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一個小彈窗引發(fā)的28個建議

濤濤

這套高顏值的質(zhì)感彈窗設(shè)計(jì)方法,看了一定學(xué)會!

UI設(shè)計(jì)師是怎么做多維度競品分析的?

濤濤

本文為設(shè)計(jì)師提供全流程指導(dǎo),深入探討多維度競品分析的方法。文章分享了如何拆解多維度,以及6種實(shí)用的分析技巧。

AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗(yàn)」博弈

鶴鶴

這兩年生成式ai爆發(fā)性增長并且重塑數(shù)字創(chuàng)作的工具生態(tài)。從文本生成、圖像視頻生成以及模型訓(xùn)練,可以說無法離開ai,ai的介入讓創(chuàng)意生產(chǎn)變得前所未有的高效簡單,但同時也帶來了體驗(yàn)上的困境,例如我們在使用自動化生成便利的同時,還能保持對創(chuàng)作過程的深層控制?比如在進(jìn)行文生圖或者線稿轉(zhuǎn)3D的流程中,我們?nèi)绻刂颇硞€部分的設(shè)計(jì)表現(xiàn),需要利用多個方法才能完成,僅僅通過提示詞的修改并無法完成,這個矛盾在之前的SD等開源模型中非常明顯;
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗(yàn)」博弈
 
 
 
算法模型的開放讓設(shè)計(jì)達(dá)到了無限的可能,但更多設(shè)計(jì)師卻被迫在控制權(quán)和易用性之間做出了妥協(xié),當(dāng)重復(fù)一個流程無法生成滿意的圖象時,大多情況都是基于一個“不滿意”的圖像進(jìn)行優(yōu)化,我把這個理解為用戶心理上的妥協(xié);
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗(yàn)」博弈
 
 
以節(jié)點(diǎn)式工作流工具ComfyUI為例,其通過可視化編程賦予用戶對Stable Diffusion生成流程的精細(xì)控制權(quán),允許自由組合模型、調(diào)節(jié)參數(shù)、插入預(yù)處理模塊,成為專業(yè)創(chuàng)作者的首選工具。然而,這種高度自由的設(shè)計(jì)也帶來了顯著的認(rèn)知負(fù)擔(dān):錯綜復(fù)雜的節(jié)點(diǎn)連線、晦澀的參數(shù)術(shù)語、缺乏引導(dǎo)的開放式畫布,讓0基礎(chǔ)設(shè)計(jì)望而止步;數(shù)據(jù)顯示,超過67%的新用戶在首次使用ComfyUI時因“界面混亂”而放棄進(jìn)一步探索(來源:ComfyUI社區(qū)調(diào)研)。這一現(xiàn)象揭示了生成式AI工具設(shè)計(jì)的核心矛盾——系統(tǒng)的靈活性與用戶的心智模型之間如何實(shí)現(xiàn)平衡?
AI創(chuàng)作工具的「可控性」與「用戶體驗(yàn)」博弈
 
 
一、核心問題與矛盾
1、設(shè)計(jì)師對“控制權(quán)”的需求本質(zhì)
安全感需求:
用戶希望理解生成過程(分布控制、seed數(shù)值、CFG),避免黑箱帶來的不可預(yù)測性;
注:大多數(shù)AI工具(如Midjourney)像一臺自動售貨機(jī)——輸入提示詞,隨機(jī)吐出一張圖片。用戶無法知曉AI為何生成一只三頭六臂的貓,只能反復(fù)“抽卡”直到滿意。
 
