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设计 | 脱离商业的设计,只是(无足轻重的)装饰

全世界设计师都追看了 Figma Config 2023 大会的演讲视频,其中最被忽视的,大概是这个名为“脱离商业的设计,只是装饰”的演讲,演讲者是 Netflix 网飞的设计 VP。 他用简单的故事介绍了商业在设计中的意义,并介绍了几个小策略,帮助设计师在做设计时更接近商业: 多数设计师可能不理解上面这些到底在说什么,我换个说法,大家就理解了: 几乎每个设计师,不管是小公司的新设计师、还是成熟公司的设计部门领导,都会抱怨“设计师在公司里没有话语权”,为什么决定设计方向的,是不懂设计、甚至完全没有审美观的老板和某部门老大? 其实答案很简单 – 因为设计师、设计部门离公司的商业、生意太远。 整个公司的目标都是做生意,而你的目标只是做设计,那么你的工作很难为公司创造商业收益,你在公司里的价值也和你设计一样无足轻重。 这个演讲很短,用双语字幕插件帮忙,十几分钟就能看完,希望它能对各位“没有话语权”的设计师有所启迪。 在商业公司里,最好别谈“理想主义”,多数设计师之所以追求“理想主义”,因为除了设计、什么都不会,此时的“理想主义”本质上是一种既不了解自我、更不了解同事的傲慢。 设计师总觉得自己具备特殊技能,其实公司里很多人都受过高等教育、都具备某种专业技能、都有工作经验,所有尊重和实践,都是靠自己的实力和成绩一点点争取来的。 在公司工作之外的个人世界里,设计师最好能保持某种“理想主义”,或者说最低限度,得在设计方面有点自己的想法。没有想法的设计师,就是美工、行走的机器了。 在个人世界里有很多方法实践“理想主义”,说实话也很容易获得尊重、认同。比如你可以创作作品、设计 APP、画绘本…你可以整理设计资源、分享设计知识…你也可以拉群组,组织兴趣相近的其他设计师…甚至你可以画一组简单的 icon、一套简单的表情包。 只要你主动实践了自己的想法,每件事情都会有人真心喜欢,都会有人发自内心地尊重你(当然,这些实践多半赚不了钱,那是另一个话题了)。 “理想主义”本身并没有问题,问题是你什么都不干,只拿“理想主义”当个抱怨世界、抱怨他人的借口。

设计 | 察言观色也有东西方文化差异

看看下面的图片,你觉得画面中间的这两个人是什么心情? 来自加拿大 University of Alberta 的研究人员,找了加拿大学生和日本学生做对比测试,研究结果表明: 研究结果说东方人察言观色时更具备集体意识。 中国文化和日本文化都属于典型的东亚文化,你可以拿这个结论对比一下自己的观察结果,看看你是只看中间人物表情、还是无意识地观察了所有人的表情。 心理学研究说这种差异来自东西方文化的差异,西方人更加自我中心,而东方人更重视集体意识。 这种说法也能解释一个很常见的现象:如果是一屋子人一起开会,更容易看懂领导的表情;而如果视频会议时只有领导的脑袋、看不到其他人,明明盯着领导看,反而不容易看懂领导的表情。 ok 还没完。 设计上面这个实验的加拿大研究人员,他们在原始实验基础上做了新实验,这次找了更多学生参与实验。 测试者都是加拿大阿尔伯塔大学的学生,分为欧洲人、东亚人、其他人(南亚、非洲等等)三组,还是让大家看表情、猜情绪。 实验结论和之前实验结论相符,欧洲人直接根据画面中间人物的表情判断 ta 的情绪,东亚人会综合观察画面里所有人的表情,其他人的观察方式介乎二者之间。 感兴趣的人可以去读这篇论文。 为什么我会在意这些看似无用的知识,因为心理学是设计的基础。上面论文里说的东西方人观察方式的不同,也会直接影响产品设计。 以前介绍过:西方人的网页内容相对简洁,而日本人的网页内容多到窒息,中国人的网页和 APP 内容不但多而且特别乱。 设想一下,如果你把中国 APP 的 UI 设计直接搬到美国,因为文化的差异、因为观察方式的不同,很可能对中国人而言秒懂的正常画面,到美国人眼里就变成了太多信息、抓不住重点的复杂画面。

设计 | 为什么用户会把 ChatGPT 当搜索引擎?

