作為一名產(chǎn)品設計師，你可能會因為個人或職業(yè)原因考慮移居國外。并非每個人都有這樣的機會。但如果你有這樣的機會，你會如何選擇移居地呢？
我嘗試回答這個問題，并根據(jù)以下內(nèi)容對各個國家（以及美國城市）進行了分析：
您可以在其他地方找到其他重要因素，例如醫(yī)療保健、育兒假、簽證選擇、公民身份途徑、天氣和安全，而我則專注于其他地方尚未提供的數(shù)據(jù)。
免責聲明：由于未解決的數(shù)據(jù)異常，意大利和瑞典被排除在外。挪威因樣本量較小而被移除。
關于數(shù)據(jù)：
然而，單憑工資數(shù)據(jù)可能會產(chǎn)生誤導。同樣的工資在兩個國家可能會導致稅后凈收入不同。
例如，一名設計師在德國的收入可能比在韓國高出 20%，但稅后，他們在兩個國家的凈收入是一樣的。
我根據(jù)上一張圖表計算了工資總額最高的前 20 個國家的稅后工資。
（順便提一句如果你是自由職業(yè)者或個體經(jīng)營者并考慮移居到一個稅率較低的國家——或者計劃旅行幾年——請尋求建議，我對此做了大量研究）。
中級/高級設計師的數(shù)據(jù)，單身，無子女，無注銷，假設其他情況相關。
注意事項： “稅收”涵蓋所有強制性支出。然而，這些支出所涵蓋的社會福利的水平和類型因國家而異。
即使在同一個國家，稅前和稅后工資的差異也可能很大。例如，在美國，一名設計師在達拉斯的工資可能是11.4萬美元，在波特蘭的工資可能是13萬美元，但稅后收入在兩種情況下仍然約為8.8萬美元。
免責聲明：紐約市的數(shù)據(jù)可能不準確，因為這些數(shù)字包括周邊地區(qū)和州（感謝Bob Baxley 的舉報）。
我查看了TrueUp上哪些國家/地區(qū)的設計職位最多。他們整合了不同來源的職位，因此比使用單一招聘平臺更具代表性。
為了保持圖表視覺平衡，我從圖表中刪除了兩個異常值：
我們已經(jīng)了解了目前大多數(shù)職位空缺的分布情況。但未來這些職位空缺可能會在哪里呢？
公司在更容易招聘的地方開設辦事處，而在人才庫較大的國家，招聘也更容易。
為了了解每個國家的人才庫有多大，我查看了每個國家已就業(yè)設計師的數(shù)量（我稱之為“人才密度”），并將其與薪資結合起來。
美國是一個例外，其薪資和人才密度最高。為了保持圖表的視覺平衡，我將其從圖表中刪除。
需要注意的是，上圖和下圖的數(shù)據(jù)偏向美國企業(yè)。這意味著數(shù)據(jù)集高估了美國公司雇傭的設計師。
現(xiàn)在讓我們放大來看薪資最高的20個國家（稅后）的人才庫：
您可以查看此圖表的高分辨率版本。
圖表顯示的是稅前工資。新加坡和瑞士都是低稅率國家，因此稅后它們很可能不再是異常值。
生活成本和工資似乎密切相關，很難找到在生活成本方面也能提供良好價值的高工資國家。
在下圖中，我結合了Numbeo的薪資和生活質(zhì)量指數(shù)，其中包括：
以下是根據(jù)各標準排名靠前的國家/地區(qū)。顯然，這些參數(shù)并非二元化的，因此，為了獲得更細致的了解，請查看上面的完整圖表。
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在線教育競爭日益激烈的今天，課程內(nèi)容、教師資源和技術支撐已不再是決定成敗的唯一變量。隨著市場趨于成熟，用戶在多個平臺間的選擇權提升，真正決定平臺是否能留住用戶、激發(fā)學習動力的，是用戶體驗（UX）、交互設計（Interaction Design）和界面設計（UI）這三大維度。
傳統(tǒng)教育強調(diào)面對面、即時反饋、儀式感強。而在線教育，則在技術便捷的同時，犧牲了一部分“人”的互動感。這種缺失，正是交互設計需要著力彌補的空白。
