产品与设计

AI 产品方法论、设计系统、国风配色与 UX 工程 -- 共 67 篇

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产品方法论

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AI 产品 UX 设计模式

AI 产品 UX 设计模式 从加载态到信任构建：AI 原生交互的 6 大核心模式与工程实践 为什么 AI 产品需要专属 UX 模式 传统软件的交互是确定性的：用户点击按钮，系统在可预测的时间内返回可预测的结果。AI 产品打破了这个契约——响应时间不确定、输出质量不确定、甚至"正确答案"本身就不存在。 这意味着我们不能简单复用传统 UX 模式，而需要一套专门为不确定性设计的交互范式。 本文梳理 6...

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AI 产品信任与透明度设计

AI 产品信任与透明度设计 可解释性 UI、来源引用与用户控制：构建值得信赖的 AI 产品 信任是 AI 产品的基础设施 技术再强大，用户不信任就等于零。AI 产品面临的信任挑战比传统软件严峻得多：用户看不到推理过程，不理解为什么得到这个结果，不知道数据被怎么使用，也无法预测 AI 下次会不会犯错。 信任不是一个功能，而是一种需要系统性设计的产品属性。 一、信任框架 1.1 AI 产品信任模型...

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AI 产品增长飞轮设计

AI 产品增长飞轮设计 数据飞轮、网络效应与病毒机制：构建 AI 产品的自增强增长引擎 飞轮的本质 传统软件的增长是线性的：获客 -> 使用 -> 留存 -> 付费。AI 产品有一个独特的加速器——数据飞轮。每个用户的使用行为都在喂养模型，模型变得更好，吸引更多用户，产生更多数据。 这个正反馈循环一旦转起来，就会形成指数级加速，也是 AI 产品最深的护城河。 一、数据飞轮（Data...

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AI 产品引导设计

AI 产品引导设计 从首次体验到能力发现：让用户 5 分钟内爱上你的 AI 产品 引导设计为什么对 AI 产品至关重要 传统软件的引导是教用户"怎么用"——点哪个按钮、填哪个表单。AI 产品的引导要解决一个更深层的问题：用户不知道 AI 能做什么、不能做什么、以及怎么跟 AI 沟通才有效。 引导失败的代价极高：AI 产品的 Day 1 留存率普遍只有...

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AI 产品指标看板设计

AI 产品指标看板设计 从 DAU 到 Cost-per-Query：构建 AI 产品的数据可观测体系 为什么 AI 产品需要专属指标体系 传统 SaaS 产品的核心指标是 DAU、留存率、转化率。AI 产品除了这些，还必须追踪模型质量和推理成本两个独特维度。一个 DAU 增长 50% 但推理成本增长 200% 的 AI 产品，可能正在走向死亡。 本文覆盖指标设计、看板布局、告警阈值、数据管道和...

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AI 产品本地化策略

AI 产品本地化策略 中国市场适配全攻略：从支付集成到内容审核的工程化落地 本地化不是翻译 把英文界面翻译成中文，只是本地化的 1%。真正的本地化意味着：让产品在中国市场的用户体验和本土产品一样自然，同时满足中国独特的合规要求。 对 AI 产品而言，本地化还涉及模型适配、数据合规、内容审核等传统软件不需要面对的挑战。 一、中国市场适配（Cultural Adaptation） 1.1...

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AI产品的AB测试方法论

AI产品的AB测试方法论 概述 AI产品的A/B测试比传统互联网产品更复杂。传统A/B测试只需对比UI变体的点击率，而AI产品需要同时评估模型质量、prompt效果、系统延迟、用户满意度等多维度指标，且这些指标之间往往存在复杂的权衡关系。本文系统介绍AI产品A/B测试的设计、执行、分析方法论。 一、AI产品A/B测试的特殊性 1.1 与传统A/B测试的差异 维度 传统A/B测试...

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AI产品的数据飞轮设计

AI产品的数据飞轮设计 概述 数据飞轮是AI产品最核心的增长引擎：用户使用产品产生数据，数据用于改进模型，更好的模型提升产品体验，更好的体验吸引更多用户。这个正反馈循环一旦转动起来，就会形成指数级的竞争壁垒。本文从飞轮设计原理、数据采集策略、模型迭代机制到效果度量，系统讲解如何为AI产品设计和运营一个高效的数据飞轮。 一、数据飞轮的基本原理 1.1 飞轮模型 ┌──────────────┐ │...