ChatGPT 流行之后,越来越多的人把 ChatgPT 当做搜索引擎来使用。本文从产品设计角度,解释这个现象背后的原因,以及它对产品设计的影响。 我以前有外号叫“人头Google脑”,手机能上网之前我就有“立刻Google一下”的名声,而且我还“代客 Google”帮人搜索💪 某次在南锣鼓巷,某路人盯着电线杆喃喃自语:你说电线杆顶上那个橙色小风车是干嘛用的?我琢磨好久也没想明白。 那位长了一张自视甚高的知识分子脸,一看就是网上什么话题他都要驳斥的那种。他当时还斜着眼睛瞟我,不知道算是自问还是设问还是挑战我。 我随口回答:为了驱鸟。 他就震惊了😆 关键词搜索 vs 自然语言提问 并非我牛逼,其实是因为我以前 Google 过这个“小风车”问题。 谷歌为代表的传统搜索引擎以搜索关键词为基础,当时(200X年)它很难理解“电线杆上会转的小风车是干嘛用的?”这种句子,所以我用不同方法搜了好几次,才得到结果。 之所以我利用搜索引擎的能力远超一般人,因为我理解搜索引擎的工作原理,因此搜索时能熟练而高效地选择合适的关键词,并用 Google 的搜索语法来提高搜索质量。比如我用 Google 来搜索这个电线杆上的小风车,搜索关键词大约是:电线杆 橙色 镜子 风车 -发电。 相反,一般人缺乏电脑常识,下意识地会用问问题的方式使用搜索引擎。如果你直接问谷歌“电线杆上会转的小风车是干嘛用的?”这种自然语句的长问题,多数情况下谷歌并不理解你到底在问什么,所以它会把你的句子拆分成关键词、再去搜索。这么搜索出来的结果往往过于宽泛,让人非常失望。 ChaGPT 这种基于 LLM 大数据模型的 AI,一大特色就是能够理解用户的提问: 这种自然语言式的提问,这种基于对话的互动方式,都为用户带来极大便利,自然会被用户追捧。 罗列几十页结果 vs 直接给出答案 为什么很多人抛弃了谷歌、百度,而改成在小红书上提问?或者发推文问“万能的推特”? 因为小红书和推特给出的结果很少,要么随便翻翻就看到了、要么直接就回答了问题。这种直接了当避免了大量的体力活,像百度、谷歌那种动辄几十、几百页答案,看着就晕,而且每个答案还得点开看网页,才有可能找到答案。 这就凸显了 ChatGPT 另一个深受喜爱的特点:直接给出答案,没有百度、谷歌那么复杂而漫长的搜索过程。 今天的百度、谷歌会在搜索结果页里先列出一个优选答案,早年流行的 Siri、Alexa、小爱同学之类的 AI 语音助理,接受提问时也能直接给出一个答案。不过它们的智能水平相对有限,给出的答案看起来不是那么可信。 相对的可信 vs 假装的可信 今天我们可以随意向 ChatGPT 问“这个”小风车”问题,它会瞬间给出一堆看似正确的答案。 其实狗屁! 它不知道那个小风车是什么。 既然 GPT-4 已经发布了几个月(这在 LLM 的 AI 世界里差不多等于上世纪吧?),我顺便也来测试一下 GPT-4 怎么回答这个“小风车”问题。 它的回答有时候似乎很正常(图一),有时候似乎不正常(图二),有时候似乎极其正常(图三、图四)。如果我预先不知道正确答案,我会认为它们说得都很有道理! ChatGPT 刚开始流行时,很多段子的主题都是 ChatGPT 不切实际的盲目自信,以及立刻认错、立刻改口、继续扯淡的搞笑“人格”。但随着 ChatGPT 用户越来越多,反而有更多人盲目信赖 ChatGPT、不再抱怨它的准确性。 有各种研究文章讨论这种现象,这里就不展开讨论了。用普通话简述一下,我们轻信 ChatGPT 的原因大概有几种: ChatGPT “搜索”能力对产品设计的影响 ChatGPT 等 LLM 大语言模型 AI 都善于“搜索”和回答问题,简述一下这种能力对产品设计的影响,以及应对思路。 