两位资深设计师谈设计和工具

本文采访了两位资深设计师,从UI设计与产品经理的角度探讨了设计趋势及工具选择。重点介绍了Mockplus这款原型设计工具的优势及其在设计过程中的应用。

随着国内软件行业整体水平的不断提升,原型设计作为产品设计中不可或缺的一部分,越来越多的得到了人们的重视。

Mockplus作为新兴的一款原型设计工具,凭借着更快更简单的原型设计方式和理念,目前已经在国内外积累了大量的用户。最近不管是前段时间的两周年庆活动,还是在中国用户体验设计大赛上的露面,都获得了相当高的关注,并且得到了用户们的大力支持。

在Mockplus的成长过程中,优质的用户起到了至关重要的作用,熊先生在Mockplus的群组中采访到了其中的两位,他们从UI和产品两个不同角度解释分析了关于设计与工具的见解和问题,同时也分享了自己的看法和观点。

关于两位设计师用户:

老王:某知名公司UI/UX设计师。

迷雾:产品经理。

首先我们来看一下对于老王的采访。

采访对象:老王

关于设计:

作为一名优秀的UI设计师,老王觉得只是做好界面的设计是远远不够的;老王的看法与职业规划以及行业的发展联系的更加紧密:“在未来,单单只是负责做界面的UI会越来越少,”他也同样认为,未来UI的设计趋势将会越来越紧密的与其他设计相关联起来,对于UI设计师的要求也将会越来越高,“UI可能需要担任UE,UX的职责,即便是在大公司,UI针对项目也应该有独立的思考,不管是UI还是PM,都会需要复合型人才更多一点。”

而针对与设计本身“易用、简单、美”是老王在设计中最关注的三个要素。21世纪是信息时代,现在社会更是一个信息爆炸的社会。从iOS7开始兴起的扁平化设计与之前的写实不同,但却更容易被用户接受和喜爱。就连instagram都主动做出了调整。设计的简单和易用在信息纷繁复杂的情况下,更加容易抓住用户的眼睛,自然就会更容易得到用户的青睐。

关于工具:

作为UI设计师,图片相关的工具老王自然是十八般兵器样样精通。但是由于需要平时承担部分的和产品相关的工作内容,原型设计工具也在老王的日常使用工具之列。同时他也对Mockplus给与了一些评价:“Mockplus我感觉是个不大的团队,但是团队对产品非常和用户都很认真,工具简单容易上手,轻量软件,不管是工作做的原型还是给团队展示想法都是很好的,可以导出各种各样”。希望老王的使用体会对各位也可以有所帮助。

分享:

老王从一个发展的角度说出了自己对于新人设计师的建议:“不停地学习和进步,免得被时代甩开”。在谈到设计的时候,老王就一直在强调“复合型人才”,而成为“复合型人才”最直接的方法就是“不停地学习和进步”,只有不断的晚上自己,才能在设计思想和理念上更加先进,才能设计出更好的作品。

接下来我们来看迷雾是怎么说的。

采访对象:迷雾

关于设计:

从一个产品经理的角度出发,迷雾说出了自己对于产品设计的理解:“产品设计未来的趋势走向权重与 虚拟世界的架构。包含货币与生态圈。”近几年由于国内软件行业整体水平的提升,大家对于用户体验的关注度也在不断的上升,迷雾也对此表示肯定,他认为现在产品设计更多的是关注于用户的体验度:“主流风格是更加便于用户理解,寻找对应人群的合适设计方案。”通过有针对性的对目标人群进行产品设计,无疑将会大幅度的提高产品对应人群的体验度和满意度。这不仅是产品设计中提倡的关注用户体验,也是国内大环境下各个涉及领域应当以人为本的一个缩影。

而在产品的设计中,如何才能做到“寻找对应人群的合适设计方案”?迷雾指出的重点可以说是言简意赅:“任何事物都要理解透,寻找共同点。”只有在完全理解了产品的情况下,才能够通过现象看到用户群里的内在联系,从而确定合适的设计方案。

关于工具:

产品经理平时设计到的工具可能是最多的了,简单的表格解释迷雾平时使用的工具,希望可以起到借鉴的作用:

1.Mockplus -简单快速

2.PS -批量 细致化 设计用

3.DW -图片层级排版设计用

4.Axure -逻辑复杂用

5.Xmind -常用思维导图

6.Evernote -习惯性纪录

分享:

对于新晋产品经理的建议,迷雾给出了两点:

1.活用5W3H理解事物,PDCA安排计划事物。

2.东西是死的,人是活的。

个人觉得,迷雾说的还是蛮实在的,不仅给出了工作方法上的建议,还对设计思路上提出了见解。

以上就是对两位设计师的采访的简单整理,目的还是希望能够对大家有所帮助,可以让大家在大神们的带领下更快进步。之后熊先生还会不定期的去偷偷采访其他的隐藏在我们中间的大神,请大家多多关注,嗯,就这样。

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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