教育軟件不僅僅要有過硬的專業(yè)知識，更要彌補相較于線下教學的交互短板。教育不同于娛樂，其流程具備階段性目標、長時間投入、知識內(nèi)化路徑等特征，單純傳輸內(nèi)容已遠遠不夠，設計要主動參與到“學習過程建構”中，設計學習路徑、驅(qū)動學習行為、重建沉浸體驗。
線上教育的交互設計承擔著三個關鍵任務：
明確學習路徑：用戶能否在首次使用中快速理解“從哪里開始學、接下來做什么、什么時候完成任務”。
即時反饋與引導：做對了是否能獲得激勵？做錯了是否能被溫柔地引導？這決定了學習動力是否能持續(xù)。
任務分解與節(jié)奏感控制：學習模塊是否易于拆分、時間是否可控？這些因素影響用戶是否能持續(xù)投入。
舉例來說，我們曾為一個名為“半老外 David 英語啟蒙”小程序參與界面與交互設計。在這個面向兒童與家長的英語學習產(chǎn)品中，為了提高用戶體驗我們進行視覺調(diào)整：
圓角卡片式的信息分組，減少信息干擾，提高兒童用戶的內(nèi)容理解效率。
頁簽式課程結構，將“家長課程”與“孩子課程”進行分類，前者提供全方位了解入口，后者以視頻和生活化場景增強學習沉浸感。
暖色調(diào)與IP形象融合的界面風格，既兼顧兒童友好，也塑造了獨特的品牌識別感。
這些設計不僅提升了視覺體驗，更在信息傳達效率、任務操作便利性與情緒激勵機制上做到了實效優(yōu)化。
一個體驗出色的教育平臺，往往在細節(jié)處打動人心：
是否能減少用戶的思考負擔？
是否能讓用戶知道“現(xiàn)在我在哪、接下來該干什么”？
是否在用戶迷茫、卡頓、分心的時候提供適時提醒或激勵？
這其實是一個“設計心理學”在教育場景的落地問題。比如，當學習任務被合理拆分，系統(tǒng)根據(jù)用戶表現(xiàn)實時調(diào)整難度，用戶就更容易進入“心流狀態(tài)”；當學習成果被可視化呈現(xiàn)，用戶就更容易產(chǎn)生目標感與成就感。這種體驗背后，其實是設計者對用戶學習心理的精準拿捏。
教育類產(chǎn)品的信息密度高，任務目標明確，界面設計要兼顧以下幾方面：
視覺層級清晰：主操作路徑需醒目明確，輔助信息適度弱化。
風格統(tǒng)一、情緒調(diào)性明確：兒童啟蒙需要溫暖明亮，成人考證則更需要沉穩(wěn)理性。
操作響應及時：點擊反饋、加載狀態(tài)、跳轉(zhuǎn)邏輯等要精準順暢，降低用戶的“系統(tǒng)不確定性焦慮”。
好的UI不僅是為了“好看”，更是為了提升操作效率、增強內(nèi)容理解，最終讓學習更輕松、更自然。
在線教育正在走向“內(nèi)容同質(zhì)化、體驗差異化”的時代。未來產(chǎn)品的核心競爭力，或許不再是誰有獨家教材、誰請來大咖講師，而是：
誰能提供高度個性化、適應性強的學習路徑
誰能構建沉浸感與成就感兼具的交互體驗
誰能通過設計整合技術與教育邏輯，提升學習效率與心理舒適度
未來AI、數(shù)據(jù)可視化、語音交互、AR/VR 等前沿技術與設計將深度融合，帶來新一輪體驗升級。而在這一過程中，既懂設計、又懂教育、還了解技術邏輯的“新型產(chǎn)品設計人才”，將成為教育科技公司的核心戰(zhàn)力。
在線教育并不缺內(nèi)容，也不缺工具，缺的是一個足夠了解用戶行為與認知機制的設計系統(tǒng)。今天的產(chǎn)品競爭，是體驗細節(jié)的比拼；明天的產(chǎn)品革新，是設計認知的升級。
從用戶體驗出發(fā)，連接認知與內(nèi)容；通過交互設計，重構學習路徑；借助界面設計，減少認知摩擦 —— 教育的未來，不只是教得更好，而是“讓人愿意學、堅持學、有效學”。
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首先，我要說的是：人工智能永遠無法取代真實用戶的研究。無論工具多么強大，它都無法提供與實際用戶交流一樣的洞察。然而，人工智能可以提高速度和效率，并幫助減少用戶研究員工作流程中的一些人工開銷。
