蘭亭妙微（藍藍設計）m.gyxygd.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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當網站體驗與業務目標緊密結合時，每一次界面優化都能直接推動用戶行為，提升企業數字化價值。
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讓科技更人性化，讓交互更自然，讓用戶真正感到被理解。
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作為一名剛踏入游戲設計領域的新手，我曾以為“游戲設計”只是關卡、數值與機制的組合。直到我閱讀了唐納德·諾曼的《日常事物設計》和西莉亞·霍登特的《玩家的大腦》，我才意識到——用戶體驗設計（UX Design）其實是游戲好玩的根源之一。
游戲是一種多感官的復雜系統，視覺、敘事、操作等元素都會影響玩家心理。如果設計沒有考慮人類的認知規律，玩家就可能因為挫敗或無聊而放棄。
本文將結合我的學習過程，探討為什么用戶體驗設計對游戲設計師至關重要，以及它如何幫助我們創造更有粘性的游戲體驗。
“UX” 代表 User Experience，即用戶體驗。這個概念由 唐納德·諾曼（Don Norman） 在 1993 年蘋果公司任職期間提出，用于描述用戶與產品交互時的整體感受。
一個好的用戶體驗，不只是操作便捷，更在于它是否：
滿足用戶需求
降低認知負擔
激發正向情緒與動機
UX 設計師通常結合 認知科學 與 心理學，研究人腦如何感知、記憶與決策。
通過這些研究成果，設計師可以讓產品變得“無摩擦”，即不讓用戶感到困惑或疲勞。
UX 的核心方法包括：
信息分組與層級設計（降低工作記憶負擔）
用戶行為心理分析（觸發與動機研究）
可用性測試與交互優化
“游戲用戶體驗涵蓋玩家如何理解游戲、與之互動，以及互動帶來的情感與沉浸感。”
——Celia Hodent，《玩家的大腦》
對游戲設計師而言，UX 是理解玩家心理的關鍵工具。
我們不僅設計系統與規則，更在設計玩家的情緒曲線與心流體驗。
一個重要指標是 留存率（Retention Rate），它反映玩家是否愿意持續投入游戲。
如果早期留存率低，原因往往不是難度問題，而是：
操作反饋不清晰
信息過載或指引不足
節奏不連貫、缺乏掌控感
這意味著：UX 優化 = 玩家留存提升。
心理學家喬治·米勒的“7±2 原則”指出，人類短期記憶的容量有限。
在游戲中，過多提示、復雜UI或混亂的信息結構，都會讓玩家感到疲憊。
解決方法是：分組、分層、可視化、漸進引導。
可用性并不意味著降低游戲難度，而是減少“非預期的挫敗感”。
例如，《動物之森》的合成系統曾被玩家抱怨“太慢”。雖然開發團隊希望玩家沉浸于節奏，但單一制作的過程讓許多玩家感到疲勞。
通過 UX 視角，可以這樣改進：
允許批量制作
提供快捷鍵或自動完成
減少重復操作
這些改動不會影響游戲平衡，卻顯著提升“順暢度”。
再看《古惑狼》系列的“郊狼時間（Coyote Time）”機制：
當玩家在跳躍邊緣時，系統仍允許跳躍判定，即使角色已經離地數幀。
這一細節極大提升了操作容錯率，讓玩家覺得“是我控制了角色”，而不是“被游戲坑了”。
核心思維：
UX 不是削弱挑戰，而是去除“阻礙樂趣”的摩擦。
樂趣（Fun）是主觀的，但動機是可以被設計的。
為了讓游戲持續吸引玩家，我們可以使用 玩家動機模型（Player Motivation Model） 來分析。
例如 Quantic Foundry 的研究將玩家動機劃分為：
競爭（Competition）
成就（Achievement）
探索（Exploration）
沉浸（Immersion）
社交（Social）
創造（Creativity）
在我參與的項目《Shred Off》中（第三人稱滑雪射擊游戲），我們為核心玩家群體定義了：
“喜歡刺激、挑戰與競爭的動作玩家。”
基于這個用戶畫像，我們設計了：
連擊得分系統（獎勵挑戰者心態）
快速重試機制（減少挫敗感）
全球與好友排行榜（激發競爭）
擊殺反饋的特效與音效強化（刺激感官）
結果非常明顯：
玩家在展示日現場玩得“停不下來”，因為每個反饋都在滿足他們的心理動機。
用戶體驗設計并非游戲設計的附屬，而是連接玩家心理與游戲機制的橋梁。
一個優秀的游戲 UX 設計師，懂得：
尊重玩家的認知規律
管理信息密度與情緒節奏
用心理學驅動設計決策
當你理解玩家大腦的運行方式，你就能設計出讓他們“心甘情愿上癮”的游戲。
《日常事物設計》（唐納德·諾曼）
《玩家的大腦》（Celia Hodent）
Quantic Foundry 玩家動機模型
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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。
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?；旧希@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。
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：
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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！
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。
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：
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。
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。
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。
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 Users、UXtweak、Tonic.ai和MOSTLY AI。
