”。 而在 AI 驱动下，界面开始具备了一种预测性：
  • App 场景：音乐 App 可以在你点开界面之前，就推测你可能想听的歌；健身 App 能结合时间与历史数据，主动弹出适合的训练计划。
  • B 端场景：复杂的 ERP 或 CRM 系统，可以根据用户当前操作，预测接下来可能需要的数据报表，提前在界面上做提示或推荐。
这种从“响应”到“协作”的转变，让界面从冷冰冰的按钮集合，逐渐成为“有温度的助手”。
  1. 情感识别：界面不止是工具
多模态交互最大的突破点之一，在于理解用户的情感与状态。 这对 App 与 B 端都有潜在价值：
  • App 更贴近个体：比如，教育类 App 可以通过语音与面部表情识别，判断学习者的挫败感，适时调整反馈方式；健康类 App 能感知语调变化，从而推送更柔和的提示。
  • B 端更注重群体与效率：例如，客服平台能通过语音分析捕捉客户情绪，提示坐席更换沟通策略；或者在团队协作工具中，识别用户的紧张情绪并调整提醒节奏。
这意味着界面设计已经超越了“功能性”，进入到“情绪调节”的层面。
  1. App 与 B 端的差异：同一逻辑，不同落地
虽然 AI 带来了类似的趋势，但 App 与 B 端的界面仍有明显不同：
维度 App 界面 B 端界面
交互形式 强调直觉、轻量化操作，多为点触+语音+手势 强调效率与多任务处理，键盘快捷键+复杂面板+语音辅助
视觉体系 更追求情感化与品牌个性 更注重信息密度与结构化展示
AI 应用 偏向个性化推荐与情绪陪伴 偏向任务预测、智能报表、协作优化
可以看到，AI 与多模态交互并非“替代”设计，而是在不同场景下放大价值：App 更个性，B 端更效率。
 
对于设计师来说，这既是挑战也是机会。我们需要既懂“技术逻辑”，也懂“人性洞察”。毕竟，AI 再强大，也离不开人来定义“更懂用户”的标准。

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从用户视角出发：如何提升B端产品的操作效率？

杰睿 随笔的一些文章

在做B端产品设计时，你会发现一个显著的特点：用户通常不是来“体验”的，而是来“工作”的。 他们的核心诉求只有一个：我能不能更快、更准确地把事情做完？
所以，B端界面的设计核心就是“效率”。本文从用户的真实使用场景出发，拆解几个常见的设计思路，看看如何在不增加复杂度的前提下提升效率。

一、让操作路径更短

用户视角：我不想在系统里兜圈子。
  • 问题：很多后台系统把功能藏在二级、三级菜单里，用户每次都要点击好几次才能到达目标页面。
  • 优化方法：
    • 常用操作前置：把高频功能放在首页或者悬浮按钮里。
    • 搜索直达：在工具栏提供全局搜索，用户输入关键字就能快速定位到某个订单、某个客户。
    • 最近操作记录：类似浏览器的“历史记录”，方便用户快速返回常用页面。

二、减少重复劳动

用户视角：我不想重复做同一件事。
  • 问题：很多系统只支持逐条操作，比如一个表格里有上百条记录，用户需要一条条勾选修改。
  • 优化方法：
    • 批量操作：允许用户一次性选择多条数据并进行修改或删除。
    • 模版复用：提供报表模版、配置模版，用户下次只需要修改细节。
    • 自动填充：智能识别用户输入的规律（如地址、时间），系统自动补全。

三、信息要一眼可见

用户视角：我不想浪费时间找信息。
  • 问题：界面上堆满了信息，但用户找不到“关键内容”。
  • 优化方法：
    • 突出关键字段：把与决策最相关的信息放在显眼位置，次要字段收起。
    • 可视化辅助：用颜色、标签、图表来表示状态（如订单完成率、任务进度）。
    • 分层展示：核心信息在第一屏，详情信息通过下钻或展开查看。

四、保持操作的可预测性

用户视角：我不想猜怎么用。
  • 问题：同一个操作在不同页面位置不同，或者按钮命名风格不统一，导致用户反复学习。
  • 优化方法：
    • 统一交互规范：比如“新增”按钮永远在右上角。
    • 清晰的按钮文案：避免“确认/保存”混用，保持语义清晰。
    • 一致的反馈：操作后立刻给出提示（成功/失败/处理中），让用户有安全感。

