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页面的卡片式设计

涛涛

在扁平化设计兴起与最初的 Macintosh 图形界面问世之间的近 30 年,是拟物化设计从萌芽、发展、成熟到转型的阶段。上世纪 80 年代,几乎所有研究机构和 3D 制作公司都聚焦于提高 3D 图形的真实感。随着技术成熟,设计师们争相绘制愈发逼真复古的图标,到 2012 年左右,拟物化设计达到极致。然而,过度精细的肌理、装饰、光影让人们视觉疲劳,且用单一逼真设备作为图标,因设备更迭可能导致功能识别断代,比如年轻一代对指南针喻指地图、磁带喻指录音等设计可能陌生。

如何让UI设计更加统一规范

涛涛

本指南旨在帮助设计师快速且一致地布置 UI,对于设计有固定约束的移动应用程序 UI 尤其有用,同时在响应式网页设计中也能发挥作用。和许多设计指南一样,这些示例在实际设计过程中体会,会比单独阅读文字更有帮助。

如何让UI设计稿更加优秀

涛涛

在视觉艺术领域,艺术家注入作品中的颜色往往能成为作品的灵魂。正如静电所说:“颜色就是一种力量。它可以在转瞬之间改变图片的基调,能够增强、减轻、突出、说服、呼吁等等。颜色和文字可以相互辅助,让彼此更有力量,甚至能在没有任何文字的情况下传达情感,是设计师手中的一大武器。” 这也正是颜色在 UI 设计中成为关键因素的原因。

Feed 流设计:这些知识你知道吗?

涛涛

Feed 流,简单来说,就是将用户感兴趣的内容以信息流的形式呈现出来。我们可以把 “Feed” 理解为 “按需供给”,即产品通过数据算法为不同用户推荐他们感兴趣的内容,吸引用户不断下拉浏览;而 “流” 则指信息有规律排版的呈现形式。

用户体验设计公司 | 你不是在寻找你的用户体验声音,而是在构建它

清阳

我们大多数人都被教导在别人的过程中寻找我们的用户体验声音。

如果您从事用户体验工作超过五分钟或五年,那么您可能已经接受了这样的训练:追求工件而非影响力、追求可交付成果而非结果、追求框架而非愿景、追求反馈而非清晰度。

总有其他方法可以尝试,总有其他作品可以交付,总有 Figma 文件需要完善。但你的声音并非存在于噪音中,而是存在于你如何打动房间。你如何构思一个别人看不到的问题。你如何倾听研究,并知道何时反驳。

每个人一开始都会犯错。我们都一开始就认为问题出在工具上。我们都混淆了让事情变得更好和让事情变得更清晰。

你不会在训练营里找到自己的声音,也不会在认证仪式上找到它。这里不是霍格沃茨,没有分院帽把你送进用户体验战略之家。你得自己去创造。犯错,犯错,一刻一刻地积累。经历错误的转折、惊险的时刻,以及那些你从未意识到自己已经准备好的争吵,直到你真正准备好。

UX 的未来不会被框架所拯救。它将由那些愿意为更好而奋斗的人来塑造,即使它很混乱。

这项工作始于你的声音。不是在你精通之后,不是在你感到舒适之后。而是在你停止等待清晰的想法并开始创造它的时候。

当我开始找到自己声音的边界,当我的直觉开始发挥作用时,并不是在什么大师课上,而是在完全、汗流浃背、轻微恐慌的时候。

这是我第一份真正的用户体验工作,尽管当时我的职业是“信息架构师”。第一天,我拿到了一堆200个红线框图。没有任何解释,没有任何背景信息,只是一句“明天之前修好它们”。

我可能忍不住流泪了,也可能没忍住。我根本没办法。我甚至认不出他们用的是什么软件(是Visio。还有人记得吗?)。这可不是有史以来最直观的用户体验工具。

我完全用错了方法。我花了比预期多一倍的时间。最初的几个线框图看起来就像是一只喝了咖啡的浣熊画的。

但问题是:没人在乎这些线路有多漂亮。他们关心的是他们强调的问题是否真的得到了解决。他们关心的是你是否能解释这些变化背后的原因,以及当红线不合理时,你是否能为这些选择辩护。

那是我第一次真正学到的用户体验课:生存的关键不在于工具,而在于清晰的思路。在于当其他人只想让事情看起来一成不变时,能够清楚知道什么是重要的。说实话,我大概答对了60%。但这已经足够了。因为我很快就明白了:在用户体验领域坚持下来的人,并非那些流程最清晰的人。他们是那些在一切显得混乱、仓促或政治化的时候,能够解释什么是重要的,以及为什么重要的人。

现在依然如此,甚至比以往任何时候都更加如此。

我们正处于用户体验被边缘化、缩小规模或被自动化淘汰的时代,这并不是因为它不再重要,而是因为太多团队忘记了它的实际用途。

更快的工具并不能解决这个问题。更敏锐的声音才能。这就是这篇文章的意义所在。不仅仅是找到你的用户体验声音,更要不断磨练它,这样你才能在关键时刻运用它。因为如果我们想让用户体验在新的篇章中生存下来,我们就必须首先努力争取它的价值所在。

UX 简史(以及它为何对你的声音如此重要)

用户体验不仅仅是一门学科。它是一种模式,一个学习、应用、探索,如果幸运的话,还能修正路线的循环。在过去的二十年里,我们经历了很多探索。

以人为本的设计并非新鲜事物。正如艾米丽·史蒂文斯 (Emily Stevens)指出的那样,其根源可以追溯到古希腊的人体工程学或风水原理。但“用户体验”作为一个正式概念直到 20 世纪末才得以确立,当时工程师、人因专家以及最终的软件设计师意识到系统必须能够以人为本。

正如辛西娅·维尼 (Cynthia Vinney)所言,苹果、IDEO 和早期互联网的崛起,推动用户体验走出工程实验室,进入商业战略。在一段时间内,用户体验曾拥有影响力。我们塑造了行为、期望,甚至路线图。

然后我们就变得闪亮了。

训练营数量激增。“独角兽工作”(Nick Babich 的定义)的招聘信息也随之激增,这些职位需要能够编程、研究、制作原型、制作动画,甚至可能还会给办公室的植物浇水的设计师。公司需要用户体验,但并不总是明白它的作用是什么。这纯粹是《霹雳游侠》的逻辑:闪灯,打开语音调制器,然后祈祷没人问它到底是怎么用的。

UX(用户体验)变成了一个包罗万象的头衔,承诺提供策略,但实际交付的往往只是造型。乔纳斯·霍纳(Jonas Hoener)就是这样描述这种趋势的,他并没有错。我们开始大量生产作品集,却没有教会人们如何捍卫作品背后的策略,莎拉·杜迪(Sarah Doody)在批评UX教育如何辜负下一代时就指出了这一点。

