Shipp-Logistics 交付管理应用 / UI/UX 设计

Shipp-Logistics 是一款面向中小型物流公司的交付管理应用，旨在提升配送效率、简化任务分配流程，并为司机提供清晰、可操作的任务指引。

本项目从用户研究出发，围绕“调度员-司机”双端交互流程，设计了完整的任务创建、路线规划、实时追踪与状态回报机制。UI风格采用模块化信息呈现+中性色调，兼顾操作高频与环境复杂下的可读性与点击效率。

关键设计亮点包括：

• 多状态任务卡片，支持动态状态变更与实时反馈；

• 简化版地图追踪视图，适配驾驶场景下的快速浏览需求；

• 高对比度操作按钮与一致性的底部导航，强化操作路径记忆；

• 针对司机端的语音播报与一键导航设计，降低认知负担。

• 

  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。

如果你刷过小红书、抖音、微博、知乎，应该有过这种体验：
“再刷一条吧。” → “怎么已经半小时过去了？”

这种“明知道在浪费时间却停不下来”的感受，其实并不偶然。它背后，是一整套围绕信息流精心设计的机制，让人“甘愿上瘾”。

相比之下，传统的静态页面就没这么“勾人”了。它们信息结构清晰、入口有限、内容边界明确，更多服务于“我来找答案”这种目标导向行为。

那为什么信息流这么容易让人沉迷？我们可以从用户心理、界面结构、内容分发这三方面来看。

一、信息流是“连续刺激”，静态页是“单点完成”

静态页面更像“报纸版面”：有主题、有结构、有起点终点。
而信息流就像“无限弹出的零食盒”：每滑一下都有新口味、新包装、新惊喜。

这种“不断刷新、不确定下一个会不会更好”的机制，正好击中了心理学中的多巴胺奖赏系统。

信息流的核心逻辑是：随机奖励 + 无限滚动 + 个性推荐。
静态页面的逻辑则是：用户主动查找 + 明确边界 + 固定内容。

前者诱导我们“持续探索”，后者完成任务后就离开。

二、信息流打破层级，引导的是“情绪决策”

静态页面遵循信息架构设计，层级清晰，点进去、再返回，用户的注意力是线性的、有节奏的。
而信息流设计天然就是“去层级化”的：一个滑动手势，跳转话题、切换内容、触达感官。你点开一个视频，不需要知道它在哪一层目录，也不用记得你刚刚看了什么。

这种“无上下文的内容跳跃”非常适合被动浏览、碎片时间、情绪消费。而这三点，正是人最容易做出非理性决策的时候。

简单说，信息流不是让你“学到什么”，而是让你“感觉不错”。

三、信息流的推荐是“适配人”，静态页是“适配结构”

传统页面是根据内容结构来安排信息（比如“产品介绍页”“服务说明页”），用户是被动适应设计者的逻辑。

但信息流是根据用户的行为画像反向排列内容——你看得久，它就多推类似的；你喜欢猫，它就不推狗。甚至你一点点停留时间、手指滑动的节奏，都会被算法记录并调整内容排序。

这就导致一个结果：

• 静态页面看的是“内容本身”，你为获取信息而来；

• 信息流看的是“你自己”，内容是为你量身定做的糖衣炮弹。

当内容是为你而生，你很容易觉得“再多看一点也无妨”，从而形成依赖。

四、界面机制也在放纵你的“惯性”

信息流通常具备几个让人“停不下来”的机制：

• 无限滚动：没有“到底了”的提示，默认你会一直滑；

• 弱层级结构：减少跳出成本，随便看，随便回；

• 视觉密度高：每屏信息丰富，有图有字有动效，抓人眼球；

• 弱目的感强化：你不是来做任务的，只是“顺手看看”，但一刷就是几十条。

相比之下，静态页面往往：

• 页面到顶/到底就没了；

• 有明确任务目标（比如填写表单、阅读说明）；

• 需要点开再返回，跳转成本更高；

• 没有实时更新和推荐，内容变化慢。

这些都让静态页面更“克制”，而信息流则更“纵欲”。

五、信息流正在“吞掉”我们对结构的耐心

最值得警惕的是：信息流的沉迷机制，正在改变我们对“信息结构”的感知能力。

许多年轻用户已经不太习惯通过目录找信息，不愿花时间搞清页面层级逻辑，更依赖系统“推”什么就看什么。
这对内容创作者和产品设计者提出了更高要求：如何在碎片化中保证核心内容被理解？如何让产品既上瘾又不失控？

