打開一款外賣 APP，若點單流程從 “選餐 - 結(jié)算 - 付款” 變成 “選餐 - 填地址 - 選支付方式 - 確認訂單 - 付款”，你大概率會中途放棄；使用一款辦公軟件，若常用的 “數(shù)據(jù)導(dǎo)出” 按鈕藏在三級菜單里，你會忍不住吐槽 “反人類”。這些讓用戶 “糟心” 或 “順暢” 的瞬間，背后都藏著同一個核心 ——用戶體驗設(shè)計（User Experience Design）。

打開一款購物 APP，支付頁面的按鈕寫著 “提交”，你猶豫了 —— 這是提交訂單還是提交支付信息？彈出一條錯誤提示 “操作失敗”，你茫然了 —— 是網(wǎng)絡(luò)問題、賬號異常，還是步驟漏了？這些讓用戶 “卡殼” 的瞬間，大多不是交互或視覺設(shè)計的問題，而是被忽視的 UX 文案在 “拖后腿”。

隨著全球化浪潮席卷各行各業(yè)，越來越多產(chǎn)品試圖走出本土市場，卻常常在 “語言適配” 這一關(guān)鍵環(huán)節(jié)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(zhì)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(shè)計忽視。

前言：當“玩家體驗”成為設(shè)計的關(guān)鍵

作為一名剛踏入游戲設(shè)計領(lǐng)域的新手，我曾以為“游戲設(shè)計”只是關(guān)卡、數(shù)值與機制的組合。直到我閱讀了唐納德·諾曼的《日常事物設(shè)計》和西莉亞·霍登特的《玩家的大腦》，我才意識到——用戶體驗設(shè)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(fù)雜系統(tǒng)，視覺、敘事、操作等元素都會影響玩家心理。如果設(shè)計沒有考慮人類的認知規(guī)律，玩家就可能因為挫敗或無聊而放棄。
本文將結(jié)合我的學(xué)習過程，探討為什么用戶體驗設(shè)計對游戲設(shè)計師至關(guān)重要，以及它如何幫助我們創(chuàng)造更有粘性的游戲體驗。

什么是用戶體驗設(shè)計（UX Design）

“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(chǎn)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(fā)正向情緒與動機

UX 設(shè)計師通常結(jié)合 認知科學(xué) 與 心理學(xué)，研究人腦如何感知、記憶與決策。
通過這些研究成果，設(shè)計師可以讓產(chǎn)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(shè)計（降低工作記憶負擔）

• 用戶行為心理分析（觸發(fā)與動機研究）

• 可用性測試與交互優(yōu)化

為什么游戲設(shè)計師必須懂 UX

“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(shè)計師而言，UX 是理解玩家心理的關(guān)鍵工具。
我們不僅設(shè)計系統(tǒng)與規(guī)則，更在設(shè)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(xù)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(jié)奏不連貫、缺乏掌控感

這意味著：UX 優(yōu)化 = 玩家留存提升。
心理學(xué)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(fù)雜UI或混亂的信息結(jié)構(gòu)，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(dǎo)。

可用性：讓游戲更“順手”，而不是更“簡單”

可用性并不意味著降低游戲難度，而是減少“非預(yù)期的挫敗感”。

例如，《動物之森》的合成系統(tǒng)曾被玩家抱怨“太慢”。雖然開發(fā)團隊希望玩家沉浸于節(jié)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(fù)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(tǒng)仍允許跳躍判定，即使角色已經(jīng)離地數(shù)幀。
這一細節(jié)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(zhàn)，而是去除“阻礙樂趣”的摩擦。

沉浸與動機：如何讓玩家“舍不得退出”

樂趣（Fun）是主觀的，但動機是可以被設(shè)計的。
為了讓游戲持續(xù)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(chuàng)造（Creativity）

在我參與的項目《Shred Off》中（第三人稱滑雪射擊游戲），我們?yōu)楹诵耐婕胰后w定義了：

“喜歡刺激、挑戰(zhàn)與競爭的動作玩家。”