用户体验(UX)漂移了。不是因为设计师忘记了如何解决问题,而是因为解决问题在政治上变得不方便。

UX 曾经塑造了路线图,现在它开始修饰积压工作。

它曾经问的是“为什么”,现在却被告知“怎么做”。

它曾经影响产品方向,但现在却是在做出决定之后才开始发挥作用。

如果您试图找到或完善自己的声音,您需要了解那段历史,不仅因为它很有趣,还因为它解释了利害关系。

用户体验的历史不仅仅是一条时间线。它更是一则警示,提醒我们当清晰被顺从取代时,会发生什么。当提出更好的问题被急于交付下一个可交付成果取代时,会发生什么。

如果你想让你的声音有意义,你必须知道这个行业何时会发生变化,以及如何稳住自己。

如何找到(并发展)你的用户体验声音

大多数人认为,经过足够多的年月、足够多的会议、足够多的 Figma 文件,总有一天你会“找到”属于自己的 UX 风格。但风格并非偶然发现的。它是你在每次完成工作中最艰难的部分时,有意或无意地强化的一套技能。

这关乎你如何应对阻力。这关乎你如何在压力下捍卫自己的决定。这关乎你如何在更愿意保持沉默的情况下维护用户的利益。而这第二点可能更为重要。

在职业生涯的早期,你很容易认为声音来自于掌握 Photoshop、Figma 或任何流行工具。

用户体验设计一直以来都是以人为本的职业,它不仅需要技术能力,也需要倾听、适应能力和沟通能力。Indeed设计团队在分析优秀设计师与卓越设计师的区别时,明确地指出了这一点。

工具不会教你如何解释权衡利弊。也不会教你如何在大家开始改变目标时为用户辩护。也不会教你如何说服满屋子怀疑论者,让你相信你正在解决的问题确实重要。

你的声音不是来自框架。

它来自于压力。来自于为一些感觉混乱、情绪化、不方便的事情挺身而出,并且无论如何都要去做。

当其他人还在为“什么”而困惑时,我能清晰地表达“为什么”。这是第一个转变:我意识到清晰的思路比聪明的头脑更有价值。

后来我开始经营酒吧。这是一种完全不同的用户体验。你很快就能学会如何评估一个人。

如何在他们开口之前倾听他们的需求。如何缓和紧张局势。如何让两个自以为在同一个对话中但实际上并非如此的人达成共识。

听起来很熟悉?这就是用户体验。只不过不是那种从训练营里学到的版本。这是大多数用户体验教育几乎都很少涉及的关键技能:如何解读房间。如何在摩擦爆发之前预测它。如何驾驭人与人之间的紧张关系,而不仅仅是屏幕的流畅性。

正如Preeti Talwai所说:“当你的想法与房间里其他人完全不同时,请大声说出来。当你是新人时,请大声说出来。当你是房间里最年轻的用户体验研究者时,请大声说出来。最重要的是,当你是房间里唯一的用户体验研究者时,请大声说出来。那时,你的声音最重要。”

但我们在这方面教得不够。我们打造了一个崇尚线框图的行业,却忽视了在压力下解释决策所需的能力。我们大量炮制作品集,却不教人们如何捍卫作品背后的策略。

这就是声音失效的地方:当它被训练去遵循步骤而不是提出问题时。

你无法在框架中找到你的用户体验声音。你可以在你经历过的事情、你为之奋斗过的事情以及你不再道歉的事情中找到它。

如果你从事设计行业已有一段时间,那么你已经拥有了自己的声音,但你可能只是在低声细语,或者在模仿别人,或者在等待别人的允许,说出那些你已经知道需要说的话。

陈伟志坦言:“我不会让阻力阻止我发声。” 这不是虚张声势,而是清晰的思路。UX 的声音不仅仅关乎音量,更关乎有话要说,以及即使无人问津也要坚持说下去的决心。

语音不仅仅是说话的方式,更是聆听的方式,翻译的方式,以及在用户亲眼看到之前向他们展示内容的方式。当一切都自动化时,这正是用户体验 (UX) 的价值所在。如果你一直在等待有人允许你使用语音,那么现在就是你想要的了。

如何找不到自己的声音

失去自己声音的最快方法之一就是模仿别人的声音,并说服自己这样做是有效的,因为它能引起注意。

在我职业生涯的早期,我曾为一位以绝对力量领导的领导者工作:身高六英尺左右,精力充沛,嗓音洪亮。他可以冲着客户大喊大叫,然后挂断电话,电话还会响起来。我想:“这肯定是一种有效的领导方式。”

所以,当我经营自己的公司遇到困难,试图让自己听起来自信起来时,我模仿他的语气、他的热情、他的直率。我对着客户吼叫,希望音量能等于清晰度。

剧透:事实并非如此。

他们没有回电话。他们解雇了我们。这完全是我的错。

那个声音对他来说很合适,但对我来说却完全不适合。

他做得好的地方,完全符合他的个性。他果断、外向、精力充沛、以任务为导向,而且言辞犀利。这是他与生俱来的风格。这种风格很有效,因为它适合他的环境。但我的风格却不合。他的话很有效果,而我的话只是回响,然后就消失了。

借来的声音在压力下无法生存。只有你自己的声音才能生存。

这不仅仅是直觉,它得到了行为研究的支持。研究表明,当性格镜像与你的性格相符时,可以建立信任;但如果与你的真实自我不符,就会造成不和谐,并损害信誉。领导力理论也呼应了这一点。根据菲德勒的权变模型,你的领导风格必须与你的性格和环境相匹配,否则在压力增大时就会失效。

真诚领导力,一种根植于自我认知、价值观和一致性的模式,一次又一次地超越了虚张声势。它能够建立信任、清晰的思路和韧性。它不依赖于数量,而依赖于存在感。

因此,尽管业界通常奖励高管的魅力和自信,但真正的影响力并非来自谁的嗓门最大。它来自谁知道什么值得说,并且把这些话当真。

用户体验不需要更响亮的声音,它需要真实的声音。这种声音根植于视角、同理心和自我认知。这种声音能够引领我们穿越模糊的界限,在压力下清晰地表达,并且仍然保持真实的自我。

从声音到价值。工作现在需要什么

我曾经以为,强大的用户体验声音就意味着正确。当年我和别人共同经营产品代理公司 Hard Candy Shell 的时候,我们自信满满,甚至有些自大。客户雇佣我们,就是为了说出别人不敢说的话。我们把直言不讳当成一种荣誉。

但正确并不等于有效。

在一次残酷的咨询中,经过90分钟的批评,一位客户半开玩笑地说,感觉就像“一场没有安全词的S&M咨询”。我们为这句话感到无比自豪,差点就把它放到了网站上。回想起来,我们不仅仅是在为工作服务,更是在为自己表演。

最终,我意识到:影响力不在于你能向别人说出多少真相,而在于你是否能让对方感到足够安全,愿意听取这些真相。

缺乏同理心的精准并非领导力,而只是一场表演。

如果你希望你的声音被重视,那么实际上应该是这样的:

