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      首頁

      審美積累 | 淺色清新的APP設計(2)

      清陽 行業趨勢

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      這組設計呈現出清新柔和的 “輕擬態 + 治愈系”UI 風格,可從以下維度分析:
      • 色彩與質感:以淺藍、薄荷綠、暖白等低飽和度色系為主,搭配柔和漸變與透明玻璃質感,營造出純凈、舒適的視覺體驗。例如界面元素常采用毛玻璃效果,讓色彩過渡自然且富有層次感,像淡藍與淺橙的漸變波形、薄荷綠的數據圖表,既傳遞出科技感,又充滿治愈感。
      • 形態與細節:大量運用圓潤的邊角、柔和的曲線造型,弱化尖銳感,增強親和力。界面元素如按鈕、卡片多為圓角設計,搭配細膩的光影效果,讓整體風格既精致又親切,尤其適合健康、生活、數據類應用,傳遞出 “溫和、可靠” 的產品氣質。
      • 排版與信息層級:采用極簡排版邏輯,通過字體大小、字重和留白區分信息優先級,確保內容清晰易讀。同時借助輕量化的圖標、柔和的分隔線,讓界面簡潔不雜亂,用戶能快速捕捉核心信息,如數據圖表的趨勢、功能模塊的入口。
      • 場景適配性:從生活服務類界面到數據可視化場景,都保持了風格的統一性。例如健康類界面用柔和色彩傳遞關懷感,數據類界面用輕擬態設計平衡專業與友好,適配多領域需求的同時,強化了品牌視覺的一致性。
      這種風格是 “輕擬態設計” 與 “治愈系美學” 的融合,以柔和色彩、圓潤形態、透明質感構建出既現代又暖心的 UI 語言,能有效拉近產品與用戶的距離,尤其適合注重體驗感與親和力的應用場景。
       

      審美積累 | 深色APP界面設計(2)

      清陽 行業趨勢

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      這些設計簡直是 “在暗黑宇宙里開了科技感的掛,連顏值和實力都卷到了天花板”~
      整體以深灰、黑色為基底,通過霓虹紫、藍、橙紅或金屬金色等亮色點綴,營造出強烈的科技感與高級感。同時融合玻璃態、金屬質感、光影疊加等效果,讓界面兼具立體感與精致度,如懸浮卡片的光影、透明邊緣設計,增強了視覺張力。
      排版上采用極簡無襯線字體,通過字號、字重差異清晰區分信息層級,搭配大量留白(暗色調下的 “負空間”)和區塊化布局,既梳理了功能邏輯,又提升了可讀性與操作效率。
      在多端適配中保持設計語言統一,從手機到平板、桌面端,色彩系統、組件樣式、交互邏輯連貫一致。且針對社交、數據分析、AI 工具等不同場景,在視覺風格上做細微調整,如 AI 工具界面用卡通機器人傳遞趣味,大數據界面用極簡圖標呈現復雜數據,兼顧美觀與實用。
      這種 “暗黑科技風” 與 “現代極簡風” 的融合,適合科技、社交、數據類產品,既傳遞 “高端、專業、創新” 的品牌形象,又通過人性化交互保障體驗流暢性。
       

      多語言適配設計:讓全球化產品突破 “語言壁壘”

      濤濤

      隨著全球化浪潮席卷各行各業,越來越多產品試圖走出本土市場,卻常常在 “語言適配” 這一關鍵環節遭遇滑鐵盧:中文界面里清晰緊湊的按鈕,到了俄文版本中變成滿是省略號的 “殘缺文案”;阿拉伯語 APP 的布局完全錯亂,用戶找不到核心的 “提交” 功能;英文版本的日期格式 “MM/DD/YYYY”,讓歐洲用戶誤以為是 “日 / 月 / 年”…… 這些 “翻車” 案例背后,本質是對 “國際化(i18n)” 與 “本地化(l10n)” 的認知偏差,以及對語種差異的設計忽視。

      蘭亭妙微審美積累|總結三個情感化設計細節

      清陽

       

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      在同質化嚴重的市場中,情感化設計能讓產品從功能層面上升到情感層面,形成獨特的競爭優勢。通過滿足用戶的情感需求,產品可在眾多同類產品中脫穎而出,吸引更多用戶選擇并推薦給他人。

      1. 人格化視覺符號貫穿

      幾乎每個界面都運用了擬人化的角色、IP 或視覺符號,如 Headspace 的橙色笑臉、加密錢包界面的卡通角色、Lovable 的愛心符號等。這些符號賦予產品 “人格感”,打破技術或功能的冰冷感,讓用戶產生 “產品有溫度、可交流” 的情感連接,例如 Headspace 的 IP 反復出現,強化了 “冥想是愉悅且有人陪伴的過程” 的認知。