基于這個用戶畫像，我們設(shè)計了：

• 連擊得分系統(tǒng)（獎勵挑戰(zhàn)者心態(tài)）

• 快速重試機制（減少挫敗感）

• 全球與好友排行榜（激發(fā)競爭）

• 擊殺反饋的特效與音效強化（刺激感官）

結(jié)果非常明顯：
玩家在展示日現(xiàn)場玩得“停不下來”，因為每個反饋都在滿足他們的心理動機。

結(jié)語：UX，是游戲設(shè)計的“隱形主線”

用戶體驗設(shè)計并非游戲設(shè)計的附屬，而是連接玩家心理與游戲機制的橋梁。

一個優(yōu)秀的游戲 UX 設(shè)計師，懂得：

• 尊重玩家的認知規(guī)律

• 管理信息密度與情緒節(jié)奏

• 用心理學(xué)驅(qū)動設(shè)計決策

當你理解玩家大腦的運行方式，你就能設(shè)計出讓他們“心甘情愿上癮”的游戲。

推薦閱讀

• 《日常事物設(shè)計》（唐納德·諾曼）

• 《玩家的大腦》（Celia Hodent）

• Quantic Foundry 玩家動機模型

蘭亭妙微（藍藍設(shè)計）www.dzxscac.cn 是一家專注而深入的界面設(shè)計公司，為期望卓越的國內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計、B端界面設(shè)計、桌面端界面設(shè)計、APP界面設(shè)計、圖標定制、用戶體驗設(shè)計、交互設(shè)計、UI咨詢、高端網(wǎng)站設(shè)計、平面設(shè)計，以及相關(guān)的軟件開發(fā)服務(wù)，咨詢電話：01063334945。

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簡要想法

• 本文探討了人工智能設(shè)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(shè)計等早期工作流程。
• 它強調(diào)了將人工智能巧妙地融入?yún)f(xié)作環(huán)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(yīng)該從小處著手，培養(yǎng)提示技能，并將人工智能視為動力助推器，而不是完全的設(shè)計替代品。

AI 不再只是設(shè)計中的未來附加組件，它正成為現(xiàn)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(jié)構(gòu)化設(shè)計環(huán)境，在這種環(huán)境中，協(xié)作、系統(tǒng)和代碼質(zhì)量至關(guān)重要。從快速跟蹤線框圖和原型，到引導(dǎo)用戶選擇 Lovable 和 Figma Make 等工具，本文清晰地展現(xiàn)了 AI 在當今真正增值的地方，以及如何為未來構(gòu)建流暢性。

AI 設(shè)計已不再新鮮——它正迅速成為現(xiàn)代設(shè)計師工作方式的關(guān)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?nèi)绾稳谌氍F(xiàn)有的工作流程，以及如何開始構(gòu)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(jié)構(gòu)化環(huán)境，特別是在更廣泛的組織中已經(jīng)存在協(xié)作、設(shè)計系統(tǒng)和開發(fā)流程的地方。

快速通道：人工智能已實現(xiàn)的功能

言歸正傳：目前最明顯的優(yōu)勢在于原型設(shè)計和布局生成。得益于全新的 AI 工具，設(shè)計成果不再需要從零開始構(gòu)建。您可以在幾分鐘內(nèi)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(chuàng)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(shè)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(shù)字產(chǎn)品的真實原型一樣。我經(jīng)常用我的草圖來引導(dǎo)新的人工智能線程來實現(xiàn)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(xié)調(diào)的寶貴工具。

話雖如此，對于需要托管平臺的企業(yè)來說，當今 AI 工具的輸出本身還無法直接投入生產(chǎn)。它們?yōu)檫M一步的改進和開發(fā)提供了堅實的基礎(chǔ)，但仍需要具備可訪問性并與業(yè)務(wù)系統(tǒng)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(shè)計技術(shù)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(shè)計格局