  • 抢在别人之前,先把真正的问题框定出来:不要只报道研究结果,更要展示研究的意义。让利害关系清晰可见。
  • 化模糊为前进的动力:大多数会议室陷入僵局,是因为没人知道下一步该怎么做。这时,你的声音就显得尤为重要。减少摩擦,拨开迷雾,引领前进。
  • 像设计工具一样运用你的语言:揭示权衡利弊。阐明逻辑。在不失清晰度的情况下邀请合作。
  • 让你的声音与当下相符:放大你的存在感,但不要缩小。需要时保持安静。需要时保持热情。
  • 知道何时以研究为主导,何时以判断为主导。研究赢得信任,判断赢得动力。两者缺一不可。
  • 让行动变得不可避免:目标不是控制,而是清晰。影响力意味着让下一步行动变得显而易见、安全且必要,即使没有人做好准备。

你不会偶然培养出这种声音。它需要经历各种压力、各种失误、在不轻易露面时挺身而出。

这个行业不需要更多精致的演示文稿。它需要更多能够走进混乱并带来信号的人。他们能够引领整个会议,不是趾高气扬,而是指明方向。总而言之,我们需要更多用户体验方面的“欧比旺”,而不是 PowerPoint 上的“帕尔帕廷”。

如果你想让你的用户体验设计更具影响力,现在就该明确目标。发挥你的优势,了解你的受众。并且要像决策取决于你一样去表达,因为决策确实如此。

有些公司不会为此留出空间。有些团队不会马上意识到这一点。但这并不意味着它不再必要,反而让它变得更加重要。

因此,无论你是一年还是二十年:

  • 不要再等待别人询问你的意见。
  • 不要在需要清晰的房间里保持沉默。
  • 停止完善那些无法改变决策的交付成果。

你的声音不是为了显得聪明,而是为了推动工作。而工作需要推动。

用户体验揭示真相,语音驱动战略。

用户体验从来都不是关乎像素的。它始终关乎清晰度,将复杂性转化为方向,将洞察力转化为行动,将模糊性转化为一致性。

但单靠框架并不能推动团队前进。模板无法建立信任。系统无法创造动力。

人们确实如此。

这就是你的声音发挥作用的地方。

在人工智能能够模拟流程并在几秒钟内快速生成产品的时代,用户体验的真正价值不在于执行,而在于框架。在于了解我们要解决的问题是什么,目标客户是谁,以及在众说纷纭的情况下,成功究竟是什么样子。

你不必相信我的话。UX 领域的领导者们都在说同一句话:这项工作的未来不在于产品本身,而在于框架,在于知道要解决什么问题,为谁服务,以及当众说纷纭时,成功是什么样子。

正如Kym Primrose所写,“这个行业就是为了时间和金钱;当有廉价而粗糙的解决方案可用时,它根本无法承受真正的用户体验设计的放纵。”

这就是重点。人工智能并没有扼杀用户体验。它揭示了我们的视角已经变得多么脆弱。当我们不再审视问题,开始优化过去时,我们就无法前进。我们会变得扁平,我们会墨守成规,我们会消失。

Primrose 继续说道:“我们越是将设计任务交给那些从汇总数据和历史模式中学习的系统,我们就越有可能将一切标准化。”

这才是真正的威胁。不是人工智能,而是用户体验行业忘记了如何引领,不再提出更好的问题,而是把方向盘交给了只会复制过去的系统。

这就是Patrick Neeman所描绘的用户体验的未来:成功与否,根本不在于产品本身,而在于引导用户构建框架。现在的工作是帮助团队定义问题,而不仅仅是绘制解决方案的流程图。

Taylor Dykes对此进行了更进一步的阐释。她认为,现代用户体验领导力并非源于头衔,而是源于在不确定的环境中掌控全局的能力。最有价值的设计师并非等待指令的人。他们是那些在团队尚不确定下一步该如何走时,帮助团队向前迈进的人。

随着人工智能越来越多地出现在我们的工作流程中,人类的领导力就越发不可动摇。正如卡罗尔·J·史密斯在其关于人机信任的研究中所述,用户不仅想要准确的系统,他们还想要可靠的系统。信任并非源于精准,而是源于透明度、沟通以及对系统运行机制及其原因的清晰理解。

Borbála German 和 Réka Pető的研究也呼应了这一洞见。他们发现,人们追求的并非完美无缺的系统,而是可解释的系统。他们想要有人支持、有护栏、有明确的职责分工。最重要的是,他们希望有人对接下来发生的事情负责。

那个“某人”通常就是你。

这就是为什么Sharan Phillora 和 Giada Gastaldello认为下一代 UX 领导者不是由可交付成果来定义的,而是由他们引导对话、构建模糊性和带领团队进行决策的能力来定义的,而不仅仅是设计。

因为这就是你的声音所起的作用。它弥合了研究与现实之间的差距。它让行动充满安全感。它让团队在遇到困难时有信心继续前进。

框架只是脚手架。你的声音才是赋予它们生命的力量。这才是它的意义所在。

工作绝不仅仅是屏幕

用户体验从来就不该是装饰性的。它从来就不该是路线图写完后才去参与的团队。

这个行业的崛起并非源于框架。它之所以崛起,是因为人们展现出自己的观点,并有勇气表达出来。他们敢于提出更好的问题,敢于挑战糟糕的默认模式,敢于为屏幕另一边的人们挺身而出。

这正是用户体验的价值所在,而我们也失去了它。不知从何时起,我们变得沉默寡言。我们混淆了交付成果和影响力。我们满足于“有用”,而我们本应是不可或缺的。

并且它显示出来了。

如今用户体验的真正失败并非工具或头衔,而是决策时缺乏远见卓识,是在最需要清晰思路的时候却保持沉默,用被动的“是”取代了强硬但必要的“不”。

你的用户体验设计理念并非额外奖励,也不是你拥有足够多的头衔后就能获得的。它是你塑造产品内容和使用方式的最重要工具。

不是某一天。也不是在人工智能“安定下来”之后。而是现在。

是的,这很难。在那些不想听你说话的房间里大声说话很难。当你是唯一一个踩刹车的人时,很难挑战当前的势头。当其他人都只想得到一个可交付成果时,很难成为那个问“为什么”的人。

但这正是让它变得重要的原因。

无论你是新手还是领导者:在被邀请之前先发言。在被要求之前先构思。即使更容易理解,也要引导。

如果用户体验 (UX) 有未来,那不是因为更简洁的设计系统,而是因为背后的人最终决定站出来发声。

你的用户体验声音不仅仅关乎你的设计方式,还关乎你如何改变接下来的设计。

所以使用它。用它建设。用它战斗。用它分享。

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。

【兰亭妙微】用户体验设计优化 | 什么是“嵌入式成长机制”?

清阳

 

——从 Hook 模型到行为惯性设计的交互进阶路径

一、起点:为什么“用户投入”才是粘性最高的设计?

