一、AI 到底能取代哪些工作？

二、用戶體驗設計的本質是什么？

三、設計師會更值錢的三個方向

視覺風格

1. 無人機控制系統的 UI 特點

• 功能復雜：涵蓋飛行操控、實時監控、任務管理、數據記錄等模塊
• 信息密集：需要同時展示地圖、遙測數據、視頻流、任務狀態
• 操作風險高：任何延遲或誤操作都可能帶來任務失敗甚至安全風險

2. 人機交互設計思路

• 操控界面：
  • 界面必須響應迅速，操作邏輯接近實體遙控器
  • 關鍵信息（高度、速度、電量、信號強度）固定在高可見區域
  • 交互控件避免冗余，強調“就近操作”
• 監控界面：
  • 視頻監控與地圖信息并行顯示，保證環境感知
  • 通過顏色和標識強化異常預警（例如低電量、信號丟失）
  • 支持多源數據切換（紅外/可見光/傳感器數據）
• 任務管理界面：
  • 提供任務創建、路徑規劃、狀態跟蹤
  • 界面流程化，降低使用門檻
  • 可視化展示任務進度與歷史記錄

1. QT 在無人機 UI 開發中的作用

• 跨平臺能力：支持在多種操作系統與硬件環境中運行
• 高性能渲染：保證地圖、實時視頻流、傳感器數據的流暢顯示
• 可擴展性：便于快速接入不同的無人機型號和任務模塊

2. 設計中的挑戰與解決思路

• 挑戰 1：信息過載
  • 解決方案：基于任務場景分層展示信息，重要信息常駐，輔助信息可收起
• 挑戰 2：操作延遲
  • 解決方案：優化數據傳輸鏈路，并在 UI 中通過加載狀態和安全提示降低誤操作風險
• 挑戰 3：任務復雜性
  • 解決方案：采用可視化任務流轉界面，幫助用戶直觀理解任務進展

設計工具包中的隱形革命

全新必備工具包：改變一切的五大類別

1. 智能研究綜合

2. 提示到原型生成器

1. 情境感知視覺生成

4.智能布局和響應式設計

1. 研究階段加速

• 使用Perplexity進行競爭研究和趨勢分析
• 設置Notion AI用于會議記錄和用戶訪談摘要
• 實施Maze AI或Dovetail進行研究綜合

• 嘗試Miro AI進行更有條理的頭腦風暴會議
• 使用Figma Make進行實驗以快速進行概念測試和驗證
• 使用Adobe Firefly自定義視覺資產

2. 設計到開發的橋梁

• 實現UXPin Merge或 Figma 的Grid以實現響應式布局
• 使用GitHub Copilot實現自定義交互和微動畫
• 使用 AI 生成的文檔設置自動交接流程

1. 設計流程的智能化：從線到機的跨越

• 自動生成線框：輸入需求關鍵詞，AI 能輸出初步的界面框架。
• 多模態理解：語音描述 + 手繪草圖，AI 就能轉化為高保真界面。
• 智能迭代：基于用戶操作數據，AI 可以實時調整信息架構或推薦更優的交互路徑。

2. 用戶意圖預測：從被動響應到主動協作

• App 場景：音樂 App 可以在你點開界面之前，就推測你可能想聽的歌；健身 App 能結合時間與歷史數據，主動彈出適合的訓練計劃。
• B 端場景：復雜的 ERP 或 CRM 系統，可以根據用戶當前操作，預測接下來可能需要的數據報表，提前在界面上做提示或推薦。

3. 情感識別：界面不止是工具

• App 更貼近個體：比如，教育類 App 可以通過語音與面部表情識別，判斷學習者的挫敗感，適時調整反饋方式；健康類 App 能感知語調變化，從而推送更柔和的提示。
• B 端更注重群體與效率：例如，客服平臺能通過語音分析捕捉客戶情緒，提示坐席更換溝通策略；或者在團隊協作工具中，識別用戶的緊張情緒并調整提醒節奏。

4. App 與 B 端的差異：同一邏輯，不同落地

一、讓操作路徑更短

• 問題：很多后臺系統把功能藏在二級、三級菜單里，用戶每次都要點擊好幾次才能到達目標頁面。
• 優化方法：
  • 常用操作前置：把高頻功能放在首頁或者懸浮按鈕里。
  • 搜索直達：在工具欄提供全局搜索，用戶輸入關鍵字就能快速定位到某個訂單、某個客戶。
  • 最近操作記錄：類似瀏覽器的“歷史記錄”，方便用戶快速返回常用頁面。

二、減少重復勞動

• 問題：很多系統只支持逐條操作，比如一個表格里有上百條記錄，用戶需要一條條勾選修改。
• 優化方法：
  • 批量操作：允許用戶一次性選擇多條數據并進行修改或刪除。
  • 模版復用：提供報表模版、配置模版，用戶下次只需要修改細節。
  • 自動填充：智能識別用戶輸入的規律（如地址、時間），系統自動補全。