一些人工智能工具多年來一直是研究過程的一部分——比如轉(zhuǎn)錄、自動標記或情緒分析。但2025年的前景會是什么樣子？研究人員還能用什么來增強（而不是取代！）他們的實踐？
每當我看到一篇對 AI 工具贊不絕口的文章時，我都會持保留態(tài)度。有時是贊助內(nèi)容，有時推薦的人甚至連一半的工具都沒用過。這篇文章不會是工具清單（順便說一下，這里有一個相當不錯的清單?。?，也不會推薦什么內(nèi)容。相反，我會分享我在工作中是如何運用 AI 的——哪些有用，哪些沒用，以及我認為它的發(fā)展方向。
我將使用NNg 的結構來分享我的 AI 研究歷程，將研究大致分為以下幾個階段：準備 → 運行 → 分析，并在此過程中添加任何額外的想法。
人工智能可以加快部分準備階段的速度，但并非全部。例如，用人工智能編寫一份好的測試計劃通常也需要同樣長的時間。除非是非常簡單的事情，否則我解釋背景的時間往往比自己起草的時間還要長。
它確實有幫助的地方：
事情到了這里就變得有點不連貫了。如果是主持式會議，那么你仍然需要承擔主要工作——掌控對話方向，通過后續(xù)問題深入探究背景。如果是無主持式研究，那么你已經(jīng)知道結果會如何，而且研究會自行進行。而且，很可能你在這個階段已經(jīng)使用了一些人工智能工具：
我發(fā)現(xiàn)人工智能在這里最有用，但同時也是最需要謹慎行事的地方。
人工智能可以幫助：
注意：不要讓人工智能撰寫整份報告。它通常會使報告顯得過于學術或機械。如果你向認識你的人匯報，他們絕對會發(fā)現(xiàn)這份報告聽起來不夠真實。即使你與不太了解你的人分享這份報告，在這個時代，他們?nèi)匀缓苋菀撞煊X到報告中人工智能的影子。
最大的問題和挑戰(zhàn)是，目前還沒有一種適用于所有研究的人工智能工具。
您可能需要混合搭配：
這絕不是市場上所有工具的詳盡列表，市場上還有無數(shù)的工具。
這讓我想到了工具采用過程中的主要障礙——成本。沒有一個平臺能夠涵蓋所有內(nèi)容，所以你最終需要處理訂閱、在工具之間切換，并處理分散的數(shù)據(jù)。
這會導致：
您可以在許多文章中找到有關市場上各種工具的更多信息，但我發(fā)現(xiàn)這篇文章非常有用。
人工智能不會取代研究人員。但它可以成為強大的助手——如果你知道在哪里以及如何使用它。我想再次強調(diào)——你仍然需要知道自己在做什么，并掌控全局。就像任何好的工具一樣，關鍵在于平衡、專注，以及知道何時依靠自己的判斷。
我和新設計師合作的時候，有一個固定的流程。我會去谷歌，搜索“8px grid Medium.com”，然后找到 Elliot Dahl 的綜合指南，發(fā)給他們。指南如下。
這本指南太棒了，強烈推薦。直到今年，我?guī)缀醢?4 的倍數(shù)（而不是 8 的倍數(shù)?。┓顬樵O計圣經(jīng)。新元素？左邊距肯定是 16，上邊距肯定是 12 吧？每次……都……這樣。
雖然這種設計方法有助于提高可預測性，并成為快速設置組件的肌肉記憶，但我不禁想到，我們已經(jīng)進入了一個不幸的一切看起來都一樣的世界。
也許我們值得考慮使用奇數(shù)而不是偶數(shù)來作為間距，以便改變現(xiàn)狀并讓我們保持理智。
我已準備好進入網(wǎng)格系統(tǒng)監(jiān)獄。我準備去網(wǎng)格系統(tǒng)監(jiān)獄。
我對偶數(shù) 4px 計算網(wǎng)格系統(tǒng)感到不滿的是，它們在垂直或水平方向上都感覺有點松散。雖然這現(xiàn)在是產(chǎn)品設計的事實標準，但我發(fā)現(xiàn)自己還是會把注意力集中在組件中那些感覺像多余幾個像素的地方。
我們來看一下對比。上圖左側是采用 4px 系統(tǒng)的傳統(tǒng)間距組件。右側是我們將其調(diào)整為奇數(shù)。個人感覺這樣更好。你覺得呢？