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AI产品的竞争壁垒构建

AI产品的竞争壁垒构建 概述 在AI时代，"用GPT套壳做产品"的门槛极低，但构建持久的竞争壁垒极难。当底层大模型能力趋同时，AI产品的护城河不在模型本身，而在数据飞轮、工作流嵌入、网络效应和切换成本的组合中。本文系统分析AI产品可能构建的五类竞争壁垒，以及如何在产品设计的早期就埋入壁垒种子。 一、AI产品的壁垒地图 1.1 五类壁垒框架...

S 进阶 约 12 分钟

AI产品运营指标体系

AI产品运营指标体系 概述 AI产品的指标体系比传统互联网产品多了"模型质量"和"AI成本"两个关键维度。一个好的AI产品不仅要用户喜欢（体验指标好），还要模型靠谱（质量指标好），同时成本可控（效率指标好）。本文构建一套覆盖产品、质量、成本、商业四个层面的AI产品指标体系。 一、指标体系架构 1.1 四层指标金字塔 ┌─────────────┐ │ 商业指标 │ -- 公司层面关心 │...

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AI 错误处理 UX 设计

AI 错误处理 UX 设计 优雅降级、重试模式与信心指标：当 AI 出错时如何保持用户信任 AI 产品的错误是常态 传统软件的错误率可以做到 0.01%，但 AI 产品的"不完美"是结构性的。模型会产生幻觉，推理会超时，置信度会波动。接受这个事实，然后设计出让用户在 AI 出错时仍然信任产品的体验——这是 AI 产品 UX 的核心竞争力。 一、AI 错误的完整分类学 1.1 错误维度矩阵 维度...

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Vibe Coding方法论：AI辅助编程最佳实践

Vibe Coding方法论：AI辅助编程最佳实践 概述 Vibe Coding是一种以AI为核心协作者的编程范式：开发者描述意图，AI生成代码，人类审查和引导方向。这不是"让AI写代码然后复制粘贴"，而是一种新的人机协作模式，要求开发者具备更高层次的架构思维、审查能力和沟通表达力。本文系统总结与AI编程助手高效协作的方法论，包括prompt设计、审查工作流、工具选择和团队实践。 一、Vibe...

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AI编程工具实战报告（基于Gemini）

AI编程工具实战报告（基于Gemini） 目录 第一部分：新的开发范式：从AI助手到AI队友 1.1 “模板代码”的终结：AI如何重塑软件开发生命周期 1.2 理解AI辅助的光谱：一个四层模型 1.3 Agentic AI登场：从“编写代码”到“解决问题”的转变 第二部分：描绘全球AI编码工具版图 2.1 类别深度剖析：选择你的“副驾驶” 2.2 焦点：科技巨头的“生态系统之战”...

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从0到1构建AI产品团队

从0到1构建AI产品团队 概述 构建一个能持续交付AI产品的团队，比构建一个传统软件团队更具挑战性。AI产品团队需要融合算法研究、工程实现、产品设计、数据运营等多个领域的能力，而这些领域的人才供需严重不平衡。本文从团队角色设计、人才招聘策略、协作模式到组织演进，提供一套从0到1构建AI产品团队的实操指南。 一、AI产品团队的角色图谱 1.1 核心角色定义...

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对话式 AI 界面设计

对话式 AI 界面设计 Chat UI 的工程美学：从流式响应到多轮上下文的全链路设计 对话式 AI 界面的特殊性 对话式 AI 界面看起来只是"聊天窗口"，但它承载的交互复杂度远超传统即时通讯。核心差异在于：AI 的响应是生成式的——长度不可预测、耗时不确定、质量有波动、且需要用户在对话过程中不断校准意图。 本文从 8 个维度拆解对话式 AI 界面的设计与工程实现。 一、Chat UI...

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AI 产品 PRD 撰写指南与模版

AI 产品 PRD 撰写指南与模版 写好一份 AI 产品 PRD，80% 的坑就提前填上了 你有没有经历过这样的场景？ PRD 写得很漂亮：用户输入问题，AI 返回答案，界面清爽简洁。开发做完了，测试也过了，上线第一天——用户问了句方言，AI 回了段英文；问了个敏感话题，AI 侃侃而谈；高峰期响应 15 秒，用户以为卡死了疯狂刷新。 这些问题，不是开发的锅，是 PRD 的锅。传统 PRD...

