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AI辅助设计 | 我如何使用人工智能来简化人物角色和旅程地图的创建

杰睿

虽然人工智能能够增强我们的工作,但它无法取代从实际用户体验研究和分析中获得的重要见解。

人工智能是一种帮助我们更高效地完成工作的工具;它不会取代我们。

凭借 20 多年的用户体验研究经验,我最初对将人工智能融入研究实践持怀疑态度。然而,我发现诸如 ChatGPT、Google Gemini、Microsoft CoPilot、Claude.ai 等生成式人工智能 (GenAI) 工具非常有用。它们不仅能协助分析数据以发现洞察,还能将这些洞察转化为有效的可交付成果,例如用户体验人物角色和旅程地图。

一张模因图片上写着:“阻止人工智能抢走你的工作的唯一方法就是让它更好地完成你的工作。”

编写 AI 提示来创建用户体验人物角色和旅程地图的方法有很多。只需在 Google 上搜索“如何使用 AI 创建用户体验人物角色?”,你就能找到大量资源(其中一些我曾经使用过,并在文末引用过)。既然已经有很多资源了,我为什么还要写这篇文章呢?经过一年的研究和实验,尝试了多种变体,我发现了一种成功的方法:混合使用各种提示,并赋予它们独特的细微差别,而这些细微差别似乎在我读过的任何文献中都没有涉及。因此,我想分享我的发现,希望它们也能帮助其他用户体验研究人员。随着我们领域的不断发展,分享我们的发现并促进合作对于充分释放 AI 在用户体验中的潜力至关重要。因此,如果您尝试过这些提示中的任何一个或其他方法并取得了良好的效果,我诚邀您在评论区分享您的经验。

人物角色

UX 角色的插图。
由作者通过 Canva.com 创建

用户体验人物角色主要分为两类:基于实际用户研究的人物角色和基于假设的人物角色。无论您创建的是基于数据的人物角色,还是基于假设的人物角色(又称“原型人物角色”、“临时人物角色”、“一致性人物角色”等),GenAI 都能提供巨大帮助。

✴️关于原型用户画像的补充说明:根据我的经验,产品团队以外的许多人并不理解用户画像和原型用户画像之间的区别。因此,在创建原型用户画像时,我更喜欢使用“基于假设的用户画像”这个术语,这样就能清楚地看出,仍然需要进行研究。没有什么比展示一个原型用户画像,而利益相关者却认为他们已经勾选了“用户画像框”,可以不进行实际用户研究就继续前进更糟糕的了!

如果您有兴趣了解有关如何创建原型人物角色的更多信息,我强烈建议您查看 Tamara Adlin 关于对齐人物角色的出色作品

即使用户画像是基于用户研究构建的,提炼出的信息也会以虚构的方式呈现,同时仍然能够准确地描述产品的普通用户。无论是姓名、背景故事、标语等等,这些虚构的元素都能赋予用户画像生命力,使其真实可信、令人难忘,同时增强其与受众的共鸣。我不知道你的情况如何,但我总是在创作这些虚构的用户画像时遇到困难,而这正是 GenAI 给予我最多帮助的地方。

经过研究和分析后,我知道了哪些数据应该包含在用户画像中,以及如何对其进行细分,但我苦苦挣扎于如何以最佳方式传达这些数据。有些人可能认为这是用户画像创作的乐趣所在,但就我个人而言,我可能要花上几个小时才能想出合适的标语。我是个数据迷,热爱定性分析,但我并不认为自己是最有创造力的作家,而创造力有时能让用户画像真正有意义。这并不是说我无法独自完成,而是我比拥有这种天赋的人花费的时间要长得多。人工智能来了!

最近,我一直在尝试使用 HeyMarvin、ChatGPT Team 和其他 GenAI 工具来帮助我填补创作人物角色时常常遇到的创意写作空白。要以这种方式使用 AI,我发现最有效的方法是先自己完成最繁重的工作。

步骤 1:收集所有研究数据和见解

如果你做过用户研究,请收集所有访谈记录和/或研究报告。如果你正在构建原型用户画像,最好有大量二手研究文件可供分析(例如品牌战略和行业报告、年度报告、之前的研究报告——例如调查结果、市场研究报告、客户服务报告等),或者一些能够记录团队对目标受众假设的文件。

第 2 步:确定你的角色部分和行为提示

没有两个人物角色是完全相同的。选择符合你研究需求的人物角色部分至关重要。正如史蒂夫·穆德 (Steve Mulder) 在其著作《用户永远是对的》中所述,人物角色的每个元素都应该有其目的,这意味着它应该帮助团队更好地理解和体谅该用户群体。始终确保背景与你的产品或服务环境相关。包含过多与人物角色如何使用产品或其功能无关的个人背景信息毫无意义。

如果您想了解更多有关决定包含哪些信息的信息,请观看我的免费 1 小时课程“如何创建和使用 UX 角色”。

步骤 3:将文档上传到 GenAI 工具(即您的数据集)

不同的工具允许您上传不同的文件格式。目前,您可以在 ChatGPT Plus 或 Team 中上传 PDF、TXT、JPEG、PNG、DOCX、CSV 和 XLS 文件格式。

数据隐私:您上传到 ChatGPT Plus 的任何文件“都会无限期地保留在服务中,OpenAI 也可能使用这些文件来训练其模型,因此最好不要上传包含任何重要个人信息的文件……”。如果您需要更安全的选项,例如不使用聊天记录进行训练且数据已加密,则需要使用 ChatGPT Team 帐户或投资安全的用户体验研究分析工具,例如 HeyMarvin 或 Dovetail。我还想指出,ChatGPT Team 目前存在一个安全问题,即无法限制团队成员邀请新成员加入工作区,因此您必须定期检查工作区的“成员”页面。ChatGPT Enterprise 没有此安全漏洞。在将任何 GenAI 工具用于处理客户和/或公司数据之前,请咨询您的 IT 团队,以确保您遵守他们的数据安全规定。

步骤4:提供AI提示

您可以调整下面的提示以满足您的个人需求……

AI 提示:

[公司] 正在重新设计其 [产品],以便更好地与目标
受众沟通。[产品] 的主要受众是 [X]。根据
营销团队的定义,目标受众被定义为 [简短定义]。
主要受众使用 [产品] 来实现 [用户目标]。

根据提供的定义
以及所附的背景材料和研究记录,为 [主要受众] 撰写一个用户画像。该用户画像
需要包含以下部分:价值观、动机、亲和力
(即拥有相似目标受众和
共同兴趣或价值观的品牌或组织)、目标、挑战、需求、人口统计、
行为以及与公司(线上和线下)的首选接触点。

步骤 5:审查并完善结果

如果您发现第一个回复不够深入,或者您希望它包含具体信息,您可以要求 GenAI 通过多种方式对其进行完善。对于用户画像,我喜欢提供行为提示。例如,您可以使用下面的提示要求 GenAI 重写用户画像的某些部分。顺便说一句,这些提示与我在跨职能团队主持用户画像研讨会以开发原型用户画像时使用的提示相同……

AI 后续提示: 

使用以下行为提示重新编写
此角色的“动机”和“亲和力”部分:

动机

1. 个人目标:
a. 你的人物角色的短期和长期个人目标是什么?
b. 是什么促使你的人物角色实现这些目标?

2. 职业抱负:
a. 你的人物角色的职业抱负和野心是什么?
b. 是什么驱使你的人物角色在职业生涯中取得成功?