我在這里所做的是手動上下調(diào)整一兩個像素，以優(yōu)化填充，使其感覺更緊密。這在從上往下數(shù)第二個和第四個藥丸中尤為明顯，比較起來，你會發(fā)現(xiàn)奇數(shù)填充方式感覺填充效果更加一致。
對此想法的第一個反對意見可能來自于字體因其固有大小而如何破壞間距的差異。
讓我們來看看吧！
有意思！感覺上沒什么區(qū)別。無論是單聲道還是襯線字體，奇數(shù)間距的最終效果仍然更緊湊。
這里需要注意的是，行高會影響所有內(nèi)容的呈現(xiàn)效果。對于單行文本，設置為 100% 行高效果很好，但對于較大區(qū)域的文本，我們需要進行實驗。
重要的
在這些藥丸里，所有的字體大小和圖標都被設置為均勻大?。∷?，或許內(nèi)部為偶數(shù)、外部為奇數(shù)的組合能給我們帶來和諧。
注意：此資源的先前版本在 Notion 按鈕上的填充值不正確。它列出的是垂直 7px 和水平 15px，但當前網(wǎng)站上的填充值為垂直 6px 和水平 14px。感謝您發(fā)現(xiàn)這個問題。
和 。
最近，我在查看 Notions 的新郵件登錄頁面時發(fā)現(xiàn)了這種處理方法。
他們通過混合奇偶數(shù)來達到這一目的，效果非常好。為了獲得更好的手感，他們將按鈕的內(nèi)邊距微調(diào)為奇數(shù)，然后使用經(jīng)典的邊框半徑計算方法，對內(nèi)部和外部元素的半徑進行了微調(diào)和計算。
如果我要嘗試把這個想法變成一個系統(tǒng)，我可能至少會想嘗試構建一個方法來應對這種瘋狂。這時，我們可以依靠像斐波那契數(shù)列這樣的系統(tǒng)來處理這些繁重的工作。
在 4px 系統(tǒng)中，我們像這樣設置間距 - 以 4 為基本單位，然后乘以 1（或者如果我們更時髦的話，乘以 x.5）以獲得我們的系統(tǒng)：
但斐波那契系統(tǒng)可以通過將兩個前值相加來發(fā)揮作用。
就像我們之前發(fā)現(xiàn)的那樣，這確實……很奇怪，但這里有一些我喜歡的東西。
在示例組件上比較系統(tǒng)時，差異很小，但這不正是我們的目的嗎？這是一個反問句
在數(shù)字產(chǎn)品設計中，響應式設計早已成為連接功能與體驗的關鍵路徑。智能手表的表盤，作為最核心的信息承載區(qū)，正在向“可感知、可適配、可延展”的方向不斷演進。而我們將其類比為“數(shù)字卡片”，正是因為二者在設計邏輯上的高度契合：都追求信息層級的清晰展現(xiàn)、內(nèi)容與場景的靈活適配，以及操作的直觀反饋。
卡片設計以模塊化、結構清晰、響應靈活著稱，能在不同屏幕與使用場景中自如調(diào)度內(nèi)容展示方式。而智能手表的表盤設計同樣需要在極小的顯示空間內(nèi)，精準傳遞時間、健康、通知等多維度信息。通過響應式設計的引入，表盤可以根據(jù)環(huán)境光線、使用者習慣、交互狀態(tài)等動態(tài)變化，自動調(diào)整元素的排布與表現(xiàn)形式，實現(xiàn)“信息即所需，界面即交互”。
例如，在運動狀態(tài)下表盤可自動突出心率與步數(shù)；而在夜間，它又能切換為更具護眼性的低亮模式。這種“感知上下文”的能力，讓表盤從一個靜態(tài)的界面，變?yōu)橐粋€貼近用戶、主動適應的智能卡片。
響應式的表盤設計，不僅提高了使用效率，更拓展了產(chǎn)品體驗的邊界。它像一張隨時變化的數(shù)字卡片，安靜卻聰明地陪伴在你腕間，把復雜的系統(tǒng)邏輯轉(zhuǎn)化為可感知的溫柔細節(jié)。
說實話，我們大多數(shù)人在設計屏幕時并不會考慮人腦。我們關注的是布局、間距和顏色。但事實是：設計并非發(fā)生在屏幕上——而是發(fā)生在用戶的大腦中。這就是神經(jīng)設計的用武之地。