      2. 共情式文案與場景化表達

      文案摒棄生硬的功能說明,轉而用口語化、情感化的表達貼近用戶需求。比如加密錢包界面的 “Interacting with crypto has never been so simple”(與加密貨幣交互從未如此簡單),Headspace 的 “Don’t leave your best self behind”(別讓最好的自己掉隊),都從用戶視角出發,喚起情感共鳴,讓用戶感知到 “產品理解我的需求,為我解決問題”。

      3. 交互的即時反饋與選擇包容性

      界面在交互設計中注重給用戶 “被回應” 的情感滿足,同時尊重用戶決策。例如勾選框的動效、按鈕的微交互(如 Gemini 界面的卡片 hover 反饋),讓每一步操作都有即時反饋,減少用戶的操作焦慮;而 Headspace 優惠彈窗提供 “Get 40% off” 和 “Skip” 兩個選項,避免強制營銷帶來的反感,體現了對用戶自主決策的尊重,提升了用戶的情感舒適度。
       
       

      合成用戶:用戶體驗研究中“人工智能生成的用戶”有一席之地嗎?

      清陽

      如今,合成用戶在用戶體驗研究中被廣泛使用已是司空見慣。畢竟,隨著人工智能的興起,合成數據生成正在成為獲取洞察的新常態。

      具體來說,合成數據生成市場規模預計將以31.1% 的復合年增長率增長[1]。這意味著它不僅在增長,而且每年都在加速增長。到 2030 年,這個市場的價值可能達到驚人的 23.4 億美元。簡而言之,合成數據正變得如此龐大,企業無法忽視。

      當然,合成用戶,或 AI 生成的人物角色,只是合成數據生成的一種應用。合成數據的范疇要廣泛得多。它涵蓋了從虛假用戶到虛假行為、交互,甚至是 AI 模型訓練所用的虛假數據集等各種內容。具體來說,在用戶體驗研究中,合成用戶是為了模仿真實用戶的行為而創建的,這是利用合成數據進行設計和測試的一種方式。

      這是企業無法忽視的。例如,一家大型電商公司如果過度依賴與人工智能生成的人物角色的互動,很容易就會將其用戶體驗研究預算削減 30%。

      是的,他們或許會因在經濟意義上徹底革新行業而獲得贊譽[2]。但代價是什么呢?有些人甚至走得更遠——馬克·里森稱贊合成數據改變了研究領域的格局。他強調,一些新的研究表明,人工智能生成的消費者數據與真實調查的結果“相似度高達90%左右” 。[3]

      即使取得了這樣的成功,公司最終仍會遭遇客戶投訴,投訴內容包括設計不佳和需求未得到滿足。這是因為合成數據有其局限性和風險。

      是的——AI驅動的用戶是基于真實用戶數據的合成角色,它們模擬用戶與功能的交互,提供初步洞察。然而,在AI角色中表現良好的功能在真實用戶中仍可能失敗,因為AI驅動的反饋缺乏情感深度和不可預測性,因此現實世界的驗證至關重要。因此,如果僅僅依賴AI生成的洞察,用戶參與度下降,并需要進行成本高昂的重新設計,也就不足為奇了。

      這就引出了一個關鍵問題:人工智能生成的角色真的能在用戶體驗研究中取代人類的直覺嗎?或者我們是否會因為過度依賴合成數據而危及創新?

      本文將深入探討這些問題,探討在用戶體驗設計和研究中使用合成用戶的機會和局限性。

      此外,設計師將更清楚地了解何時以及如何在用戶體驗研究中有效地整合合成用戶。

      什么是合成用戶?

      根據Neilsen/Norman Group 的說法,他們將合成用戶定義為“試圖模仿用戶群的人工智能生成的資料,提供未研究真實用戶而產生的人工研究結果”。

      UX 研究使用模擬用戶來獲取用戶洞察,測試界面、工作流程和設計元素,而無需依賴人類參與者。正如我們所見,人工智能正在持續革新各行各業,UX 研究也不例外。

      目前,67% 的科技企業在其開發工作流程中使用合成數據,而 2019 年這一比例僅為 23% [4]。許多此類公司越來越多地使用合成用戶來加速測試并研究全球市場的用戶行為,從而節省時間和成本。然而,這種對人工智能生成人物角色的日益依賴,引發了關于合成用戶研究的準確性、倫理道德和有效性的關鍵問題(本文稍后將對此進行探討)。

      但首先,讓我們更多地了解合成用戶。

      它們究竟是如何被創造出來的?這些虛擬用戶通常是使用人工智能模型構建的,這些模型基于大量真實用戶交互、行為模式和決策過程的數據集進行訓練。基本上,這些數據來自整個互聯網!