3. 激励和奖励:
a. 什么类型的激励或奖励对你的
人物角色最有吸引力(例如






































这个后续提示应该会产生更丰富的结果。您可以选择在初始 GenAI 提示中提供行为提示,但我注意到,如果我逐步提供数据并进行迭代改进,结果会更好。在一个提示中提出太多要求会使模型混乱。《面向用户体验设计师和产品经理的 AI 助手》一书的作者 Patrick Neeman建议在提示中加入用户研究问题,以“确保其准确反映真实用户”。他建议在提示中添加“生成能够验证此用户角色是否正确的用户研究问题”。

使用大型语言模型 (LLM) 根据行为模式、偏好、人口统计数据等将用户群划分为不同的角色,非常有帮助。然而,务必记住,如果用于训练模型的数据中存在偏见,你可能会无意中延续甚至放大偏见。

关于准确性:请记住,所有 GenAI 工具都可能存在错误,并可能提供错误的答案。最终,您必须尽职尽责,确保所提供的信息准确反映您收集的数据。如果您使用的数据集包含历史偏差或不平衡(例如,在性别、种族或社会经济地位方面),则模型的输出很可能会反映这些偏差。

提示:正如 Bill Bulman 在他的文章《利用 AI 增强研究构建人物角色(分步指南)》中提到的,你也可以编写一个提示,为你的人物角色获取“日常生活叙述”。Bill 提供了一个示例提示:“请以以下用户访谈数据为基准,为我提供一个人物角色的日常生活叙述。”使用以下用户访谈数据作为基准,为我提供人物日常生活的故事。”

无论是基于数据还是基于假设,创建用户体验人物角色都是一个细致入微的过程,GenAI 的支持将使其受益匪浅。这些工具可以帮助我们打造复杂的细节,使人物角色更具关联性和价值,尤其对于那些不擅长创意写作的人来说更是如此。通过细致地收集和分析用户数据,定义真正反映用户需求的人物角色元素,并策略性地运用人工智能来增强人物角色创建的创造性,我们可以开发出更精准、更引人入胜的用户角色。

旅程地图

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免费旅程地图模板图片来自 nulivo.com。

您将遵循创建角色中概述的相同步骤来创建旅程地图,但与步骤 2 和步骤 4 有一些明显的差异。

第二步是确定你的旅程地图元素。你需要花费大量时间来定义旅程的各个阶段以及每个阶段想要呈现的用户数据(例如,行动、想法、待办事项等)。我认为 GenAI 不应该承担这项繁重的工作。相反,你应该将其与数据集(即你在步骤 3 中上传的文档以及最终确定的人物模型)一起包含在你的 AI 提示中。

对于步骤 4(AI 提示),我喜欢使用详细说明的提示:

  1. 谁在旅途中(即你的角色)
  2. 他们正在进行什么旅程
  3. 旅程的各个阶段
  4. 我们希望在每个阶段包含的信息(例如行动、想法、待办事项等)
AI 提示(通用示例):

为 [x] 角色撰写旅程地图。该地图应重点关注
[x] 的旅程。阶段如下:1) [x]、2) [x]、3) [x]、4) [x] 和 5) [x]。

请针对每个阶段提供:
1) 待完成任务(例如,目标 - 客户想要实现什么?)
2) 行动(客户会做什么?他们寻找哪些信息?
他们的背景是什么?)
3) 挫折/挑战(客户想要实现或
避免什么?) 4) 线上接触点(他们 与
[x] 服务的哪些线上部分互动?) 5) 线下接触点(他们与服务的哪些线下部分互动 ?)6) 关键时刻(客户互动可能会对 品牌、产品或服务产生正面或负面的印象,从而影响他们的 购买决策。)





例如,如果我正在创建通过移动应用程序订购食物的旅程地图,我的提示可能看起来像......

AI PROMPT(以使用手机应用订餐为例):

使用提供的数据集(包含详细的人物角色、用户
研究报告、调查结果、市场调研报告和客服互动),为一款外卖手机应用
创建全面的用户体验旅程地图。该地图的人物角色是“Chris”,一位忙碌的软件开发人员,喜欢各种美食。旅程地图应整合来自每个阶段和各个维度的数据集数据驱动洞察,以准确呈现 Chris 的体验。阶段:1. 认知:Chris 如何通过广告、社交媒体或 好友发现这款应用。2 . 考虑:Chris 评估应用的功能、优势和用户 评论。3 . 注册/入门:Chris 下载、注册并 学习使用应用的步骤。4 . 探索:Chris 浏览各种餐厅选项和 菜单。5 . 决策:Chris 选择餐厅和餐点的那一刻,包括 任何定制。6 . 交易:完成订单并填写付款和外卖详情。7. 履行:监控订单进度并接收更新 直至送达。8 . 送达后:收到订单后的操作,包括用餐、 解决问题和评价。对于每个阶段,请提供:* 操作:详细说明 Chris 在每个阶段在应用程序内采取的每个操作。* 想法:捕捉 Chris 在每个阶段中的想法 。* 情绪:描述 Chris 在旅程关键点的情绪状态 。* 接触点:确定 Chris 与应用程序和任何其他 服务元素交互的位置。* 挫折:记录 Chris 遇到的任何具体挫折或挑战。* 待办事项 (JTBD):概述 Chris 在每个阶段想要满足的基本需求或任务。确保旅程地图在视觉上结构化并区分这些方面,提供用户体验的整体视图。






































在审查您的结果时,如果旅程图不能准确反映您的数据集,GenAI 可能会做出假设!

LLM 非常擅长预测分析和预测用户行为,当他们进行猜测时,除非你特别指示他们这样做,否则不会在结果中指出。

因此,我更愿意完善提示,以了解研究中的差距在哪里……

AI 精炼提示(清晰标记假设的示例):使用提供的数据集(包含用户研究报告、调查结果和客户反馈)

为外卖应用创建更新的用户体验旅程图。如果数据集不完整或缺少全面理解用户旅程所需的具体信息,您可以做出合理的假设。请在旅程图中清晰地标记这些假设,以将其与数据驱动的洞察区分开来。具体说明:1. 数据整合:对于旅程图的每个阶段,请使用来自数据集的直接洞察。清晰引用 支持这些洞察的 数据源(例如,特定的调查问题、报告页面) 。2. 识别假设:如果数据集中缺少必要的信息,请提出并清晰标记假设。 根据可用数据的上下文, 为每个假设提供理由。3 . 假设标签:在旅程图中任何 未直接受数据集支持,而是由 AI 进行有根据的猜测 的内容旁边,使用独特的视觉或文本标签(例如“假设”或特殊符号) 。4. 澄清与合理化:对于每个假设,请简要 解释为什么基于 数据集中观察到的相关趋势或模式做出此假设。5 . 细节与准确性:确保旅程地图的每个阶段都包含 详细的描述和可视化效果,清晰区分 数据得出的见解和假设。这将增强地图的 整体清晰度和决策实用性。预期结果:旅程地图应将事实数据与必要的假设无缝集成,提供全面且实用的用户体验视图。每个假设都应清晰标记并论证其合理性,使利益相关者能够理解和评估所提供见解的基础。这将有助于战略规划和设计改进,确保它们既基于数据,又能适应不确定的领域。





































提示:正如 Nate Jones 在其优秀的时事通讯《快速工程袖珍指南:如何从 AI 模型中获得最大收益》中提到的那样,如果您希望响应采用特定格式,则应确保在提示中指定这一点(例如“将响应放在表格中。”)