写在最后

信息流不是“邪恶”的，它确实提高了信息分发效率，放大了内容价值，甚至成就了很多创作者的职业转型。但我们不能忽视它对用户注意力、信息消费方式，以及产品设计逻辑的深刻改变。

信息流容易让人上瘾，因为它把内容变成了即时情绪反馈的工具，而不再是单纯的知识承载体。

如果你是一位设计师、产品人或者内容创作者，不妨问问自己：

我们想让用户沉浸，还是只是沉迷？

如果你对信息流设计、用户注意力设计感兴趣，欢迎在评论区一起交流观点。也可以点个赞，我会继续更新这类内容。

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。

在数字产品扎堆的今天，用户的注意力变得越来越短、耐心越来越低。如果你的产品界面让人感到困惑、加载缓慢、层级复杂、找不到按钮，那用户很可能直接选择“关掉”或者“换一个”。我们总说“用户体验很重要”，但真正把**“界面设计优化”这件事提到战略高度的产品团队，并不多。**

但现在，是时候认真对待了。界面设计的优化，不再只是“好不好看”的问题，而是“能不能活下去”的问题。

一、用户习惯正在极速进化

移动端的普及让用户对“顺手”“好懂”的需求越来越高。现在的用户不再愿意学习你的产品逻辑——你不懂他们，他们也不会费劲来懂你。

这意味着：

• 如果你的界面层级多，流程绕，用户会直接流失；

• 如果按钮不明显、反馈不清晰，用户会产生挫败感；

• 如果关键任务（比如下单、确认、预约）不好完成，用户干脆放弃。

优化界面，就是在和用户的“下意识”对话。

二、技术门槛降低，设计门槛提高

如今，做出一个功能完整的App比以前简单得多，开源组件、低代码平台到处都是。但也正因为门槛降低了，用户在体验上的标准却被“卷”上去了。
大家对“设计”的要求，不再是“能用”，而是“好用”“顺滑”“舒服”。

所以同类产品竞争激烈时，界面设计往往是影响转化率、留存率的关键因素。

三、视觉杂乱 = 品牌崩塌

界面就是用户认知你品牌的第一层皮肤。

你用的字体、颜色、图标风格、动效节奏……都会在无形中塑造用户对你的印象。如果这些元素杂乱、陈旧、没有系统感，很容易让用户产生“不专业”“不信任”的心理预期。

界面不是装饰，是信任。

四、优化设计 ≠ 重做设计

很多团队一听到“优化设计”，脑子里就开始浮现：
“啊是不是又要重构？”
“会不会影响开发节奏？”
“我们现在没有设计资源……”

其实优化界面不是推倒重来，而是通过系统性审视和小步迭代，在现有结构下做减法、做统一、做清晰。

比如：

• 简化交互路径，把3步压缩成2步；

• 明确CTA（Call to Action）按钮位置，减少用户迷茫；

• 统一icon风格，让界面更清爽可读；

• 去除堆叠信息，保留用户最关心的内容；

这些优化，对开发负担小，但对用户感知影响极大。

五、你不优化，用户就替你做选择

“用户教会我们尊重用户。”这句话不是情怀，而是生存。

在产品不断同质化的今天，任何一丁点的体验差异，都可能决定用户是否留下。而界面，是体验感知的第一前线。
你不优化界面，用户就会用数据和流失告诉你——谁做得更好。

结语：设计不是锦上添花，而是业务底层逻辑的一部分

如果你在犹豫要不要优化界面设计，可以问自己一个问题：

“我是否愿意为自己设计的产品买单？”