      傳統的 UX 角色基于對真實用戶群的定性和定量研究,而合成用戶則完全由數據驅動,并通過 AI 或訓練有素的 LLM 生成。

      我們深知,傳統用戶畫像需要基于市場調研手動創建和驗證。而合成用戶則可以根據人工智能生成的洞察動態調整其設置。因此,企業對使用合成用戶的前景充滿興趣,因為它被視為一種可擴展且經濟高效的替代方案。

      無論如何,合成用戶確實缺乏人類參與者在用戶體驗研究中所能展現的真實人類情感的深度和不可預測的行為。但了解合成用戶的優勢,挖掘其潛力,終將是一個明智的選擇。

      合成用戶確實為用戶體驗研究帶來了好處

      模擬用戶可能會在設計領域引發負面情緒,但不可否認的是,它有時在用戶體驗研究中是一個有價值的工具。將模擬用戶納入用戶體驗研究可以帶來以下一些好處:

      優點1-成本和時間效率

      這是我們最需要的優勢。根據項目的性質,與真實人類用戶進行用戶體驗研究通常既耗時又費錢,有時甚至會遇到尷尬的對話。然而,模擬用戶消除了這些障礙,讓我們能夠以更低的成本進行快速測試。

      站在一家金融科技初創公司的角度,他們正在開發一款新的移動銀行應用。與其花費數周時間進行用戶訪談,不如在數小時內生成數千名模擬用戶。

      在這種情況下,擁有合成用戶可以幫助他們在時間和預算限制至關重要的競爭激烈的市場中快速迭代。

      優點2:可擴展性和多樣性

      如果您想立即獲取廣泛的用戶群體信息,那么合成用戶數據將助您一臂之力。對于那些渴望探索各種文化和可訪問性考量因素的用戶體驗團隊來說,將合成用戶納入研究范圍將大有裨益。

      想象一下一家全球電子商務公司,當他們可以生成合成用戶來在不同國家測試他們的網站,從而深入了解語言偏好和瀏覽習慣時,他們會擁有多大的優勢。

      合成用戶無需訪問現實世界的用戶池即可模擬不同的背景。

      優點3:探索邊緣情況和極端場景

      我們必須面對現實——有些用戶體驗挑戰會涉及??罕見、極端甚至危險的情況,這些情況很難在真實用戶身上復制。正因如此,AI 生成的用戶數據可以幫助用戶體驗研究人員識別標準用戶測試中可能無法發現的痛點。

      假設一家網絡安全公司想測試用戶如何應對網絡釣魚攻擊。這種情況通常比較敏感,也比較極端。不過,公司可以創建不同技術水平的用戶,了解他們如何應對此類情況。

      優點#4-隱私考慮

      在收集真實用戶數據時,用戶體驗團隊可能會擔心隱私問題。然而,一旦消除了對真實用戶數據的需求,合成用戶數據可以幫助遵守隱私法規,同時仍然能夠獲得寶貴的用戶洞察。

      站在醫療保健公司的角度來理解這一點,他們希望優化患者門戶網站,但又不想處理敏感的醫療記錄。通過使用合成用戶,他們可以測試門戶網站中的不同功能,同時避免隱私問題。

      簡而言之,合成用戶可以幫助繞過與真實用戶數據收集相關的監管問題。

      盡管我想分享合成用戶所提供的積極因素并讓它們聽起來像是唯一的答案,但我也想提出有關其局限性的關鍵問題。

      使用合成用戶的局限性和風險

      合成用戶可能有其優點,但他們也常常伴隨著某些缺點,這會影響用戶體驗研究的質量和可靠性。

      人工智能無法表現出真正的人類情感。

      假設一家公司想要通過模擬治療對話與合成用戶測試他們的心理健康應用程序,那么他們這樣做真的能獲得可靠的見解嗎?

      在某種程度上,人工智能生成的個人資料只能提供概括性的意見。但它們往往缺乏更深層次的含義,無法真正幫助設計師對真實用戶產生影響。

      合成對話無法捕捉人類所擁有的情感深度和不可預測性。由于無法展現人類的全部情感,合成用戶的發現往往具有誤導性。

      AI 生成的角色可能缺乏洞察力的一個關鍵領域并非態度研究,而是行為研究。AI 根本無法體驗真實的情緒,例如喜悅、沮喪、疲憊等等。然而,我們知道,通過觀察真實用戶的行為,我們可以找出這些線索,并針對他們的痛點制定解決方案。

      更有趣的是,合成用戶甚至難以復制研究人員在人類行為中自然觀察到的某些非理性決策或自發行為。因此,合成用戶只能提供表面層面的洞察。

      人工智能有點偏見!

