AI on Hi, I'm 5key

从 Ant Design X 探索 AI 产品领域设计系统

Mon, 09 Dec 2024 00:00:00 +0000

写在开头

在之前的文章中曾和大家提到过，ChatGPT 的这种会话式交互模式可能会成为未来 AI 产品最为主流的设计范式。这两年来，我们也看到越来越多的产品开始采用这种模式，来构建自己的 AI 产品。

但会话式交互真的会是 AI 产品的最终形态吗？这个问题在目前可能并没有答案。不过可以确定的是，至少在未来很长一段时间里，AI 产品都会以这种形态出现在我们面前。因此，基于会话的设计系统的出现也就成为了必然。

上周 Ant Design 推出了一个名为 Ant Design X 的全新设计系统。这是一个专注于会话式交互的解决方案，为 AI 产品的构建提供基础能力。

在这个领域中我们基本还没看到类似的能力出现，所以 Ant Design X 应该说是目前业内第一个真正意义上的服务于 AI 产品的会话式设计系统。

一直以来，我们聊设计系统，往往集中在中后台的 B 端产品上。因为它们的复杂度相对较低、可标准化的程度高，非常适合构建设计系统。

但也正是因为我们聊 B 端产品聊得太多了，而像电商、社交、金融等领域，迄今为止都很难看到能真正称之为领域级的标准出现。以至于我们对领域级设计系统的讨论终归显得有些单薄。

相较于 Ant Design X 所提供的内容，其实我更感兴趣的设计系统终于出现在一个新的领域了。这一期的文章，我不想聊太多 Ant Design X 文档中的设计细节，而是希望借助这个案例和大家一起聊聊领域级设计系统是如何构建的。

领域级设计系统是什么？

开始之前，我们还是要再回顾一下领域级设计系统。在之前的定义中，我们将设计系统分成了：系统级、领域（行业）级、业务（产品）级三个等级（关于三级分类的详细论述，可以参考设计系统学习指南 - 国内外 Design System 案例解析和深度解析 AWS CloudScape 这两篇）。

从 0 到 1：用 Cursor 做了两个小工具

Sat, 30 Nov 2024 00:00:00 +0000

TL;DR

不会写代码的设计师/产品经理，靠 Cursor 在两天内做出了两个真正可用的网页小工具：融资利率计算器和百万计划。

这篇是个人实践记录，讲我从「产品经理」到「程序员」的真实体验，以及 AI 辅助编程对非工程师角色的意义。

两个小工具：融资利率计算器与百万计划

在美股市场，偶尔会用到富途的融资。每次用融资之前，我总要在脑海中默算这笔钱会产生多少利息。这件事虽然不复杂，但计算的过程总让我有点烦躁。为什么不自己做一个呢？于是，就有了这个「融资利率计算器」小工具。

功能特点：

支持美股和港股的融资费用计算。
输入金额、天数后，快速得出利息成本。

前段时间，我的女儿问了我一个问题：“爸爸，存够 100 万需要多久？”这让我一时间有些语塞，但又觉得这是个很有意义的理财问题。与其给她一个简单的回答，不如用一个工具来帮助她理解存钱和投资的过程。于是，就有了这个「百万计划」小工具。

功能特点：

输入初始资金、月存金额、年化收益率，计算达成 100 万的所需时间。
支持不同利率和存入金额的调整，直观展示投资增值的概念。

从产品经理到"程序员"：用 Cursor 写代码的真实体验

其实，这两个工具都不是我写的。实际上，是 Cursor 帮我完成了它们。我只是作为产品经理和设计师，提出需求，规划功能，再通过 Cursor 帮我实现了我的想法。

在互联网行业工作了 20 多年，前面的十多年一直都是做设计，后面的几年开始做产品。多年来，我对编程一直抱有执念。

作为设计师和产品经理，我总会想到各种稀奇古怪的需求，但由于自己不会写代码，很多想法都无法尝试。虽然我尝试学过编程，但真正掌握编程的逻辑和语言始终需要投入大量时间，而这对于我来说，并不现实。

为什么我建议每个非工程师都试试 Cursor

有了 AI 工具，局面完全打开了。在过去，ChatGPT 让我能够改改代码，而如今 Cursor 则让我开始可以大胆的做一些更为复杂的工具了。

Cursor 对我来说最大的意义，是让我可以退回到产品经理的角色，只需要把握功能的需求和细节，把实现交给“它”来完成。

用 Cursor 完成我的第一个工具后，我毫不犹豫地决定付费订阅了。

一个月一百多块钱的成本，就像雇佣了一个“随叫随到的程序员”。对于我这种技术能力有限、却常有小想法的人来说，绝对是超值的投资。

接下来想用 Cursor 探索什么

接下来的日子里，我会继续用 Cursor 实现一些日常生活中“看到”的需求。它们不一定复杂，也不一定适合所有人，只是用来解决一些我自己感兴趣的问题，就像以前的 Notion 模板一样。

半年过去了，AI 设计的进展如何?