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）m.gyxygd.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。
簡要想法
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。
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。
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。
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 Pilot、Vercel v0和Lovable——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。
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。
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：
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。
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。
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。
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或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：
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。
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：
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。
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。
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。
蘭亭妙微（藍藍設計）m.gyxygd.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。
熱門觀點：大多數公司在他們實際上永遠不會使用的設計系統上浪費了 6 位數的資金。
我們已經無數次地見證了這樣的故事。領導層在看過 Shopify 的 Polaris 或 Atlassian 的文檔后，對設計系統充滿了憧憬。他們想象著自己擁有一個組織精美的組件庫，擁有完美的間距標記和配色方案，其完美程度足以讓瑞士設計師嘆為觀止。
六個月和 20 萬美元之后，他們的開發人員仍在從頭開始構建一切。
聽起來很熟悉？
通常情況下，情況是這樣的：一家公司決定需要一個設計系統。他們組建團隊，投資工具，耗費數月時間，打造出你見過的最華麗的 Figma 庫。領導層在全體會議上展示了這個系統。所有人都鼓掌。
然后……什么都沒有了。
殘酷的現實：
我們審計過一些公司的設計系統，這些公司花費了 15 萬至 30 萬美元構建復雜的組件庫，但開發人員的采用率約為零。
問題不在于組件的質量，而在于大多數公司構建的是庫，而不是系統。
組件庫是：
設計系統是：
區別是什么？一個存在于 Figma 演示文稿中。另一個存在于你的代碼庫中。
在見證了無數設計系統的成功和失敗之后，我們發現了成功設計系統與價值 20 萬美元的鎮紙產品之間的區別：
大多數設計系統失敗是因為沒有人真正負責。它們被當作一個附帶項目，每個人都參與貢獻，但卻無人維護。
實際有效的方法：
危險信號：您的設計系統會議有 12 個人，但沒有人可以做出決定。
我們見過一些設計系統文檔，讀起來就像機器人寫的技術手冊。“主按鈕組件利用語義顏色標記來確保所有斷點都符合可訪問性……”
停！停！
好的文檔可以回答：
出色的文檔顯示：
大多數系統都死在這里。它們的構建方式與開發人員的實際工作方式相悖。組件在 Storybook 中看起來很棒，但要將它們集成到實際產品中，需要三次 Slack 對話，并且需要向 CSS 之神獻祭。
有效的系統：
不具備以下條件的系統：
很少有人談論這一點：設計系統是活的。它們需要滋養、呵護，偶爾也會進行修剪。太多公司建立了一個系統，宣稱取得了成功，然后卻發現它一年后就變得無關緊要了。
維護包括：
當設計系統失敗時，代價不僅僅是構建它們所花費的金錢，還包括隨之而來的一切：
技術債務不斷增加：每個開發人員都構建自己的解決方案，從而造成無法維護的不一致的混亂局面。
設計分歧：如果沒有共享組件，您的產品看起來就像是由委員會設計的（因為它確實是）。
開發速度變慢：團隊花時間重新創建相同的組件而不是構建功能。
用戶體驗受損：不一致的交互會讓用戶感到困惑并影響轉化率。
我們看到一些公司花費 30 萬美元來設計一個失敗的系統，然后在兩年內又花費 50 萬美元來處理隨之而來的不一致問題。
我們遇到的最成功的設計系統不一定是最漂亮的。它們是開發人員首先想到的，因為它們解決了實際問題并節省了時間。
成功的系統特點：
案例研究片段：一位客戶在實施了合適的設計系統后，功能開發時間縮短了 40%。這并不是因為組件本身有多棒，而是因為開發人員不再需要從頭開始構建基本的 UI 元素。
大多數公司還沒有準備好采用設計系統。他們自以為已經準備好了，但實際上并非如此。
當滿足以下條件時，您就準備好了：
當出現以下情況時，您還沒有準備好：
不要從第一天開始構建一個龐大的系統，而是從你實際遇到的問題開始：
從小處著手：構建團隊經常使用的 3-5 個組件
證明價值：表明使用系統比不使用系統更快
根據使用情況進行迭代：在團隊需要時添加組件，而不是在它們看起來很酷時才
添加投資于采用：在宣傳上花費的時間與在構建上花費的時間一樣多
設計系統并非在于擁有漂亮的組件，而在于擁有一種可擴展的方式，能夠更快地構建一致的產品。
如果你的開發人員沒有使用你的設計系統，那么你面臨的不是系統問題，而是策略問題。
能夠做到這一點的公司不僅可以節省成本，還可以更快地推出更好的產品，并打造用戶真正喜愛的體驗。
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