      還記得我之前在文章中說過,人工智能模型依賴于現有數據集(也就是互聯網)嗎?這意味著它們會引入某些偏見,強化刻板印象,而不是挑戰它們。

      例如,人工智能模型從其訓練數據中繼承了性別偏見和普遍刻板印象等偏見,這可能會導致錯誤的假設和發現。

      這基本上意味著,一個主要根據西方互聯網習慣訓練的人工智能模型,肯定難以模擬不同新興市場的精準用戶體驗行為。因此,真實用戶在處理文化和其他具有深層含義的問題時,往往更有洞察力。

      人工智能無需上下文即可輕松做出反應

      假設一家專注于智能家居自動化的公司想要了解燈光調節和用戶偏好。如果他們使用模擬用戶而非真實用戶,就很容易忽略與家居舒適度相關的文化和心理差異。

      這從應用的角度描述了這個問題。眾所周知,人工智能生成的反饋無法刻畫情感和不可預測性因素,這也意味著它缺乏現實世界的經驗。

      AI 模型缺乏對現實世界的直覺,這常常導致用戶體驗洞察不完整。如果實體過度依賴 AI 生成的反饋,這可能會很危險。

      另外,你可能已經注意到了這一點,但合成用戶或人工智能通常只想“取悅”研究人員——這種現象被稱為諂媚——這并不能很好地代表人類的行為。好好想想吧!

      依靠人工智能進行用戶體驗實踐真的合乎道德嗎?

      使用合成人物角色并將結果標記為用戶測試,或將基于這些數據集的用戶體驗發現作為研究呈現,可能會引發倫理擔憂。這些做法可能會誤導利益相關者,使其對洞察的真實性和可靠性產生誤解。最重要的是,應該披露這些洞察的使用情況,尤其是在做出廣泛的用戶體驗決策時,以確保透明度并避免誤導性陳述。

      Delve AI 就是一個很好的例子。他們公開討論了合成人物角色在其研究中的創建和應用,闡明了他們的方法論以及 AI 生成的數據在其過程中的作用。[5]

      這表明,通過采用這種透明的做法,組織可以在堅持道德標準的同時,解決將合成數據集成到用戶體驗研究中的復雜性。

      合成用戶與真實用戶:如果這兩者正面交鋒,誰會勝出?

      所以事情是這樣的:我不會爭論合成用戶是否比使用真實用戶更好或更差,而是扮演魔鬼代言人并為兩者辯護。

      根據我的研究和測試,我發現有趣的是,兩者都在用戶體驗設計中占有一席之地,以下是一些您會感興趣的用例和場景:

      場景:

      1. 早期構思和假設檢驗
        合成用戶:
         ?高成本效益和可擴展性
        真實用戶: ?耗時且成本高昂
      2. 針對常見 UX 模式的可用性測試
        合成用戶:
         ?提供更快的反饋循環
        真實用戶: ?需要真實用戶進行驗證
      3. 測試極端或罕見的用例
        合成用戶:
         ?AI 可以模擬異常值
        真實用戶: ?很難找到不同的參與者
      4. 情緒反應和滿意度研究
        合成用戶:
         ?AI 缺乏人類情感
        真實用戶: ?真實用戶提供真實的反應
      5. 可訪問性測試
        合成用戶:
         ?可以模擬殘疾
        真實用戶: ?真實用戶提供更深入的見解
      6. 文化背景和社會規范
        合成用戶:
         ?AI 難以理解細微差別
        真實用戶: ?真實用戶提供真實的觀點
      7. 為現有產品制作新功能
        原型 合成用戶:
         ?快速迭代周期
        真實用戶: ?提供對功能采用障礙的洞察
      8. 測試設計決策的倫理含義
        合成用戶:
         ?AI 可能缺乏道德推理
        真實用戶: ?真實用戶提供現實世界的倫理問題視角

      結合綜合用戶研究和真實用戶研究值得嗎?

      從上表可以看出,沒有明顯的贏家。事實上,兩者各有利弊,這使得討論變得有趣。

      在用戶體驗設計和研究中,有一個地方可以讓合成用戶和真實用戶共同努力,實現更優化的解決方案。

      我建議使用合成用戶主要是為了早期構思和假設檢驗,因為這既經濟又不費時。

      為了驗證,在任何重大產品發布之前,都要使用真實用戶進行驗證。最后,為了獲得真實世界的洞察真實用戶是關鍵,但這并不妨礙您使用改進的 AI 生成模型來提供更好的真實世界洞察。事實上,關鍵在于始終掌握最新的 AI 模型。

      在用戶體驗中集成合成用戶的最佳實踐

      在結束本文之前,我將介紹一些將合成用戶融入用戶體驗工作流程的實踐。我將提供一些可操作的步驟,供您日后用作未來項目的核對清單。

      1. 使用合成用戶作為補充,而不是替代

      需要明確的是——在研究和測試中,合成用戶絕不會取代真實用戶。相反,這些角色應該增強你的真實用戶研究。務必將人工智能生成的洞察與真實世界的測試相結合,才能取得顯著的效果。

      絕不能將 AI 生成的洞察僅應用于整個 UX 流程。但你不應忽視,它對 UX 工作流程中的特定任務也有其優勢。例如,使用合成人物角色進行早期原型的 A/B 測試,可以幫助提供寶貴的洞察,并幫助做出高效的決策。