ChatGPT 们改变了“搜索”的产品设计 Bing 已经整合了 ChatGPT,既能用 ChatGPT 把用户的自然语言提问转化为搜索关键词、优化搜索引擎的输入,也能用自然语言描述更直接、更人性化的搜索结果,这优化了搜索结果的输出,当然 Bing 还能直接使用 ChatGPT 回答用户问题、把搜索引擎作为参考资料。 今后的搜索体验,会越来越多地结合 ChatGPT 们的自然语言交互能力和直接回答问题的能力。这种体验不限于搜索引擎以及知识库、问答、客服等等以搜索为主的产品,普通的产品中也会集成 ChatGPT 或者专用 LLM 模型,利用它们更好地与用户交互、更有效地输出结果。 特别是语音识别和语音合成技术的效果越来越好,理论上每个软件、APP、网站都可以自带一个高智商的 Siri,无论是实现基本产品功能,还是额外地增加营销、客服功能,这些新一代的 Siri 都能改善产品的整体使用体验。 现阶段“多模态”的 LLM 大语言模型还没有普及,按照现在的 AI 模型发展速度来推理,ChatGPT 们很快能普及搜索图片、语音、视频的能力,这又是另一个维度的可能性。 ChatGPT 干掉了 Stack Overflow 等人工回答 Stack Overflow、Quora 以及知乎这样的知识分享社区、问答社区,由用户来回答用户的问题。ChatGPT 这样的大语言模型对这类网站造成了极大的冲击。 以程序员问答社区 Stack Overflow 为例,按照 Business Insider 引用 Stack Overflow 自己的数据,2023 年四月,Stack Overflow 的流量相比 2022 年同期下降了 13%(来源)。这是不是预示着人类回答的消退? 既是也不是。 一方面,各个垂直领域的专业人士、比如像我这样的的设计专家,或者生活中的达人、比如我这样的“人头Google脑”式的智慧达人,这些人的智慧并不会被 ChatGPT 削弱。相反,这些专家和达人能利用 ChatGPT 来强化自己的知识检索、整理和输出能力。 ChatGPT 替代的是泛泛的、针对性不强的回答。 另一方面,ChatGPT 强大无比的撰写能力、创造能力,以及超出大多数人的语言组织能力、表达能力,让普通人也能创造出看似专业的内容。这些制造出来的劣质内容会直接拉低 Stack Overflow、Quora 以及知乎的内容质量。 知乎推出了 AI 写作工具,那么知乎内部有没有对等的 AI 防作弊工具、AI 内容过滤工具?这种评判,可不是雇佣一堆数据标注工人就能搞定的。 规避 ChatGPT 可信度的问题 ChatGPT 在不同领域回答问题的可信度不一而论,整体而言,现阶段 ChatGPT 的回答属于看似靠谱、其实并不靠谱。 用户对 AI 产品的态度也各不相同,比如: 包括 OpenAI 在内的 AI 专业人士,已经提出了多种提高 ChatGPT 准确性的方法。普通用户也能通过更好的 prompt,来从 ChatGPT 获取更准确的回答。 从产品设计角度而言,怎么向用户展示 ChatGPT 等 AI 的可信度,直接影响了用户体验和用户对产品、对品牌的信任度。最底线的做法是:在 AI 准确度、可信度的问题上,也许你可以某种形式地误导用户,但绝对不要欺骗用户。 我相信 AI 的发展速度,一直会优于人类搜索信息能力的进化速度,只要借助 AI 工具,以后菜场大妈也能立刻回答“电线杆上会转的小风车是干嘛用的?”。 这种随时随地准确获取信息的能力,将成为以后人类的基本功能😂