三、信息要一眼可見

• 問題：界面上堆滿了信息，但用戶找不到“關鍵內容”。
• 優化方法：
  • 突出關鍵字段：把與決策最相關的信息放在顯眼位置，次要字段收起。
  • 可視化輔助：用顏色、標簽、圖表來表示狀態（如訂單完成率、任務進度）。
  • 分層展示：核心信息在第一屏，詳情信息通過下鉆或展開查看。

四、保持操作的可預測性

• 問題：同一個操作在不同頁面位置不同，或者按鈕命名風格不統一，導致用戶反復學習。
• 優化方法：
  • 統一交互規范：比如“新增”按鈕永遠在右上角。
  • 清晰的按鈕文案：避免“確認/保存”混用，保持語義清晰。
  • 一致的反饋：操作后立刻給出提示（成功/失敗/處理中），讓用戶有安全感。

五、支持多種操作習慣

• 問題：有些系統只提供鼠標點擊路徑，沒有考慮用戶的習慣。
• 優化方法：
  • 快捷鍵支持：尤其適用于客服、財務、開發等高頻操作人群。
  • 右鍵菜單：在表格中，用戶選中數據后右鍵操作，比在頂部找按鈕快得多。
  • 拖拽操作：如任務管理系統中，直接拖拽任務卡片改變優先級。

六、案例拆解：表格操作優化

• 原始設計：用戶只能逐條點開客戶詳情，修改聯系方式。
• 優化設計：
  • 表格支持勾選多條記錄，批量修改聯系方式。
  • 提供搜索框，用戶輸入公司名即可快速定位。
  • 最近修改過的客戶自動置頂，減少再次查找的時間。

• C端強調用戶體驗的愉悅感、流暢感；
• B端強調業務流程的穩定性、效率和準確性。

難點一：業務流程復雜，角色差異大

• 信息分層：把系統中復雜的信息分出層級，常用的放在顯眼位置，低頻的收納進菜單或二級界面。
• 角色定制化：盡量避免所有人共享一個“大而全”的界面，給不同角色定制化功能入口，減少干擾。

難點二：信息量大，界面容易“堆砌”

• 數據可視化：通過圖表、進度條、儀表盤，把重要信息轉化為易識別的視覺形式。
• 表格交互優化：支持排序、篩選、批量操作、固定列等功能，讓用戶能快速定位和處理數據。
• 漸進呈現：不要一次性把所有數據都拋給用戶，優先展示關鍵字段，其他信息可折疊或下鉆查看。

難點三：操作效率要求高

• 減少無效點擊：合并相關操作，提供快捷按鈕或右鍵菜單。
• 鍵盤操作支持：在高頻場景下（如財務系統、客服后臺），支持快捷鍵操作能顯著提高效率。
• 可預測性：交互邏輯要保持一致，不要讓用戶反復學習。比如編輯按鈕始終出現在右上角，而不是有時在左邊有時在下方。

難點四：學習成本與上手門檻

• 操作引導：在首次使用時提供分步提示，讓用戶知道該從哪里開始。
• 默認值與模版：盡量減少用戶從零開始輸入的負擔，比如提供可復用的報表模版。
• 統一設計規范：保持一致的布局、按鈕樣式、交互模式，讓用戶遷移學習成本更低。

一、項目概覽與核心亮點

1. 概述與發布時間

• 項目發布于 2025 年 5 月 22 日，源自烏克蘭團隊 Codeska Software Development，參與者來自多個城市：基輔（Kyiv）、敖德薩（Odesa）、哈爾科夫（Kharkiv）以及捷克布爾諾（Brno）等
• 該應用定位為一個“一站式”的健身與運動平臺，幫助用戶尋找并預訂健身教練，支持 iOS 和 Android 平臺
• 界面設計：采用清新現代的 UI，支持暗/亮模式，包含流暢動畫與簡潔導航
• 功能模塊豐富：涵蓋教練搜索、地圖與篩選過濾、日程安排、訂閱支付、消息通訊、統計報表等功能
  • 支持根據位置、技能、評分進行篩選，服務范圍涵蓋個人訓練與團體課程
  • 后臺技術棧包括 React Native（跨平臺前端）、Node.js 后端開發、Vue.js 支持 Web 端
• 開發流程與成果：Codeska 圍繞用戶研究、原型設計、開發、測試等全流程負責，初期反饋顯示用戶對設計和預訂流程滿意度較高；應用還顯示了留存率、參與度、Beta 測試結果等成果統計