      2. 通過真實用戶測試驗證人工智能的發現。

      我之前提到過這一點,但請記住,您做出的任何“重大”用戶體驗決策都應在實施前通過人工測試進行驗證。

      永遠不要完全相信人工智能生成的洞察,因為這可能會在未來給你帶來麻煩。務必使用真實的用戶反饋進行交叉驗證。

      3. 利用真實數據改進人工智能模型

      請記住,人工智能可能存在某些偏見,這可能會影響我們研究和測試的質量。因此,請持續關注基于實際用戶行為數據的改進型人工智能模型,這有助于提高準確性。

      不要依賴 ChatGPT 等通用工具,而是探索專門用于生成用于 UX 研究和測試的合成角色的工具,例如Synthetic UsersUXtweakTonic.aiMOSTLY AI

      4. 始終保持道德透明度

      這通常很容易被忽略,但務必保持透明,說明在研究中何時以及如何使用合成用戶。我建議在必要時披露此類信息。這有助于你在實施重大用戶體驗決策之前,堅守道德立場并解決問題。

       

      蘭亭妙微(藍藍設計)www.wtxcl.cn 是一家專注而深入的界面設計公司,為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計B端界面設計桌面端界面設計APP界面設計圖標定制用戶體驗設計交互設計UI咨詢高端網站設計平面設計,以及相關的軟件開發服務,咨詢電話:01063334945。

       

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      您的團隊準備好進行人工智能增強設計了嗎?

      清陽

      簡要想法

      • 本文探討了人工智能設計工具如何在不破壞既定團隊流程的情況下加速線框圖和原型設計等早期工作流程。
      • 它強調了將人工智能巧妙地融入協作環境的重要性,并以 Lovable 和 Figma Make 等工具作為案例研究。
      • 文章認為,團隊應該從小處著手,培養提示技能,并將人工智能視為動力助推器,而不是完全的設計替代品。

      AI 不再只是設計中的未來附加組件,它正成為現代團隊工作方式的重要組成部分。本文探討了如何將 AI 引入結構化設計環境,在這種環境中,協作、系統和代碼質量至關重要。從快速跟蹤線框圖和原型,到引導用戶選擇 Lovable 和 Figma Make 等工具,本文清晰地展現了 AI 在當今真正增值的地方,以及如何為未來構建流暢性。

      AI 設計已不再新鮮——它正迅速成為現代設計師工作方式的關鍵組成部分。在本文中,我將探討當今的工具如何提供真正的價值,它們如何融入現有的工作流程,以及如何開始構建 AI 增強型實踐。

      重點不僅僅在于單獨的工作流程或華麗的演示——而在于如何將人工智能巧妙地引入結構化環境,特別是在更廣泛的組織中已經存在協作、設計系統和開發流程的地方。

      快速通道:人工智能已實現的功能

      言歸正傳:目前最明顯的優勢在于原型設計和布局生成。得益于全新的 AI 工具,設計成果不再需要從零開始構建。您可以在幾分鐘內生成可用的布局,從而加速“暢想”階段,并使團隊能夠快速探索、溝通和完善創意。

      雖然手繪草圖和灰度線框圖仍然有其用武之地,尤其是在頭腦風暴或高度定制的概念設計中,但如今的人工智能工具能夠提供可點擊、可測試的輸出,讓它們感覺就像數字產品的真實原型一樣。我經常用我的草圖來引導新的人工智能線程來實現目標。這些輸出高度可定制,并支持快速迭代,使其成為早期探索、反饋和團隊協調的寶貴工具。

      話雖如此,對于需要托管平臺的企業來說,當今 AI 工具的輸出本身還無法直接投入生產。它們為進一步的改進和開發提供了堅實的基礎,但仍需要具備可訪問性并與業務系統保持一致。我將在本文中逐一闡述這些問題,并提出如何從當今的 AI 設計技術中獲取價值,以及在不久的將來可以期待什么。

      了解人工智能設計格局

      隨著越來越多的 AI 設計工具進入市場,評估它們的差異至關重要,這不僅體現在輸出結果上,還體現在它們如何與實際工作流程集成。下面的比較重點介紹了這些工具在不同團隊(從個人設計師到規模化產品組織)中的可用性關鍵特性。

      人工智能輔助設計工具:從早期測試到發現商業價值

      今年早些時候,我和我的團隊測試了幾款新興的AI設計工具——UX PilotVercel v0Lovable——以了解它們在結構化設計環境中的實際價值。我們發現它們出奇地容易上手,界面直觀,設計師可以在幾小時內上手。然而,我們的測試揭示了兩種截然不同的方法,以及一個關鍵的行業差距。