隨著越來越多的 AI 設(shè)計工具進入市場，評估它們的差異至關(guān)重要，這不僅體現(xiàn)在輸出結(jié)果上，還體現(xiàn)在它們?nèi)绾闻c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(shè)計師到規(guī)?；a(chǎn)品組織）中的可用性關(guān)鍵特性。

人工智能輔助設(shè)計工具：從早期測試到發(fā)現(xiàn)商業(yè)價值

今年早些時候，我和我的團隊測試了幾款新興的AI設(shè)計工具——UX Pilot、Vercel v0和Lovable——以了解它們在結(jié)構(gòu)化設(shè)計環(huán)境中的實際價值。我們發(fā)現(xiàn)它們出奇地容易上手，界面直觀，設(shè)計師可以在幾小時內(nèi)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(guān)鍵的行業(yè)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(shè)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(yōu)先的方法，可以直接生成 React/Tailwind，但以設(shè)計為中心的團隊需要在 Figma 中手動重新創(chuàng)建。Lovable 則提供了一個強大的中間地帶，可以將提示轉(zhuǎn)換為完整的 React 應(yīng)用程序，同時保留了導(dǎo)出功能以便進行設(shè)計交接。
• v0 和 Lovable 都展現(xiàn)了快速原型設(shè)計的價值，但我們的測試也印證了對比圖表的結(jié)論：與現(xiàn)有設(shè)計工作流程的集成仍然是關(guān)鍵挑戰(zhàn)。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(chǎn)系統(tǒng)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(fā)者使用 AI 完成代碼生成等核心開發(fā)任務(wù)，而只有 31% 的設(shè)計師在素材生成等核心設(shè)計工作中使用 AI。AI 的代碼生成能力也很可能正在發(fā)揮作用——68% 的開發(fā)者表示他們使用提示來生成代碼，82% 的開發(fā)者表示他們對最終結(jié)果感到滿意。簡而言之，開發(fā)者越來越普遍地發(fā)現(xiàn) AI 在日常工作中發(fā)揮著重要作用，而設(shè)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(shè)計師和開發(fā)人員的觀點。

然后 Figma 改變了一切。

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

這一轉(zhuǎn)變驗證了我們的測試結(jié)果：最成功的人工智能應(yīng)用不是來自最復(fù)雜的獨立工具，而是來自在現(xiàn)有設(shè)計操作中發(fā)揮作用的解決方案。

對于設(shè)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(yè)敏銳度使其成為一種創(chuàng)意資源——它能夠在關(guān)鍵之處創(chuàng)造價值：早期創(chuàng)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(fā)現(xiàn)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(xué)習。雖然這項技術(shù)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(shè)計師們會持續(xù)采用它，而 Figma 可能是扭轉(zhuǎn)設(shè)計師不再使用 AI 工具這一趨勢的關(guān)鍵。

對于評估這些工具的企業(yè)團隊來說，區(qū)分獨立功能和運營集成至關(guān)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(shè)計系統(tǒng)進行的平臺整合表明，架構(gòu)成熟度（而非工具復(fù)雜度）將決定 AI 應(yīng)用的成功。

當前的限制：仍然存在摩擦

盡管 AI 設(shè)計工具優(yōu)勢顯著，但它們?nèi)匀恍枰罅康娜斯ね度氩拍芘c實際產(chǎn)品工作流程保持一致。對于在結(jié)構(gòu)化設(shè)計系統(tǒng)、標記化庫或受管控的組件集內(nèi)運作的團隊而言，AI 輸出可能需要重建或重構(gòu)，才能在生產(chǎn)環(huán)境中進行擴展。

常見問題可能包括：

• 與您的設(shè)計系統(tǒng)不一致的視覺風格。
• 過多的內(nèi)聯(lián)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(guān)屏幕或流程時不一致。
• 無障礙設(shè)施實施不足。
• 將輸出與現(xiàn)有代碼庫集成的挑戰(zhàn)。