二、設計與用戶體驗分析

2. 視覺和交互設計

• 整體視覺風格現代、干凈，明暗主題的切換為用戶提供個性化體驗。動畫和過渡自然流暢，提升了使用的舒適感。
• 圖標、配色、排版等品牌設計細節完善，有助于建立專業與信任感

3. 功能邏輯與使用流程

• 用戶路徑清晰：從搜索教練 → 篩選 → 查看日程 → 預約 → 支付 → 通訊，都在同一平臺完成，減少步驟流失。
• 支持實時可用性查看與預約，讓用戶無需反復確認時間，提高效率；同時內嵌消息模塊方便溝通。
• 預約系統、支付和日程整合做得很到位，適配常見的健身需求場景。

4. 技術與可擴展性

• React Native + Node.js + Vue.js 構成了跨平臺且高效的技術架構，適合未來功能延展與維護
• 項目結構清晰，展示了從分析、設計到上線的階段進展，讓觀者了解過程完整性與專業性。

三、優點總結與建議

優點

一、AX的優勢：從效率到智能伙伴

1. 從“操作型體驗”到“智能型體驗”

• 在UX中，用戶是執行者。
• 在AX中，用戶更像是發起者，而AI是協作者。

2. 個性化體驗的深度進化

• 千人千面：同一個產品界面，根據用戶習慣和語境動態調整。
• 上下文感知：系統能理解用戶當前所處的情境，主動推薦最合適的選項。
• 長期陪伴：AI能持續積累用戶畫像，形成“了解你”的使用體驗。

3. 從工具到伙伴的關系轉變

• 在企業應用中，AI不只是顯示數據，而是主動提供洞察和決策建議。
• 在設計工具中，AI不只是繪圖軟件，而是能提出設計方案并與設計師迭代。
• 在日常生活中，AI助手不只是執行指令，而是能理解用戶的意圖和偏好。

二、AX的意義：不只是交互升級，而是范式轉移

4. 人類能力的外延

• 醫生借助AI更快做出診斷。
• 設計師借助AI更快探索創意空間。
• 普通用戶也能通過AI完成專業化的工作。

5. 交互的“去界面化”

• 對話、語音、甚至腦機接口，可能逐漸取代傳統的按鈕和菜單。
• 界面不再是交互的中心，而只是交互的一種“外顯形式”。

6. 價值創造的轉向

• 通過智能生成，打開新的體驗維度（例如即時翻譯、創意生成、智能推薦）。
• 通過人機協作，提升決策和創造力。
• 通過持續學習，形成用戶與系統的長期關系。

三、設計師該怎么做，才能跟上AX？

對 UI 設計師的影響與建議

影響

• 界面地位弱化：AX強調“無界面化”與“對話交互”，傳統的按鈕、菜單可能逐漸不再是交互核心。
• 設計邏輯轉向動態：界面不再是固定排版，而是根據用戶和上下文動態生成。
• 美學與個性化挑戰：UI需要能夠兼容AI生成的內容，保證在多樣化、動態化的情況下仍然保持品牌統一性。

建議

• 從像素到系統思維：不只關注控件美觀，而要學會設計“可適配的UI系統”，能被AI靈活調度。
• 學習多模態設計：擴展到語音界面、手勢交互、情境UI設計。
• 強化品牌與體驗一致性能力：未來AI生成的界面可能千差萬別，UI設計師要確保“再多變的交互，也有統一的品牌識別度”。

二、對 UX 設計師的影響與建議

影響

• 從流程圖到體驗編排：用戶體驗不再是預設的單一路徑，而是 AI + 用戶共同生成的動態過程。
• 研究重心變化：UX研究不再只是收集需求和行為，而要理解 AI與用戶的互動模式。
• 體驗維度擴展：需要考慮 AI 的可解釋性、信任度、隱私感，而不僅僅是操作效率。

建議

• 掌握“人機協作模型”：理解 AI 作為協作者時，用戶的心理和行為特征。
• 學習數據驅動的體驗優化：UX設計師需要能看懂行為數據和AI反饋，并基于此迭代體驗。
• 培養“倫理與責任感”：設計的不只是“好用”，更是“讓人敢用、愿意用”。

三、對產品研發人員的影響與建議

影響

• 需求定義方式改變：傳統研發基于功能清單，而AX產品更強調“AI能解決什么問題、以什么方式協作”。
• 產品形態多樣化：從“功能產品”轉向“智能代理”“個性化服務”。
• 開發流程變化：更多依賴 AI 模型與數據迭代，而不是一成不變的功能開發。

建議

• 學習 AI 基礎能力：即便不是算法工程師，也需要理解模型的輸入、輸出與局限。
• 設計“可控性機制”：研發中要為用戶提供可選擇、可撤銷、可追溯的交互邏輯。
• 與設計師深度協作：研發與設計的界限會越來越模糊，產品經理、研發、設計師需要共同定義“AI驅動的體驗”。