創(chuàng)造性需求:
通過精細(xì)化的控制實(shí)現(xiàn)獨(dú)特的風(fēng)格,例如分布提示,基于大模型訓(xùn)練出來的lora,不同lora模型融合后的混合模型,這些需要付出很大的學(xué)習(xí)成本和時間才能滿足,我個人理解ai給設(shè)計(jì)師通往目標(biāo)的過程中搭建了不同的道路,但設(shè)計(jì)師如果在沒有導(dǎo)航的情況下要達(dá)到這個目標(biāo),中間可能會輾轉(zhuǎn)反側(cè),也可能一條道路就能到達(dá)目的地;
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效率需求:
自動化設(shè)計(jì)(如MJ和國內(nèi)其他一鍵生圖的ai產(chǎn)品)可以降低設(shè)計(jì)的操作成本,但同時犧牲了可控性;
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2、comfyUI的設(shè)計(jì)矛盾
過度控制悖論:
ComfyUI試圖打破黑箱,將AI拆解成可調(diào)節(jié)的“齒輪組”(如調(diào)節(jié)“采樣器”改變畫質(zhì)、用“ControlNet”控制構(gòu)圖)。但當(dāng)用戶面對50多個參數(shù)和上百種節(jié)點(diǎn)時,反而因信息過載陷入“該調(diào)哪個參數(shù)?連錯節(jié)點(diǎn)會爆炸嗎?”的決策癱瘓。
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過高的配置要求:
comfyUI解決了MJ帶來的黑箱效應(yīng),但同時也帶來了物質(zhì)上的門檻,設(shè)計(jì)師需要配備更高的配置或者使用第三方租用云電腦等才能運(yùn)行,否則前者就會造成漫長的等待,后者則需要花費(fèi)大量的財(cái)力,對于設(shè)計(jì)師而言反而是造成了時間上的負(fù)荷;
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功能維度:
節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)支持無限組合,但缺乏對用戶意圖的主動理解,如自動推薦節(jié)點(diǎn);
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認(rèn)知維度:
參數(shù)暴露(如CFG Scale、Sampler)提供控制感,但引發(fā)“選擇過載”實(shí)際使用過程中,如果是普通玩家,無法短時間內(nèi)通過這些參數(shù)來控制結(jié)果,核心還是在于認(rèn)知門檻過高;
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交互維度:
自由連接節(jié)點(diǎn)導(dǎo)致邏輯混亂(如錯誤連線無及時提示),增加調(diào)試成本。
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我把ControlNet的“負(fù)面條件”打亂連接到“正面clip文本框”上,而采樣器的“負(fù)面條件”直接連接到“負(fù)面clip文本框”內(nèi),整個過程是不會出現(xiàn)任何報(bào)錯提示,但是當(dāng)運(yùn)行調(diào)試的時候就會運(yùn)行失敗,提示ControlNet缺少負(fù)面條件,ControlNet(應(yīng)用)缺少負(fù)面條件輸出等問題,眾所周知對于一些低配玩家,運(yùn)行一次需要等很久,等到最后發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)出來一個“報(bào)錯”!!!
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二、對比分析:comfyUI和midjourney
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當(dāng)設(shè)計(jì)師想生成“一只穿宇航服的柴犬”,Midjourney可能輸出卡通風(fēng)格或超現(xiàn)實(shí)照片,設(shè)計(jì)師只能通過追加提示詞(如“3D、黏土”)逼近目標(biāo),不停的抽卡;
(實(shí)在不想用mj了,下面的圖本地跑的,大概的意思一樣就是不停的抽卡抽卡)
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在ComfyUI中,設(shè)計(jì)師可以強(qiáng)制指定:用FLUX模型生成基礎(chǔ)圖像,然后加載相關(guān)LoRA模型,在添加個視覺風(fēng)格遷移的模型,添加宇航服,在添加個視覺風(fēng)格模型,連接OpenPose節(jié)點(diǎn)調(diào)整柴犬姿勢,最后用放大模型,放大畫質(zhì);但我就想說:我只是想畫只貓,為什么要弄這么復(fù)雜。。。
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關(guān)鍵結(jié)論:
ComfyUI的“高可控性”吸引專家設(shè)計(jì)師,但普通設(shè)計(jì)師或者0基礎(chǔ)設(shè)計(jì)師因認(rèn)知負(fù)荷大多放棄使用。Midjourney通過“限制控制權(quán)”降低門檻,但設(shè)計(jì)師可能因無法干預(yù)細(xì)節(jié)感到焦慮。
三、comfyui沖突點(diǎn)和機(jī)會點(diǎn)
為什么說這個呢,因?yàn)閏omfyui目前是趨勢ai,核心的生成邏輯包括實(shí)際應(yīng)用都已經(jīng)大于mj了,所以接下來的內(nèi)容也是圍繞comfyui拆解的;
1、參數(shù)暴露vs認(rèn)知負(fù)荷
問題:
ComfyUI將所有參數(shù)(如LoRA權(quán)重、VAE選擇、采樣器、各種模型加載器)暴露給用戶,導(dǎo)致界面信息過載。
例如:
設(shè)計(jì)師需要同時調(diào)整“提示詞權(quán)重”“采樣器類型”“ControlNet強(qiáng)度”時,易混淆參數(shù)優(yōu)先級,對于這個結(jié)果的影響,是采樣器類型問題呢還是ControlNet的數(shù)值不對呢,最后我猜大多人過程都是一個個試一遍,最后哪個效果好用哪個;
思考點(diǎn):
動態(tài)參數(shù)分組,根據(jù)生成的目標(biāo)隱藏?zé)o關(guān)的參數(shù),比如當(dāng)輸入完成“提示詞”后,可以識別出輸入的提示詞類型,生成一個3d風(fēng)格海報(bào),那么基于這個提示詞,就可以提前預(yù)判出跟3d風(fēng)格海報(bào)相關(guān)的參數(shù)都可以隱藏;參數(shù)依賴的可視化,通過邏輯線的方式標(biāo)記他們之間的關(guān)系,例如CFG與采樣步數(shù),通常來講CFG數(shù)值越高生成的圖越接近提示詞,但是圖像質(zhì)量會下降,采樣步數(shù)越高生成的圖質(zhì)量就越高,那么問題來了,當(dāng)設(shè)計(jì)師調(diào)整CFG數(shù)值時,是不是可以標(biāo)記或者提示設(shè)計(jì)師采樣步數(shù)的變化,以此來達(dá)到最優(yōu)解;
下方示例
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2、自由連接vs邏輯錯誤
問題:
節(jié)點(diǎn)可任意連接,但缺乏邏輯校驗(yàn)?zāi)壳癱omfyUI中只是告訴設(shè)計(jì)師如果兩個節(jié)點(diǎn)本身沒有前后關(guān)系的情況下不可以連接(沒有節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的收入口)另一種情況是兩個節(jié)點(diǎn)在一個工作流中都能起到作用,但是節(jié)點(diǎn)是多功能化的,連線的時候可以正常連接,最后運(yùn)行的時候就會出現(xiàn)某某節(jié)點(diǎn)不匹配。
例如:
設(shè)計(jì)師錯誤連接ControlNet預(yù)處理器與VAE節(jié)點(diǎn),導(dǎo)致生成失敗且無報(bào)錯提示。
思考點(diǎn):
實(shí)時邏輯校驗(yàn),在設(shè)計(jì)師連線時提示沖突(如“該節(jié)點(diǎn)僅接受潛空間輸入”)。
工作流自檢模式,一鍵檢測缺失節(jié)點(diǎn)(如缺少“提示詞編碼器”時提醒用戶)。
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四、設(shè)計(jì)師心理與工具的“錯位戰(zhàn)爭”
生成式AI工具的設(shè)計(jì)矛盾,本質(zhì)上是人類認(rèn)知模式與技術(shù)邏輯的沖突。以ComfyUI為例,其設(shè)計(jì)暴露了以下深層問題:
1、“技術(shù)透明化”的認(rèn)知陷阱
ComfyUI將AI生成過程拆解為節(jié)點(diǎn),試圖通過“透明化”提升用戶信任,但普通人并不需要(也無法理解)技術(shù)細(xì)節(jié);不知道你們有沒有,當(dāng)我第一次看到“VAE解碼器”“潛在空間降噪”等節(jié)點(diǎn)時,大腦會觸發(fā)“意義建構(gòu)焦慮”——“這些詞和我想要的圖片有什么關(guān)系?”
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2、控制權(quán)的“虛假承諾”
ComfyUI看似賦予用戶完全控制權(quán),但多數(shù)參數(shù)的實(shí)際影響難以預(yù)測(如CFG值從7到8可能導(dǎo)致畫風(fēng)突變)這類似于讓設(shè)計(jì)師駕駛一輛方向盤與輪胎無機(jī)械連接的汽車,轉(zhuǎn)動方向盤時,輪胎可能隨機(jī)偏轉(zhuǎn)。設(shè)計(jì)師誤以為“控制節(jié)點(diǎn)=控制結(jié)果”,實(shí)則是“在黑暗中調(diào)整未知旋鈕”;
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3. 技術(shù)極客與大眾的“認(rèn)知斷層”
開源社區(qū)的理想:“人人可 Hack”的民主化工具;現(xiàn)實(shí)問題是開發(fā)者設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)時默認(rèn)用戶理解SD原理(如Latent Space、擴(kuò)散模型、euler_ancestralcai、dpmpp_2m),但普通用戶只關(guān)心“如何讓圖片更逼真”;這種斷層導(dǎo)致ComfyUI的文檔充滿技術(shù)術(shù)語,而非用戶目標(biāo)導(dǎo)向的指南(如“修復(fù)模糊人臉”對應(yīng)哪些節(jié)點(diǎn)組合),這也是技術(shù)工具與用戶體驗(yàn)的博弈;
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五、對于comfyUI的暢想
1、適配不同能力的設(shè)計(jì)師
專家模式:保留完整的節(jié)點(diǎn)和參數(shù),讓這類設(shè)計(jì)師自由編輯;
精簡模式:隱藏底層參數(shù),僅僅提供目標(biāo)導(dǎo)向的選項(xiàng);
自動化操作:根據(jù)提示詞推薦采樣器、cfg數(shù)值等組合,例如提示詞是自然語言,那就匹配關(guān)于flux模型的專屬采樣器;
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2、智能節(jié)點(diǎn)推薦引擎
目標(biāo)推薦:輸入“生成賽博朋克城市”后,自動推薦“SDXL模型+ControlNet邊緣檢測+色調(diào)調(diào)整節(jié)點(diǎn)”;行為預(yù)測:分析歷史工作流,推薦高頻使用的節(jié)點(diǎn)組合(如“LoRA模型+分層提示詞”);
3、可解釋性反饋面板
參數(shù)與結(jié)果的實(shí)時性:實(shí)時顯示調(diào)整CFG值對圖像細(xì)節(jié)、對比度的量化影響。節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)度分析:生成后標(biāo)記關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)(如“ControlNet貢獻(xiàn)度72%”),幫助用戶理解流程。
六、總結(jié):控制的幻覺與設(shè)計(jì)的謙卑
ComfyUI揭示了生成式AI時代的核心矛盾——技術(shù)的能力越強(qiáng)大,人類越需要承認(rèn)自身認(rèn)知的局限性。工具設(shè)計(jì)不應(yīng)追求“上帝模式”,而需尋找“剛剛好的控制權(quán)”給用戶“扳手”而非“零件庫”:提供高層級調(diào)節(jié)維度(如“畫面精細(xì)度”“風(fēng)格偏離度”),隱藏底層技術(shù)參數(shù),并不是每個設(shè)計(jì)師都是工程師的角色;大多設(shè)計(jì)師的角色只是維修工;擁抱“不完美的人性”:允許用戶保留“我不知道為什么要調(diào)這個,但調(diào)了就有用”的玄學(xué)操作,而非強(qiáng)迫所有人成為AI工程師。重新定義“控制”:從“絕對掌控流程”轉(zhuǎn)向“有效影響結(jié)果”,讓AI的不可預(yù)測性成為創(chuàng)意催化劑而非焦慮來源。