优化界面，是对用户的尊重，也是对产品的敬畏。它不是可选项，而是基本功。而这项基本功，越早打牢，产品越能走得长远。

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。

Figma 是设计师的游乐场，但有时感觉滑梯坏了，沙盒里充满了错误。

你怀着设计精美作品的崇高目标打开文件……然后花了 90 分钟调整按钮、命名图层，还和自己争论字体大小。真有意思！

值得庆幸的是，有一些工具可以帮我们摆脱这种缓慢疯狂的循环。这些工具可以帮我们处理那些无聊、重复的工作，这样你就可以真正专注于设计，也就是你擅长的部分。

以下 7 种工具可自动化您的 Figma 工作流程。

1. MadeinFigma：跳过无聊的东西

将显示缩放图像

让我们从最明显的开始。

MadeinFigma专为那些厌倦了第 47 次设计相同登录屏幕的人而设计。它包含预置的产品套件、UI 组件、网站版块、仪表板和产品流程。

从真实完成的布局开始，然后逐步构建，无需拖拽矩形框耗费三个小时。只需复制粘贴、调整，即可完成。

它不仅节省时间，还能让你把脑力投入到实际问题上，比如如何为客户设计一个美观的身份验证流程。

2. 内容卷轴：别再输入“John Doe”了

将显示缩放图像

你正在填写表格。你需要一些示例姓名、邮箱、头像和地址。你盯着屏幕。你的大脑却无法想象出一个令人信服的虚拟人物。

这就是Content Reel发挥作用的地方。它会立即用真实的数据填充您的设计，这样您就不必再假装每个用户都被命名为“测试用户 3”。

使用它来插入看起来真实、行为真实的内容，并且不会让您的 UI 看起来像是在真空中制作的。

3. Autoflow：轻松连接屏幕

将显示缩放图像

想要绘制流程图吗？厌倦了在 18 帧之间手动绘制箭头吗？

Autoflow可以自动完成这一切。选中两个框架，砰，连接线就画好了。这是 Figma 严重缺失的智能连接工具。

它非常适合展示用户旅程，而不会让您的画布看起来像旧的犯罪调查委员会。

4. Similayer：像老板一样管理你的图层

将显示缩放图像

你的 Figma 文件有 300 个图层。你想更改所有按钮的颜色。手动选择它们是一种数字自残。

Similayer允许你选择所有具有相同属性的图层，例如文本样式、填充、描边等。只需单击一下，即可将所有图层整合在一起进行编辑。这真的很让人满意。

使用它来进行清理、批量编辑，或者在周一早上感受强大的力量。

5. Iconify：无尽图标，零遗憾

将显示缩放图像

没有 Iconify 的设计就像没有清单去买东西。你以为你会记得你需要什么，结果回来时却只带了一罐豆子，心中充满了深深的恐惧。

Iconify让您无需离开 Figma 即可访问超过 100 个图标集，包括 Material、Feather、FontAwesome 等。

非常适合当您的设计尖叫“在这里添加一个图标”时，您尖叫着回答“哪一个？！”