设计 | 不要动我的电脑😡

我遇到劫持浏览器鼠标左键、鼠标右键、上下文菜单…的软件和浏览器插件,都是不管软件、插件本身多好用,我都当它是病毒、木马、恶意软件,立刻卸载。 我今天卸载的,是最近 2、3 年里最好用的“阅读模式”/免打扰阅读/沉浸式阅读插件,不知道为什么它劫持了浏览器鼠标左键,显示 CLIP 功能。 现在有各种设计软件、编辑软件直接运行在浏览器里,劫持鼠标和上下文菜单,会打乱这些重度依赖人机交互软件的正常操作。 每个人有自己操作软件和工作的流程,劫持鼠标和上下文菜单,也会让这些高度优化的流程变得充满毛刺。 现在各种 ChatGPT 工具、翻译工具也是劫持鼠标和上下文菜单、输入框和系统 UI 的重灾区,从设计角度说,跟浏览器、办公软件、操作系统这些通用软件整合的功能,要么别扰民、要么提供关掉扰民功能的选项。 所谓彼之蜜糖、吾之砒霜,别拿少数人的“迫切需求”去妨碍多数人的正常使用,更别学微博、微信那样为了赚钱成天强迫用户,嘴上还说“都是为你好”。

设计 | AI 比你更擅长挑选字体、字体配对吗?

设计师们不必紧张,AI 在挑选字体、字体配对方面,只相当于初级设计师。 读了一篇有趣的设计文章,作者是热衷网页排版和字体的设计师。 他测试了专用 AI 字体配对工具和 ChatGPT,发现 AI 在挑选字体、字体配对方面,只相当于初级设计师。 他测试的 AI 字体配对工具是 https://fontjoy.com,配对逻辑基于已有的 pattern/范式。这种思路不适合复杂的字体选择思路,输出的字体配对质量很不稳定。 而 ChatGPT 能提供入门级别、既不出错也不精彩的字体建议。它的优点能根据模糊的描述来选择字体,比如你说想要一个女性化、现代、坦率的开源标题字体,它能给出还行的建议。 所以作者说 AI 工具能帮非设计师选择字体,总比外行自己瞎挑的字体好😂 这篇文章换了个角度来介绍选择字体的思路,也用 AI 选择的字体的例子,展示了初级设计师和好设计师的差别。 AI 和初级设计师都是按照 模式/范式/pattern 来选择字体,好的设计师按照设计意图来挑选字体。 文章里说的都是西文字体,中文字体配对其实更难一点。因为汉字更接近于图形、字体给人带来的感觉更复杂而微妙;另外候选的中文字体较少,有时候受困于没什么字体可用,有时候又得益于反正选择不多,用最经典选择和最夸张选择就好。