      • UX Pilot專注于通過 Figma 集成進行基于提示的 UI 生成,輸出設計人員可以在熟悉的工作流程中進行迭代的 HTML/CSS。
      • Vercel v0采用代碼優先的方法,可以直接生成 React/Tailwind,但以設計為中心的團隊需要在 Figma 中手動重新創建。Lovable 則提供了一個強大的中間地帶,可以將提示轉換為完整的 React 應用程序,同時保留了導出功能以便進行設計交接。
      • v0 和 Lovable 都展現了快速原型設計的價值,但我們的測試也印證了對比圖表的結論:與現有設計工作流程的集成仍然是關鍵挑戰。這些工具擅長生成起點,但需要大量的手動工作才能與我們的生產系統保持一致,因此我們主要測試了概念驗證,并將其擱置一旁。

      59% 的開發者使用 AI 完成代碼生成等核心開發任務,而只有 31% 的設計師在素材生成等核心設計工作中使用 AI。AI 的代碼生成能力也很可能正在發揮作用——68% 的開發者表示他們使用提示來生成代碼,82% 的開發者表示他們對最終結果感到滿意。簡而言之,開發者越來越普遍地發現 AI 在日常工作中發揮著重要作用,而設計師仍在努力確定這些工具如何以及是否最適合他們的流程。

      — Figma(4 月)2025 年 AI 報告:來自設計師和開發人員的觀點

      然后 Figma 改變了一切。

      2025 年 5 月,Figma 推出了Make,這項原生 AI 功能可以繞過我們之前發現的集成障礙。與我們之前測試的第三方工具不同,Figma 的方法直接利用現有模式和團隊工作流程。Make 可以在您現有的 Figma 環境中將提示轉換為功能原型。

      這一轉變驗證了我們的測試結果:最成功的人工智能應用不是來自最復雜的獨立工具,而是來自在現有設計操作中發揮作用的解決方案。

      對于設計師來說,自然而然的選擇似乎是留在 Figma 中,由 Anthropic 提供支持。我之所以喜歡 Anthropic,是因為它的商業敏銳度使其成為一種創意資源——它能夠在關鍵之處創造價值:早期創意的生成,快速地在布局中表達,用于概念驗證/問題解決。

      在我的工作流程中,我發現它可以成為一種非常順暢的加速器——只需在平臺上操作,易于學習。雖然這項技術還很新,我還沒有完善我的提示技巧,但早期測試對我來說非常有希望。我估計設計師們會持續采用它,而 Figma 可能是扭轉設計師不再使用 AI 工具這一趨勢的關鍵。

      對于評估這些工具的企業團隊來說,區分獨立功能和運營集成至關重要。雖然 UX Pilot 和 v0 等早期工具對于特定用例仍然很有價值,但圍繞設計系統進行的平臺整合表明,架構成熟度(而非工具復雜度)將決定 AI 應用的成功。

      當前的限制:仍然存在摩擦

      盡管 AI 設計工具優勢顯著,但它們仍然需要大量的人工投入才能與實際產品工作流程保持一致。對于在結構化設計系統、標記化庫或受管控的組件集內運作的團隊而言,AI 輸出可能需要重建或重構,才能在生產環境中進行擴展。

      常見問題可能包括:

      • 與您的設計系統不一致的視覺風格。
      • 過多的內聯樣式和不必要的嵌套。
      • 需要更換的通用占位符組件。
      • 生成相關屏幕或流程時不一致。
      • 無障礙設施實施不足。
      • 將輸出與現有代碼庫集成的挑戰。

      雖然 Figma 的 AI 功能等平臺原生工具通過在現有設計系統內工作減少了一些集成摩擦,但細化、可訪問性和生產準備的基本挑戰仍然存在。

      此外,要獲得最佳結果,需要開發有效的提示技能,并使其可重復使用——本質上是學習每個人工智能工具響應最佳的“語言”。

      底線:人工智能可以完成初步布局,但精細化、合理的結構和緊密的集成仍然需要人類的專業知識。即使集成路徑有所改進,設計判斷和系統性思維仍然不可替代。

      重新思考人工智能在設計生命周期中的作用

      與其指望 AI 工具能夠提供完美、可立即投入生產的成果(尤其是在企業級領域),不如將其視為動力的加速器——能夠開啟思考、布局和協作的早期階段。無論是通過第三方集成還是平臺原生功能,其核心價值始終如一。

      當前的局限性并不會使人工智能失效——除非我們重新定義它目前最有價值的地方。如果在現有的設計實踐中運用得當,它的價值將會成倍增長。

      從小處著手,低風險

      在結構化系統和沖刺周期內工作的設計團隊可以在不中斷核心流程的情況下開始集成 AI。一個切實可行的切入點是先在早期交付成果(例如線框圖、布局基礎或初始原型)上進行低風險試點。

      通過這種方式,AI 并非取代設計師,而是增強了他們的能力。通過加速基礎結構的創建,AI 可以騰出時間進行更高層次的思考。更少的設計周期意味著更少的流失,從而帶來更完善的測試和更具彈性的產品。關鍵在于結合傳統工作流程來評估結果,并利用這些洞察來指導更智能、更廣泛的應用。