6. FigGPT：让人工智能来做

将显示缩放图像

我们生活在人工智能时代，老实说，我们最好也倾向于人工智能时代。

FigGPT是一个 AI 插件，它可以帮助生成占位符副本、建议布局想法，甚至在你的大脑退出聊天时命名你的框架。

它并不完美。它仍然把按钮叫做“请点我”。但在截止日期前，它是个不错的数字伙伴。

7. Design Lint：捕捉你错过的东西

将显示缩放图像

你知道吗，当你完成设计，准备展示的时候，有人指出你的行高正好有一帧不对吗？是的，我也遇到过这种情况。

Design Lint会检查您的文件是否存在不一致、缺少样式、未链接的元素、异常颜色，这样您就不会在下次审核中受到批评。

这就像一个一丝不苟的实习生，他唯一的目的就是指出你的错误，但是很客气。

提示：不要让自动化让你变得懒惰

这些工具可以提供帮助，但它们并不能取代实际的品味和判断。

使用自动化可以节省时间，减少错误，避免重复做 400 次相同的任务。但仍然需要检查间距。仍然需要调整字体排版。仍然需要进行一些巧妙的设计，让最终产品更具人性化。

因为虽然机器人很擅长替换你的 lorem ipsum，但它们仍然无法决定你的号召性用语应该是“立即购买”还是“开始旅程”。

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。

Qlima - 智能气候控制物联网应用

Platformcraft 是一款来自俄罗斯的商业级云存储产品，致力于为企业提供稳定、安全且高效的文件管理与协作服务。其品牌视觉以字母“P”与云的图形结合为核心，简洁而富有科技感，象征着平台（Platform）与云端（Cloud）之间的高度融合。

从设计语言来看，Platformcraft 的标志设计强调结构感与数字秩序：

• 标识构建基于几何网格，提升在不同尺寸与场景下的可识别性；

• 色彩采用深蓝与渐变紫，传达出专业性与技术前沿感；

• 在图标使用上，适配度极高，无论是在 Dock 栏、移动端应用或印刷场景中都保持极佳的清晰度与一致性。

这套视觉系统不仅提升了品牌辨识度，也为其云服务产品赋予了可信赖的第一印象，是典型的“技术驱动 + 品牌精致化”结合的典范设计。

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。

如何打造“流程深度绑定”的垂直领域AI产品？｜从交互与UI设计角度深入解析

一款好的AI工具，不应该只是“出结果”，而应该“带用户走完整个任务流程”。
本文从交互设计与用户体验角度，详解如何打造深度融合用户流程的垂直领域AI产品。

一、什么是“流程绑定型AI产品”？

随着AI工具的快速发展，很多产品停留在“工具层”：比如“AI写PPT”、“AI改简历”、“AI出海报”等。但用户常常用过即走，没有复用与黏性。

相反，那些真正有沉淀价值的AI产品，往往具备两个特点：

• 专注垂直任务：服务某个行业、岗位、具体业务场景

• 流程级融合：不是外挂式调用，而是完整嵌入用户任务流程中

我们称之为——流程绑定型AI产品。

比如 Notion AI、飞书智能助手、LegalMind（法律AI）、Copy.ai 等，它们在业务闭环中持续赋能，成为流程的“原生一部分”。

01｜AI产品别光想着“聪明”，先看清用户到底在干嘛

说得再直接点：
别管你用的是GPT-4.5还是Llama 87.9，用户根本不在意你模型多牛，只关心一件事：

“我这个事，到底能不能靠你省事搞定？”

所以别上来就是“AI能力墙”或者“万金油输入框”，而是得先搞清楚一件事：
你的用户每天的任务流是怎样的？他们到底要完成什么？中间的决策点、阻力在哪？

举个例子：

假如你做的是一款企业月报生成工具，那用户的任务流可能是：

• 拉数据（烦）

• 编排结构（乱）

• 写文案总结（难）

• 美化排版（懒）

你就不能只提供“自动生成一段月报文案”，这太浅了。
你得：引导他们一步步把数据丢进来、智能推荐结构、按模块生成内容、顺手美化导出——这是流程绑定。

AI不是一个功能，是一条任务线。

02｜不要把AI“外挂”到流程上，要“嵌进去”

很多AI产品失败的原因，就在于它像个外挂一样挂在任务之外。

举个反例：
一个做招聘平台的AI工具，是这样用的：

用户打开平台 → 找到JD → 复制去AI工具里生成JD → 复制回来贴上

体验感很像：“我还得背着你走一圈”。结果当然没人想用第二次。

相反，你要做的是：

• 用户打开JD编辑器，就自动弹出“推荐岗位结构”