在许多交互体验中,设计者常常追求“即时反馈”:点击即响应、浏览即推荐、登录即得礼。但用户一旦体验完毕,离开就再无回头。
原因在于:用户没有留下任何可积累的“成长性投入”。
根据《Hooked》模型,产品形成用户习惯的四个阶段中,Investment(投入)是最被低估却最决定复访意愿的一环。
“当用户在产品中投入时间、精力、数据或情绪,便不再是旁观者,而是利益相关方。”
但是,仅有“投入”还不够,这些投入是否“嵌入”用户未来体验,是否带来持续增长感,是设计的关键挑战。
这就引出一个更高级的设计模型:嵌入式成长机制。

二、定义:“嵌入式成长机制”到底是什么?

嵌入式成长机制(Embedded Growth Mechanism) 是指:
产品通过系统性结构,让用户的每一次投入行为产生未来可感知的回报,并对下一次使用产生预期依赖,最终形成习惯与留存。
它具备四个核心特征:
特征 说明 常见误解
行为路径可复用 用户走过的路径会影响下一次决策 不是“历史记录”,而是路径强化
成果可积累 用户的操作结果以结构化形式沉淀 不是“完成任务”,而是“建立资产”
成长性可感知 反馈不仅是即时,而是具有阶段性跃迁 不是“获得奖励”,而是“具备成长感”
结构性嵌入 用户资产影响后续流程、推荐、权限 不是“数据留存”,而是“体验参与权”

三、原理:从 Hook 模型到“行为惯性引擎”

  1. Hook 模型复盘
在《Hooked》中,用户习惯的形成来自于:
  1. Trigger(触发)
  2. Action(行动)
  3. Variable Reward(变动奖励)
  4. Investment(投入)
但模型本身不解释 “投入之后发生了什么?” 投入成为“行为惯性”的方式是:嵌入式成长结构 + 可视化反馈机制 + 结构性复利回路。
我们可以用如下公式理解这一点:
markdown
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Investment × Embedding × Future Payoff = Habitual Use
也就是说,仅仅让用户“写了一篇笔记”没意义,除非:
  • 这篇笔记成为未来推荐算法的一部分
  • 它带来新用户点赞、收藏、互动(外部性收益)
  • 它在视觉层面沉淀为“知识资产”并被系统引用
  • 它解锁了下一阶段内容 / 权限 / 工具
这就是“嵌入式成长机制”与一般投入反馈机制的根本区别:
用户的行为介入并塑造了未来体验结构。

四、结构:嵌入式成长机制的 3 层设计框架

我们可以从交互设计的角度,将其拆解为三层结构:
第一层:结构性投入点设计(Structure of Investment)
识别产品中的可“沉淀性操作”:
类型 示例 表现方式
内容结构投入 Notion 笔记、飞书文档 用户参与“搭建”产品结构
关系结构投入 社交圈建立、关注体系 用户构建“社会资产”
行为偏好结构 推荐算法训练、偏好标签 用户塑造算法“映射自己”
权限成长结构 功能权限随投入解锁 用户获得“控制感”与进阶通道
设计建议:
  • 所有可投入点,应具备:数据结构、可查询性、可回显。
  • 不要把用户操作设计成“消耗品”,而是“积累点”。

第二层:回报路径嵌入(Embedded Feedback Loop)

关键在于:用户操作后的结果能否影响未来体验。
投入行为 影响维度 回报机制
编辑页面 页面结构保存 下次自动载入、自定义默认
点赞内容 训练算法模型 推荐更符合偏好的内容
填写兴趣 用户画像建模 页面布局动态调整
学习任务完成 解锁新模块 路径“只属于你”而不是大众用户
设计建议:
  • 让回报不止出现在当前页面,而是改变系统反应方式;
  • 让用户感受到自己“塑造”了这个系统。

第三层:增长可视化机制(Growth Visualization)

即便系统有“嵌入性回报”,用户如不能感知,就不会形成行为惯性。
设计任务是将成长数据显性化为“变化图景”:
可视形式 举例 情绪作用
进度轨迹图 番茄时间记录曲线 感知掌控感
资产地图 笔记结构脑图、知识沉淀库 感知自我能力增长
使用成长阶梯 等级标识、勋章系统 感知“在升级”
反馈路径可追溯 用户行为→系统推荐链路图 感知“产品听懂我了”
设计建议:
  • 成长可视化 ≠ 简单图表,而是体现“行动-结构-反馈”的闭环感;
  • 成长展示要避免“游戏化套路感”,要强调功能性连接与用户“建设感”。

五、误区与反思:嵌入式成长 ≠ 成瘾设计

不少人将“用户投入”等同于“上瘾机制”,这是理解上的误区。
嵌入式成长机制不鼓励用户沉迷于操作本身,而鼓励他们主动塑造体验结构。区别在于:
维度 成瘾机制 嵌入式成长机制
反馈节奏 高频、即时 阶段性、结构性
用户参与感 被动反馈接受 主动结构塑造
成果属性 一次性、多巴胺驱动 累计性、功能驱动
设计伦理 容易引发依赖 倾向于能力增强
最理想的状态:
用户使用产品越久,越能建立自己的体系,产生“离不开”而非“停不下”的依赖。

交互设计的进阶,不在于“好看”,而在于“结构”

“嵌入式成长机制”作为一种设计方法,其终极目标是:
把用户的参与设计进产品本身,让体验随行为进化,让系统随着使用更懂用户。
它连接了用户行为 → 体验结构 → 长期留存之间的底层路径,是行为惯性型产品的核心逻辑。
 
 
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桌面端界面设计 | 如何设计浅色主题 UI

清阳

如果您曾经尝试设计轻量级 UI,您就会理解这个悖论:它看起来很简单,但却很容易出错。

增加亮度可能会导致图像变得平淡、褪色,甚至刺眼。

你以为白色=光。但这就像说糖等于甜点一样。

凭借 6 年多为 SaaS、移动和商业平台进行设计的经验,我了解到浅色主题需要与深色主题一样多的改进和意向性,甚至更多。

它们在所有环境中都体现了清晰度、对比度、结构性和实用性。

让我来分解一下。

 

浅色主题背后的心理学
将显示缩放图像

轻量级 UI 感觉:

  • 冷静的
  • 熟悉的
  • 值得信赖

这就是为什么你会在以下地方找到它们:

  • 银行应用程序
  • 医疗保健仪表板
  • 政府网站
  • SaaS 产品

在生产力应用中,81% 的用户更喜欢将浅色主题作为默认主题。

人们需要清晰的信息,尤其是在特定场景下。不要让他们失望。

总是问自己:“这会用在哪里?” 室内、室外还是移动? 这会改变一切。

设计 Light 主题的分步工作流程

1. 从柔软的中性基底开始

将显示缩放图像

避免使用#FFFFFF。认真的。

相反,我选择中等中性色,如#F4F6F8 或#F9FAFB,它们可以提供微妙的深度并减轻眼睛的疲劳。

在模态框或照片上使用透明白色覆盖层来创建深度而不反射光线。

2.建立模块化色彩系统

将显示缩放图像

使用语义标记bg-default,例如text-muted,,border-light。这使得主题保持一致且可扩展。

3. 控制对比度(不仅仅是为了可访问性)