雖然 Figma 的 AI 功能等平臺原生工具通過在現(xiàn)有設(shè)計系統(tǒng)內(nèi)工作減少了一些集成摩擦，但細化、可訪問性和生產(chǎn)準備的基本挑戰(zhàn)仍然存在。

此外，要獲得最佳結(jié)果，需要開發(fā)有效的提示技能，并使其可重復(fù)使用——本質(zhì)上是學(xué)習每個人工智能工具響應(yīng)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(jié)構(gòu)和緊密的集成仍然需要人類的專業(yè)知識。即使集成路徑有所改進，設(shè)計判斷和系統(tǒng)性思維仍然不可替代。

重新思考人工智能在設(shè)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(chǎn)的成果（尤其是在企業(yè)級領(lǐng)域），不如將其視為動力的加速器——能夠開啟思考、布局和協(xié)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(xiàn)有的設(shè)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(jié)構(gòu)化系統(tǒng)和沖刺周期內(nèi)工作的設(shè)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(chǔ)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(shè)計師，而是增強了他們的能力。通過加速基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)建，AI 可以騰出時間進行更高層次的思考。更少的設(shè)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(chǎn)品。關(guān)鍵在于結(jié)合傳統(tǒng)工作流程來評估結(jié)果，并利用這些洞察來指導(dǎo)更智能、更廣泛的應(yīng)用。

補充：提示如何發(fā)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(shè)計對話。你可以從廣泛的內(nèi)容入手，然后通過一系列提示逐步完善布局，就像指導(dǎo)初級設(shè)計師一樣。

你可能會說：

→“創(chuàng)建一個包含英雄頁面和產(chǎn)品卡片的營銷主頁。”
→“使英雄頁面全寬。”
→“添加推薦部分。”
→“嘗試側(cè)邊欄布局。”

人工智能在創(chuàng)意自由或輕松有序的指導(dǎo)下表現(xiàn)最佳。過多的詳細、一體化的指令會干擾結(jié)果。相反，應(yīng)該將請求分解成更小、可操作的步驟，直到達到預(yù)期結(jié)果。

現(xiàn)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(nèi)容：

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

平臺優(yōu)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(xiàn)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(huán)境中完善設(shè)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(shè)計能力。與任何技能一樣，它隨著實踐而提升——并且它已經(jīng)塑造了我們與這些新工具的協(xié)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(shè)計技術(shù)浪潮。

清單：如何評估用于設(shè)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(gòu)建評估：

• 從提示到布局的速度有多快？
• 它與您的設(shè)計系統(tǒng)（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(jié)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(yù)期，一些預(yù)測已經(jīng)成為現(xiàn)實。與其試圖預(yù)測確切的時間線，不如看看實際正在發(fā)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(xiàn)

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

Figma 的 Make 原生支持其平臺生態(tài)系統(tǒng)。像 Figma 的 MCP 服務(wù)器這樣的基于協(xié)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(shè)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(guī)劃意味著什么

如果您正在評估 AI 設(shè)計工具，那么技術(shù)能力可能不如它們與您現(xiàn)有運營的契合度更重要。我的感覺是，擁有組織良好的設(shè)計基礎(chǔ)的團隊可能具有優(yōu)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(xié)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(quán)衡。
• 無論出現(xiàn)什么工具，從小處著手仍然切實可行。

蘭亭妙微（藍藍設(shè)計）www.dzxscac.cn 是一家專注而深入的界面設(shè)計公司，為期望卓越的國內(nèi)外企業(yè)提供卓越的大數(shù)據(jù)可視化界面設(shè)計、B端界面設(shè)計、桌面端界面設(shè)計、APP界面設(shè)計、圖標定制、用戶體驗設(shè)計、交互設(shè)計、UI咨詢、高端網(wǎng)站設(shè)計、平面設(shè)計，以及相關(guān)的軟件開發(fā)服務(wù)，咨詢電話：01063334945。