作者:愛吃貓的魚___
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來源:站酷
著作權(quán)歸作者所有。商業(yè)轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權(quán),非商業(yè)轉(zhuǎn)載請注明出處。
 

關(guān)于設(shè)計(jì)組件庫,一些新思考

鶴鶴

關(guān)于設(shè)計(jì)組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
從網(wǎng)上搜索設(shè)計(jì)組件,我們能找到各種對外公開的設(shè)計(jì)組件庫,同樣還有不少或概括或詳細(xì)的文章,手把手教你“如何搭建一個好的設(shè)計(jì)組件庫”,但這些方法論很少探討面對C端組件頻繁增改、設(shè)計(jì)規(guī)范動態(tài)調(diào)整,如何高效賦能業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)交付的相關(guān)內(nèi)容,但這恰恰是搜索業(yè)務(wù)面臨的關(guān)鍵問題。
 
搜索是一個“牽一發(fā)而動全身”的業(yè)務(wù),每一個微小的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)都有可能影響各個業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)指標(biāo),一個“好的設(shè)計(jì)組件庫”需要以一種潛移默化的方式讓設(shè)計(jì)師掌握設(shè)計(jì)規(guī)范,完成合規(guī)的設(shè)計(jì),從這個角度而言它應(yīng)該比較
「好懂」
 
而作為服務(wù)于整個設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)的公用設(shè)計(jì)組件庫,面對每月數(shù)以萬計(jì)的調(diào)用次數(shù),它必須保障最基本的易用性,應(yīng)該非常
「好用」
 
同時,面對頻繁迭代,“好的設(shè)計(jì)組件”還需要保持最快的更新速度,為各個橫向團(tuán)隊(duì)提供正確的樣式,從這個角度來說它還要
「好維護(hù)」
 
因此,
「好懂、好用、好維護(hù)」
是搜索設(shè)計(jì)語境下,對一個“好的設(shè)計(jì)組件”的定義。
 
關(guān)于設(shè)計(jì)組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
接下來,我們將從這三個「好」入手,分享搜索設(shè)計(jì)組件庫在升級過程中的一些思考,希望能和大家共同探討。
 