设计 | 怎么为飞机驾驶舱、仪表盘设计字体

在可读性要求最高的飞机驾驶舱和仪表场合里,液晶显示器的反锯齿显示字体的方式,导致了“奇怪”的字体设计的思路。 设计公司 intactile 为 Airbus 空中客车驾驶舱和仪表设计的特殊字体 B612,设计重点是优化可读性,特别是在恶劣情况(注1)下的可读性。另外设计公司强调了这个字体在不同场合的一致性,比如用于仪表、航图、长文本。 现在的液晶显示屏和操作系统自带的字体反锯齿功能(anti-aliasing),都会让字母的线条看起来模糊、扭曲(注2),甚至会导致认错字母。 设计公司在设计这个字体时,对液晶显示屏、小字符做了优化,故意把字体的线条、交叉设计得有点扭曲,这样在显示时、特别是显示小字时,反而会看起来横平竖直很规整。 上图从左到右,分别展示了 B612 字体的四种状态:设计稿、理想情况的矢量图、没有反锯齿的字体显示效果、反锯齿后的字体显示效果。第四种反锯齿之后的效果,就是在飞机的液晶显示器上显示的效果 – 当然,因为观看距离较远,飞行员不会看到这些反锯齿的细节,只会看到相对平直、规整的字体。 HN 的讨论里提到了一个我的疑问: 为什么这套字体里的 0 和大写的 O 一模一样,难道不应该在 0 中间加上斜线或者小点吗?这基本上是所有强调可读性的编程字体的标配了。 有人回答了,说带斜线的 0 可能会和数字 8 混淆。 实拍的照片里,Airbus 的仪表里使用了带斜线的 0,不清楚具体情况。 注1: 除了一般的光线不好、斜着看屏幕、看远处的屏幕等等情况,飞行员还要面对巨大的心理压力,以及震动、高 G/重力加速度、烟雾、戴氧气面罩、噪音等客观限制条件。说实话,看到那么多仪表、按钮、数据和信息,一般人看到驾驶舱就晕了。 注2: 以前 macOS 和 Windows 采用了不同的字体反锯齿技术,导致很多人第一次用苹果电脑时,觉得字体太虚、不清楚、看得很不舒服,现在屏幕分辨率越来越高,类似的抱怨减少了。 注3: 为 Airbus 空中客车设计字体的这家设计公司 intactile 来自法国,他们设计了很多专业领域的 UI,有些像是科幻电影、战争电影里才会出现的界面。 比如为海军设计护卫舰设计互动地图https://intactile.com/projets/i2map-naval-group/ 为国防公司 Thales 设计战略决策支持工具https://intactile.com/projets/cartographie-symbolique/ 设计未来的飞机驾驶舱界面https://intactile.com/projets/dgac-interactive-open-deck-iode/ 设计空中交通管制系统界面https://intactile.com/projets/aeronautique-recherche-et-securite/

设计 | 为什么很多西方产品的功能那么单一

文化差异不但影响用户购买和消费的喜好,也影响用户选择和使用产品的习惯。 希望出海的国内团队、开发者可能会注意到一个普遍规律:国内产品特别喜欢多功能、all in one、瑞士军刀…而西方很多产品主打单一功能。 撇开微信之类的超级 APP 不谈,以基于 ChatGPT 的小工具为例,国内开发者总是不辞辛劳地往里面使劲塞功能,生怕自己的工具不够全能;相反,国外很多 ChatGPT 产品只聚焦一个功能,比如只帮你写作。 这些市场差异的背后,有东西方文化的差异。 看看吃饭的餐具就明白了:中国人吃饭只用筷子和勺子,一双筷子别说吃饭、吃菜、抽小孩、剔牙、验毒…武林高手还用它当暗器;而西方人吃不同的食物,需要不同的刀子、叉子、勺子,以及不同的碟子、盘子、杯子,每种餐具有它特定的用途。 哪怕是最以没历史、没文化见长的美国,一般人家里也总有一套正式的刀叉勺子盘子。商店、网店里充斥着各种专用到令人“崩溃”的专用工具,比如:专门用来放香蕉的容器😆 文化会潜移默化地影响每个开发者和用户,每天沉浸在专用刀叉勺文化里的西方人,很自然地会习惯于创造单一功能的产品。 btw,并非只有中国人、日本人喜欢开发多功能的产品哦,还有一些国家的开发者喜欢开发多功能产品,猜猜他们平时吃饭用什么样的餐具: 用右手。 西方人到底有多喜欢单一功能的产品? 前段时间美国各大科技媒体介绍了一款新 APP:Catchup: Stay in Touch。 功能简单到令人发指 – 你用 APP 维护一个朋友和家人列表,APP 显示你们多久没联系了,到特定时候提醒你跟他们打个招呼、问候一下。 在微信覆盖世间万物的国内,肯定没人想要开发这种 APP 只解决打招呼这一个功能。(其实大家更需要在家族群里假装热情回应的功能) 据说初期用户对 Catchup 的感觉都很好,开发者也提供了增值功能:超过 2 个联系人,就要花 8 美元解锁。 话说回来,我现在倒挺理解这种 APP 的价值。 今年夏天我们这儿也有热浪,NOAA(美国国家气象局)发了警示,警示信息里有预防中暑和热辐射病的建议。除了一般的避免阳光直射、多喝水、别把孩子和狗留在汽车里……等等建议,还特别有一条提示:记得检查家人、朋友和邻居(看他们是否安全)。 注: 有推友问了一个符合逻辑的好问题:那么美国人手机里的 APP 多不多? 如果美国人喜欢开发、使用各种专用的工具,美国人手机上应该安装更多 APP…对不对? 统计数据(我没有求证过)证实了这个推理: 美国人手机上平均装 80 个 APP 中国人手机上平均装 50 个 APP