包含机会和解决方案:对于旅程地图的每个阶段,我通常喜欢为机会(基于已确定的接触点、情绪和挫折提出的改进建议)和解决方案(基于收集到的见解,提出可以改善用户体验的设计或功能增强)提供额外的“泳道”。对我来说,这是旅程地图中的研究数据最具可操作性的最佳点。我发现最好不要使用 GenAI 来帮助编写这些泳道。通常,数据集不包含集体团队解决每个阶段出现的用户体验问题的广泛知识。

我发现,将人工智能与这些提示结合使用可以显著简化旅程地图的创建,使流程更快、更高效。通过利用人工智能,我们可以更轻松地将复杂数据集的发现整合到用户旅程的每个阶段,确保从行动和想法到挑战和互动的每个环节都被准确捕捉。人工智能能够预测用户行为并生成详细的可视化效果,从而提升旅程地图的有效性。然而,手动审查和调整这些人工智能生成的地图至关重要,以确保它们融入人类洞察并准确反映真实的用户体验,从而提供更具可操作性和更全面的用户旅程视图。虽然人工智能可以协助预测和可视化用户行为,但战略性地融入人类洞察对于制作真正反映和改善用户旅程的旅程地图仍然至关重要。

展望未来:平衡人工智能效率与人类洞察力

随着我们不断将 GenAI 融入用户体验设计流程,在充分利用其计算能力与保持人性化体验之间找到平衡至关重要,这对于创建真实且富有影响力的用户画像和旅程地图至关重要。通过将 AI 的效率与我们的专业知识和创造力相结合,我们可以改进工作流程,从而交付与用户实际需求和体验紧密相关的交付成果。我鼓励我的用户体验专业人士同仁们尝试这些工具,分享他们的经验,并继续在这个激动人心的科技与设计交汇的领域中,共同突破所能取得的成就。

如果您有兴趣了解更多信息,欢迎加入Patrick Neeman 创建的AI for UX Slack 小组。我们会深入探讨如何将 AI 用于用户体验,以便更好地理解如何正确利用它来推动行业发展。期待与您相见!

 

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。

2025 年值得关注的 9 大 SaaS 设计趋势

杰睿

SaaS(Software as a Service)行业在 2025 年迎来了新的拐点:
AI 正在重塑交互体验,移动端和低代码工具推动产品快速迭代,用户对于情感化、环保、包容性的期待也在不断提高。

结合近期的行业研究与实际产品观察,我整理了 9 大值得关注的设计趋势,供大家参考。


1. AI 驱动 + 超个性化体验

人工智能已从“附加功能”变成核心驱动力。
生成式 AI 和自主智能体(Agent)能够根据场景自动生成内容、优化仪表盘、推送异常提醒。例如:

  • Salesforce Einstein 可实时分析业务数据

  • Microsoft 365 会自动调整界面主题(白天/夜间模式)
    这种 情境感知型界面 将在未来成为 SaaS 产品标配。


2. 情感化、人本设计(Human-Centric Design)

用户已经不满足于“能用”,他们希望 SaaS 像消费级应用一样好用、好看、好感度高。
常见做法包括:

  • 插画、拟人化表情元素

  • 语气友好的文案

  • 柔和的配色方案
    它们可以提升产品亲和力,让用户对品牌更有好感。


3. 极简化 + 环保友好

极简设计不仅让界面更清爽,还能减少不必要的动画、压缩图片资源、提升加载速度,降低服务器和终端的能耗。
这是一种既改善体验又承担社会责任的设计方向。


4. 包容性与无障碍优先

设计不只是为多数人服务。
色彩对比度、键盘导航、屏幕阅读器适配等无障碍特性,将会成为 SaaS 产品的 合规要求品牌加分项


5. 微交互 & 渐进揭示

细微的动效反馈、按钮状态变化、分步展示复杂信息(Progressive Disclosure),可以:

  • 降低用户的学习成本

  • 让交互过程更有参与感

  • 保持界面的简洁


6. 低代码 / 无代码 与 Micro-SaaS

低代码平台(如 Airtable、Webflow、Typeform)让非技术团队也能快速构建业务工具。
与此同时,Micro-SaaS(面向细分行业的小型 SaaS 产品)在海外已经很火:

  • 成本低

  • 目标明确

  • 上线周期短


7. 移动优先 + 手势优化

移动端流量持续攀升,响应式布局、触控优化、手势导航正在成为基础要求。
未来,AR/VR 等沉浸式交互可能在部分 SaaS 场景中落地(如设计协作、培训)。


8. 定价配置自动化

企业不再依赖人工去调整套餐、价格、功能权限。
定价驱动的 DevOps 思路正在兴起,通过自动化系统(如 iPricing)来实时调整策略,提高运营效率。


9. AI 编码工具冲击传统模式

Bolt、Replit、Cursor 等 AI 编程工具让非技术人员也能直接用自然语言开发内部工具。
这对传统的“按座位收费”的 SaaS 商业模式是一个冲击,也催生了成果导向型定价(Outcome-Based Pricing)的探索。


趋势速览表

趋势 核心价值
AI + 超个性化 提高效率,预测需求,减少操作成本
情感化设计 提升好感与留存率
极简 + 环保 提速、降耗、增强品牌责任感
包容性设计 扩大用户覆盖面
微交互 降低学习成本,增强体验
低/无代码 + Micro-SaaS 快速上线,专注细分市场
移动优先 满足使用习惯,拓展新场景
定价自动化 灵活应对市场变化
AI 编码 重塑开发与商业模式

结语
2025 年的 SaaS 设计趋势核心关键词是:智能化、情感化、简约环保、极致灵活
对于设计师、产品经理和开发者来说,这些趋势不仅是参考,更是下一步产品规划的重要依据。

 

 

 

 

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2026 年值得关注的顶级 UI/UX 趋势

杰睿

说实话:如果你正在读这篇文章,那么有93%的可能性,你刚刚完成的一个设计项目到明年7月就会感觉过时了。欢迎来到2026年的UI/UX时代——微交互强势回归,突然之间,大家又开始痴迷了。

这不是那种典型的柔和渐变和新拟物化按钮的概括。而且,这也不是伪装成博客文章的情绪板。你将要阅读的是一篇关于 UI/UX 变革的严肃探讨,这些变革将真正影响我们在 2026 年构建数字体验的方式。

1. AI优先设计

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关于人工智能设计的热潮我们已经听了很久了。回想2024年,当时的设计成果看起来就像一个睡眠不足的实习生拼凑起来的。到了2025年,情况有所改善,但使用人工智能仍然感觉有点像偷工减料。

快进到2026年,游戏规则已经改变。人工智能不再只是跟风——它变成了你全程参与的设计协作者,从不抱怨修改。像Galileo、Uizard以及本月被Figma收购的初创公司这样的工具,正在打造不仅功能齐全,而且精美绝伦的UI。设计师现在会花时间进行宏观思考和精细调整,而不是沉迷于拖拽自动布局框架。

趋势:

  • 诸如“让这个流程对 alpha 版本更加友好 20%”之类的设计提示现在已经成为一种流行趋势。
  • UX文案由AI撰写一半稿子,然后由人类进行润色。
  • 评判设计师的标准是他们提示得有多好,而不是他们推动像素得有多好。

设计提示:开始像对待初级设计师一样对待 AI 工具。引导它们,纠正它们。不要让它们肆意妄为,否则它们会为计算器设计一套 6 步入门指南。

2.“零 UI”的兴起

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从一张白纸开始?那太2025年了。我们正在进入一个理想的界面可能是……完全没有界面,或者至少不是我们习惯的那种。