關(guān)于設(shè)計(jì)組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
 
關(guān)于設(shè)計(jì)組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
“萬丈高樓平地起”,我們先來說說如何從零開始構(gòu)建一個既符合設(shè)計(jì)規(guī)范又易于理解的設(shè)計(jì)組件。
 
首先,在搭建組件時,我們可以考慮采用
多層嵌套
的方式,即組件(Component)內(nèi)部嵌套變體(Instance)。這種方式不僅能省去組件搭建和修改過程中的重復(fù)操作,甚至還能在解綁組件時,通過選中內(nèi)部的子組件圖層進(jìn)行解綁,大大簡化了搭建和使用雙方的操作流程。
 
在多層嵌套的思路下,我們可以進(jìn)一步用
“底層靈活、上層收斂”
來指導(dǎo)組件的搭建。這意味著底層變體的形式足夠多樣,能夠支持大部分的狀態(tài)切換,而在上層組件搭建的過程中顯性地加強(qiáng)規(guī)范的指引(如規(guī)范中不允許使用的樣式不對外展示),以降低超出規(guī)范設(shè)計(jì)的可能。
 
具體的搭建流程可以大致分為三步:
場景收集和分析、搭建基本變體組、拓展高階變體組
 
我們將通過視頻組件搭建的生動案例,具體介紹如何依據(jù)“底層靈活、上層收斂”原則來搭建組件庫,使得組件本身既足夠靈活,又能起到足夠的約束作用。
 
關(guān)于設(shè)計(jì)組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
在著手搭建某類組件時,我們首先通過規(guī)范確認(rèn)和場景遍歷,廣泛收集各類變體。隨后,從我們能想到的所有維度出發(fā),對這些變體進(jìn)行細(xì)致定義。這樣,我們就能得到一張?jiān)敱M描述組件變體性質(zhì)的表格。表格的第一列依次列出變體1、變體2、變體3等,而第一行則羅列出各種維度,如寬度、比例等。通過這種方法,我們可以將原本零散、雜亂的組件變體描述,系統(tǒng)地歸納整理成一張清晰明了的表格。
 
關(guān)于設(shè)計(jì)組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
表格通過不同維度來唯一確定一個變體,這些維度可大致分為兩個特性和一個共性。共性指的是所有變體在這一維度上均保持一致,常見特性則涵蓋了最常見的分類性質(zhì),如寬度、高度、數(shù)量和優(yōu)先級等,而業(yè)務(wù)特性則與具體業(yè)務(wù)緊密相關(guān)。
 
在搭建組件時,我們可以遵循
「共性-常見特性-業(yè)務(wù)特性」
順序,這樣的順序有助于降低理解成本,因?yàn)樽罘闲闹堑姆诸惐恢糜谕鈱樱瑫r底層的組件又保持了足夠的靈活性,便于切換各種變量。對于業(yè)務(wù)特性,我們可以根據(jù)實(shí)際情況靈活處理,既可以將其作為基本組件的延展,也可以不將其納入組件范疇。
 
以視頻組件為例,我們從表格中獲取的信息如下:
 
  •  
    視頻尺寸及其組合是最符合用戶心智的變體選擇;
  •  
    播放狀態(tài)是所有變體的共有性質(zhì);
  •  
    自動播放情況與業(yè)務(wù)相關(guān),但不一定需要在組件庫中呈現(xiàn);
  •  
    高階組件僅涉及少部分尺寸的組件,應(yīng)在完成基本組件搭建后再進(jìn)行。
 
據(jù)此,我們可以輕松梳理出視頻組件搭建流程的優(yōu)先級:
 
  1.  
    播放狀態(tài)作為共性,應(yīng)首先搭建;
  2.  
    基本組件尺寸和組合是最符合用戶心智的變體選擇,應(yīng)緊隨其后;
  3.  
    高階組件在完成基本組件搭建后再進(jìn)行。
 
值得注意的是,“封面槽位”是“播放狀態(tài)”中的一個圖層。根據(jù)“底層靈活、上層收斂”的原則,我們將其插入到搭建播放狀態(tài)之前。因此,視頻組件的最終搭建流程為:
 
  1.  
    封面槽位;
  2.  
    播放狀態(tài);
  3.  
    基本組件尺寸和組合;
  4.  
    高階組件。
 
關(guān)于設(shè)計(jì)組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
完成對視頻組件搭建的分析,我們就可以有條不紊地開始搭建組件了。先搭建基本組件視頻組件,再用基本組件搭建高階組件。這一步驟雖然為大家所熟知,但仍需格外注意,如配置項(xiàng)的設(shè)置要力求合理,也可以融入設(shè)計(jì)規(guī)范和使用規(guī)范,同時還應(yīng)將一些搭建過程中的零散組件集中收納避免被調(diào)用。關(guān)于這些具體的注意事項(xiàng),我們將在后續(xù)部分進(jìn)行詳細(xì)闡述。
 
至此我們完成了組件搭建的基本流程,一個達(dá)到及格線的視頻組件就誕生了。據(jù)統(tǒng)計(jì),優(yōu)化后每次調(diào)用視頻組件將節(jié)省至少10步的點(diǎn)擊操作!
 