神經(jīng)設計就是運用認知心理學和神經(jīng)科學來構建直觀、輕松甚至略帶愉悅的界面。我之前并沒有學過神經(jīng)科學，但自從我開始了解大腦的運作方式后，我的設計方式就徹底改變了。
以下是我所學到的知識 — — 有真實的例子、用戶體驗法則和一些你可能想看看的書籍精華。
我們的大腦天生就具有節(jié)能的本能。這意味著人們幾乎總是會選擇阻力最小的路徑。當你的用戶界面過于復雜或選項過多時，大腦就會說：“不行。”
提供的選擇越多，做出決定所需的時間就越長。
想想谷歌的主頁只是一個標志和一個搜索欄。這并非偶然——它的設計是為了減少認知負荷。
設計首先是情感驅(qū)動，其次是邏輯驅(qū)動。這意味著色彩、布局甚至動畫都能在第一秒就建立信任。
讓我們來看一個例子：Duolingo 的應用程序使用友好的插圖、有趣的語氣，以及一些感覺像大腦“拍拍背”一樣的小獎勵。它降低了學習新語言的情感障礙。
以下是Susan Weinschenk 所著《神經(jīng)網(wǎng)絡設計》一書中的一條重要建議：
“我們不會做出合乎邏輯的決定。我們會做出情緒化的決定，然后用邏輯來證明其合理性。”
大腦喜歡模式。當用戶看到自己熟悉的事物時，他們會感到安全，并且能夠掌控一切。
用戶大部分時間都花在其他網(wǎng)站上。因此，他們期望你的產(chǎn)品也能以同樣的方式運作。
讓我們看一些例子：Instagram 的底部標簽欄、亞馬遜的購物車圖標或Gmail 的撰寫按鈕——它們都遵循常見的視覺隱喻，以減少學習曲線。
認知科學告訴我們，用戶的工作記憶中一次只能記住大約4個條目。因此，如果你的應用依賴于用戶記憶指令，那么它注定會失敗。
一般人的短期記憶只能保留 7 件（正負 2 件）物品。
真實案例：你有沒有嘗試填寫表單，但錯誤信息只有在提交后才會顯示，而你卻忘了哪個字段出了什么問題？這簡直就是記憶噩夢。
大腦會不斷檢查：這有效嗎？ 我能控制嗎？如果用戶界面沒有響應輸入，用戶就會感到不確定——即使后臺一切正常。
人們需要立即得到反饋來了解其行為的結果。
例如，Slack在消息發(fā)送時會顯示“正在發(fā)送…”的動畫和勾號。這能建立信任，尤其是在快速對話中。
以下幾本書確實幫助我將神經(jīng)科學和用戶體驗聯(lián)系起來：
好的用戶體驗不僅僅是讓事物看起來美觀。它在于理解人腦的運作方式，并圍繞此進行設計。神經(jīng)設計提醒我們，我們設計的不是屏幕，而是思維中的體驗。
當我們做得好的時候，一切都會順利。
所以下次調(diào)整布局或重新設計流程時，問問自己：
現(xiàn)在什么對大腦來說最容易？
這個問題比任何花哨的工具都更能幫助我做出更好的決策。
……
ChatGPT 是否有可能生成 UI？
我之前測試過幾次，但結果卻令人失望。
下面是我兩個月前在一份時事通訊中分享的一個例子。
它看上去太卡通了，不太實用。
然而，上周，OpenAI 推出了一個重大更新，所以我決定再次嘗試。
根據(jù)我的提示，我能夠生成更好的UI模型。我甚至可以根據(jù)自己的需求創(chuàng)建多個設計選項：
今天，我將向你們展示我進行的實驗、我使用的提示以及過程中的一些驚喜和收獲。
讓我們開始吧。
OpenAI 宣布，現(xiàn)在可以使用 GPT-4o 在 ChatGPT 中生成高質(zhì)量圖像，而不是使用較舊的 DALL·E 模型。
它更擅長遵循指令，并且可以更好地呈現(xiàn)圖像中的文本。
上周，許多人嘗試將照片轉(zhuǎn)換成人工智能藝術作品——這就是吉卜力風格藝術潮流流行的原因。
我也嘗試過：
但在網(wǎng)上看到很多有趣的藝術作品后，我想：
如果我可以使用 ChatGPT 生成對產(chǎn)品設計師真正有用的 UI 會怎么樣？
實驗就是從這里開始的。
我使用 ChatGPT 來幫助我生成我想要的 UI 的詳細提示。