不要止步于 WCAG 兼容性。真正的目标是现实世界的可读性。

  • 文本对比度至少为 4.5:1
  • 为灰色添加色调以增加温暖感
  • 使用鲜艳的色彩突出显示 CTA 和错误。

我犯的错误:我曾经在仪表盘中使用了符合WCAG标准的灰色文本。虽然在我的屏幕上看起来很棒,但在户外日光下用户很难阅读。

教训:合规性≠可用性。

4. 限制使用阴影

阴影很棒,但要小心。

  • 使用 1-2 个深度级别
  • 更喜欢柔和的阴影或内嵌阴影
  • 避免使用硬轮廓

5. 反射和阳光的设计

  • 在阳光直射下进行测试(是的,在户外走走)。
  • 避免使用浅色图标,因为它们会消失。
  • 使用 400 多种字体粗细。

过亮的设置可能会使屏幕对比度降低多达 40%。请适当调整。

6. 仔细突出交互状态

在浅色主题中,悬停和焦点等状态经常被忽略。

  • 使用微妙的阴影、下划线或发光效果
  • 定义每个状态:悬停、活动、禁用

专业提示:我总是在灰度模式下测试我的元件库。如果状态保持清晰,就说明我做得对。

7.不要忘记品牌个性

一个常见的错误:品牌在轻量级 UI 中消失。

反而:

  • 使用品牌颜色来调配背景
  • 使用品牌插图或图标
  • 使用字符设置空状态的样式

即使在灯光模式下,Notion 的 UI 也保持着自己的个性。

将框架应用于 Figma 社区项目

我通常会使用随机的 Figma 模板来测试我的设计工作流程。它不仅提升了我的技能,还揭示了通用 UI 的弱点。

设计师常犯的浅色主题错误

  • 过度使用空白(可读性下降)
  • 低对比度+色彩过载=不可读。
  • 没有视觉层次。
  • 忽略组件状态。
  • 在黑色画布上设计一切会导致判断偏差。

黄金法则:首先用灰度创建光图案。添加颜色只是为了提高清晰度,而不是为了定义清晰度。

设计一个令人惊叹的灯光主题是一门艺术,也是一门科学。

  • 功能胜过花哨。
  • 对比意味着清晰度。
  • 深度应该感觉自然。
  • 始终在现实世界中进行测试!

设计从来都不是孤立完成的。你的灯光主题应该存在于阳光明媚的环境、繁忙的工作站和疲惫的双眼之中。

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

人工智能不会消灭用户体验——我们才会

清阳

图片使用 ChatGPT 生成,并经过 Photoshop 编辑。图片来源:ChatGPT、Kym Primrose。

不久之前,我还坚信我的工作不会被人工智能所左右。虽然我现在仍然大体上相信这一点,但人们争相采用人工智能解决方案的速度之快令人担忧,这让我开始怀疑。我不能责怪他们;人工智能解决方案快速、一致,而且从表面上看,通常都很有吸引力。我很乐意将人工智能融入我的工作流程中(我已经这样做了),但我并不认同人工智能应该处于创作过程的中心这一观点。它无法创造;它只能复制——麻省理工学院领导的一系列实验强调了生成性人工智能依赖于模式而不是新颖的思维。虽然这种复制效果越来越好,但它仍然依赖于已经完成的工作。正是这一部分被忽视了;世界只看到了快速、可接受的解决方案,而这正是让我担心的部分。

几十年来,我们在用户体验领域一直宣扬同理心、共同创造以及理解用户个体的重要性。然而,在实践中,这些原则仍然与紧迫的时间表和狭隘的“可用”定义相冲突。正如 Adyanth Natarajan 所说,无障碍设计方面的失败反映出用户体验行业仍然主要面向一小部分人群。同样,Andrew Tipp 认为,虽然包容性设计至关重要,但预算和时间压力往往会削弱它。

尽管人们竭尽全力强调包容性设计如果得到妥善实施将带来多么大的益处,但这些领域在开发过程中仍然严重缺乏重视。这个行业讲究时间和金钱;当廉价而粗糙的解决方案唾手可得时,它根本无法承担真正的用户体验设计的沉迷。人工智能提供了这样的解决方案。但是,我们越是将设计任务交给那些从聚合数据和历史模式中学习的系统,我们就越有可能将一切标准化。如果我们现在还没有找到关键的答案,那么将创意流程交给人工智能系统并不能神奇地解锁它。包容性设计成为基准标准的梦想变得更加遥不可及。诚然,我们获得了效率,但代价是什么呢?

虽然本文的重点在于AI如何将创造力从设计流程中剔除,但我们必须承认,这种观点本身并不新鲜。Alterio 、Seo和Hurst等人都探讨过UX /UI设计中创造力的扼杀问题,尽管他们并未提及AI的介入。

我们今天所说的“设计”有多少是真正原创的?

摆在桌面上的是:我们大多数人的工作都受到相当严格的限制。由于无障碍指南、设计系统、素材库和社区 Figma 文件的存在,许多创意意图被剥夺了。我们所做的只是将点连接起来——而这基本上就是所有人工智能解决方案都在做的事情。它们从相同的资源中提取数据,并基于相同的设计系统和无障碍规则将点连接起来。那么,这真的是一件坏事吗?

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Figma 社区 UI 工具包截图。图片来源:Figma

对我来说,答案取决于两点。首先,使用这些工具的人是否真的受过培训,了解它们的工作原理?他们是否知道如何设计提示来减轻偏见而不是加剧偏见?即使他们不知道,雇佣这些工具的人真的在乎吗?其次,我们节省下来的时间是否真的被重新投入到探索性思考中?投入到研究、实验和面向未来的想法中?

如果是,那很好;但如果不是,我们就有可能为了追求进步的幻觉而牺牲自己的创造力。任何真正的设计师都不应该愿意接受这种交易。如果我们要把所有这些耗时、繁琐、零散的工作都交给机器,我们的大脑还有什么更好的用途呢?