 
關(guān)于設(shè)計(jì)組件庫,我們有一些新思考
 
 
 
完成了一個基本組件的搭建后,我們可以轉(zhuǎn)換視角,從使用的角度來審視并檢查這個組件。
 
我們期望,從插入組件變體、切換組件配置,再到最后的解綁組件,整個流程都能縱享絲滑且穩(wěn)定可靠,確保業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)師在使用過程中獲得最佳體驗(yàn)。
 
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我們可以一步步來審視組件的使用過程。首先是插入組件,據(jù)觀察,通常有三種方式,①在左側(cè)的資產(chǎn)面板(Assets)中直接找到對應(yīng)組件并插入;②通過查閱設(shè)計(jì)規(guī)范,鎖定所需的變體后復(fù)制粘貼;③選中一個不需要的組件,通過右側(cè)的“切換變體”面板(Swap instance)切換成所需的變體。很明顯,在這個過程中依賴的是組件的精準(zhǔn)搜索和快速定位。
 
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為了提升搜索精度,我們可以從組件命名入手,采用中、英、數(shù)字結(jié)合的方式,實(shí)現(xiàn)模糊匹配;也可以在發(fā)布時隱藏不希望被調(diào)用的組件,以減少無用的搜索結(jié)果。如果組件是采用前文提到的“多層嵌套”方式搭建的,我們可以添加“Preferred”子組件,這樣在切換時會優(yōu)先展示這些子組件,這個功能在切換圖標(biāo)時尤為實(shí)用。
 
對于習(xí)慣邊查閱設(shè)計(jì)規(guī)范邊使用組件的設(shè)計(jì)師,我們增加了更多實(shí)際使用的正誤案例,這些案例直觀展示了組件變體的正確選擇和使用方式,進(jìn)一步降低了規(guī)范的理解成本,有效輔助設(shè)計(jì)決策。同時,我們專門維護(hù)了一個固定區(qū)域,用于平鋪展示所有組件變體。為了確保能夠輕松點(diǎn)選,我們將變體放在最外層展示(即不在任何Frame、Group或Section中)。這樣能讓設(shè)計(jì)師一目了然地看到所有變體,從而快速選擇所需的組件。
 
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在組件配置階段,有三項(xiàng)注意點(diǎn)能讓組件更加易用,即“重視組件的可視化效果、設(shè)置高效易用的配置項(xiàng)、貼心地保存修改”。
 
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考慮到C端組件的多樣性和用戶的使用習(xí)慣,我們應(yīng)避免使用過于復(fù)雜的分組方式。相反,應(yīng)更注重組件的樣式展示,并盡量簡化組件的層級結(jié)構(gòu)。這樣,設(shè)計(jì)師在使用時能夠更直觀地看到組件的外觀,而無需深入復(fù)雜的層級去查找。
 
另外值得注意的是,F(xiàn)igma會默認(rèn)用組件集合中最左上角的組件生成預(yù)覽樣式,因此應(yīng)當(dāng)把視覺上最有代表性的變體放在左上角,這個效果在切換變體(Swap instance)時很重要,因?yàn)槟壳霸谠撁姘逯袥]法查看組件細(xì)節(jié),只能靠縮略圖和名稱來推測是哪個組件。
 
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其次對于配置項(xiàng)的設(shè)置也大有講究,業(yè)界有組件庫為了實(shí)現(xiàn)C2D2C,從源頭上將設(shè)計(jì)組件和前端組件的配置項(xiàng)打平,這是不錯的思路,但有可能會提升設(shè)計(jì)側(cè)的理解成本。針對搜索業(yè)務(wù)的特殊語境,我們還是選擇了從「規(guī)范理解」角度去設(shè)置組件的配置項(xiàng),將所有允許自定義的配置盡可能外露,并清晰地說明修改限制,如字?jǐn)?shù)限定、選項(xiàng)個數(shù)等,這樣能夠在使用的過程中強(qiáng)化業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)師對規(guī)范的掌握。
 
另一個常常被忽視的關(guān)鍵點(diǎn)是選項(xiàng)和配置的排序問題。為了提高瀏覽和選擇的效率,建議對選項(xiàng)和選項(xiàng)之間,以及外層的不同配置項(xiàng),都按照一定的邏輯順序進(jìn)行排序。
 
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最后一點(diǎn),我們稱之為
“貼心地保存修改”
機(jī)制,這個針對的是文字修改的場景。
 
在實(shí)際操作中,使用一個組件可能需要對多個配置項(xiàng)進(jìn)行修改。有時在修改完文字內(nèi)容后再去調(diào)整其他配置時,已修改的文字會被重置。這時文本屬性(text property)的設(shè)置就顯得尤為重要,它能夠記憶并保存修改過的文字內(nèi)容,從而免于重復(fù)輸入。
 
還有一些情況是,某個組件變體實(shí)際上并沒有與某個值相對應(yīng)的組件(盡管Figma機(jī)制允許選擇該值),用戶切換后就會發(fā)現(xiàn)組件完全變了,只能撤回。為了避免這類情況,建議使用另外的標(biāo)記來表明組件某個設(shè)置項(xiàng)是不可切換的。
 
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完成了組件的搭建和檢查,接下來讓我們聚焦于組件的日常維護(hù)。
 
這一環(huán)節(jié)可以從兩個維度展開,一是依托中臺的日常數(shù)據(jù)監(jiān)控進(jìn)行維護(hù),二是通過團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的緊密協(xié)同機(jī)制來保障。后者更多側(cè)重協(xié)作流程和機(jī)制上的建設(shè),在本文中我們不做更多展開,重點(diǎn)討論前者。
 
數(shù)據(jù)監(jiān)控的方式主要依托Figma中的組件數(shù)據(jù)看板(查看路徑:View libraries-Analytics),看板中展示了各個組件的調(diào)用數(shù)和解綁數(shù)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)不直接反映組件的優(yōu)劣,但如果我們觀測到某個組件解綁率偏高,我們會考慮直接把它
作為模板
而不是創(chuàng)建成組件。
 
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總結(jié)
 
以上是百度搜索設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)在設(shè)計(jì)組件庫升級過程中的心得分享,包括搜索業(yè)務(wù)對于“好的設(shè)計(jì)組件”的訴求,以及一些搭建和優(yōu)化組件的實(shí)用思路,核心是探討如何從組件庫建設(shè)的角度入手,成功助力團(tuán)隊(duì)提升設(shè)計(jì)資產(chǎn)消費(fèi)效率。
 
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作者:百度MEUX
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界面設(shè)計(jì)中【浮標(biāo)】的思考與探索

鶴鶴

界面設(shè)計(jì)中【浮標(biāo)】的思考與探索
結(jié)合設(shè)計(jì)原則與“智能伴學(xué)助手”項(xiàng)目應(yīng)用浮標(biāo)實(shí)踐展開
-------------
 