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AI 产品冷启动方法论

AI 产品冷启动方法论 没有数据、没有用户、没有钱——AI 产品的第一步怎么迈？ 每个 AI 产品经理都会遇到这个经典困局： AI 需要数据才能工作好 好的数据需要用户使用才能产生 用户需要产品好用才愿意用 产品好用需要 AI 工作好 这是一个完美的死循环。在传统产品里，MVP 可以很粗糙——按钮能点、页面能跳就行。但 AI 产品不一样，如果 AI...

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AI 产品定价策略

AI 产品定价策略 定价定生死——AI 产品的定价比传统 SaaS 难 10 倍 你做了一个 AI 产品，用户很喜欢，日活蹭蹭涨。然后财务找你："这个月推理成本 48 万，收入 12 万，你打算什么时候不亏钱？" 这个场景每天都在发生。AI 产品的定价难在一个根本矛盾：成本是按使用量线性增长的（每次推理都花钱），但用户习惯了互联网时代的"免费用、增值付费"模式。用户用得越多你越亏，这在传统...

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AI 产品指标体系设计

AI 产品指标体系设计 如果你不能衡量它，你就不能改进它——但 AI 产品的"衡量"比你想的难得多 一个真实的故事：某团队做了个 AI 写作助手，模型准确率 93%，团队开香槟庆祝。上线两周后，DAU 从 5000 跌到 800。复盘发现：准确率是高，但平均响应时间 8 秒，用户等不了直接关了。 问题出在哪？他们只看了"模型好不好"，没看"产品好不好用"。 AI...

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AI 产品经理日常工具箱

AI 产品经理日常工具箱 从灵感到上线，每个阶段你需要的武器库 上周五，一个刚转型 AI 产品经理的朋友问我："我现在桌面上开了 27 个 Tab，感觉自己像个工具收集癖患者，但真正用得顺手的没几个。你能不能给我一份'够用就好'的清单？" 这个问题我被问过不下 20 次。所以这篇文章不是"2026 年最全 AI 工具合集"那种看完就忘的列表，而是一份按工作流阶段组织的实战工具箱——每个阶段只推荐...

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AI 团队组建与管理指南

AI 团队组建与管理指南 技术再强，团队搭错了也白搭 一个创始人跟我说："我花了 3 个月找到一个年薪 200 万的 ML 专家，结果他来了之后天天写论文跑实验，产品上线日期一推再推。不是他不够强，是我搭错了团队。" AI 产品团队和传统互联网团队有本质区别。传统团队的核心矛盾是"产品和研发对需求的理解不一致"。AI 团队的核心矛盾是"模型能力的不确定性和产品交付的确定性之间的冲突"。...

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Reddit 热度 × 口碑：必读传记清单（2026-01-04）

Reddit 热度 × 口碑：必读传记清单 基于 Reddit Reads 的「提及次数」与 Goodreads 口碑（更新：2026-01-04, 时区：America/Los_Angeles）。 方法论（简要） Reddit 热度：使用 Reddit Reads，按子版块统计“被提到的次数（unique users）”，优先取...

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矩阵运算：现代 AI（深度学习）的核心原理与影响

矩阵运算：现代 AI（深度学习）的核心原理与影响整合版 更新日期：2026-01-04 目录 数学基础：线性映射、几何意义与张量表示 工程实现：GPU 并行与矩阵运算优化 技术演化：从结构到推理路径的矩阵化 示例：Transformer 中的矩阵乘法实践 产业与自动化影响 参考资料（阅读建议） 数学基础：线性映射、几何意义与张量表示 向量与线性映射。...

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实战测评：用 Claude Code + BMAD + GLM-4.7 打造 HeartPetBond App (心宠纽带)

实战测评：用 Claude Code + BMAD + GLM-4.7 打造 HeartPetBond App (心宠纽带) AI 灵感闪现 2025年12月31日 12:54 上海 核心看点：在 Claude Code 环境下，智谱 GLM-4.7 能否替代昂贵的 Opus 4.5？在 BMAD 文档驱动的敏捷开发流中，它的 200K 长上下文表现如何？本文通过 HeartPetBond...

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AI 产品设计调研报告

AI 产品设计调研报告 调研对象: Genspark AI、Manus AI 调研日期: 2025-12-29 目的: 学习视觉设计、交互设计、功能设计，为灵阙智能体平台优化提供参考 目录 Genspark AI 调研 Manus AI 调研 设计要点对比 灵阙平台优化建议 参考资料 一、Genspark AI 调研 1.1 产品概述 项目 详情 官网 https://genspark.ai...