# 為名為“SkillVerse - 熱門微課程”的應用設計一個簡潔、現(xiàn)代的移動 UI 界面（iOS 風格）。布局應遵循以下結構化部分。## 1. 狀態(tài)欄（頂部）- **樣式**：標準 iOS 布局（頂部安全區(qū)域）---## 2. 標題部分- **居中標志**：“SkillVerse” - **字體**：中等粗細，小尺寸 - **顏色**：藍色文本 ---## 3. 特色課程輪播（水平滾動）- **風格**：具有圓角和柔和陰影的可滑動卡片 - **卡片**: -**卡 1** - 標題：**動態(tài)設計簡介** - 字幕：*4 月 2 日開始* - 視覺：動畫縮略圖 -**卡 2** - 標題：《自由職業(yè)者精通 Excel》 - 字幕：*3 月 31 日開始* - 視覺：生產(chǎn)力圖標 ---## 4. 導航標簽-**標簽**： - **趨勢**（活躍，**粗體標簽**帶有**藍色下劃線**） - 受到推崇的 - 已注冊 - 已保存 ---## 5. 過濾行- **過濾器（下拉菜單）**： - **過去 7 天**（基于時間） - **所有主題**（類別） - **所有級別**（難度） ---## 6. 熱門課程列表- **布局**：可重復課程項目的垂直堆疊： - **左**：圓形縮略圖 - **中心**： - 課程名稱 - 級別（例如，初學者、中級等） - **右**：保存圖標 - **底部**：入學人數(shù) + 趨勢（例如，入學人數(shù) 2.4k，+12%） ---## 7. 底部導航欄-**標簽**： - **主頁**（活動，突出顯示顏色） - 搜索 - 活動 - 輪廓 - **風格**： - 下方有標簽
然后我將其粘貼到 ChatGPT 中的新聊天窗口中，然后單擊“生成”圖標。
令人驚訝的是，ChatGPT 在右側打開了一個額外的面板，觸發(fā)了它的 Canvas 功能。然后它開始生成代碼。
這立刻讓我想起了克勞德的神器功能。
然后我點擊了右上角的“預覽”按鈕。
生成了響應式、代碼支持的 UI。
看起來很有趣，但似乎不如克勞德那么精確/精致。
由于我的目的只是生成一個圖像（一個可視化模型）而不是一個代碼支持的 UI，因此我請求后續(xù)提示來糾正它：
創(chuàng)建一個可視化模型。而是一個視覺模型。
結果如下：
結果出乎意料地好，尤其是與 ChatGPT (DALL·E) 之前生成的版本相比。這是一個巨大的提升。
測驗：你能在上述 AI 生成的 UI 中找到多少個拼寫錯誤？:)
盡管用戶界面看起來不錯，但我仍然對圖像截斷感到有點困擾，所以我問了：
頂部和底部看起來有點截斷。您能將 UI 縮小 20% 左右，讓它整體更小一些嗎？頂部和底部看起來有點截斷。您能將 UI 縮小20%左右， 讓它整體更小一些嗎？
結果如下：
看起來不錯！
然后我開始更有創(chuàng)意了……我想，如果我讓它生成多個設計方案供我參考會怎么樣？那會更有幫助！
所以我寫了這個：
創(chuàng)建三個設計選項。使用相同的核心內(nèi)容，但根據(jù)以下描述改變布局、UI 元素和視覺重點：選項 1. 大膽且引人入勝- 優(yōu)先考慮視覺沖擊力和品牌表達選項 2. 功能強大且快速- 優(yōu)先考慮速度、清晰度和生產(chǎn)力- 緊湊的用戶界面，卡片更小，信息層次更密集選項3.個性化和溫暖- 優(yōu)先考慮聯(lián)系、信任和個性化- “為你推薦”輪播，包含人工智能策劃的課程建議- 社會證明（頭像、徽章、朋友活動）- 添加“社區(qū)”選項卡，用于同行共享內(nèi)容
結果如下：
再次，我對 GPT-4o 圖像生成能力的提升感到震驚。
雖然這三個選項看起來仍然非常相似，但如果仔細觀察，就會發(fā)現(xiàn)一些小細節(jié) - 例如“搜索”圖標、社交證明和副本 - 試圖使每個版本都與其他版本區(qū)分開來。