想想语音命令、手势、存在感知以及基于情境响应的界面。你的设备甚至在你开口说话之前就能预测你的需求。

有点令人不安?确实如此。
但也极其方便。

在野外:

你的冰箱会在你还没注意到牛奶快喝完之前就自动补充牛奶。你的汽车可以识别你的脸,自动调整座椅,无需你主动询问。
还有那些能让你“想象”出布局的VR头显?好吧,这还只是实验性质,但比你想象的更接近现实。

趋势:

  • 为“隐形”交互而设计。
  • 优先考虑音频、触觉或行为的反馈循环。
  • 彻底重新思考屏幕的作用,尤其是在消费技术领域。

设计提示:从体验开始设计原型,而不是屏幕。并在现实世界中测试它。

3. 高度个性化,但有界限

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到了2026年,人们已经不再对千篇一律的东西感兴趣了。用户希望应用程序能够了解他们的睡眠周期、喜欢的绿色,甚至他们中学时期未解决的琐事,但又不希望显得突兀。

个性化正变得高度精准,但数据隐私问题也日益凸显。最佳平衡点是什么?界面应该能够根据用户行为进行细微调整,提供贴心的默认设置,并提供量身定制的仪表盘,同时又不会涉足监控领域。

趋势:

  • 根据上下文进行调整的界面:夜间使用黑暗模式,大脑疲劳时使用简化的用户界面等。
  • 高度集中的入职流程根据您的氛围量身定制:为专业人士提供简约服务,为新手提供指导。
  • 为高级用户提供“选择您自己的 UX 冒险”设置。

设计提示:让用户自主决定个性化程度。让个性化变得有趣。不要将功能锁定在数据共享墙后面。

4. 滚动已死。滚动万岁。

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我们与无限滚动、横向滚动,甚至那些奇特的视差效果有着长期的合作关系。

但到了2026年,滚动体验已经成熟。它不再仅仅关乎运动,而是关乎叙事。想象一下,滚动驱动的叙事、流畅的过渡、智能的捕捉点,以及流畅的交互,引导你,而不会让你感觉像是刚喝了一杯能量饮料。

趋势:

  • 滚动被用作一种叙事手段,而不仅仅是一种转储内容的方式。
  • 配对的动画和微交互创造了一种旅程,而不仅仅是滚动到页脚的情况。
  • 基于滚动的 UI,根据速度或意图而变化。

设计提示:在所有设备上测试滚动行为。在 MacBook Pro 上看起来流畅的滚动效果,在售价 99 美元的 Android 平板电脑上可能感觉像做梦一样。

5.语音界面成为主流

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还记得以前为了关灯不得不像对着故障机器人说话一样跟 Alexa 说话吗?那种日子(基本上)已经过去了。2026 年,语音界面终于成熟了。

随着自然语言处理技术的飞速发展,语音如今已成为与应用交互的主流方式,尤其是在可穿戴设备、车载设备和智能家居领域。设计师面临的真正挑战是什么?是放弃基于屏幕的思维模式,拥抱一个可以用言语而非视觉呈现的用户界面世界。

趋势:

  • 语音和视觉反馈接口同步工作。
  • 适用于多任务场景(例如烹饪、驾驶、育儿)的纯语音用户流程。
  • 个性丰富的语音助手让生活变得轻松。

设计提示:不要让每个应用都显得吵闹。有意识地设计安静的语音交互。并且,务必为用户提供“关闭”按钮。

6. 设计要考虑神经多样性,而不仅仅是可及性

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2026 年的无障碍设计不再只是纸上谈兵,更是一场思维的转变。如今,我们在设计时将认知包容性纳入考量,致力于打造支持多动症、自闭症、阅读障碍等用户的体验。

它远远超出了屏幕阅读器支持或色彩对比度的范畴。它涉及清晰地组织信息、管理通知时间,以及构建减少而非增加心理摩擦的界面。

趋势:

  • 可选的极简模式,可消除噪音。
  • 带有“运动灵敏度”切换的动画。
  • 尊重焦点的界面;是的,我们正在谈论您的 7 个弹出窗口。

设计提示:开始用真正的神经多样性用户测试你的设计。不要只是“添加一个模式”。要将包容性设计融入核心用户体验。

7.反设计2.0

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向反设计2.0问好!它杂乱无章,喧闹不堪,奇特而美丽。到了2026年,它将会随处可见,尤其是在那些不想被当成Webflow克隆版的作品集上。

这不是为了随意而随意,而是有目的地打破规则。想想看,撞色的色彩、巨大的按钮、像设计实习生失控一样重叠的文字,但这一切却以某种方式保持了整体性。它看似混乱,却经过精心设计。

趋势:

  • 设计师将不完美视为一种风格。
  • 用户界面接近“糟糕”,但在千篇一律的界面中却脱颖而出。
  • 更注重真实性而非完美性。

设计提示:谨慎使用此趋势。如果你正在设计银行应用程序,最好不要使用 Comic Sans 字体和摇摆按钮。

8. 具有幽默感

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到 2026 年,甚至你的银行应用程序也会开玩笑,而且不知何故,它还能正常工作。

界面正通过诙谐幽默的微文案、流畅的动画和让用户微笑的小惊喜,不断提升个性化。它不再仅仅关乎直观,而是关乎愉悦。那些能带来愉悦的产品才能让人们记住(并持续使用)。

趋势:

  • 用个性化的祝酒词。“哎呀。这招不行。不过,嘿,你上一段感情也没用。”
  • 错误屏幕会让你笑,而不是哭。

喜悦与无聊的东西(比如空状态和确认消息)融合在一起。

设计提示:不要过度。并非所有内容都需要单口相声。只需营造一种让你的产品感觉不那么机械、更具亲和力的氛围即可。

9. VR之外的3D和空间设计

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随着 Apple Vision Pro、Meta Quest 以及三星正在研发的神秘头显,空间设计已正式成为主流。但问题在于——你无需为 VR 构建建筑,也能参与 3D 体验。

2026年,扁平化UI正在进化。它不再是俗气的阴影,而是拥有真实、触感十足的深度。即使在传统屏幕上,界面也开始变得层次丰富、响应迅速、充满活力。

趋势:

  • 响应光标移动的 3D 卡。
  • 电子商务和设计工具中的 AR 预览。
  • 界面感觉更像是物理空间而不是平面布局。

设计提示:像建筑师一样思考。关注用户如何在空间中移动,而不仅仅是屏幕。但不要让性能受到影响。流畅的 2D 流程总比混乱不堪的 3D 流程好。

10. 设计时考虑地球

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可持续设计已不再只是一句流行语。到了2026年,用户会真正关心你的应用是否环保,没错,数字可持续性如今已成为一个真正的话题。

产品越高效越好。轻量级的用户界面、低带宽选项和智能缓存不再仅仅是技术优化,而是合乎道德的设计选择。节能不再只是数据中心的专利,而是用户体验的一部分。

趋势:

  • 应用程序中的生态模式设置可降低数据/功耗。
  • 碳中和设计实践。
  • 应用程序加载速度快、操作轻便,并且不会在三次滑动中耗尽电池电量。

设计提示:别粉饰太平。务必打造高效的 UI。额外福利:用户本来就喜欢快速的应用,所以这是双赢的。

最后的想法:2026 年的设计不再注重炫酷,而更注重感觉

2026年的设计不仅仅关乎美学,更关乎智能、同理心和实用性。最具影响力的界面不仅美观,还兼具适应性、包容性、愉悦感……在某些情况下,甚至几乎隐形。

所以,如果你还在纠结圆角半径到底是 8px 还是 12px,或许是时候缩小一下了。超越像素的局限,专注于用户体验。设计要以人为本,而非仅仅为了追求完美。

 