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SOTA 视频智能体：最佳工程实践白皮书 (2025 Edition)

SOTA ENGINEER Core Architecture 1. Neuro-Symbolic 架构 2. 智能路由与协议 Implementation (Python) 3. Brain: Opus Agent 4. Skills: MCP Tools 5. Quality Assurance Implementation (Remotion) 6. Body: Renderer SOTA...

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AI时代产品经理负责制与财税行业转型适配研究

AI时代产品经理负责制与财税行业转型适配研究 ——从组织机制、人才路径到财税场景落地的系统梳理 猪哥云(四川)网络科技有限公司 · 数据产品部 作者：Maurice（maurice_wen@proton.me） 版本：2025 年 目录 一、产品经理负责制的起源与核心机制 二、国内外典型互联网公司实践（含 AI 项目演进） 三、AI 时代产品经理能力要求与画像 四、财税行业 AI...

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AI时代的元学习能力：定义与构建策略 - 数据产品部专题分享

AI时代的元学习能力 定义、构建策略与数据产品部实践指南 数据产品部内部分享会 | 面向大数据开发、架构师、产品经理、算法工程师、测试、数据治理团队 📋 内容导航 一、核心概念阐释 二、数据产品部门专属应用场景 三、三大场景下的元学习能力构建 四、数据产品团队元学习能力框架 五、方法论与工具体系 六、实施路线图与行动计划 七、能力评估与量化指标 八、挑战与应对策略 九、未来展望...

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AI时代避免自身NPC化：提升元学习能力的玩家手册 - 数据产品部专题分享

AI时代避免自身NPC化 提升元学习能力的玩家手册 副标题：从脚本执行者到主动玩家的进阶之路 适合人群：数据产品部全体 | 大数据开发 | 算法工程师 | 产品经理 | 架构师 | 测试 | 数据治理 初级任务 中级挑战 高级Boss战 内容导航 第一章：理解NPC化危机 - 什么是元学习 第二章：NPC vs 玩家 - 两种模式的对比 第三章：职业技能树 - 不同岗位的升级路径...

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AI时代的元学习能力：定义与构建策略

AI时代的元学习能力：定义与构建策略 面向教育、职场/企业与个人成长的系统化方案 · 更新于 2025-10-29 目录 一、概念阐释 二、三大场景构建方案 教育：学生的元学习 职场/企业：AI素养与机制 个人成长：自我驱动提升 三、方法与工具 四、实施建议 参考来源（节选） 注：为提升可读性，正文移除了原文中的行号式【编号】标注，仅保留末尾“参考来源（节选）”。 一、概念阐释...

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镜中挑战者：驾驭AI赋能的竞争新纪元

镜中挑战者：驾驭AI赋能的竞争新纪元 第一部分：大解绑——新的竞争范式 1.1. 引言：当客户变为创造者 软件行业正面临一场根本性的范式转移，而非渐进式变革。其核心论点在于：由人工智能（AI）驱动的软件开发民主化，正在将传统的客户群体转变为直接的竞争来源。这一转变不仅重塑了市场格局，更对现有软件即服务（SaaS）企业的生存根基构成了前所未有的挑战。 著名增长专家埃琳娜·维尔纳（Elena...

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AI 编程指引手册（2025 企业版）｜CLI×Agent×MCP×多模型路由

AI 编程指引手册（2025 企业版） 概览 七大非共识 CLI 工具矩阵 Agent×MCP×路由 企业实战路径 落地手册 附录 面向大数据与 AI 研发团队的“即用型”指南 本手册聚焦 CLI 编程工具（含国内：Trae、Qoder 等）、Agent 工具链（MCP、多模型路由、ReAct）、以及在数据平台（ETL/AutoML/PromptOps）与组织层面的落地方法。...

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AI Coding ⾮共识报告｜HTML 演示稿

AI Coding ⾮共识报告｜演示稿 封面 七⼤⾮共识 战略建议 最新动态 01 AI透镜系列研究｜AI Coding ⾮共识报告 聚焦编码智能体的范式变⾰，梳理市场数据、产品竞态、模型路线与组织影响，输出便于公司内分享的“PPT式”要点。 AI Coding 丰饶时代 Strategy 原始资料：〈AI Coding⾮共识报告丨AI透镜系列研究〉PDF（54页，2025.09）。 02...