• 输入一句话，AI就按企业调性生成多段内容

• 用户选中一句，旁边出现“调正式 / 更亲民”按钮，一键改风格

• 写完自动保存为“我司风格模板”，下次复用

流程从始至终，AI在里面，不是外挂。这才叫“深度绑定”。

03｜任务主线驱动交互，而不是把功能塞满界面

现在很多AI产品的界面，打开后像个大型工具箱。

左边是“写文案”、右边是“生成PPT”、中间是“灵感喷泉”，每个功能都能点，但就是不知道从哪开始。

 给你个建议：

把AI交互改造成“任务向导”，像游戏里的主线任务一样，一步步做完。

比如你做一个活动策划生成工具，可以这样引导：

1. 你这次是“品牌种草”还是“促销引流”？

2. 那目标平台是什么？预算多少？

3. 好了，这是3个推荐结构模板，点一个试试

4. 已生成文案，是否想自动配图、生成小红书排版？

用户跟着这条主线走完，感觉不是“我在用工具”，而是“它在帮我把事搞定”。

04｜让AI“像个搭档”，而不是“来干掉你”

现在大家对AI又爱又怕：

• 爱它快

• 怕它乱说话、没脑子、太自信

所以一个非常关键的体验点是：“可控感”。你得让用户感觉：

AI聪明，但我说了算。

几个特别实用的设计点：

• 输出内容用卡片形式包裹，加个小角标：“AI建议”，用户心理就没负担

• 每段建议旁边加按钮：改口气 / 换一种说法 / 展开写写，强化交互

• 加入“思考中…”的动态反馈，别秒出，0.8秒刚刚好。人脑需要缓冲

• 允许回滚、撤销、存为模板，这不只是功能，是信任感来源

记住：AI不是来“替你做决定”的，而是“协助你把决定做得更靠谱”。

05｜UI到底能不能让AI更可信？别停留在表面

很多人说AI产品的UI就做个打字动画、用灰色背景、加个圆头像就完事了。

这说实话，是太低估UI的能力了。
UI不是来“美化AI”，是用来建立信任、节奏感、角色感的。

举两个小误区：

• 打字动效做得太快，像在背稿，反而不可信

• 颜色太鲜艳，用户以为你在“推销”这个建议，不是提供帮助

正确的做法是：

• 使用中性色（淡蓝 / 淡紫 / 柔灰）作为建议背景，语气温和但明确

• AI输出卡片左上角标记来源：“根据你输入的品牌调性自动生成”

• 鼠标 hover 显示辅助操作，不打扰主流程

• 用户编辑后，可标记“此版本被采纳”，让AI学会风格（哪怕假装）

信任感 = AI行为 + UI语境 + 可控反馈的组合。
不是装出来的，是一步步搭建出来的。

06｜别急着炫技，把“能留下来的东西”做好

做AI产品，最怕的不是没功能，而是：

用户每次用都得从头来一遍，没沉淀、没积累。

建议你在设计时，就考虑两件事：

• 这次任务完成后，有没有什么可以自动变成资产？比如生成的内容、结构、模板、提示语等

• 下次用户来，是不是能基于上次留下的东西继续，而不是重新开始？

实例：

• 写了一篇月报，AI自动抽取结构保存为“我司月报模板”

• 写的文案被用户改了，系统提示“是否保存为个人表达风格”

• 用户输入一句话，AI根据过往使用记录给出更贴合的结果

做到这些，用户越用越顺手，越用越有粘性。你这个产品就不是工具，而是“习惯”了。

最后，几点真心话总结：

1. 不要炫AI，而要让AI帮用户完成事，顺着流程嵌进去。

2. UI不是装饰，而是信任与协作感的建构者。

3. 流程绑定型AI的本质：不是做功能集合，而是做“任务协作系统”。

4. 你设计的不是界面，是用户在这个流程里“越来越厉害”的过程。

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。

用户体验 (UX) 领域正在经历一场令人眼花缭乱的人工智能 (genAI) 接管。

简而言之：今年是人工智能 (AI) 接管用户体验 (UX) 的一年。在本文中，我将解释其中的原因，并更新我使用人工智能进行用户体验研究的方法，重点介绍 ChatGPT 的深度研究功能如何显著加速定性研究分析。