不過，結果肯定還有改進的空間。例如，由于一張圖片中包含了大量信息，ChatGPT 的精度開始下降。你可能會注意到，部分文本變得無法識別/扭曲。
接下來，作為一個有趣的測試，我使用Codia AI 的插件根據(jù) ChatGPT 生成的視覺模型生成 Figma 設計。
所有組件（包括文本）都可以在 Figma 中編輯。
它使用的字體系列是 Intel。
好得可怕。
如果我想進行更改，這使我能夠自定義 UI 模型。
ChatGPT 生成 UI 視覺模型的能力是一個巨大的提升。與之前版本相比，它提供了更高的精度和對提示的遵循性。
話雖如此，速度還是有點慢，準確率還有待提高。有時圖像生成到一半就停止了；有時結果很隨機，而且與指令不完全一致。
當我要求 ChatGPT 根據(jù)設計選項創(chuàng)建 3D 模型時，事情變得有點扭曲和奇怪——但還不算太糟。
不管怎樣，這已經(jīng)是一次很棒的升級了。我現(xiàn)在能生成以前無法生成的東西了。
這一切都在 ChatGPT 聊天窗口內(nèi)完成。多么方便啊？
我非常興奮并希望未來會有更好的升級。
是的。我們想知道為什么產(chǎn)品設計界這么多人都走到了崩潰的邊緣？我想說，我不認為設計已死。只是我覺得我們迷失了方向。
2023年，Airbnb首席執(zhí)行官布萊恩·切斯基（Brian Chesky）曾說過： “設計師必須有勇氣。”說實話，我們過去確實很有勇氣。一種無所畏懼的自信，一種打破現(xiàn)狀的近乎瘋狂的喜悅。“驚喜與愉悅”、“精益求精，保持簡潔”一直是我多年來領導設計團隊的座右銘。
我陷入了以收入為中心、癡迷于圖案設計的陷阱。
然而，不知何故，在某個時刻，也許是在無休止的會議、OKR、業(yè)務目標和盈利報告的催促下；又或許是因為公司內(nèi)部不斷邊緣化設計——這種自信消失了。我們從協(xié)作型的搖滾明星變成了解決問題的小齒輪，再變成了生存主義者。因為現(xiàn)在機器來了。
多年來，我本著脆弱的精神，陷入了以收益為中心、癡迷于圖案設計的陷阱。DS 是一種令人興奮的、以特定價格點進行設計的方法。讓我們?nèi)?chuàng)造收益！讓我們?nèi)?yōu)化利潤！讓我們快速實現(xiàn)各種創(chuàng)意！我們?yōu)槭裁匆趹搫?chuàng)新的時候重復造輪子呢？
聽起來很熟悉？
這就像個兔子洞。我和同事們聊過，大家都覺得，
如果我們用設計系統(tǒng)的方法錄制一張專輯，每首歌在技術上都是完美的，但它們聽起來本質(zhì)上都一樣。哪個用戶會因為反復聽這首歌而受到啟發(fā)呢？我們自己的設計故事已經(jīng)支離破碎了。
我們很多產(chǎn)品設計人員都生活在艾維所說的“企業(yè)議程已將設計和創(chuàng)新的重點從目標轉(zhuǎn)移到利潤”的境地。追求收益令人精疲力竭。創(chuàng)造性的故障排除被誤認為是創(chuàng)造力?；诳ò喟寤靵y和閃電般快速發(fā)布的產(chǎn)品經(jīng)理微觀管理的壓力。MVP 地獄景象。毫無結果的 A/B 測試，因為利益相關者不理解。整體創(chuàng)新解決方案被所謂的“安全”的快速解決方案扼殺。而這一切都是有代價的。靈感更少，活力更少，友善更少，壓力更大。更多的自我限制。更多的模仿。更多千篇一律、復雜而扁平的用戶體驗。等等。
過去一周，我的觀點與多年來形成的理念發(fā)生了轉(zhuǎn)變。我最近去一家大型游戲公司面試領導職位，面試的主題是如何創(chuàng)造收入。這才是整個團隊最關心的問題。他們沒有考慮用戶需求，也沒有考慮他們正在構建的工作和體驗的樂趣。這些從未被討論過。
這真的讓我很困擾。非常困擾。這不是我第一次遇到這種情況。我一次又一次地發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)了兩件事：