五、支持多种操作习惯

用户视角：我想用我最顺手的方式操作。
  • 问题：有些系统只提供鼠标点击路径，没有考虑用户的习惯。
  • 优化方法：
    • 快捷键支持：尤其适用于客服、财务、开发等高频操作人群。
    • 右键菜单：在表格中，用户选中数据后右键操作，比在顶部找按钮快得多。
    • 拖拽操作：如任务管理系统中，直接拖拽任务卡片改变优先级。

六、案例拆解：表格操作优化

假设一个客户管理系统里有上千条客户数据：
  • 原始设计：用户只能逐条点开客户详情，修改联系方式。
  • 优化设计：
    • 表格支持勾选多条记录，批量修改联系方式。
    • 提供搜索框，用户输入公司名即可快速定位。
    • 最近修改过的客户自动置顶，减少再次查找的时间。
这样一来，用户从“重复几十次点击”变成“一次操作搞定”，效率差异非常明显。
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B端界面设计的核心难点与解决思路

杰睿 设计思维

谈到界面设计，很多人第一反应是做“好看”的界面。但当你从C端（To C）转到B端（To B）产品时，就会发现两者的逻辑完全不同：
  • C端强调用户体验的愉悦感、流畅感；
  • B端强调业务流程的稳定性、效率和准确性。
B端设计的本质是：帮助用户更快、更准确地完成工作，而不是取悦他们。理解了这一点，我们再来看B端界面设计的几个核心难点，以及相应的解决思路。

难点一：业务流程复杂，角色差异大

在C端，用户目标往往比较单一（例如下单、支付、浏览内容）。 但在B端，一个系统可能同时服务 运营、财务、客服、管理员 等多个角色。每个角色的工作流不同，界面需求也不同。
 解决思路：
  • 信息分层：把系统中复杂的信息分出层级，常用的放在显眼位置，低频的收纳进菜单或二级界面。
  • 角色定制化：尽量避免所有人共享一个“大而全”的界面，给不同角色定制化功能入口，减少干扰。

难点二：信息量大，界面容易“堆砌”

很多B端产品，界面常常是“数据表格+操作按钮”的组合。问题是，一旦数据量庞大，界面就会显得杂乱，用户需要费力去寻找想要的信息。
解决思路：
  • 数据可视化：通过图表、进度条、仪表盘，把重要信息转化为易识别的视觉形式。
  • 表格交互优化：支持排序、筛选、批量操作、固定列等功能，让用户能快速定位和处理数据。
  • 渐进呈现：不要一次性把所有数据都抛给用户，优先展示关键字段，其他信息可折叠或下钻查看。

难点三：操作效率要求高

B端用户往往不是“随便逛一逛”，而是带着明确的工作目标。他们更关注的是：能不能快速、无误地完成操作？
 解决思路：
  • 减少无效点击：合并相关操作，提供快捷按钮或右键菜单。
  • 键盘操作支持：在高频场景下（如财务系统、客服后台），支持快捷键操作能显著提高效率。
  • 可预测性：交互逻辑要保持一致，不要让用户反复学习。比如编辑按钮始终出现在右上角，而不是有时在左边有时在下方。

难点四：学习成本与上手门槛

B端系统常常功能多、术语复杂，如果界面没有引导，新用户很容易迷失。
 解决思路：
  • 操作引导：在首次使用时提供分步提示，让用户知道该从哪里开始。
  • 默认值与模版：尽量减少用户从零开始输入的负担，比如提供可复用的报表模版。
  • 统一设计规范：保持一致的布局、按钮样式、交互模式，让用户迁移学习成本更低。
 
记住三个关键原则：
信息分层 —— 让复杂的东西有序。
效率优先 —— 让用户少点几下就能完成。
一致性 —— 让学习成本最小化。
当你跳出“界面好不好看”的思维，用“能不能真正帮用户把活干完”来衡量设计，就会更接近B端设计。
 

