Axure实战:从0到1打造电商APP高保真原型

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个电商APP原型模板,包含以下核心页面:1.首页带轮播图和商品分类;2.商品列表页支持筛选和排序;3.商品详情页带图片轮播和规格选择;4.购物车页面;5.订单确认和支付流程。使用Axure RP制作,要求所有页面可交互,包含完整的转场动画,导出为HTML文件。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在做一个电商APP的需求设计,决定用Axure RP来制作高保真原型。整个过程下来发现,只要掌握一些关键技巧,就能做出非常逼真的交互效果。这里分享一下我的实战经验,希望能帮助到同样在学习Axure的朋友们。

首先,我们要明确电商APP的核心页面结构。一个完整的电商流程通常包含以下5个主要页面:

  1. 首页:展示轮播图和商品分类入口
  2. 商品列表页:支持筛选和排序功能
  3. 商品详情页:包含图片轮播和规格选择
  4. 购物车页面:管理已选商品
  5. 支付流程:从订单确认到支付完成

接下来,我重点说说每个页面的制作要点:

首页制作

首页是用户的第一印象,轮播图是关键。在Axure中可以使用动态面板来实现自动轮播效果:

  1. 创建一个动态面板,添加多个状态对应不同轮播图
  2. 设置自动轮播间隔时间
  3. 添加左右箭头按钮控制手动切换
  4. 底部可以加上小圆点指示器

商品分类区域可以用图标+文字的方式排列,注意保持间距一致,点击后跳转到对应的商品列表页。

商品列表页

这个页面要注意实现筛选和排序功能:

  1. 顶部放置筛选条件栏,如价格区间、品牌等
  2. 排序按钮放在右上角,点击展开下拉菜单
  3. 商品列表用网格布局,每项包含图片、名称、价格等
  4. 给每个商品项添加点击事件,跳转到详情页

筛选功能可以通过设置变量和条件判断来实现,虽然有些复杂但效果很专业。

商品详情页

这是转化率最高的页面,需要重点打磨:

  1. 顶部依然是图片轮播区,展示商品多角度图片
  2. 中间是商品标题、价格、促销信息等
  3. 下方是规格选择(如颜色、尺寸)
  4. 底部固定加入购物车按钮

规格选择可以用单选按钮组实现,不同选择可以关联显示不同的库存状态。

购物车页面

购物车需要实现这些交互:

  1. 显示已选商品列表,包括缩略图、名称、规格、单价等
  2. 支持修改数量(加减按钮)
  3. 可以删除商品
  4. 底部显示总价和结算按钮

数量修改可以通过设置变量来实现实时计算总价,这是提升原型真实度的关键。

支付流程

这是最后的转化环节,需要清晰的步骤引导:

  1. 订单确认页:核对商品、收货地址等
  2. 支付方式选择
  3. 支付结果页(成功/失败)

可以用进度条指示当前步骤,支付成功后有返回首页的按钮。

转场动画

为了让原型更生动,可以添加页面转场动画:

  1. 列表页到详情页可以用向上滑动
  2. 加入购物车时可以做个小球飞入动画
  3. 支付成功时可以用渐显效果

这些在Axure中都可以通过设置交互样式来实现,虽然需要多花些时间,但效果绝对值得。

导出HTML

最后,记得在发布设置中:

  1. 勾选"生成HTML文件"
  2. 设置适合移动设备的视图大小
  3. 可以选择生成到本地或上传到Axure Cloud

完成后的原型可以直接在手机浏览器中查看,体验非常接近真实APP。

整个项目做下来,我发现Axure虽然学习曲线有点陡峭,但一旦掌握核心功能,制作高保真原型效率非常高。特别是动态面板和变量功能,能实现很多复杂的交互效果。

如果你也想快速尝试制作类似的原型,可以试试InsCode(快马)平台,它内置了代码编辑器和实时预览功能,还能一键部署分享你的作品。我实际使用时发现,无需配置复杂环境就能快速看到效果,对初学者特别友好。

示例图片

希望这篇实战分享对你有所帮助。记住,原型设计的核心是要把用户流程跑通,细节可以逐步完善。有什么问题欢迎留言讨论!

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    创建一个电商APP原型模板,包含以下核心页面:1.首页带轮播图和商品分类;2.商品列表页支持筛选和排序;3.商品详情页带图片轮播和规格选择;4.购物车页面;5.订单确认和支付流程。使用Axure RP制作,要求所有页面可交互,包含完整的转场动画,导出为HTML文件。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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