我們大多數(shù)人都在無意識中直接促成了這一點。我們甚至沒有意識到這一點。然而，要論證人類首先是情感實體，這并不需要太多說服力。我們能夠立即感知和感受事物，然后再運用邏輯，這與人類的進化直接相關。然而，我們的設計方法在很多方面都缺乏這種能力。
（我在這篇文章中只關注設計的作用。但科技領域其他角色的出現(xiàn)，以及流水線投資回報率驅(qū)動的 IDEO 方法，無疑導致了設計優(yōu)先級的下降，不再以用戶感受為重點。）
我們需要重新進行重大的直覺選擇并重新感受事物。
有兩件事無疑產(chǎn)生了最大的影響。
- 新的 Google Material DS “發(fā)送”按鈕
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采訪喬納森·艾維。
兩者都重點討論了“歡樂與喜悅”和“火花”的設計。
谷歌界面的更新打破了所有固有規(guī)則，打造了獨特的數(shù)字體驗。他們抓住了機會，用數(shù)據(jù)驗證了這一可能性，最終他們的努力讓用戶參與度提升了4倍。
Jony 在Stripe大會上的采訪非常鼓舞人心。如果你今年需要看一部作品來了解設計對我們這個瞬息萬變的世界的重要性，那非看不可。他讓設計回歸了它的本源，那就是那神奇的“火花”。
當我思考這些時，我發(fā)現(xiàn)偉大的設計中存在著一些更具體的事情——顛覆。
在數(shù)字體驗的早期，沒有數(shù)據(jù)，沒有關鍵績效指標 (KPI)，也沒有流水線式的技術開發(fā)方法。當時的設計純粹是為了品牌價值、功能和實驗。我們有兩個代碼庫：HTML 和 Flash。工作的多樣性令人興奮。網(wǎng)站以及最終的原生應用都易于使用，易于導航，沒有算法，非常人性化。
我們也只是想打造一些我們的朋友和同事會談論的非常酷的東西。
設計團隊和工程團隊圍坐在一起，討論他們想要構建的目標，并在整個過程中不斷合作。如同合作伙伴一樣。一份簡單的路線圖充滿了宏大的想法和雄心壯志。方法是什么？“我想要一個能夠?qū)崿F(xiàn)_____的酷炫解決方案，因為我想做_____。”
我們受到的啟發(fā)是（用艾維的話來說）“設計一些能夠推動物種發(fā)展的東西”，“為人類服務”。我們也只是想打造一些非?？岬臇|西，讓我們的朋友和同事談論。
有些品牌正在瘋狂地顛覆這個領域。比如Acorn和Airbnb。但當突破設計界限的設計如此罕見時，這對任何人來說都不是好兆頭。什么時候突破設計界限的設計非常罕見，這對任何人來說都不是好兆頭。
人工智能。
我們正為此瘋狂。長期以來，我們一直謹慎行事，構建一套設計方法論式的設計系統(tǒng)，結果卻事與愿違。我和其他人一樣，也為自己的謹慎行事感到內(nèi)疚。不到五年，產(chǎn)品設計將不再像過去十五年那樣存在。這原本是一個令人恐懼的前景，直到我直面恐懼。
想想看，不用再構建模式庫了。不用再花費無數(shù)時間迭代數(shù)據(jù)和最佳實踐。不用再熬夜撰寫和設計戰(zhàn)略方案了。這可不是設計，而是繁重的工作。說真的，讓機器來做吧。
我可以重新做我最擅長的事，運用我的智慧、想象力和經(jīng)驗來推動事情發(fā)展。當然可以。報名吧。我就是來干這個的。
我們不再打破常規(guī)。我們遵循著基于指標和績效的群體思維美學。我們各自為政，各自為政，各自為政。我們用耗時的方法來構思創(chuàng)意。我們迷失在迭代的泥沼中。我們沒有逼迫自己打破常規(guī)。
如果我們退一步，縱觀設計的全局，就會發(fā)現(xiàn)我們所做的最偉大的設計，其核心都是“顛覆性”。敢于創(chuàng)新，敢于思考。它不斷嘗試新事物，探索新的視野。然而，我們對這門學科的內(nèi)在部分卻感到厭惡。
我不知道“幸運眷顧勇者”這句話是誰說的。
我的一個使命就是讓它重新回到我們的世界。
回去工作。
讓我們打破思維定勢。
讓我們都做些史詩般的事。
藍藍設計的小編 http://fmbyxs.cn