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审美积累 | “一站式”的健身与运动平台界面设计

杰睿 设计资源

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一、项目概览与核心亮点

  1. 概述与发布时间
  • 项目发布于 2025 年 5 月 22 日，源自乌克兰团队 Codeska Software Development，参与者来自多个城市：基辅（Kyiv）、敖德萨（Odesa）、哈尔科夫（Kharkiv）以及捷克布尔诺（Brno）等
  • 该应用定位为一个“一站式”的健身与运动平台，帮助用户寻找并预订健身教练，支持 iOS 和 Android 平台
  • 界面设计：采用清新现代的 UI，支持暗/亮模式，包含流畅动画与简洁导航
  • 功能模块丰富：涵盖教练搜索、地图与筛选过滤、日程安排、订阅支付、消息通讯、统计报表等功能
    • 支持根据位置、技能、评分进行筛选，服务范围涵盖个人训练与团体课程
    • 后台技术栈包括 React Native（跨平台前端）、Node.js 后端开发、Vue.js 支持 Web 端
  • 开发流程与成果：Codeska 围绕用户研究、原型设计、开发、测试等全流程负责，初期反馈显示用户对设计和预订流程满意度较高；应用还显示了留存率、参与度、Beta 测试结果等成果统计

二、设计与用户体验分析

  1. 视觉和交互设计
  • 整体视觉风格现代、干净，明暗主题的切换为用户提供个性化体验。动画和过渡自然流畅，提升了使用的舒适感。
  • 图标、配色、排版等品牌设计细节完善，有助于建立专业与信任感
  1. 功能逻辑与使用流程
  • 用户路径清晰：从搜索教练 → 筛选 → 查看日程 → 预约 → 支付 → 通讯，都在同一平台完成，减少步骤流失。
  • 支持实时可用性查看与预约，让用户无需反复确认时间，提高效率；同时内嵌消息模块方便沟通。
  • 预约系统、支付和日程整合做得很到位，适配常见的健身需求场景。
  1. 技术与可扩展性
  • React Native + Node.js + Vue.js 构成了跨平台且高效的技术架构，适合未来功能延展与维护
  • 项目结构清晰，展示了从分析、设计到上线的阶段进展，让观者了解过程完整性与专业性。

三、优点总结与建议

优点

优点 描述
UI/UX 设计出色 现代、清晰且具有吸引力；暗/亮两种主题增强用户体验。
功能全面 整合了搜索、预订、支付、消息等一站式用户路径。
技术栈合理 跨平台 + Web 支持，兼顾性能与开发效率。
项目完整性强 全流程展示，包括用户反馈与项目成果统计。
 
这是一个整体非常成熟、设计优秀、功能规划丰富的一站式运动健身应用概念。UI/UX 精致，功能体验连贯，技术架构现代。展现的不仅是设计能力，更体现了团队从用户视角出发、兼顾功能落地的思维。若在用户研究与数据反馈深度上进一步加强，将能更具市场竞争力。
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用户体验设计 | 从UX到AX：人工智能如何重构交互范式？

杰睿 用户研究

 

人工智能的普及，正在重写交互设计的基本逻辑。传统的 UX（User Experience） 强调“以人为中心”，核心是如何帮助用户在界面和流程中更高效地完成任务。而 AX（AI Experience） 则进一步强调“人与智能体的协作”，它不再仅仅是“降低操作成本”，而是创造全新的体验方式和价值空间。
在我看来，AX并不是UX的替代品，而是其延伸和升级。它的意义不仅在于“更智能”，而在于 重塑了人与技术之间的关系。

一、AX的优势：从效率到智能伙伴

  1. 从“操作型体验”到“智能型体验”
传统UX更多关注“用户怎么点、怎么选”，交互逻辑是确定性的。而AX强调的是“用户要达成什么目的”，交互逻辑是生成性的。
  • 在UX中，用户是执行者。
  • 在AX中，用户更像是发起者，而AI是协作者。
这种角色转变让用户从“学会使用工具”，升级为“与工具共同解决问题”。
  1. 个性化体验的深度进化
UX虽然一直在谈“以用户为中心”，但本质上是“面向大多数人的抽象平均值”。而AX依赖AI的实时学习和预测能力，可以真正做到：
  • 千人千面：同一个产品界面，根据用户习惯和语境动态调整。
  • 上下文感知：系统能理解用户当前所处的情境，主动推荐最合适的选项。
  • 长期陪伴：AI能持续积累用户画像，形成“了解你”的使用体验。
这背后最大的价值是：体验不再是单次交互，而是动态演化的关系。
  1. 从工具到伙伴的关系转变
AX的真正优势在于，它让系统从一个“被动的工具”变成一个“主动的伙伴”。
  • 在企业应用中，AI不只是显示数据，而是主动提供洞察和决策建议。
  • 在设计工具中，AI不只是绘图软件，而是能提出设计方案并与设计师迭代。
  • 在日常生活中，AI助手不只是执行指令，而是能理解用户的意图和偏好。
这意味着，人机关系正在从“工具依赖”转向“智能协作”。