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如何对大模型提出一个好问题：10大框架体系

AI问题设计：10大框架体系 系统化、专业化的大模型对话指导方法 企业级实践标准 | 完整体系指南 10大核心框架 从问题设计到实战应用的完整体系 01 问题架构设计 构建清晰的问题框架和逻辑结构，确保问题目标明确、指向性强 02 上下文工程 精确的背景信息和场景设定，为AI提供充分的决策依据 03 提示词优化 高效的指令设计和表达技巧，提升AI理解准确性 04 输出格式控制...

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企业合规AI应用大师课：数据驱动的合规智能化解决方案

企业合规AI应用大师课 课程概览 基础理论 十步构建法 七把钥匙 合规案例 智能体模板 问题诊断 进阶技巧 实战演练 企业合规AI应用大师课 十步构建法 × 七把钥匙 = 数据驱动的合规智能化解决方案 企业合规智能化专业认证课程 系统化方法论 + 实战案例 + 专业认证 🎯 核心方法论框架 十步构建法 系统化的合规AI智能体构建流程 1. 任务背景 - 合规专家角色定义 2. 语调设定 -...

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Vibe Coding with Claude -- 项目内协作脚本（CLI × AST × 审计/回滚）

Vibe Coding with Claude -- 项目内协作脚本 CLI 一键流 × 结构化改造（AST/Codemod）× 审计/回滚 × PR/CI 守门 建议保存文件名：claude.md 或 CLAUDE.local.md。本 HTML 可直接转为 Markdown；命令已给出 macOS / GNU 双写与 PowerShell 替代。 目录 总览与目的 会话启动（Kickoff...

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Vibe Coding with Claude -- 项目内协作脚本（CLI × AST × 审计/回滚）

Vibe Coding with Claude -- 项目内协作脚本 CLI 一键流 × 结构化改造（AST/Codemod）× 审计/回滚 × PR/CI 守门 × 企业级工程化 建议保存文件名：claude.md 或 CLAUDE.local.md。本手册为企业级代码库协作工程规范。 章节导航 01 总览与目的 02 会话启动 03 安全工程体系 04 技术选型 05 CLI流水线 06...

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符号计算与智能语言的进化

Symbolic Intelligence Report 符号计算与智能语言的进化 探索从LISP到混合智能的技术演进，构建可解释、可控、可证的智能系统架构 Version 2025.08 道 LISP 极简主义 "代码即数据，万物皆列表"的极简与元编程思维，为提示词DSL与符号推理提供最小可表达的语言骨架。 器 Wolfram 统一计算...

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符号计算与智能语言的进化

🔬 Symbolic Intelligence Report 符号计算与智能语言的进化 探索从LISP到混合智能的技术演进路径，构建可解释、可控、可证的智能系统架构体系 符号计算 混合智能 形式化验证 Version 2025.08 Latest 道 LISP 极简主义 "代码即数据，万物皆列表"的极简与元编程思维，为提示词DSL与符号推理提供最小可表达的语言骨架。 Minimal...

S 提升 约 65 分钟

ChatBI深度技术报告：构建企业级对话式商业智能平台

ChatBI深度技术报告 构建企业级对话式商业智能平台：从入门到精通的完整指南 目录 执行摘要 混合架构设计 Text2SQL核心技术 企业级扩展架构 完整管道实现 高级分析能力 技术栈推荐 实施最佳实践 创新与未来方向 性能基准测试 实施路线图 执行摘要 💡 什么是ChatBI？...

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产品经理手册第四版：核心要点总结

产品经理手册第四版：传统产品管理的综合指南 核心概述：琳达·戈切尔斯（Linda Gorchels）的《产品经理手册第四版》是一本具有奠基性意义的432页手册，涵盖核心框架（3C、Stage-Gate、4Rs）、四部分结构（基础概念、上游/下游管理、精细调整）、实用工具和相关性评估。该书强调关键能力包括无权威影响、虚拟公司管理，以及跨传统行业的战略-战术整合。 作者背景与基础方法...