 

 

 

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用户体验设计中的人工智能:人工智能如何塑造用户体验

杰睿

当我们谈论用户体验 (UX) 设计时,我们指的是人们与产品互动时的感受,无论产品是网站、应用程序,还是实体设备。这不仅关乎产品的外观,还关乎产品的工作方式,更重要的是,它们带给人们的使用感受。

根据 Hassenzahl (2010) 在其著作《体验设计:为所有正确的理由而生的技术》中的说法,UX 设计是通过关注交互的实际方面和情感方面来创造有意义的体验。

他认为,虽然功能性很重要,但对用户来说,真正重要的是完成任务时的情感联系。因此,用户体验设计师不仅关注可用性,还试图深入理解人类行为。

当我第一次听说“人工智能设计”时,我以为只有工程师和大型科技公司才会担心。但随着深入研究,我意识到人工智能已经悄悄地潜伏在我们日常使用的众多应用程序的幕后。如今,这项工具有助于让这些应用程序更加流畅、更加个性化、更加友好。

一方面,想象一下你最喜欢的社交应用能够“看到”你的每一次点击和滑动。这几乎就是杨教授所做的,他们利用数百万条移动应用日志训练深度神经网络,实时测量和提升用户体验。“前沿 | 通过人工智能辅助设计测量和提升用户体验”。他们的人工智能模型无需冗长的访谈或实验室测试,就能了解哪些界面容易让人困惑,哪些界面感觉恰到好处。这就像赋予应用第六感,了解用户喜欢什么,以及哪些界面会让他们抓狂。这比任何人类团队单独完成的速度都要快。

另一方面,Zhu 和同事们使用 ChatGPT 来起草设计概要。这些文档概述了项目目标、受众和预算。“前沿 | 企业用户体验设计工作流程中的 AI 辅助:增强设计师的设计概要创作。”

他们发现,AI 不仅可以在几分钟内生成一份完整的初稿,还能帮助核实不同领域(例如医疗保健甚至金融)的事实,甚至在你遇到写作瓶颈时提供新的想法。此外,他们的用户体验地图显示,得益于 AI 的帮助,设计师可以减少研究时间,将更多时间投入到创意上。

此外,我们可以说,除此之外,人工智能并非魔法;Chanchamnan 的文献综述提醒我们,设计师仍然需要:首先,保持控制力,并确保用户理解屏幕界面变化的原因。其次,要谨慎处理我们收集的数据。这不仅仅是数字,更是用户的个人信息。最后,设计师必须保持创造力并运用人工智能,但最终的艺术选择(颜色、布局、色调……)仍然需要人为的触动。(PDF) 人工智能时代的设计:关于利用人工智能增强用户体验设计的文献综述

总而言之,本文展示了人工智能如何改变用户体验设计的世界。它不再仅仅关注外观,而是关注用户与产品交互时的感受。人工智能正在帮助设计师让应用变得更智能、更直观,就像杨教授通过分析应用使用情况来实时提升用户体验所做的工作一样。

然而,这篇文章提醒我们,人工智能并非完美。归根结底,人工智能可以提供帮助,但真正塑造卓越用户体验的是人性化的触觉。

 

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。

交互设计趋势——技术、伦理与人文的深度融合

杰睿

 

基于当前成果与行业动向,交互设计未来将呈现以下核心趋势,推动数字体验向更智能、包容、可持续的方向发展:
趋势一:多模态交互融合迈向“无感化”,打破传统输入边界 现有成果如车载多模态系统、智能家居无界面设计已展示雏形,未来交互将更少依赖显式指令(如点击、语音),转而通过生物信号(脑电波、心率)、环境感知(温度、湿度)、行为模式分析等实现“无意识交互”。例如,设备可自动识别用户情绪变化调整服务,或通过触觉反馈替代视觉提示,降低认知负荷。脑机接口技术(BCI)的突破可能让“意念控制”走入日常生活,但需同步解决隐私与伦理风险。
趋势二:AI驱动的“自适应交互”,从千人一面到千人千面 现有AI无障碍游戏方案与个性化推荐系统证明,AI可动态适配不同用户需求。未来交互系统将基于用户生理数据(如视力、听力)、行为习惯(如左利手偏好)、甚至实时心理状态,实时调整界面布局、交互方式与反馈强度。例如,老年人设备自动简化操作流程,儿童模式增强视觉引导,情绪低落时减少干扰信息——交互设计从“标准化”转向“动态个性化”。
趋势三:伦理与隐私设计成为核心准则,构建“可信交互” 随着AI与传感器渗透生活,数据滥用与算法偏见风险加剧。未来交互设计需嵌入隐私保护机制:如本地化数据处理、用户可控的透明度界面、反歧视算法设计。例如,智能家居默认匿名化数据,用户可随时查看设备决策逻辑;脑机接口设备强制要求用户授权协议,避免思维信息泄露。交互设计需从“功能优先”转向“责任优先”,建立用户与技术间的信任关系。
趋势四:情感化设计深化,技术成为情感共鸣的桥梁 纽约时报的VR新闻与游戏的情感化叙事表明,交互设计正从“工具理性”走向“情感价值”。未来将结合情感计算与生成式AI,创造更具共情力的体验:虚拟助手通过微表情与语调模拟真实情感,医疗设备通过交互缓解患者焦虑,教育工具通过情感反馈增强学习投入感。技术不再仅是效率工具,而是成为情感连接的中介。
趋势五:跨现实交互重构空间边界,虚实融合创造新场景 当前VR/AR技术已在新闻、游戏领域突破,未来将进一步渗透至工作、社交与医疗。例如,远程协作中通过AR实现虚实叠加的团队讨论,虚拟试穿结合触觉反馈提升购物体验,医疗手术训练通过VR+力反馈设备模拟真实操作。交互设计需解决虚实信息无缝切换、空间感知一致性问题,打破物理与数字空间的割裂。
趋势六:包容性设计从“特殊需求”走向“普遍设计” 视障游戏方案与老龄化智能家居的成功启示:为边缘群体设计往往能创造更普适的价值。未来交互设计将默认考虑全人群需求,例如,语音交互同时支持方言与多语言,界面自动适配不同视力与认知能力,公共服务设备集成辅助技术。包容性设计将成为产品创新的起点而非附加选项。
趋势七:可持续交互设计贯穿产品生命周期,推动绿色转型 “绿能管家”APP与节能智能家居体现交互设计在环保中的潜力。未来趋势包括:通过行为引导减少能源浪费;设计可拆卸、模块化的硬件交互组件,延长设备寿命;利用交互界面引导用户参与回收流程;甚至通过碳足迹可视化激发集体环保行动。交互设计将成为可持续生活方式的“催化剂”。
 
技术革新与人文关怀的双轮驱动 交互设计正站在新的转折点:技术能力(如AI、脑机接口)不断突破边界,但核心价值始终回归“人”。未来优秀的设计将平衡效率与人性化,兼顾创新与伦理,让技术真正服务于不同背景、不同需求的人群。设计师需以更广阔的视野,将社会责任、情感连接、可持续理念注入每一次交互决策中,推动数字世界与现实生活的更美好融合。

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界面设计优化,为什么现在比以往任何时候都更迫切?