      補充:提示如何發揮作用(以及為什么它是一項技能)

      提示 AI 布局工具并不意味著要寫出一句完美的句子——而是一個迭代的設計對話。你可以從廣泛的內容入手,然后通過一系列提示逐步完善布局,就像指導初級設計師一樣。

      你可能會說:

      →“創建一個包含英雄頁面和產品卡片的營銷主頁。”
      →“使英雄頁面全寬。”
      →“添加推薦部分。”
      →“嘗試側邊欄布局。”

      人工智能在創意自由輕松有序的指導下表現最佳。過多的詳細、一體化的指令會干擾結果。相反,應該將請求分解成更小、可操作的步驟,直到達到預期結果。

      現在許多工具都支持多模式輸入,擴展了您可以輸入到 AI 中的內容:

      • URL:“使其類似于 example.com”。
      • Figma:參考您已建立的設計。
      • 上傳參考圖像:使用草圖或線框。
      • 圖像資產:提供您可能想要包含的 PNG 或 SVG。
      • 結構化文本:為其提供降價、產品描述或 UI 副本。

      平臺優勢:像 Figma Make 這樣的平臺原生工具操作方式有所不同——它們可以直接從 Figma 文件中讀取你現有的視覺樣式和模式。這意味著提示功能更多地是在你既定的視覺環境中完善設計決策,而不是從零開始。

      無論您使用的是獨立工具還是平臺原生功能,提示仍然是一項核心設計能力。與任何技能一樣,它隨著實踐而提升——并且它已經塑造了我們與這些新工具的協作方式。將提示融入到團隊的工作流程中,將有助于他們提升技能,迎接下一波 AI 輔助設計技術浪潮。

      清單:如何評估用于設計的人工智能工具

      如果您正在嘗試使用 AI 工具,以下實用標準可以幫助您構建評估:

      • 從提示到布局的速度有多快?
      • 它與您的設計系統(標記、間距、組件)的映射程度如何?
      • 生成的代碼是否可供工程使用?
      • 它是否遵循可訪問性最佳實踐?
      • 提示能否通過迭代改進獲得一致的結果?
      • 它是否接受有用的外部上下文(URL、Figma、markdown)?
      • 它可以在真正的沖刺或故事中進行測試而不需要很大的開銷嗎?

      未來 6-24 個月我們可能會看到什么

      2025 年,形勢的變化速度遠超我們許多人的預期,一些預測已經成為現實。與其試圖預測確切的時間線,不如看看實際正在發生的事情,以及這些事情對當今決策團隊可能意味著什么。

      多種集成方法正在涌現

      我們看到人工智能工具與設計工作流程連接的方式多種多樣,每種方式都有其優缺點:

      Figma 的 Make 原生支持其平臺生態系統。像 Figma 的 MCP 服務器這樣的基于協議的連接則提供了一種不同的方法——你的編碼工具可以通過標準化接口與你的設計文件進行交互。

      團隊最終可能會混合使用多種方法,而不是只選擇一種方法。問題在于哪種方法更適合您的特定限制和工作流程需求。

      這對規劃意味著什么

      如果您正在評估 AI 設計工具,那么技術能力可能不如它們與您現有運營的契合度更重要。我的感覺是,擁有組織良好的設計基礎的團隊可能具有優勢,但最實用的方法仍然是從小處著手,并建立組織流暢性,正如我在本文前面所建議的那樣。

      總體情況

      • 原生平臺 AI(如 Figma Make)和基于協議的集成(如 MCP)代表不同的方法。
      • 對于工作流集成,每種方法都有不同的權衡。
      • 無論出現什么工具,從小處著手仍然切實可行。

       

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      傳統用戶體驗的消亡:我們不再為屏幕而設計,而是為意圖而設計

      清陽

      這不僅僅是又一篇“人工智能正在改變一切”的文章。它探討的是當設計本身演變時會發生什么——當用戶體驗從塑造視覺效果轉變為塑造意義時。

      告別迷思:像素完美時代已經結束

      多年來,我們將優秀的用戶體驗定義為對復雜性的控制。我們構建了流暢、分層的工作流程,相信簡潔源于結構。但 OpenAI 的新設計語言卻悄然扼殺了這一理念。

      以下是已經消失的內容及其重要性:

      長表單和靜態頁面已經過時

      ChatGPT 應用現在可以通過模型上下文協議 (MCP)執行現實世界的操作——將過去無休止的網絡流程自動化。只需說一句“我想設置家庭互聯網”,就能取代十屏的表單。界面消失了,但意圖依然存在。

      對話式用戶體驗中不應存在復雜的導航

      用戶不會瀏覽食品雜貨貨架;他們只會說:“把晚餐需要的所有東西都買來。” 應用程序的職責是提供清晰、可靠的摘要,而不是目錄。但這帶來了一個令人著迷的挑戰:如果用戶只看到他們想要的東西,他們如何發現自己并不知道想要的東西?這就是新的用戶體驗前沿的起點。

      廣告在信任開始之時消亡

      對話式界面不會給侵入式橫幅廣告或強行推銷留下任何空間。用戶體驗團隊和市場營銷團隊之間爭奪廣告空間每個像素的舊有斗爭終于結束了。如今,設計的貨幣是信任,而不是注意力。

      我們不再只是精心設計旅程,而是設計意圖的轉化器——傾聽、理解并行動的體驗。

      新的畫布:語境成為界面

      如果屏幕消失了,設計師還能創造什么呢?