目錄:
背景
浮標(biāo)的本質(zhì)與價值
浮標(biāo)設(shè)計(jì)
一、功能定位與場景適配
二、視覺與交互設(shè)計(jì)
三、技術(shù)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化
四、無障礙與倫理考量
五、創(chuàng)新方向探索
結(jié)語
 
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背景:
在教育類移動端中接入了大模型AI智能應(yīng)用,為保證這個應(yīng)用入口可長期保持并隨時可見,提高使用率,為用戶提供便利。筆者通過“智能伴學(xué)助手”浮標(biāo)實(shí)踐應(yīng)用,對后續(xù)制作浮標(biāo)在界面設(shè)計(jì)中思考與探索。
 
浮標(biāo)的本質(zhì)與價值
1)空間維度突破  
作為界面中的「第三層空間」,浮標(biāo)通過視覺懸浮感打破平面限制(如iOS 的3D視差效果); 在信息過載時代,提供「隨時在場」的核心功能入口(如美團(tuán)外賣的懸浮購物車,左右動效:進(jìn)縮)。
「第三層空間」并「隨時在場」,也是很好的廣告位和優(yōu)惠營銷,一些浮標(biāo)的“小巧思”。
「第三層空間」并「隨時在場」,也是很好的廣告位和優(yōu)惠營銷,一些浮標(biāo)的“小巧思”。
 
2) 認(rèn)知心理學(xué)應(yīng)用
利用格式塔原則中的「閉合性」設(shè)計(jì)半透明遮罩,暗示可交互區(qū)域;通過菲茨定律優(yōu)化點(diǎn)擊熱區(qū),圓形浮標(biāo)直徑建議≥48dp(Android 規(guī)范)。
 
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浮標(biāo)設(shè)計(jì)
就項(xiàng)目中“智能伴學(xué)助手”為例,一個教育類的應(yīng)用入口,結(jié)合功能定位、用戶體驗(yàn)與技術(shù)實(shí)現(xiàn)浮標(biāo)在界面中的作用。通常浮標(biāo)是一個懸浮的按鈕或圖標(biāo),用于快速訪問某些功能,從多個維度探索其在移動端界面中的合理呈現(xiàn)方式:
 
 
一、功能定位與場景適配
 
浮標(biāo)的設(shè)計(jì)規(guī)范:
比如尺寸、顏色、位置。通用的設(shè)計(jì)規(guī)范,教學(xué)工具類App的界面設(shè)計(jì),可能涉及圖標(biāo)和布局。
1)尺寸與網(wǎng)格系統(tǒng)
 ◇ 圖標(biāo)尺寸需適配不同屏幕分辨率,常見規(guī)范包括128x128px、96x96px、64x64px等,需根據(jù)界面層級選擇合適尺寸。
◇ 尺寸一般用1:1比較好或者成倍數(shù),先做大再導(dǎo)出所需要的不同大小比例。
◇ 使用網(wǎng)格系統(tǒng)(如微軟Fluent的24px基礎(chǔ)網(wǎng)格)確保視覺一致性,留出安全邊距(如2px內(nèi)邊距)避免元素溢出。
2)造型與風(fēng)格
◇ 遵循簡約易懂原則,優(yōu)先采用象形圖或表意符號增強(qiáng)識別性。
◇ 保持系列圖標(biāo)風(fēng)格統(tǒng)一,包括線條粗細(xì)(建議1.5px)、圓角弧度(微軟Fluent定義大/中/小三級圓角)及視覺平衡。
3)適配性
◇ 導(dǎo)出格式需與開發(fā)協(xié)作,推薦PNG序列或SVGA文件以兼顧清晰度與性能。
◇自適應(yīng)考慮不同平臺的顯示情況。
 
核心功能聚合:
語言學(xué)習(xí)工具類界面將高頻功能(如首頁入口、作業(yè)評論、學(xué)習(xí)提問)通過浮標(biāo)動態(tài)整合,支持長按展開二級菜單或滑動切換功能模式,吸附于屏幕邊緣。
根據(jù)學(xué)習(xí)階段智能變化:
課前(預(yù)習(xí)):浮標(biāo)展示課程試學(xué)入口或?qū)W習(xí)目標(biāo)設(shè)定;
課中(口語輸出):提供實(shí)時筆記懸浮窗或標(biāo)記工具;
課后(點(diǎn)評):將課后作業(yè)及鞏固語言習(xí)得情況的評價和自我精進(jìn)。
(外語語言口語學(xué)習(xí)一般模式:盲聽,然后根據(jù)自己的話復(fù)述,理解語言并有效使用語言)
  
首頁入口、作業(yè)評論、學(xué)習(xí)提問通過浮標(biāo)智能解答點(diǎn)評,通過二級頁面展開細(xì)則
首頁入口、作業(yè)評論、學(xué)習(xí)提問通過浮標(biāo)智能解答點(diǎn)評,通過二級頁面展開細(xì)則
 
二、視覺與交互設(shè)計(jì)
 
以”智能伴學(xué)助手“為例,浮標(biāo)主色是藍(lán)色,企業(yè)主題色也是藍(lán)色,而”智能伴學(xué)助手“浮標(biāo)使用背景一般也以藍(lán)色為主,App主題色也是藍(lán)色,多場景使用適配藍(lán)色背景的靜態(tài)浮標(biāo),又要使浮標(biāo)可以在背景中脫穎而出,在其過程中嘗試藍(lán)+藍(lán)搭配的存在局限性,本身藍(lán)色系較統(tǒng)一。
在同為藍(lán)色后,產(chǎn)生不同「空間」,通過將界面元素分層(如前景圖標(biāo)與背景圖像),營造深度感。在浮標(biāo)進(jìn)行描邊隔層,現(xiàn)在很多表情包就是這種模式操作。
微信小程序的移動學(xué)習(xí)平臺設(shè)計(jì),強(qiáng)調(diào)了用戶需求分析、界面簡潔和交互設(shè)計(jì),這可能對浮標(biāo)的功能定位有幫助。智能伴學(xué)助手來浮標(biāo)快速訪問。在不同背景下的浮標(biāo)呈現(xiàn)視覺形式,只要點(diǎn)擊即可進(jìn)入應(yīng)用。
微信小程序的移動學(xué)習(xí)平臺設(shè)計(jì),強(qiáng)調(diào)了用戶需求分析、界面簡潔和交互設(shè)計(jì),這可能對浮標(biāo)的功能定位有幫助。智能伴學(xué)助手來浮標(biāo)快速訪問。在不同背景下的浮標(biāo)呈現(xiàn)視覺形式,只要點(diǎn)擊即可進(jìn)入應(yīng)用。
 