杰睿

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。


 

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产品开发 | 超级智能体之后是什么?垂直AI产品是一个方向

杰睿

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。

 

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行业趋势 | 2025 年如何利用生成式人工智能进行研究

杰睿

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

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一张幻灯片上写着“人工智能会抢走你的工作吗?”,还有一张图片写着“如果你不能打败他们,那就加入他们”,旁边还有一些关于人工智能在用户体验中使用的统计数据
人工智能会抢走你的工作吗?这是我关于 HCID 2025 演讲的幻灯片。(图片来源:我的)

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。

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一张幻灯片上写着“数据隐私的胡扯。如果数据是石油,那么人工智能就是……石油怪兽”,标题是“敏感代码泄露后,三星禁止员工使用 ChatGPT”。
数据隐私的胡扯。这是我在 HCID 2025 演讲中的一张幻灯片。(图片来源:我的)

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都不是主意。

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一张幻灯片上写着“Gen AI 在很多事情上并不出色……”,以及音乐家 Nick Cave 的一句话“ChatGPT 的悲哀之处在于它注定要模仿,永远无法拥有真实的人类体验”。
正如 Nick Cave 所说,GenAI 在很多方面并不出色。这是我在 HCID 2025 演讲中的一张幻灯片。(图片来源:我的)

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。

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幻灯片上写着:“……但它对用户体验研究非常有用。锤子,遇到钉子!”
用户体验 (UX) 和 genAI 是绝配。这是我在 HCID 2025 演讲中的一张幻灯片。(图片来源:我的)

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

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ChatGPT Enterprise 深度研究的屏幕截图
ChatGPT Enterprise 深度研究的屏幕截图

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”。

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深度研究与传统 genAI 模型的比较表
深度研究与传统模型的比较。这是我在 HCID 2025 演讲中的幻灯片。(图片来源:我的)

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:

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显示三个步骤的图像:喂养 + 指导 + 收获
方法。这是我在 HCID 2025 演讲中的一张幻灯片。(图片来源:我的)
  • 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

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幻灯片上写着:“Feed:确保您有一个完美的讨论指南/研究计划”,并附有简短的说明和示例讨论指南的图片
讨论指南/研究计划的重要性。这是我在HCID 2025演讲中的一张幻灯片。(图片来源:我的)

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。

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深度研究长提示示例
我的演讲题目全文。这是我在 HCID 2025 演讲中的一张幻灯片。(图片来源:我的)

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。

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提示牌:提示“卡片”的图像:时间、“根”、提要、设置场景、角色、外卡、少量镜头、思路链、模板、请求输入、重新引导和捕捉错误
提示卡。这是我在 HCID 2025 演讲中的一张幻灯片。(图片来源:我的)

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

“设置场景”提示卡
“场景设定”提示卡。(图片来源:我的)

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

“角色”提示卡
“Persona”提示卡。(图片来源:我的)

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]。 ”

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使用“设置场景”和“角色”卡的示例部分提示
提示卡的实际应用。这是我在 HCID 2025 演讲中的一张幻灯片。(图片来源:我的)

提示卡:模板

“模板”提示卡
“模板”提示卡。(图片来源:我的)

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。

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使用“模板”提示卡的示例部分提示
提示卡的实际应用。这是我在 HCID 2025 演讲中的一张幻灯片。(图片来源:我的)

提示卡:思维链

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“思路之链”提示卡
“思维链”提示卡。(图片来源:我的)

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)

“外卡”提示卡。
“外卡”提示卡。(图片来源:我的)

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?

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使用“思路链”和“外卡”提示卡的示例部分提示
提示卡的实际应用。这是我在 HCID 2025 演讲中的一张幻灯片。(图片来源:我的)

**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。

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一名男子坐在桌边与人工智能助手交谈,身后一名女子露出“兔耳朵”
OpenAI 的“兔耳朵”视频。(图片来源:OpenAI)

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。

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深度研究生成报告的屏幕截图,顶部有一张咖啡杯的图片,标题为“~30 分钟”
等待 Deep Research 生成报告时,可以喝杯咖啡。这是我关于 HCID 2025 演讲的幻灯片。(图片来源:我的)

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,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。

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一张截图显示了 Deep Research 创造了一个有趣的幻觉:“Se Vodnik 收集有关塔斯马尼亚鲑鱼养殖对环境影响的信息,讨论净影响、碳封存信用和透明度数据收集。”
奇怪的幻觉:“塔斯马尼亚的鲑鱼养殖”。这是我在HCID 2025大会上的演讲幻灯片。(图片来源:我的)

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

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幻灯片上写着:“当然,这与工具有关。但主要还是关于谁使用它、如何使用以及用于什么目的。”
关键在于谁挥舞着锤子。这是我在HCID 2025演讲中的一张幻灯片。(图片来源:我的)

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

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一张幻灯片上写着:“忘记我告诉你的一切。因为它已经在改变。” 幻灯片中精选了一些突出变化的项目,并配上了一句口号:“世界是你的牡蛎。”
把我说过的话全忘掉吧。这是我在 HCID 2025 演讲中的一张幻灯片。(图片来源:我的)

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。

为 AI 工程师设计:你需要了解的 UI 模式

杰睿

指导 UI 原则:

  1. 欢迎精简信息。与数据科学和金融科技等 B2B 行业类似,这些角色欢迎密集数据——而且数据设计具有强大的层次结构。所以,请缩小这些边界!
  2. 解析后的元数据最清晰。提取元数据并使其可搜索/过滤/排序非常重要。表格、侧边栏、标签系统——这些是需要改进的主要设计系统元素。
  3. 记住雅各布定律——用户在其他网站上花费的时间比你网站上的多。人工智能领域有很多强大的领导者,比如 HuggingFace 和 OpenAI。如果他们已经建立了一种模式,并且没有强有力的理由去改变,那就顺其自然。我知道,我知道,这违背了第一原则,但第一原则有其适用的时机和地点。至于如何为你的团队和路线图做出决定,就留给你自己决定吧。

Github 的设计系统是开发者设计的绝佳资源。以下是一些明确针对开发者角色定制的原则

  • 直到快了才算完全发货
  • 添加任何东西都会稀释其他一切
  • 实用性胜过纯粹性
  • 平易近人胜过简单
  • 半途而废和不采取任何措施一样糟糕
  • 鼓励流动
  • 更注重功能

因此,秉承这些原则,以下是我团队今年发布的一些关键界面。需要注意的是,我的团队只有 4 个人(2 名设计师和 2 名开发人员),我们是一家节奏飞快的初创公司。我们的设计最初都是以 MVP 的形式发布的,上线后会进行迭代,并且经常基于现有系统进行构建,从 0 到 1,并尽快获得真正的外部验证。本文中的所有设计均由我和Will Rust共同创作。设计是一项团队运动。

我将介绍的屏幕:

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聊天界面、游乐场、开发控制台、文档和食谱的 UI 线框

产品一:与法学硕士聊天(简易营销页面版本)

聊天屏幕的线框

作为终端用户,我们现在对聊天界面非常熟悉。作为开发者,使用 LLM(大型语言模型)进行聊天,与Chat GPTDuck AssistPerplexity等 AI 平台上的终端用户体验几乎完全相同。关键在于尽可能简洁明了,并提供快速简洁的答案。

主要区别在于,人工智能开发人员还会根据模型的速度、构建的简易性、兼容性和部署性来评估模型。

保持与传统搜索引擎一样简洁,但提供更细致的第二层信息,展现其底层运作,包括文档链接、展示模型速度的基准数据,以及每个令牌成本等其他数据。以下是我们在 Modular 中解决这个问题的方法。