人工智能作为复制者,而非发起者

说实话:人工智能并不具备创造力。真的不。它只是一种非常逼真的模仿者。它接受过已经构建、发布和批准的事物的训练。这意味着它建立在已经成功的想法之上,而这些想法并不总是最好的,只是最容易被接受或最引人注目的。

它所回收的不仅仅是设计模式和配色方案,还有偏见、规范和文化假设。如果数据集存在偏差,输出结果也会如此。我们在Buolamwini 和 Gebru 于 2018 年发表的《性别阴影》等研究中就看到了这一点,其中商业 AI 工具对深色皮肤女性的性别判断错误,错误率高达 34.7%。此类研究表明,使用从互联网和企业来源收集的数据集的商业 AI 系统往往会复制并放大现有的社会偏见。

我们用同样有缺陷的框架建立了这些系统,而我们花了几十年的时间试图拆除它们,即使我们积极尝试纠正这些错误陈述,但可能为时已晚。

Molly Wright Steenson 换了一种说法:

数据的关键在于它存在于过去。数据集的问题在于它强化了现有的偏见,而不是找到新的方法来做事和解决问题。

这凸显了生成式人工智能的一个核心挑战:我们用过去的假设构建未来的工具。

人们想方设法地推销人工智能解决方案,让我们觉得它们能让我们的生活更轻松,但实际上,他们只是在沙漠里兜售沙子。我们兜售的所谓创新,不过是规模化的反馈循环(是的,我是个痴迷于反馈循环的女人)。我们教它,现在我们让它用同样的材料来教我们和自己。

现在,复制有其存在的意义。我并不是说每个登录表单或入职流程都需要革新。一些优秀的设计成果是无形的。我之前提到过,我们将这些点连接起来。然而,我们是有意识地、谨慎地(或者至少我们应该这样做)将这些点连接起来。如果人工智能成为流程中这些部分的默认设计者,我们就不得不问:这给我们带来了什么?我们到底贡献了什么?如果我们把基础工作完全外包出去,我们该如何发展这门工艺?

讽刺的是,设计本应是最能抵御这种侵蚀的领域之一。多年来,我们一直在努力争取一席之地,证明好的设计能够塑造结果、改变行为,并真正改善生活质量。如今,我们终于赢得了一席之地,却被要求将工作交给那些从未被邀请参与讨论的工具。坦白说,这些工具只关心模式,不关心环境。

更糟糕的是,那些不愿或不觉得有必要深入探究的人一致认为,人工智能的输出就是客观真理。人工智能就是神谕。它不是魔法,而是一个基于泛文化训练的系统。如果我们不小心,我们就会让自己陷入自动化,最终走向创造性的湮没。

在黑暗中跳舞

话虽如此,或许我们多年来一直被困在创意的湮没之中。我至今仍记得90年代中期到21世纪初科技界的疯狂。创新无处不在,没人知道自己在做什么,他们只想尝试一些很酷的东西。有人喜欢直板手机吗?任天堂的控制器设计?那真是疯狂,也真是棒极了。

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这是 20 世纪 90 年代末到 21 世纪初的一些实验性手机设计的拼贴画,其中包括形状像口红管、摄像机和化妆盒的手机。
有趣的00年代早期手机。图片来源:u/CosmicPelican via Reddit r/nostalgia

我认为其中大约80%都失败了。但这却是最好的失败。最终,这些疯狂的想法让位于标准,就像往常一样;要么是苹果,要么是安卓;要么是PlayStation,要么是Xbox;要么是Mac,要么是Windows。

在所有这些融合中,用户体验 (UX) 找到了立足点。随着技术的成熟,我们的期望也随之成熟。怪异不再美妙,反而令人困惑。不可预测的界面不再勇敢,而是支离破碎。用户体验 (UX) 作为一种将秩序带入混乱的方式出现,其目标突然不再是脱颖而出,而是消除摩擦,使体验看起来自然。

这绝对是必要的。良好的用户体验 (UX) 使所有这些新技术不仅可以供爱好者和早期采用者使用。用户体验标准带来了一致性、最佳实践和基于成熟经验的模板。但在追求一致性和可用性的过程中,我们失去了一些东西。我们不再问“如果呢?”,而是开始问“基准是什么?”。

设计师和开发人员,请告诉我,您不使用 Apple 的人机界面指南或 Material Design 作为参考点?我会质疑任何这样做的人的诚实。

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两张突出的设计系统图:Google Material Design 和 Apple 人机界面指南。图片展示了每个系统的一些界面组件。
谷歌Material Design(上)和苹果人机界面指南(下)。图片来源:Figr

你上一次彻底改变常见 UI 元素的交互预期是什么时候?流行的东西就一定有效,何必再去重新发明轮子呢?就像我们通过设计和接触学会了如何打开门和操作炉灶一样(就像唐纳德·诺曼那样),我们也学会了如何操作下拉菜单。这就是可供性(affordance)的演变。

所以,当我们说人工智能会削弱用户体验(UX)和用户界面(UI)的创造力时,真的如此吗?它所做的并非我们多年来从未做过的事情。它引用的是相同的库和标准,使用我们共同认可的有效方法。我们所说的我们失去的东西,其实是我们很久以前就放弃的东西。

平衡之举

让我们明确一点。人工智能不是敌人,自满才是。

过去一周左右,我使用了一些AI工具,体验不错,我相信它是一款非常棒的辅助工具。但我们必须挑战它。说它胡说八道就对了。问问我的ChatGPT,我告诉它它错了多少次……

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ChatGPT 对话截图。图片来源:ChatGPT、Kym Primrose。

如果我们希望人工智能能够增强我们的工作,而不是取代其核心功能,我们就必须有意识地去行动,必须意识到自己在做什么。施奈德曼的普罗米修斯原则明确指出了这一点:如果我们以这样的方式构建高度自动化,它就能支持创造力和监督。

对我来说,成功取决于三件事:教育、融合和平衡。

我们需要教育自己和同事,让他们了解人工智能的真正含义、运作方式,以及它在日常工作流程中的界限。这不应该是一个孤立的过程。

这不仅仅是开发人员或用户体验设计师的问题。我们需要跨职能的人工智能素养,涵盖市场营销、用户体验、开发和质量保证;我们应该共同学习。我们都应该积极意识到局限性,设定清晰的提示,仔细审查输出,并在潜在偏见影响用户之前发现它。如果我们要负责任地构建产品,我们需要共同的语言和共同的责任。

一旦我们了解了人工智能能够以及应该为我们做什么,下一步就是整合。这不仅关乎技术层面,也关乎文化和伦理层面。仅仅选择一个工具并将其融入工作流程是不够的。我们需要编写文档:哪些工具是允许使用的,如何有效地使用它们,它们属于流程的哪些阶段,以及何时应该回归到一些手动思考。这份文档不应该是自上而下的,而应该由所有参与工作的人员共同协作构建。我们需要建立清晰的界限,并让所有人拥有共同的责任,让我们有信心在认为合适的时候,敢于表达自己的想法,并主动对抗人工智能。

这才是关键;我们不能对人工智能漠不关心。每一次使用都应该有意识,每一个解决方案都应该受到质疑。人工智能可以提供辅助,但最终决定权仍然在我们手中。

这就引出了我们的目标。如果我们的目标是通过将某些任务交给人工智能模型来提高生产力和效率,那么我们必须思考如何将这些节省下来的资金重新投资到其他地方。

实现这一目标的方法之一是重新投资研发、发散思维和突破界限的创意,这不仅能为用户体验/用户界面注入活力,还能打破停滞不前的设计模式。有了人工智能处理繁琐的工作,我们就有了探索实验性概念的空间,而这些概念通常受限于预算和时间。创新正是在这个空间中得以生存。如果没有它,我们可能会陷入无休止的循环,只输出安全、毫无灵魂的成果。我们必须展现出不断发展、适应、扩展,并保持我们创意生态系统的新鲜感,这不仅是为了用户,也是为了为我们的人工智能模型提供我们真正希望它们反映的解决方案和思维。

最后的想法

即使没有自动化,我们多年来也一直陷在千篇一律的便利循环中。人工智能并非用户体验/用户界面(UX/UI)感觉陈旧的原因,而是其结果。它只是凸显了原有缺陷。所以,与其担心人工智能会抹平用户体验/用户界面(UX/UI)的创造力,或许我们应该问问自己,为什么它一开始就如此平淡?