思考與探索:
浮標(biāo)需要特色,用戶在使用過程中視覺明顯,提高交互。
浮標(biāo)既顯眼又不干擾學(xué)習(xí),所以需要平衡可見性和沉浸感。
浮標(biāo)可以移動,用戶可以根據(jù)需要調(diào)整位置,避免遮擋內(nèi)容。
現(xiàn)浮標(biāo)是靜態(tài)的,如何嘗試動態(tài)浮標(biāo),與用戶有更好的交互體驗(yàn),參與感。
顏色和動效方面,冷色調(diào)營造學(xué)習(xí)氛圍,浮標(biāo)可以用品牌色,如藍(lán)色或綠色,加上微動效吸引注意。樣式用了藍(lán)色圓形浮標(biāo),可能適合教育類應(yīng)用,賦予科技感設(shè)計(jì)。
不同狀態(tài)或者不同頁面下的浮標(biāo)呈現(xiàn)方式不同,但成一系列,增加趣味性。
 
白色背景或者透明背景下的浮標(biāo)呈現(xiàn),在不同頁面呈現(xiàn)一“系列”
白色背景或者透明背景下的浮標(biāo)呈現(xiàn),在不同頁面呈現(xiàn)一“系列”
 
藍(lán)色背景下或者在統(tǒng)一色系下浮標(biāo)視覺”糊“,可用白邊的形式將背景和浮標(biāo)的”空間“區(qū)分開
藍(lán)色背景下或者在統(tǒng)一色系下浮標(biāo)視覺”糊“,可用白邊的形式將背景和浮標(biāo)的”空間“區(qū)分開
 
思考與探索:
配色方案
1)主色選擇
明亮色系:如紅色、橙色、黃色等,能快速吸引用戶注意,適用于促銷活動入口。
品牌色融合:在特殊場景中融入品牌LOGO或主色,代表企業(yè)形象和IP,增強(qiáng)品牌認(rèn)知。
2)色彩心理學(xué)應(yīng)用
藍(lán)色:傳遞信任感,適合金融或工具類應(yīng)用。
黑金/黑黃組合:營造神秘或高端感,常見于娛樂或奢侈品領(lǐng)域。
紫色+粉紅:適用于美容、女性向產(chǎn)品,傳遞溫柔與創(chuàng)意。
控制色彩平衡,用戶色彩感官可適應(yīng)。
3)對比與背景
使用中性色(如米色、白色)作為背景,提升信息可讀性。
避免沖突色搭配(如藍(lán)色用于食品類浮標(biāo)易抑制食欲)。
 
思考與探索:
個性化推薦和交互設(shè)計(jì),可以結(jié)合AI預(yù)測用戶行為,動態(tài)調(diào)整浮標(biāo)的出現(xiàn)時機(jī),比如在需要提醒作業(yè)時顯示。主色選用品牌色(如教育藍(lán)/科技紫)強(qiáng)化識別性。
 
如何設(shè)計(jì)浮標(biāo)會更好?
如何設(shè)計(jì)浮標(biāo)會更好?
 
 
創(chuàng)新交互模式思考探索:
1)壓力感知交互  
?安卓壓感屏實(shí)現(xiàn)「輕按預(yù)覽/重按觸發(fā)」分層交互(如華為懸浮球壓感菜單);配合觸覺反饋(Haptic Engine)增強(qiáng)操作確認(rèn)感。
2)動態(tài)語義變形
-生物擬態(tài)動畫:
?呼吸感懸浮:模擬水母游動節(jié)奏(振幅0.5-1.2px,頻率0.8Hz)  ;
?點(diǎn)擊時觸發(fā)粒子擴(kuò)散動畫(模擬知識傳遞意象);
?拖拽時產(chǎn)生彈性形變(阻尼系數(shù)0.6-0.8),邊緣碰撞后回彈。
- 根據(jù)場景智能改變形態(tài):  
? 閱讀類App中展開為「書簽浮標(biāo)+進(jìn)度條」復(fù)合控件  ;
? 音樂播放器浮標(biāo)可拉伸成波形可視化界面。
 通過多模態(tài)反饋,聽覺,視覺,觸覺多種情感交互。
3) 空間布局策略:
?默認(rèn)位置:置于屏幕右下側(cè)(符合右手持機(jī)習(xí)慣),預(yù)留10%邊距防止誤觸;
?智能避讓:通過內(nèi)容識別算法,在視頻播放或文本輸入時自動偏移避開核心內(nèi)容區(qū)域;
?AR場景中的空間投影浮標(biāo)(如IKEA Place家具預(yù)覽浮窗)。
位置多為屏幕右下側(cè)
位置多為屏幕右下側(cè)
 
 三、技術(shù)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化
 
1)跨端一致性
  •  
    使用React等框架封裝可復(fù)用浮標(biāo)組件,通過響應(yīng)式設(shè)計(jì)適配不同設(shè)備尺寸(如折疊屏展開態(tài)需重新計(jì)算定位錨點(diǎn));
  •  
    采用SVGA格式實(shí)現(xiàn)高性能動效,控制幀率在30fps以內(nèi)以降低功耗。
2)AI驅(qū)動個性化
  •  
     基于LSTM模型預(yù)測用戶行為: 檢測到長時間未操作時,浮標(biāo)縮小并展示激勵標(biāo)語; 識別到錯題高峰時段,主動彈出知識點(diǎn)講解入口;
  •  
     支持語音指令交互(如“浮標(biāo)移到左上角”)。
 