Mon, 04 Sep 2023 16:34:56 +0000

⚠️ 本文已有更新版本

这篇文章发布于 2023 年 9 月，是我对 AI 设计的早期观察。我在 2024 年 6 月写了一篇更深入、更全面的更新版：一年过去了，AI design 的进展如何？，建议优先阅读新版。

篇首语

今年年初 AI 浪潮席卷了整个科技互联网领域，从海外的 UIZard 到国内的即时设计、MasterGo，大家都在不断尝试探索新的模式将 AI 与 UI 界面进行结合。我也一直都在密切关注着它对设计行业所带来的变化，特别是在界面设计领域。

时间一转眼已经到了 9 月，尽管前面提到的这几家公司在文生 UI 领域都投入了大量的资源和精力，也获得了一些初步的成果，但就目前的结果来看AI 在界面设计方面依旧处于一个比较初级的阶段。与此同时大家可能也会发现，这几家公司对这方面的发声也在慢慢变少，整个领域似乎进入了一个相对沉寂的时期，这股热潮似乎在默默的消退。

上周与一位老同事喝咖啡，一起深入探讨了一下当前 AI 设计的能力进展、现实中客户的真实需求以及未来的发展趋势。回来后我又重新整理了一下思路，想在这篇文章中，与大家分享一些我对当前AI 界面设计的思考和想法。

UI 界面设计的复杂性

与创意设计领域中Stable Diffusion、MidJourney 飞速进化相比，AI 在 UI 界面设计上的能力进展显然是缓慢的。

创意设计侧重于高概念的构思发散，而界面设计则是深入到具象的业务实现。这也就意味着从产品逻辑到交互模式，都是需要基于深入的用户洞察和对业务逻辑的细致理解。

这种差异化和复杂性为 AI 在界面设计方面的发展带来了巨大的挑战，迫使我们需要做更多深入的研究和基础建设才有可能获得实质性的进步。这里我们可以展开细说一下：

01. 业务导向的多维度设计

UI 界面不仅仅是产品功能的呈现，它还更需要综合用户需求、数据反馈来进行设计从而向达成业务目标前进。

这也就意味着在设计的过程中我们不仅需要关注产品的界面美观和使用体验，还需要考虑如何结合这些背景信息来进行产品的设计。这就让设计变得不那么“纯粹”，也没有足够明确的规律可遵循，更多的依赖于人的判断。

02. 复杂的设计目的性

相较于创意设计，UI 界面设计的目的性会复杂得多。每一个界面都可能需要满足用户不同场景下的多个诉求。

例如，一个电商平台的商品列表页不仅要向用户直观地展示具有吸引力的商品，还需要向用户提供商品的筛选 & 比价、加购 & 凑单以及平台的功能导航等不同场景下的用户使用路径，而这些功能在不同的状态下可能还会存在不同的逻辑。

这些需求的层层叠加会让产品的界面设计变得异常复杂，这就要求设计师在界面的布局和功能分配上进行精细的权衡，确保用户在不同的场景下都能快速找到自己需要的功能模块并完成后续的操作。

03. 通用与特定的设计标准

就像之前在设计系统的话题中我们一直讨论的，不同的行业和具体的业务中，都会存在其特有的设计需求和习惯。比如金融类产品中需要强调正式感和安全性，而社交娱乐型产品则更关注轻松、互动性的交互氛围。

系统级的设计系统为我们提供了普适性的界面设计原则和交互标准，但它无法为特定的业务提供具象的设计指引，更别说体现产品的品牌特性和“人设”了。这也就要求设计师针对于特定的行业、用户进行深入的研究，定义出符合业务的品牌特性。

04. 持续迭代的设计过程

产品的界面设计并不是一次性任务。它需要随着技术的进步、用户需求的变化以及市场环境的演变，来进行界面设计的不断优化和更新。这不仅仅是为了提供更好的产品使用体验，也是为了适应业务的发展和变化，确保产品始终保持竞争力。