我们使用UI 框架:https : //www.gradio.app/、Mantine、Tailwind

屏幕 1 — 简单的“开始聊天”介绍屏幕,向用户展示它的型号、运行的硬件以及处理的流量。

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聊天界面模拟

当然,所有内容都兼容明暗模式。以下是暗黑模式版本,我们将聊天功能嵌入到了开发者控制台中。

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暗黑模式下聊天的 UI 模拟

屏幕 2 — 聊天结果,显示基准数据,以及教程、代码和部署此模型的后续步骤的链接。

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左图:扩展基准测试结果;右图:合并基准测试

截图 3 — 嵌入式版本。为了实现此版本,我们使用 RAG 专门针对我们的文档对 MAX 进行了训练。此实验目前仅面向内部用户,并有望尽快发布。

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文档网站中聊天的 UI 模拟

一些精选参考:

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Chatgpt ;困惑
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GroqHuggingFace 聊天

产品2:模型库

模型库网站线框的缩略图

AI 开发者需要做的最重要的事情之一就是评估 GenAI 模型。首先,你需要搜索模型库——也称为“模型花园”、“模型库”或“模型中心”。出于市场营销/SEO 的原因,这通常需要用户注销登录,主要目的是向用户展示你的平台兼容的所有模型,并鼓励他们登录后再进行更深入的模型测试。我们的模型库位于builds.modular.com。

这里最重要的功能本质上是搜索和过滤。你要确保用户能够从包含数百甚至数千个模型的庞大数据集中找到他们想要的内容。

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我们的模型库的 UI 模拟
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屏幕 2 — 模型详情页。此页面会告诉用户每个模型有多少个变体,如何在本地快速运行模型,以及如何根据需要将其部署到云端的 GPU。

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模型详细信息页面的 UI 模拟

有一些有趣的技术细节与模型参数大小、量化、硬件兼容性等有关。但最终一切都归结为格式塔聚类和创建正确的层次结构。

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各种 UI 模型拼贴在一起
设计由 Eve Weinberg(我)和Will Rust创作

我在这里最常参考的是 Huggingface(因为他们是这个领域的领导者)、Kaggle(因为他们拥有蓬勃发展的社区)、Together AI(因为他们是企业级的)和 Replicate(因为每天 8 万次点击量已经很多了):

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Together.ai
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与所有成功的 UI 一样,设计时务必牢记用户思维。AI 开发者在设计模型时,会考虑模型能够完成哪些任务、模型的大小、性能以及开发者是谁。

产品3:游乐场

游乐场的缩略图线框

游乐场是指专为实验、测试和学习而设计的环境,不会影响现有系统或生产环境。对于 AI 开发者来说,更具体地说,它包括试用 AI 模型、测试提示以及微调参数等功能无需大量的基础设施。

我们现在才刚刚开始运行,所以我只会谈论主要功能并展示一些参考。

主要特点:

  1. 已登录并连接账单。这只是一个小提示,但用户通常需要连接信用卡,因为您现在正式运行 AI 计算。
  2. 滑块控制模型的参数,完全改变模型。
  3. 按使用量付费定价
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左图:Vercel;右图:谷歌

这与整个控制台体验完美衔接。

产品4:开发者控制台

开发控制台的缩略图线框

从布局和信息架构的角度来看,这与其他桌面控制台类似。我们使用 Tailwind、Mantine 和 ChartJS 来制作。

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开发人员控制台分析屏幕 dashobard 的 UI 模拟
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开发者控制台主屏幕的 UI 模拟
我们有点沉迷于定制编号

这里最有趣的 UI 功能是数据监控仪表盘。如果你曾经设计过企业仪表盘,那么其余部分其实都差不多——基于角色的访问控制、计费、组织层级结构(内部成员可以邀请其他成员)、通知、设置等等。

产品 5:文档

好吧,让我们开始讨论最重要的部分——文档!每个人都喜欢设计文档 ;)这就是我们的文档。这实际上是我第一次完全自主设计一个文档网站。我们使用DocusuarusAlgolia搜索,它的用户界面非常棒,开箱即用!

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文档用户界面
https://docs.modular.com/max

就信息架构而言,我们在这里讨论了几种方法,并归纳为两个总体概念:

  1. 遵循用户的待办事项 (JTBD)——他们按照什么顺序完成这些任务。对我们来说,顺序是:本地测试、服务、部署到云端、监控、扩展。
  2. 遵循产品的架构。我们拥有一个完整的平台,从底层 GPU 编程到云端的自动扩展,因此以这种方式进行分类对我们来说也很有吸引力。

无论您选择哪种方式,重申这一点的登录页面都至关重要。

我们访问量最大的页面是“快速入门”(这并不奇怪!)。我们正在持续优化此页面,以加快竞争速度并提高完成率。

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文档快速启动页面的 UI

一些参考:

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streamlet 应用程序屏幕截图
Streamlit Docs(当产品表面较小时更容易)

正如我之前提到的,Algolia 搜索功能非常强大。它的效果如下:

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Algolia UI 截图
搜索灯箱
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Algolia搜索结果页面
搜索页面允许搜索所有产品和版本

产品 6:食谱和代码

食谱页面的缩略图线框

食谱(或烹饪书)是一种简单却标准化的分步说明。它们最具交互性的形式是笔记本,每个部分都是可执行代码。最简单的形式是一系列包含可复制/粘贴代码片段的说明。

正如我提到的,我们的构建过程极其迭代,所以我们的 MVP 实际上只是渲染一个 GitHub 代码示例,并在右侧标注元数据。我发现,对于这类受众来说,越简洁明了越好。内容本身非常密集,设计不应该过于引人注目。

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菜谱页面的 UI 模型

这些文章的设计系统很大一部分在于如何渲染代码,因此,拥有一个井然有序的明暗模式系统至关重要。我们使用mantine 系统来实现这一点,并在其中设置自定义颜色。您也可以参考 CLI 配色方案的最佳实践,例如本文所示:https ://hamvocke.com/blog/lets-create-a-terminal-color-scheme/

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我们的代码块设计系统的 UI 模拟
样式代码的设计系统

别忘了体验一下命令行界面 (CLI)、ASCII 字体和清晰的进度条!至于命令行界面的用户体验,我试着教我的工程团队成员 10 条基本的 NNG 原则,其中最重要的一条就是“系统状态可见性”。

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终端中的进度条
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使用 ascii art 生成器工具:https://convertcase.net/ascii-art-generator/

下一步是什么?