作为设计师,我们应该探索如何利用人工智能来支持我们的工作。它不是设计师,而是工具,就像之前的 Figma 和 XD 一样。Ben Shneiderman 在《以人为本的人工智能》一书中一针见血地指出,人工智能的目标并非取代我们,而是“增强、放大、赋能和提升”人类的潜能。如果我们选择挑战模板,设计和创造力仍然掌握在我们手中。我们的价值不应在于速度,而应在于更高效、以人为本、以体验为导向的思维方式——而这些是人工智能无法掌握的,因为无论它多么接近人类,它都永远无法成为真正的人类。

因此,如果我们不想成为自身流程的过客,就必须确保在培训、道德和研发方面的投入与在工具和集成方面的投入一样多。人工智能可以支持伟大的设计,但推动其发展的仍然是我们的好奇心、挑战和本能。所有这些最初都让这个行业令人兴奋。

 

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「原创」ui设计 | 数据可视化意义

清阳

 

无论你是产品经理、设计师、数据分析师,还是企业管理者,现在都绕不开一个话题:数据可视化。
它不仅是图表,更是认知效率、决策效率和沟通效率的三重提升器。
但问题是——
数据可视化的真正价值不是“图画得好看”,而是“让数据真正能被理解和使用”。
这篇文章,我想和你聊聊它的本质意义、使用场景和设计要点。

 一、数据可视化的核心意义:三大关键词

  1. 理解:从“信息”到“洞察”
大量原始数据往往是无序、抽象的。比如一个 CSV 表格里的几百行用户行为数据,你很难从中直接看出模式或异常。
而通过可视化,比如热力图、分布图、关系图,你可以:
  • 快速看出用户在哪个页面停留时间最长
  • 找到销售额波动与节假日之间的关联
  • 识别出系统哪个模块的报错频率最高
 可视化把“信息”转成了“洞察”。

  1. 沟通:跨角色的信息桥梁
你有没有遇到这种情况:
  • 技术写了一堆接口日志,老板看不懂
  • 产品写了一堆用户行为描述,开发理解偏差
  • 数据分析做了几页表格,运营说“太复杂了”
这些问题的底层,是信息的语言不统一。
图表,是各角色之间最通用的语言。一个好的仪表盘,让技术知道重点,业务知道异常,老板知道方向。
可视化是跨角色协作的**“公共语境”**。

  1. 决策:支持及时、量化的判断依据
没有数据支持的决策,基本靠感觉。而没有可视化支持的数据,大多沉睡在数据库里。
比如,你在做这些决策时:
  • 哪个页面需要重点优化?
  • 用户从哪一步骤流失最多?
  • 运营活动ROI值到底多少?
如果没有可视化,你就只能翻一堆表格和SQL。 有了可视化,一眼看懂趋势、结构和异常。
 可视化提升了决策速度 + 准确性,对商业来说是直接价值。

 二、常见可视化类型与使用场景

可视化类型 常用图形 场景举例
趋势图 折线图、面积图 日活变化、收入走势
比较图 柱状图、条形图 不同渠道对比、用户量对比
结构图 饼图、树图、旭日图 用户构成、品类占比
分布图 散点图、箱型图 用户活跃度、价格分布
流程图 桑基图、漏斗图 用户转化路径、行为流
地图图 热力图、地理图层 城市分布、物流路径
 一个优秀的数据仪表盘,不是图表堆砌,而是围绕目标问题+场景任务进行设计组合。

 三、容易被忽略的设计误区

  1. 以“图形好看”为目标,而非问题导向
错误例子:“我们加个3D柱状图看起来高端一点。” 正确方式:先问清楚业务要判断什么问题,再选图形。
  1. 一页显示太多,信息密度超载
“十个图表一屏”,结果没人看得懂。可视化应该分层次、分焦点、按角色定制。
  1. 忽略数值细节(单位、时间维度)
图表不标注单位,不注明时间区间,很容易误导。

四、数据可视化的思维转变

旧思维 新思维
图表是“美化”工具 图表是“决策”工具
先画图再找指标 先定义问题再设计图
数据放可视化页面就好 数据要讲故事、有节奏、有引导
一页尽量放满图表 每张图要有目的,能引导结论

 五、推荐几个数据可视化入门资源

  • 《Information Dashboard Design》 — 可视化设计经典书籍
  •  《The Visual Display of Quantitative Information》 by Edward Tufte
  •  工具:Tableau、Power BI、DataV、Apache ECharts、D3.js、AntV G2

 写在最后:数据不是图,是故事的线索

好的数据可视化,不是炫技的图表拼图,也不是堆叠的信息墙,而是一个个有逻辑、有问题、有方向的洞察过程。
它帮你看见问题,理解用户,发现机会。
所以真正重要的不是“怎么画图”,而是“你想看清什么”。

如果你也想从0入门数据可视化,或者在做仪表盘设计、业务数据图表决策时遇到困惑,欢迎在评论区交流想法。
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人工智能正在重塑用户界面——你注意到最大的变化了吗?

清阳

告别命令,迎接意图

我们与软件交互的方式绝非一成不变。有时,它是缓慢的演变,有时则是突飞猛进。如今,越来越多的设计先锋,包括维塔利·弗里德曼,艾米丽·坎贝尔和格雷格·努德尔曼正在剖析人工智能应用中的新兴模式,描绘出永不停歇的格局。乍一看,这似乎只是又一次炒作周期,就像围绕着每一个新技术趋势的那种令人窒息的热情。但退一步来看,一个更深层次的转变显而易见:我们与数字系统的互动不仅在发生变化;它们的本质也在发生转变。

想象一下从胶片相机到数码摄影的转变——突然之间,用户不再需要了解曝光时间或仔细定量胶卷。他们只需点击一个按钮,剩下的就交给设备处理了。

人工智能正在为UI设计带来类似的转变,让我们摆脱僵硬、循序渐进的流程,走向流畅、直观的工作流程。交互的本质正在发生转变,正如Jakob Nielsen最近在其文章中强调的那样,这种演变需要我们全神贯注。他阐述了一个至关重要的见解:

“有了新的人工智能系统,用户不再告诉计算机该做什么。而是用户告诉计算机他们想要什么结果。”

这不仅仅是一场技术变革,更是一场哲学变革。它挑战了长期以来关于控制、自主性和人机协作的假设。我们曾经一丝不苟地掌控着每一步,而现在,我们能够定义意图,并让人工智能决定最佳的前进路径。这种转变的意义深远,堪比从命令行界面到图形用户界面的转变,对于 UI 设计师来说,它既是机遇,也是挑战。