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全球AI领军人物职业交集时间线 - 塑造未来的网络

AI精英网络分析 ☰ 概览 时间线 关系网络 机构演变 思想分野 全球影响 深度洞察 全球AI领军人物职业交集时间线 塑造人工智能未来的精英网络与思想分野 0 关键人物 0 核心机构 0 发展年限 0 市场价值(十亿美元) 🎓 学术起源：斯坦福效应 以斯坦福大学SAIL为核心的学术网络，培养了吴恩达、李飞飞、Sam...

设计系统

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AI产品的可访问性设计

AI产品的可访问性设计 引言 可访问性（Accessibility，缩写 a11y）不是"锦上添花"，而是产品的基本品质。全球约 16% 的人口有某种形式的残障，包括视觉、听觉、运动和认知障碍。AI 产品由于高度依赖文本交互、实时流式输出和多模态内容，面临着独特的可访问性挑战。本文从 WCAG 标准出发，深入 AI 产品的可访问性设计实践。 一、可访问性标准与法规 1.1 WCAG 2.1...

B 进阶 约 10 分钟

AI产品的微交互设计

AI产品的微交互设计 加载状态、反馈模式与过渡动画的工程实现 1. 微交互在 AI 产品中的角色 微交互（Micro-interactions）是界面中细微的、目的明确的交互时刻。在 AI 产品中，微交互承担着特殊使命：弥合用户操作与 AI 响应之间的时间鸿沟。当 AI 需要 5-30 秒才能返回结果时，精心设计的微交互是唯一能让用户保持信心的手段。 用户操作 AI 处理 结果呈现 | | |...

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AI产品的设计系统构建方法论

AI产品的设计系统构建方法论 Design Tokens、组件库与模式库的工程化实践 1. 为什么 AI 产品需要专属设计系统 AI 产品的界面有别于传统 Web 应用。对话式交互、流式输出、不确定性反馈、多模态内容混排等特性，使得通用的 UI 库（如 Material UI、Ant Design）无法直接满足需求。一个面向 AI 产品的设计系统，必须在基础组件之上，建立一套专为 AI...

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AI 产品配色系统设计

AI 产品配色系统设计 色彩理论、语义化配色、暗黑模式、WCAG 无障碍与 Design Token 架构 一、为什么配色系统是 AI 产品的基础设施 颜色不是装饰，是信息。在 AI 产品中，颜色承载着状态、层级、操作和情感： 状态表达：成功（绿）、错误（红）、警告（黄）、加载中（蓝） 层级区分：主操作 vs 次要操作、已读 vs 未读、激活 vs 禁用 品牌识别：用户在 0.1...

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AI界面中的数据可视化设计

AI界面中的数据可视化设计 仪表盘、分析面板与智能洞察的可视化策略 1. AI 产品数据可视化的独特性 AI 产品中的数据可视化不同于传统 BI 仪表盘。它需要同时解决两类问题：展示 AI 系统自身的运行状态（模型性能、Token 消耗、推理延迟），以及呈现 AI 分析产出的业务洞察。 传统 BI 仪表盘: AI 产品仪表盘: +---------------------+...

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AI 界面动效设计

AI 界面动效设计 Loading 动画、过渡模式、微交互、骨架屏、流式文字效果与 CSS/Framer Motion 实践 一、动效的角色：减少认知负荷 动效不是装饰。在 AI 产品中，动效承担着三个关键职责： 解释因果：用户做了什么 -> 发生了什么（按钮点击 -> 面板展开） 填充等待：AI 思考需要时间，动效让用户感知到"系统在工作" 引导注意：新内容出现在哪里、下一步应该看哪里...

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AI辅助UI设计工作流

AI辅助UI设计工作流 引言 AI 正在重塑 UI 设计的每一个环节——从灵感获取、线框图绘制、高保真原型到设计系统维护。设计师不再需要从空白画布开始，而是可以用自然语言描述意图，让 AI 生成初始方案，再通过专业判断进行迭代优化。本文系统梳理当前 AI 辅助 UI 设计的工具生态、工作流和最佳实践。 一、AI 设计工具全景 1.1 主流工具对比 工具 定位 输入方式 输出格式 适合阶段...

B 进阶 约 12 分钟

AI配色方案生成与品牌一致性

AI配色方案生成与品牌一致性 智能色板生成、和谐性算法与品牌规范的工程保障 1. 配色在产品设计中的地位 颜色是用户对产品的第一印象，也是品牌辨识度的核心载体。在 AI 产品中，配色还承担额外的语义职责：区分用户内容与 AI 生成内容、传达置信度、标识不同模型/功能区域。 配色的三个维度: +-------------------+ | 品牌维度 | <- 企业 CI 规范、品牌识别...