我非常高兴能够构建更多工作流程并分享它们。我希望接下来专注于代理工作流程和云监控仪表板。

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来自工具n8n 的两个“低代码”代理工作流图像。

奖励图片——AI 工程师角色

作为参考,以下是我为 Modular 创建的通用角色模型。目前我们的目标人物是“解决方案构建者”。

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3 个人物的图像。

敬请关注,感谢您的阅读

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2026 年值得关注的顶级 UI/UX 趋势

杰睿

1. AI优先设计

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展示 AI 应用设计的应用程序

多年来,我们一直在听说人工智能在设计领域的应用。2024 年,它生成的布局看起来像是醉酒实习生做的。2025 年,它的表现有所改善,但仍然感觉像是作弊。

现在已经2026年了?人工智能不再只是个助手。它基本上是你的设计伙伴,不会再抱怨反馈了。Galileo、Uizard 以及 Figma 上周刚刚收购的那些工具,生成的界面不仅可用,而且效果惊人。设计师现在花更多时间进行改进和制定策略,而不是无休止地摆弄自动布局框。

趋势:

  • 诸如“让这个流程对 alpha 版本更加友好 20%”之类的设计提示现在已经成为一种流行趋势。
  • UX文案由AI撰写一半稿子,然后由人类进行润色。
  • 评判设计师的标准是他们提示得有多好,而不是他们推动像素得有多好。

设计提示:开始像对待初级设计师一样对待 AI 工具。引导它们,纠正它们。不要让它们肆意妄为,否则它们会为计算器设计一套 6 步入门指南。

2.“零 UI”的兴起

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ChatGPT 界面

从零开始设计?那就2025年吧。我们正进入一个最好的界面就是没有界面,或者至少没有传统界面的时代。

想想语音、手势、存在检测、情境感知界面。设备和体验在你开口之前就能猜测你想要什么。

恐怖?是的,有点儿。
方便?绝对方便。

现实世界的例子:

  • 智能冰箱无需询问即可重新订购牛奶。
  • 汽车通过扫描你的脸部来调整你的座椅。
  • 只需思考布局就能设计界面的 VR 头显。(好吧,这个功能还在测试阶段。)

趋势:

  • 为“隐形”交互而设计。
  • 优先考虑音频、触觉或行为的反馈循环。
  • 彻底重新思考屏幕的作用,尤其是在消费技术领域。

设计提示:从体验开始设计原型,而不是屏幕。并在现实世界中测试它。

3. 高度个性化,但有界限

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健康追踪应用程序

到了2026年,用户不再需要千篇一律的体验。他们想要一款能够了解他们的睡眠模式、喜欢的颜色以及童年创伤的应用,但又不能让人觉得毛骨悚然。

个性化日益升级,但隐私问题也日益凸显。这意味着智能默认设置、基于行为的界面以及专为用户打造的仪表盘。

趋势:

  • 根据上下文进行调整的界面:夜间使用黑暗模式,大脑疲劳时使用简化的用户界面等。
  • 高度集中的入职流程根据您的氛围量身定制:为专业人士提供简约服务,为新手提供指导。
  • 为高级用户提供“选择您自己的 UX 冒险”设置。

设计提示:让用户自主决定个性化程度。让个性化变得有趣。不要将功能锁定在数据共享墙后面。

4. 滚动已死。滚动万岁。

多年来,我们一直热爱滚动。无限滚动、水平滚动、视差滚动。

现在?滚动正在进化。2026 年,一切都围绕着滚动叙事展开。流畅的过渡,智能的捕捉,以及微妙的交互,让用户不会感觉自己一直在喝红牛。

趋势:

  • 卷轴作为叙事手段
  • 配对的动画和微交互创造了一种旅程,而不仅仅是滚动到页脚的情况。
  • 基于滚动的 UI,根据速度或意图而变化。

设计提示:在所有设备上测试滚动行为。在 MacBook Pro 上看起来流畅的滚动效果,在售价 99 美元的 Android 平板电脑上可能感觉像做梦一样。

5.语音界面成为主流

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语音界面应用程序

过去,除非你像机器人一样说话,否则 Alexa 总是会误解一切。但到了 2026 年,语音界面终于成熟了。

得益于更先进的 NLP 模型,语音正在成为导航应用的标准方式,尤其是在可穿戴设备、汽车和智能家居领域。设计师面临的关键挑战是什么?超越视觉 UI 的思考。

趋势:

  • 语音和视觉反馈接口同步工作。
  • 适用于多任务场景(例如烹饪、驾驶、育儿)的纯语音用户流程。
  • 个性丰富的语音助手让生活变得轻松。

设计提示:不要让每个应用都显得吵闹。有意识地设计安静的语音交互。并且,务必为用户提供“关闭”按钮。

6. 设计要考虑神经多样性,而不仅仅是可及性

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患有神经多样性的儿童

无障碍功能不再只是一张清单。2026 年,我们将为认知包容性而设计,服务于患有多动症、自闭症、阅读障碍以及介于两者之间的各种疾病的用户。

这不再仅仅关乎颜色对比度或屏幕阅读器,而是关乎信息的结构、通知的工作方式以及如何减轻精神负担。

趋势:

  • 可选的极简模式,可消除噪音。
  • 带有“运动灵敏度”切换的动画。
  • 尊重焦点的界面;是的,我们正在谈论您的 7 个弹出窗口。

设计提示:开始用真正的神经多样性用户测试你的设计。不要只是“添加一个模式”。要将包容性设计融入核心用户体验。

7.反设计2.0

来看看反设计 2.0 吧。它丑陋、混乱、怪异得令人难以接受。它无处不在,尤其是在那些努力避免看起来像 Webflow 模板的作品集网站上。

这种趋势的核心在于打破常规,但又不失其有意为之。想想那些刺眼的色彩、夸张的元素、重叠的文字,但不知何故,它却奏效了。

趋势:

  • 设计师将不完美视为一种风格。
  • 用户界面接近“糟糕”,但在千篇一律的界面中却脱颖而出。
  • 更注重真实性而非完美性。

设计提示:谨慎使用此趋势。如果你正在设计银行应用程序,最好不要使用 Comic Sans 字体和摇摆按钮。

8. 具有幽默感

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企鹅在雪地里看着 404 标志

2026年,就连你的信用卡应用也开始尝试搞笑了。你知道吗?它真的有效。

人性化的界面,巧妙的微文案、精妙的动画和令人惊喜的瞬间,让产品更令人难忘。用户不再仅仅追求“直观”,他们更追求乐趣

趋势:

  • 用个性化的祝酒词。“哎呀。这招不行。不过,嘿,你上一段感情也没用。”
  • 错误屏幕会让你笑,而不是哭。

喜悦与无聊的东西(比如空状态和确认消息)融合在一起。

设计提示:不要过度。并非所有内容都需要单口相声。只需营造一种让你的产品感觉不那么机械、更具亲和力的氛围即可。

9. VR之外的3D和空间设计

得益于 Apple Vision Pro、Meta Quest 以及三星的各项研发成果,空间设计已不再是小众领域。但你无需VR 头显进行设计即可拥抱 3D 空间。

2026 年,扁平化的 UI 将会变得更加立体。不再是虚假的阴影,而是真实的、可交互的深度。

趋势:

  • 响应光标移动的 3D 卡。
  • 电子商务和设计工具中的 AR 预览。
  • 界面感觉更像是物理空间而不是平面布局。

设计提示:像建筑师一样思考。关注用户如何在空间中移动,而不仅仅是屏幕。但不要让性能受到影响。流畅的 2D 流程总比混乱不堪的 3D 流程好。

10. 设计时考虑地球

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UI 中的 Eco 模式

可持续设计终于不再只是你产品宣传单上的一张幻灯片了。到了2026年,用户开始关心你的应用有多“环保”,没错,这已经是千真万确的事情了。

你的应用消耗的资源越少越好。轻量级 UI、低带宽模式和智能缓存不仅仅是技术性的功能,更是用心良苦的功能。

趋势:

  • 应用程序中的生态模式设置可降低数据/功耗。
  • 碳中和设计实践。
  • 应用程序加载速度快、操作轻便,并且不会在三次滑动中耗尽电池电量。

设计提示:别粉饰太平。务必打造高效的 UI。额外福利:用户本来就喜欢快速的应用,所以这是双赢的。

最后的想法:2026 年的设计不再注重炫酷,而更注重感觉

设计不再仅仅关乎“好看”。它关乎智能、同理心和真正实用。2026 年最好的界面不仅要美观,还要个性化、包容性、趣味性,甚至可能是隐形的。

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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