二、AX的意义：不只是交互升级，而是范式转移

  1. 人类能力的外延
AX让用户不必学习复杂的操作逻辑，而是直接将注意力集中在目标本身。人类的能力被放大：
  • 医生借助AI更快做出诊断。
  • 设计师借助AI更快探索创意空间。
  • 普通用户也能通过AI完成专业化的工作。
这是一种生产力的重构。
  1. 交互的“去界面化”
AX的兴起意味着，未来的交互可能越来越弱化“可见的UI”，而走向“无界面化”：
  • 对话、语音、甚至脑机接口，可能逐渐取代传统的按钮和菜单。
  • 界面不再是交互的中心，而只是交互的一种“外显形式”。
这对设计师提出了全新的挑战：如何在没有清晰界面的情况下，仍然保障可用性和体验感？
  1. 价值创造的转向
传统UX的价值主要是“提高效率，降低门槛”。而AX的价值在于：
  • 通过智能生成，打开新的体验维度（例如即时翻译、创意生成、智能推荐）。
  • 通过人机协作，提升决策和创造力。
  • 通过持续学习，形成用户与系统的长期关系。
可以说，AX是从“让产品好用”转向“让用户变强”。

三、设计师该怎么做，才能跟上AX？

对 UI 设计师的影响与建议

影响

  • 界面地位弱化：AX强调“无界面化”与“对话交互”，传统的按钮、菜单可能逐渐不再是交互核心。
  • 设计逻辑转向动态：界面不再是固定排版，而是根据用户和上下文动态生成。
  • 美学与个性化挑战：UI需要能够兼容AI生成的内容，保证在多样化、动态化的情况下仍然保持品牌统一性。

建议

  • 从像素到系统思维：不只关注控件美观，而要学会设计“可适配的UI系统”，能被AI灵活调度。
  • 学习多模态设计：扩展到语音界面、手势交互、情境UI设计。
  • 强化品牌与体验一致性能力：未来AI生成的界面可能千差万别，UI设计师要确保“再多变的交互，也有统一的品牌识别度”。

二、对 UX 设计师的影响与建议

影响

  • 从流程图到体验编排：用户体验不再是预设的单一路径，而是 AI + 用户共同生成的动态过程。
  • 研究重心变化：UX研究不再只是收集需求和行为，而要理解 AI与用户的互动模式。
  • 体验维度扩展：需要考虑 AI 的可解释性、信任度、隐私感，而不仅仅是操作效率。

建议

  • 掌握“人机协作模型”：理解 AI 作为协作者时，用户的心理和行为特征。
  • 学习数据驱动的体验优化：UX设计师需要能看懂行为数据和AI反馈，并基于此迭代体验。
  • 培养“伦理与责任感”：设计的不只是“好用”，更是“让人敢用、愿意用”。

三、对产品研发人员的影响与建议

影响

  • 需求定义方式改变：传统研发基于功能清单，而AX产品更强调“AI能解决什么问题、以什么方式协作”。
  • 产品形态多样化：从“功能产品”转向“智能代理”“个性化服务”。
  • 开发流程变化：更多依赖 AI 模型与数据迭代，而不是一成不变的功能开发。

建议

  • 学习 AI 基础能力：即便不是算法工程师，也需要理解模型的输入、输出与局限。
  • 设计“可控性机制”：研发中要为用户提供可选择、可撤销、可追溯的交互逻辑。
  • 与设计师深度协作：研发与设计的界限会越来越模糊，产品经理、研发、设计师需要共同定义“AI驱动的体验”。
 
 
从UX到AX，变化不仅是交互方式的升级，而是人与技术关系的一次再定义。
 
对于设计师而言，这既是压力，也是机会。与其担心被AI取代，不如思考：如何利用AI，去设计更自然、更可信、更具人性化的交互体验？
未来，真正的价值不在于“谁能画得更快”，而在于“谁能设计出更好的智能体验逻辑”。
 

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