B 入门 约 11 分钟

Design System构建指南

Design System构建指南 引言 Design System（设计系统）是产品设计与开发的"宪法"——它定义了视觉语言、交互规范、组件行为的统一标准，让团队在规模化协作中保持一致性。对于 AI 产品而言，设计系统还需要覆盖对话气泡、生成状态、置信度指示等独特模式。本文从架构到实施，系统阐述如何构建和维护一套可持续的设计系统。 一、设计系统架构 1.1 原子设计方法论 Brad Frost...

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Figma到代码的自动化工作流

Figma到代码的自动化工作流 Figma 插件、Design-to-Code 工具与 Stitch 集成 1. 设计到代码的鸿沟 设计师在 Figma 中精心打磨的界面，到了开发者手中往往"走样"。这种鸿沟源于三个层面的信息损失： 设计意图 代码实现 +------------------+ +------------------+ | 间距: 16px | -----> | margin:...

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中文排版与国际化设计规范

中文排版与国际化设计规范 CJK 排版、竖排文字与多语言界面设计 1. 中文排版的独特性 中文排版与西文排版有本质差异。西文是"词"为基本单位，用空格分隔，字母等宽或变宽混合；中文是"字"为基本单位，无空格分隔，每个字符占据一个正方形的"字身"。这些差异深刻影响了换行、对齐、间距和字体选择。 西文排版: The quick brown fox jumps. | | | | | | [词] [词]...

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中文排版设计规范

中文排版设计规范 字体选择、行高与段间距、中英混排、响应式文字与 Web 排版最佳实践 一、中文排版为什么需要专门规范 中文排版与西文排版有本质差异： 等宽方块字：每个汉字占据相同的正方形空间，不像西文有宽窄之分 无词间空格：中文句子内没有天然的词语分隔，断行算法不同 标点特殊：全角标点、禁则处理（行首禁排逗号、行末禁排左括号） 字数密度高：同样面积的中文能承载更多信息...

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信息可视化设计原则

信息可视化设计原则 引言 信息可视化是把抽象数据转化为可感知图形的过程——好的可视化能在几秒内传递复杂数据背后的洞察，差的可视化则让简单数据变得不可理解。AI 产品天然产出大量数据（模型指标、用户行为、生成质量、系统健康度），如何有效呈现这些数据是产品体验的关键一环。本文从感知心理学出发，系统阐述信息可视化的设计原则和实践方法。 一、视觉感知基础 1.1 前注意属性...

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动效设计：让AI交互更自然

动效设计：让AI交互更自然 引言 动效（Motion Design）是界面的"语气"——恰到好处的动效能让交互更流畅、反馈更即时、体验更自然；过度的动效则成为干扰和负担。AI 产品尤其依赖动效：流式打字效果传递"AI 正在思考"的实时感，加载动画缓解等待焦虑，状态过渡帮助用户理解界面变化。本文从动效原则到 AI 场景的具体实现，提供完整的实战指南。 一、动效设计原则 1.1 迪士尼十二原则在...

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响应式设计模式与AI适配

响应式设计模式与AI适配 引言 AI 产品的界面形态多样——对话窗口、数据仪表盘、生成结果展示、多模态输入区——每一种都有独特的响应式挑战。传统响应式设计关注"内容如何在不同屏幕尺寸下重排"，AI 产品还需要回答"AI 交互如何在不同设备上保持流畅"。本文从经典响应式模式出发，深入 AI 界面的适配策略。 一、响应式设计基础 1.1 断点体系 主流断点（Mobile First）： xs:...

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国风设计在现代数字产品中的应用

国风设计在现代数字产品中的应用 引言 "国风"（Chinese Traditional Aesthetics）不是简单地在界面上贴水墨画和书法字——它是一套从哲学、美学到视觉语言的完整设计体系。当传统美学与现代数字产品相遇，既要保留东方意境的神韵，又要满足现代用户对可用性和性能的要求。本文从传统美学理论出发，系统探讨国风设计在数字产品中的实战应用。 一、传统美学理论基础 1.1 核心美学观念...