点击、滑动、询问:交互方式正在演变

但在深入探讨人工智能如何重塑交互之前,我们有必要反思一下迄今为止最直观的界面是如何定义的。1985 年,埃德温·哈金斯、詹姆斯·霍兰和唐纳德·诺曼发表了一篇关于直接操作界面的开创性论文。诺曼后来在《设计心理学》中定义了一些最广为接受的设计原则,而哈金斯则率先提出了分布式认知的概念。但在 1985 年,他们与霍兰一起抓住了设计史上的一个关键时刻,即直接操作逐渐成为一种主导策略。

直接操作是一种交互方式,用户使用物理、增量和可逆的操作对显示的感兴趣对象进行操作,其效果立即在屏幕上可见。NN /g

但这简单来说意味着什么呢?比如,你需要将一个文件从一个文件夹移动到另一个文件夹——这是一个典型的直接操作的例子——你看到这个文件,抓住它,然后把它移动到你想要的位置。

首先,你需要明确目标 (1)。然后,在当前文件夹中找到文件,并决定将其拖动到新位置 (2)。点击并按住文件,将其移动到屏幕上,最后将其拖放到目标文件夹中 (3)。

如果你不小心把它放在了错误的地方,你会立即看到结果,调整方法,然后再次拖动它,直到它落到你想要的位置。这种交互方式感觉很直观,因为它最大限度地减少了认知投入——系统会实时响应你的操作,强化了直接参与和掌控的感觉。

这个过程越顺畅,交互感觉就越自然、越令人满意。

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macOS 系统上两个 Finder 窗口的屏幕截图。左侧窗口打开的是“Documents”文件夹,其中显示了各种文件和文件夹,包括“Kate-comments”,它被突出显示并被拖动。右侧窗口打开的是“Measuring Usability”文件夹,其中显示了“2014–2–3-MeasuringUX.pptx”和“ROI for Usability…dition.pdf”等文件。蓝色虚线箭头表示“Kate-comments”正在从“Documents”文件夹移动到“Measuring Usability”。
在 MacOS 上使用直接操作移动文件涉及将该文件从源文件夹拖放到目标文件夹。来源

虽然缩短距离可以提高可用性,但真正定义直接操控的是参与度。作者写道:

“最能体现直接操纵的系统都给人一种定性的感觉,即人们直接参与对对象的控制——不是通过程序,不是通过计算机,而是通过我们的目标和意图的语义对象。”

几十年来,直接操控一直是设计的基本原则。然而,随着我们向人工智能驱动的系统过渡,我们必须思考这些原则如何演变——以及它们何时会被目标导向的交互所取代。

现在,想想Windows Photos 的 AI 驱动“擦除”功能。假设你给你的狗狗拍了一张照片,但照片里有一条不想要的牵引绳。你不用像十年前那样手动选择像素并精心编辑,而是只需选中牵引绳,剩下的交给 AI 处理即可。系统理解你的目标——移除牵引绳——并执行最佳解决方案。

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Windows 照片界面的 GIF 动图演示了“擦除”功能。用户从图片中选择并移除了一条狗的皮带。
Windows 照片,来源

这种交互仍然需要一定程度的操作,因为你必须指定要擦除的对象,但不同之处在于,你是在优化请求,而不是直接修改像素。你不再需要一丝不苟地编辑每个细节,而是与系统协作,以达到预期的效果。这种转变标志着 UI 设计的根本性变革。

Desolda 与其他研究人员基于诺曼的“执行鸿沟”和“评估鸿沟”理论,构建了一个模型,捕捉到了这种动态。与简单的直接操作(例如在文件夹之间拖动文件,操作需要逐步展开)不同,AI 交互需要更流畅、更迭代的过程。用户清晰地表达他们的目标,但并非手动执行每一步,而是与系统协作,优化输入,并在 AI 进行动态解释、调整和响应时对其进行引导。

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概念图展示了用户与人工智能系统之间的交互,突出了“执行鸿沟”和“评估鸿沟”。该图展示了用户如何形成意图,指定操作(重新配置、干预或询问),并通过人工智能系统执行这些操作。人工智能系统感知输入、处理并进行调整。然后,用户通过解释步骤(澄清和输出)对输出进行评估。
来源

直接操纵的持续相关性

人工智能或许正在重塑我们与科技互动的方式,但直接操控却不会消失。即使在基于意图的界面时代,用户仍然需要与人工智能系统互动,用正确的输入引导它们,将人类的目标转化为机器可读的指令。设计人工智能体验并非要取代直接操控,而是要增强它,在既有模式的基础上叠加新的交互模型,使交互更流畅、更直观,并最终增强其功能。

为了设计无缝的人工智能体验,我们需要识别并构建熟悉的模式。

例如,在许多 AI 应用中,开放式提示框可以充当破冰船,帮助用户开启对话。这种方法建立在人们熟悉的输入框模式之上,几十年来,该模式一直是 UI 的标准组件,如今,它又扮演着新的角色。无论是在 ChatGPT 中输入问题,还是指示设计工具生成布局,这种方法都能提供灵活性,同时以直观易懂的方式引导用户意图。

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各种 AI 聊天机器人和助手界面的拼贴画,展示了不同的开放式输入模式。图片包含来自 ChatGPT、Claude 和 Fin 等 AI 驱动工具的多个文本输入字段。一些界面带有占位符,例如“提问”或“指定写作任务”,而其他界面则显示示例问题或答案。
打开输入模式示例,来源

这种方法不仅限于交互模式——它也扩展到用户体验框架。

例如,Evan Sunwall 提出了“Promptframes”的概念,通过将即时写作和生成式 AI 融入设计流程,作为传统线框图的补充。其目标是通过在工作流程的早期阶段融入 AI 驱动的内容生成,提高内容保真度并加速用户测试。然而,这一概念建立在线框图的基础上,这进一步强调了理解传统用户体验结构对于有效设计 AI 驱动体验的重要性。

最后的想法

不需要霓虹灯“人工智能驱动”标签;它应该无缝地融入用户旅程,感觉就像意图的自然延伸。

以Netflix 的推荐系统为例。它不会打断你的体验,提醒你它正在使用高级算法。它也不会要求你配置一堆设置。相反,它会默默地学习、适应,并为你提供建议,让你感觉毫不费力——以至于你很少会停下来思考它背后的系统。这才是人工智能驱动的交互应该有的样子:它不是一个需要你费力操作的功能,而是一个根据你的需求不断改进的隐形助手。

随着我们迈向意图驱动的系统,这正是设计师应该努力追求的目标。人工智能应该减少摩擦,而不是增加复杂性。它应该赋予用户权力,而不是用不必要的选择让他们不知所措。最好的人工智能不是那种需要注意力的人工智能——而是那种能够融入你最初想要完成的任务流程中的人工智能。

 
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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