（注意：我将使用术语“AI”、“genAI”和“model”作为“生成性 AI”的简写，主要指大型语言模型 (LLM)，即创建文本的特定类型的生成性 AI。）

十个月前，我在 Medium 上发表了一篇关于AI 用户体验的原创文章，之后它迅速蹿红，阅读量达数千次，远超本博客迄今为止的任何其他文章。但在生成式人工智能领域，十个月就像十年狗年；日新月异的变化速度已经让那篇文章的部分内容显得过时。

因此，当我的母校伦敦大学城市圣乔治学院人机交互设计系联系我，邀请我在他们的年度会议上发言时，我抓住了这个机会，重新开始我对这个学科的兴趣，尤其是当我的老教授透露他们联系我的部分原因是我的 Medium 文章很受欢迎时。

这是我对 UX 的 AI 的第二次看法，已更新至 2025 年，并涵盖了我在 HCID 2025 会议上的演讲（即使是我自己这么说，这次演讲也进行得相当顺利）。

这已经发生了。2025年，人工智能将接管用户体验

将显示缩放图像

2024年初，当我开始在工作中使用人工智能时，我感觉自己就像一位勇敢的探险家，踏入了陌生的领域。诚然，人工智能已经存在了一段时间，我们大多数人也只是在家里用它来制作储藏室菜谱或视觉效果图。但我们中很少有人有机会让人工智能真正地重塑我们的工作，这主要是因为“人工智能会以你给它的任何东西为食”的数据隐私问题，以及由此产生的对人工智能用于工作的严格禁令。

将显示缩放图像

但2024年是私有AI的黎明。最终，像OpenAI和Anthropic这样的提供商“封锁”了他们的法学硕士课程，以确保其数据不会泄露，从而为像我这样的机构打开了以订阅方式使用私有AI的大门。

2025年即将到来，尼尔森诺曼集团的一项研究告诉我，用户体验专业人士是有史以来最重度的人工智能用户之一。这项研究得出的一项关键统计数据显示，如今用户体验专业人士使用法学硕士（LLM）的比例是其他样本职业的750倍之多！

为什么用户体验师如此热爱人工智能？

你有一把锤子，但你看到的并非都是钉子。从学习作业作弊（说实话，正在读这篇文章的HCID/UX学生，如果你尝试过用AI生成用户访谈记录——请停止吧），到一位不幸的音乐爱好者向Nick Cave发送了一首“模仿Nick Cave风格”的ChatGPT歌曲，激怒了他，在很多情况下，使用AI都不是好主意。

将显示缩放图像

媒体喜欢夸大此类故事，随着时间的推移，这在时代精神中形成了一种层次化的“感觉”，即无论人工智能应用于何处，它都是无用或有害的。

我不同意。

将显示缩放图像

因为我们可以用这把锤子敲出一些钉子。GenAI 的局限性和功能与某些类型的用户体验研究的局限性和要求非常匹配。具体来说：

• GenAI 擅长总结文本数据→UX 研究创建了大量文本数据。
• 在 GenAI 中，幻觉是必然的 → 传统的用户体验研究通常可以应对一定程度的“模糊性”。（但如果你的工作涉及高度精确的领域，禁止使用人工智能是明智之举。）
• GenAI 本质上只能创造衍生输出 → UX 开发者很少能创造出完全原创的输出。相反，我们的优势在于对已有内容的改编。

女士们、先生们、朋友们，这就是用户体验设计师们热爱人工智能的原因。它与我们完美契合，并且是真正有用的工具。除了数据隐私限制（现已基本解决）之外，业界对使用人工智能没有任何争议*。只要你的研究报告写得好，并且提供了所需的数据，没有人会在意它是否由人工智能生成。