      答案是:上下文

      在這個新領域中,用戶體驗設計不再關注事物的外觀,而是關注系統如何思考。

      從像素到協議:每個工具都是一個小“合同”,定義模型可以做什么以及如何響應。

      一個目的,一個工具:簡單不再是一種風格,而是一種結構規則。

      元數據作為含義:我們描述動作的方式告訴模型何時以及如何使用它。清晰度成為設計的核心。

      我們不再設計屏幕。我們正在設計人類意圖和機器行為之間的推理層

      當控制力消失時:在系統規則內進行設計

      這或許是最難以接受的事實。我們曾經擁有的自由——色彩、字體、富有表現力的布局——都消失了。

      • 字體和顏色均由系統定義:無自定義樣式、無漸變、無視覺干擾。所有應用均保持清晰一致。

      • 所有體驗現在都變成了“內聯卡片”:小巧、專注,嵌入聊天流程。用戶體驗不再只是視覺敘事,而是認知效率。

      • 即使全屏視圖也能順應對話:用戶可以打開地圖、編輯數據或設計某些內容,同時仍可繼續對話。對話永遠不會消失。

      是的,它確實有限制性。但它也是一種解放。因為當設計擺脫了裝飾,剩下的就是意圖

      新角色:信任與意圖的構建者

      這并不是設計的消亡,而是設計真正變得智能的時刻。

      我們現在的工作是讓體驗變得誠實清晰并且與人類的目的相一致

      新一代用戶體驗專業人士必須:

      • 以信任、透明道德約束進行設計。

      • 通過精確的元數據和上下文線索指導模型。

      • 保持連續性 確保用戶在對話過程中不會丟失上下文。

      我們不再是屏幕的建筑師,而是意義的建筑師

      設計已經不再停留在表面,而是存在于人類意圖與機器推理之間。

      如果我們做得對——這將是我們創造的最人性化的設計形式。

       

       

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      高端網站設計·蘭亭妙微審美積累|金融理財系統設計

      清陽

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      這組界面屬于金融投資類暗黑風格設計,特征鮮明且專業度高:
      視覺風格:以深灰 / 黑色為基底,通過橙色、綠色等亮色突出核心數據(如收益、資產余額)與交互按鈕,營造出 “專業、理性” 的金融氛圍;界面元素簡潔利落,模塊化布局清晰劃分投資賬戶、收益統計、資產分布等功能區域。
      功能邏輯:聚焦 “投資全流程管理”,從資產充值、投資計劃、收益跟蹤到資產配置,全鏈路覆蓋;通過圖表(折線圖、環形圖)、數據卡片直觀呈現投資收益、資產波動、代幣占比等關鍵信息,助力用戶快速決策。
      行業適配性:這種設計高度契合加密貨幣、金融投資類平臺的屬性,既通過深色風格傳遞 “穩重、可信” 的品牌形象,又以精準的數據可視化和清晰的操作路徑,滿足投資者對 “資產透明化、操作便捷化” 的核心需求,是金融科技領域界面設計的優質范例。
       

      大數據可視化·蘭亭妙微審美積累|智能設備設計

      清陽

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      一、視覺表現

      深色(黑、深藍)為基底,搭配高飽和度的亮色(紅、藍、紫)突出關鍵數據與交互區域,營造強烈的科技感與未來感;大量運用3D 場景建模(城市、建筑、地形)和動態數據可視化(流線圖、熱力圖、立體圖表),讓界面充滿沉浸式的科幻氛圍,仿佛置身于未來指揮中心。

      二、功能邏輯

      聚焦多維度數據的集中監控與管理,涵蓋無人機狀態、衛星定位、城市建筑、能源消耗等專業領域;通過模塊化布局 + 分層信息架構,將復雜的設備狀態、地理信息、能耗數據等分類呈現,既滿足專業場景對 “全局掌控” 的需求,又通過直觀的視覺設計降低信息理解門檻。

      三、風格價值

      這種設計風格高度適配智能監控、智慧城市、能源管理等前沿領域,既通過科幻感的視覺語言傳遞 “技術前沿性”,又以精準的功能布局實現 “專業數據的高效管理”,是將未來感與實用性深度融合的典型設計范式,為用戶打造出 “身臨其境的智能操控體驗”。
       

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