> 近年来,UX/UI 设计 AI 功能层出不穷,然而大多数工具仅掀起了小浪花,未能带来真正意义上的大变化。设计师们期待的代差工具依然未现,这背后的原因耐人寻味。或许,**我们需要更深入地思考设计的本质以及不同类型产品在生命周期中的设计需求**,从而挖掘未来设计工具的发展机会点。
## 设计工作的本质:快速尝试 vs. 逼真原型
在实际设计工作中,设计师往往更需要的是快速尝试不同方案,而不是一开始就追求接近于真实的原型。如今,有些人将设计工具中的组件库做得代码级别精细,甚至与真实环境中的实现相差无几,这种做法往往显得有些本末倒置。这也许是为什么像 Figma 这样的工具在变量功能上一直保持在 beta 状态并且不太好用,因为实际使用中,设计师很少会精细到那种程度。
例如,[Linear 这款产品在其设计流程中](https://x.com/karrisaarinen/status/1563626144724709378?mx=2),往往更加注重简化,而不是事无巨细的系统化设计 (可见做出优秀的产品并一定非得要一个很棒的设计系统)。这种方式与产品的定位密切相关:对于 B 端 SaaS 产品,可能更加注重逻辑严谨和工程化的实现(尽管除了大厂,很多项目实际上难以做到真正的工程化);而对于 C 端产品,设计需求则更多体现在用户体验和视觉冲击力上,这些东西在快速的迭代中,组件化还可能限制创意。
## 0 - 1 阶段:视觉风格与交互框架的探索
在产品的 0 - 1 阶段,设计师的核心工作包括视觉风格探索和交互框架的确定。这是设计师最有参与感的部分,也是大家最熟悉的环节。
- 首先,视觉风格的探索可能是设计师最具创造力的环节。在这一阶段,设计师需要确定品牌风格、色彩、字体以及基础的高频通用组件等。现有的设计工具已经在这方面做出了不少尝试,例如很多通过截图或网页元素提取风格元素和基础规范,就是一个思路,但如何无缝和现有设计流程融合,是一个挑战点。
- 其次,交互框架的探索也是 0 - 1 阶段的重要部分。在移动应用中,设计师需要决定不同类型的信息应该如何呈现,选择弹窗、抽屉还是页面来承载信息?在 Web 应用中,设计师需要选择列表和详情页的框架,并确定其适用的场景。然而,交互框架往往与实际行业和业务需求紧密相连,AI 在这方面的帮助依然有限,很难给出实际可行的建议。
## 1 - N 阶段:设计优化与灵感获取
- 当产品进入 1 - N 阶段,设计工作的重点往往转向优化与精细化设计。这一阶段的核心任务是通过优化某些核心转化流程和页面来提升数据表现,进而产生直接的商业价值。
- 例如成熟产品中,发现问题的第一步是往往是分析数据,找出转化率明显下降的节点。然而,现有设计工具在数据分析和问题发现方面做得并不够深入。业务数据往往较为私密,现有工具难以直接获取这些数据并提供优化建议。
- 在明确目标后,优化过程中,灵感的获取变得尤为重要。像 Mobbin 这样的灵感站,通过完善的结构和标签系统,帮助设计师有针对性地寻找灵感。一旦有了灵感,设计工作就会变得相对轻松,接下来就是执行和输出设计稿。[Mobbin 的 CEO 曾分享过关于转化页面不同设计形式和布局对转化率的影响](https://x.com/jiholimm/status/1821117169092194412),这些见解对设计师来说具有很高的参考价值。![[Pasted image 20240924122453.png]]
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个人认为像 Mobbin 这样的产品的下一个形态,通过 AI 训练来进一步细化不同的设计模式 (patterns)。
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例如:
- **视觉风格分类**:将设计按严谨、活泼可爱、极简、丰富多彩等风格进行分类,帮助设计师更快地缩小灵感范围。
- **布局模式识别**:通过 AI 学习,将大量设计样本归纳为几种经典布局,方便设计师快速选择和尝试。
- **流程模式总结**:将某个功能的设计流程归纳为几种典型类型,并总结每种类型的特点。
这些被总结出的模式 (Patterns),实际上体现了资深设计师的核心价值——能够快速产出方案,并了解不同设计形式可能带来的数据影响。
## 设计工具的未来:简化、智能化与数据驱动
- 设计工具的发展应聚焦于简化流程、加速视觉和交互探索,而非过度追求工程化细节(通过设计直接生成代码的难度仍然很大)。
- 未来的设计工具应更好地整合用户行为数据,提供智能化的设计优化建议。
- 此外,工具可通过 AI 细化灵感库中的设计模式,提供更精准的推荐,帮助设计师缩短探索时间。
- 设计是一个复杂的过程,难以通过简单的输入就得到满意的结果。真正有用的设计工具应该帮助设计师快速尝试、生成初稿,并支持在此基础上进行二次编辑和迭代。它应能快速切换不同布局,轻松应用产品特定的色彩和规范。这种方式不仅提高了设计效率,也让设计师能在竞争激烈的市场中保持创新与敏捷。