*然而，关于人工智能的伦理问题绝对应该引发更多争议。我个人对用户体验行业对此的关注如此之少感到困惑，并将继续通过强调人工智能技术过去和现在的伦理缺陷来引发争议。

它的本质

将显示缩放图像

无论如何，继续介绍菜谱。

我给你举一个真实案例，关于一个用户体验研究，我最近在一个项目中用到了人工智能来分析用户数据。所有身份信息都是匿名的。

我正在使用 ChatGPT Enterprise——一个私密的“隔离”版本，配备了最新的深度研究功能。这是OpenAI 于 2025 年 2 月推出的一款专业 AI“代理” ，号称“非常适合从事高强度知识工作的人”。

将显示缩放图像

如果您无法访问 Enterprise，您可以通过 20 美元的 ChatGPT Plus 订阅获得 Deep Research（不过，据我所知，您的数据不会被“隔离”）。

我的 2025 方法与之前的方法相同，分为三个步骤：

将显示缩放图像

• Feed：输入内容。现在，您可以输入的内容种类大大扩展：海量数据集、JSON 文件、屏幕截图、网页链接、PDF 文件，等等。ChatGPT Enterprise 尤其擅长读取 PNG 格式的图片，并且可以轻松理解屏幕截图中的文本。
• 指示：告诉它该做什么。这仍然遵循我在原文中概述的“提示牌组”规则。
• 收获：从中获取所需的信息并根据需要使用，例如，为组织的高层领导创建报告。

步骤 1：饲料

Deep Research 的优点在于它可以处理大量数据，并且比大多数传统模型（如 4o、Claude 3.7 Sonnet 等）具有更高的准确度。正如我所发现的，虽然你可以向其输入诸如访谈记录和原型截图之类的文档，但你也可以告诉它锚定到一个特定的文档，并让该文档决定模型思考和分析的方向。

在我的案例研究中，该文档是讨论指南/研究计划。

将显示缩放图像

讨论指南通常由用户体验师与产品经理合作创建，通常包含以下内容：

• 研究背景：研究项目是什么？它的目的是什么？为什么要进行这项研究？
• 研究目标和假设：您想通过这项研究证明或反驳什么？
• 关于访谈参与者/用户的信息：他们是谁？招募标准是什么？如果他们（就像我的情况一样）是某个特定狭窄领域的专业人士，那么具体是什么？
• 访谈结构，包括访谈主题和问题类型，都与研究目标和假设相关。

第 2 步：指导

那么，你把访谈记录、截图和讨论指南输入到了模型中。你该如何告诉模型如何处理这些内容呢？

不再冗长的聊天

深度研究与传统模型的一个关键区别在于，深度研究消除了大量的反复沟通。您只需进行一次操作，在回答几个澄清问题后，模型就会开始执行其“任务”，根据您的指示生成一份高度详细的报告。您只有一次提示机会，因此最好确保您的提示符合要求。

将显示缩放图像

我的提示方法与我在2024年的文章中基本相同：使用便捷的提示卡组来构建提示。我不会在这里再次介绍所有提示技巧，但您可以参考那篇文章来了解更多详情。

将显示缩放图像

然而，一些提示“卡片”与其他卡片的权重发生了变化。以下是目前为止最有用的“卡片”：

提示卡：设置场景

解释研究目的、针对哪家公司和产品、用户是谁、模型将收到哪些文档；如果有的话，将其锚定到您的关键文档上（在本例中为讨论指南）。

提示卡：角色

描述你希望模型扮演的角色，例如“在一家科技公司（X 公司）工作的世界领先的用户体验研究员，为英国的一家数字信息和分析产品公司工作[职业]。 ”

将显示缩放图像

提示卡：模板

告诉AI如何构建其输出仍然是关键技术之一。您可以告诉它遵循讨论指南的结构（如果相关），或者给它一个包含所有标题的示例模板。

将显示缩放图像

提示卡：思维链

将显示缩放图像

这项极其实用的技术如今已被人工智能工程师广泛应用。简单来说，如果你让人工智能解释它为什么得出某个结论，它得出的结论的准确性就会提高。

提示卡：Wild Card（新）

一位同事想出了这个主意。在我公司的许多用户研究中，包括这个例子，我们已经预设了想要从用户那里发现什么的框架。但是，如果用户说了一些我们意想不到的话怎么办？如果你不要求模型发现意想不到的事情，它就找不到。你应该自己寻找这些异常，但为什么不也让模型思考一下呢？