B 进阶 约 14 分钟

国风设计系统工程化实践

国风设计系统工程化实践 引言：传统美学的数字化表达 "国风"（Chinese Neo-Traditional Aesthetic）在过去五年间经历了从小众审美到商业主流的蜕变。从故宫文创到茶颜悦色，从原神到黑神话悟空，国风设计证明了传统东方美学在现代数字产品中不仅有生命力，而且有极强的商业价值。...

B 进阶 约 10 分钟

无障碍设计在AI产品中的实践

无障碍设计在AI产品中的实践 WCAG 合规、屏幕阅读器支持与键盘导航的工程实现 1. AI 产品无障碍的特殊挑战 AI 产品在无障碍方面面临传统 Web 应用没有的挑战：动态内容流式生成、非确定性输出、多模态混合、以及对话式交互模式。这些特性使得标准的 WCAG 指南需要额外的解读和扩展。 传统 Web 应用: AI 产品: - 内容预先确定 - 内容实时生成 - 页面结构固定 -...

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色彩心理学与AI产品配色

色彩心理学与AI产品配色 引言 色彩是用户接触产品的第一印象——在用户阅读任何文字之前，颜色已经在传递情绪、建立信任、引导行动。AI 产品作为一个新兴品类，其配色策略既要遵循色彩心理学的普适规律，又需要回应用户对"智能""可信""专业"的独特期待。本文从色彩心理学基础出发，深入 AI 产品的配色实践。 一、色彩心理学基础 1.1 色彩与情绪映射 色系 核心情绪 适用场景 AI 产品应用 蓝色...

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设计Token与主题切换实现

设计Token与主题切换实现 CSS 自定义属性、暗色主题与动态主题的工程架构 1. Design Token 的本质 Design Token 是将设计决策编码为数据的方法。它不是变量，不是常量，而是"设计决策的最小可传递单元"。一个 Token 携带了名称、值、类型和作用域四个信息维度。 传统做法: button { background: #3B82F6; } <-...

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设计系统构建指南

设计系统构建指南 组件库架构、Design Tokens、文档化、版本管理、Figma-to-Code 工作流与 Storybook 实践 一、设计系统的本质 设计系统不是组件库，也不是一套 UI 规范文档。它是一套活的、可执行的契约——连接设计师的意图和工程师的实现，确保产品在任何页面、任何设备、任何迭代中都保持一致。 设计系统的三个层次...

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中国顶级配色密码（国风配色）— AI设计 HTML 指导手册（增强版）

中国顶级配色密码 — AI 设计手册（增强版） 把传统色审美工程化：规则 → 角色色 Tokens → 可控的 AI 输出 宣纸春青 暖金朱砂 宋式清雅 明式对比 导出 CSS Tokens 1. 配色密码（规则集） 2. 主题库（季节/场景/时期） 3. 角色色 Tokens 与占比 4. 配色工具箱（调参与无障碍） 5. 组件映射（UI落地） 6. AI 提示词生成器 7....

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灵阙设计系统 V2.0

灵阙设计系统 V2.0 融合调研洞察，打造独特的企业级智能体平台设计语言 更新日期: 2025-12-29 一、设计定位：「灵阙」品牌基因 1.1 名称寓意 灵阙 = 灵（Spirit/Intelligence）+ 阙（Palace Gate/Portal） 灵：智能、灵动、有灵魂的 AI 阙：门阙、宫殿入口，象征通往专业领域的门户 品牌意象：通往专业智能的门户，企业级 AI 能力的殿堂 1.2...

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LingQue Studio · 智能体平台逐页优化与AI编程提示词（整合版）

LQ LingQue Studio · 智能体平台逐页优化与AI编程提示词（整合版） 逐页优化 · 功能闭环 · 可直接用于 AI 编程 0）全局先打穿：跨页面的一致闭环与性能底座 1）工作台 2）智能体列表 3）工作流编排 4）模板市场 5）会话记录（Beta） 6）执行日志 7）链路追踪（New） 8）测试中心 9）知识库 10）工具箱 11）MCP 服务 12）提示词库 13）模型接入...

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8大专业智能体 - 前端深度打磨方案

8大专业智能体 - 前端深度打磨方案 基于2025 AI Agent UI/UX最佳实践 设计原则 核心理念 任务导向 - 每个智能体围绕核心任务设计专属交互 透明可信 - 展示推理过程、数据来源、置信度 渐进披露 - 默认简洁，按需展开详情 情境适应 - 根据任务阶段动态调整界面 通用设计规范 // 专业智能体工作台通用结构 interface ProfessionalWorkstation...