四、無障礙與倫理考量
 
1)包容性設(shè)計(jì)
◇為色弱用戶提供高對比度模式(浮標(biāo)輪廓增加動態(tài)描邊,對比度≥4.5:1);
◇支持頭部追蹤控制浮標(biāo)移動(iOS Switch Control技術(shù)適配)。
2)防沉迷機(jī)制(適合未成年類App)
◇連續(xù)使用1小時后,浮標(biāo)漸變灰色并觸發(fā)休息提醒;
◇家長端可遠(yuǎn)程設(shè)置浮標(biāo)功能禁用時段。(未成年學(xué)習(xí)類工具考慮優(yōu)化)
 
五、創(chuàng)新方向探索
 
1)多模態(tài)融合:
◇AR場景中浮標(biāo)投射為3D虛擬助手,支持手勢交互與空間定位;
◇結(jié)合眼動追蹤技術(shù),實(shí)現(xiàn)注視區(qū)域自動呼出上下文菜單。
2)情感化表達(dá):
◇根據(jù)學(xué)習(xí)成就解鎖浮標(biāo)皮膚(如連續(xù)打卡7天變?yōu)楠劚螒B(tài));
◇錯誤率過高時,浮標(biāo)呈現(xiàn)“鼓勵模式”(配色變暖+微震動反饋)。
學(xué)習(xí)類智能伴學(xué)助手的浮標(biāo)既能作為高效的功能樞紐,又可成為情感化學(xué)習(xí)伴侶。實(shí)際落地時建議結(jié)合A/B測試持續(xù)優(yōu)化,例如對比分析「固定浮標(biāo)」與「場景自適應(yīng)浮標(biāo)」的點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率差異。
 
----------------
 
結(jié)語:
浮標(biāo)不應(yīng)僅是功能載體,更應(yīng)成為:  
- 空間敘事者:通過動態(tài)變化講述產(chǎn)品故事;
- 情感連接器:建立用戶與數(shù)字世界的溫度觸點(diǎn);
- 場景預(yù)言家:預(yù)判需求并提供恰到好處的服務(wù)。
 
設(shè)計(jì)師需在「顯性價值」與「隱形干擾」間找到精妙平衡,讓浮標(biāo)成為提升體驗(yàn)的優(yōu)雅解決方案而非視覺負(fù)擔(dān)。未來可探索腦機(jī)接口的意念控制浮標(biāo)、量子動畫渲染等突破性方向。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)上,探究代碼示例展示了如何控制浮標(biāo)的移動,確保不超出屏幕,這可以作為技術(shù)參考應(yīng)用實(shí)際案例中。同時,性能優(yōu)化方面,使用SVGA格式或減少幀數(shù),可能對動效設(shè)計(jì)有幫助。
浮標(biāo)設(shè)計(jì)需要結(jié)合功能定位、用戶行為、視覺設(shè)計(jì)、交互體驗(yàn)和技術(shù)實(shí)現(xiàn),可多進(jìn)行參考不同案例,搜索現(xiàn)有項(xiàng)目,對比借鑒然后對新型B端界面有所創(chuàng)新,確保既實(shí)用又不干擾用戶。
還可以利用Ai創(chuàng)新思維,設(shè)計(jì)師可以更快速、高效地生成多種設(shè)計(jì)方案,結(jié)合項(xiàng)目開發(fā)滿足消費(fèi)者對個性化、時尚化的需求。
 


作者:啊海包船打魚
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軟件產(chǎn)品中,如何減少頁面跳轉(zhuǎn)?

濤濤

這就是信息的無限性和手機(jī)屏幕的有限性之間的矛盾,如何把信息合理的展示給用戶,需要我們重新對信息進(jìn)行組織分類,使信息能更高效有序地被用戶認(rèn)知。在進(jìn)行信息設(shè)計(jì)的時候,我們會經(jīng)常遇到“扁平化設(shè)計(jì)”這個詞,在我的理解看來,扁平化設(shè)計(jì)可以理解為:“精簡交互步驟,用戶用最少的步驟就完成任務(wù)”。層級太多了用戶就會看不懂;即使看得懂,層級多了用起來也麻煩,因此:手機(jī)上能不跳轉(zhuǎn)就不跳轉(zhuǎn)。那我們就來看看有沒有辦法減少跳轉(zhuǎn)…

掌握這五個體驗(yàn)設(shè)計(jì)原則,讓產(chǎn)品的設(shè)計(jì)更具優(yōu)勢

濤濤

李笑來說過一句話:審美常常并不需要知道原理,但創(chuàng)造美的人必須有方法論,否則不可能持續(xù)創(chuàng)造。但是很多人總覺得背方法論是笨工夫,高手難道不應(yīng)該根據(jù)場上局面隨機(jī)應(yīng)變嗎?但事實(shí)是,隨機(jī)應(yīng)變才是笨辦法,方法論和成語典故、數(shù)學(xué)定理一樣,是人腦思維中的快捷方式,“聰明人”之所以能做到隨機(jī)應(yīng)變,是因?yàn)樗麄兡X中存有足夠多方法論,當(dāng)遇到事情時,這些方法論像神經(jīng)一樣互相連接,給出最優(yōu)的解決方案。

企業(yè)產(chǎn)品中的字體還有這么多學(xué)問?

濤濤

文字是界面中最核心的元素,是產(chǎn)品傳達(dá)給用戶的主要內(nèi)容,它的承載體即是字體。全文12,736字,閱讀時長約25分鐘。

企業(yè)產(chǎn)品中的色彩如何應(yīng)用?

濤濤

色彩是設(shè)計(jì)中最具表現(xiàn)力和感染力的因素。全文17,955字,閱讀時長約35分鐘。

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