将显示缩放图像

**这让我想起了OpenAI 发布的一段搞笑又令人毛骨悚然的视频：两个视觉/语音 AI 助手正在与一位人类主持人交谈，而另一个人则走到他身后，露出兔耳朵。两位助手都无视兔耳朵，直到明确提示。

将显示缩放图像

步骤3：收获

输入你的题目和文档后，选择“深度研究”并按下“提交”按钮，然后给自己倒杯咖啡。根据“任务”的复杂程度，AI 生成所需的报告可能需要长达一小时。在我的案例研究中，这大约需要 30 分钟。

将显示缩放图像

太棒了，你拿到了报告，足足50页！以下是整个过程中最无聊的部分：

!检查!每一个!字!!!

虽然深度研究的准确率高于大多数模型，但远未达到 100%，而且它产生的幻觉看起来尤其令人信服。所以，不要相信它。人工智能至今仍是一个热切但缺乏经验的助手，其工作必须接受审核。只有你，作为“知情人”，才拥有专业知识和解读能力，能够理解用户访谈中的真实情况，否决人工智能的错误结论，并发现任何“兔子耳朵”，即使你设置了“万能牌”，人工智能也可能遗漏了。

深度研究的一个巧妙功能是右侧面板，你可以在那里看到它是如何一步步得出结论的。最奇怪的幻觉可能会在这里出现，而且很搞笑。我注意到，这类幻觉很少出现在最终报告中，因为深度研究功能中已经内置了“思维链”流程。

将显示缩放图像

重要提示：由于深度研究每次只允许执行一项任务，而不是来回对话，因此您无法在与AI对话时进行更正。请使用传统方法，将报告下载到Word中。

修改完成后，您可以将 Word 报告上传回 ChatGPT，让它将 50 页的文档精简成简洁的 PowerPoint 风格演示文稿。这是最简单的步骤：只需使用“模板”提示技术，并结合传统的 AI 模型（例如 4o、o3 等）即可。

关于用户引言的说明

根据我的经验，传统的人工智能模型在从访谈记录中提取用户原话方面表现糟糕，它们只会选择进行解释。相信我，我什么方法都试过了！相比之下，Deep Research 的引文直接引用了原文，因此用户引文更容易进行交叉核对。我仍然建议手动检查，尤其是那些最终报告会用到的内容。

深度用户体验研究：内幕

将显示缩放图像

因此，深度研究花了大约 30 分钟来编写分析报告。即使考虑到人工参与快速撰写、文档准备、检查和修改的时间，这也比手动完成整个分析过程要快——而且绝对比我之前依赖传统 AI 模型的方法要快。

需要注意的是：你可能很容易将分析工作完全外包给深度研究，而跳过检查步骤。这将是一个大错误。最终，如果深度研究出错，承担风险的是你，而不是人工智能。即使模型越来越先进，保持警惕并在出错的地方进行干预仍然至关重要。

忘记我告诉你的一切

将显示缩放图像

在我的HCID会议演讲中，这是我最喜欢的幻灯片。告诉听众一堆有用、可操作的信息，然后让他们把它们扔进垃圾桶，这其中有一种令人愉悦的反常之处。

但这就是人工智能领域的现实。事物每周都在变化，跟上潮流的唯一方法就是与时俱进。例如，我的演讲中还没有提到代理人工智能 (Agentic AI)，但在撰写本文时，它是 2025 年规模最大（也是最模糊的概念！）的人工智能盛事。如果我在为 UX v3.0 撰写人工智能文章时，很可能会谈论代理人工智能。

或许不是！谁知道呢！

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。