设计 | 为什么西方人那么爱看数据?

文化差异不但影响用户购买和消费的喜好,也影响用户选择和使用产品的习惯。 做出海产品的国内团队和开发者,可能会注意另一个现象:不但国外开发者、产品设计师习惯于看数据,普通用户也能看懂统计图表、数据可视化。 国内小伙伴需要工作好几年、反复练习才能掌握的这些高级技巧,似乎老外“天生”就会🫥 我到了美国才意识到,这方面也有文化差异。比如以做菜为例: 我到美国之后厨艺明显提高,其中一个原因其实是:美国的煤气灶上,都会集成时钟、定时器,有了定时器,我能精确控制做菜火候,精确到秒都没问题😅!(注1) 美国厨房里还有各种量杯、量勺、电子秤。 最好笑的是还有专门用于做肉的温度计。比如烤鸡、煎牛排、BBQ,把这个探针一样的温度计插进肉里,就知道内部温度是多少了 (注2) 还有各种例子,就连微波炉加热,美国人都会不厌其烦地警示:为了饮食安全,要保证加热后内部温度达到华氏 165 度。 可以想象,在这种环境里长大的人,会习惯于测量数据、习惯于判断数据。(注3) 相比之下,我们的童年是在经验和直觉里长大,听到的都是“我觉得可以”,学做菜都是学的放盐少许、煎至两面金黄、炖到用筷子能戳进肉里…(注4) 我们一方面讨厌原生家庭,另一方面也潜移默化地沿袭了家长们相信经验、相信直觉的习惯。 注1: 人对时间的感觉是相对的,特别不准。很忙的时候,5 分钟一眨眼就过去了,相亲遇到讨厌的人,1 分钟都度日如年。(爱因斯坦说过:手放在滚热的炉子上,一分钟感觉像一小时。坐在漂亮姑娘身边一小时,感觉像一分钟。) 注2: 温度计这里也有设计小细节。 为了照顾普通人,一些温度计直接在表盘上标注了适合牛肉、小牛肉、羊肉、猪肉等不同肉类的刻度,牛肉还分不同火候。使用时把表盘外面的红色游标,设置到你想要的温度/刻度上,测量温度时看看指针有没有转到游标那儿。 这个温度计其实很有意思。它的刻度分成了四组,分别是: 没想到全熟的牛肉,内部温度也只有 77 摄氏度😅。 注3: 有推友质疑是不是每个美国人都有看数据、摆事实的能力。 显然不是。 不管到了哪儿,人的能力高低都是正态分布,多数人马马虎虎、少数人很牛、少数人不行。 文化、教育、基因等等因素会影响多数人的基本能力,这些就是社会学家、人类学家研究的专题了,我肯定不懂,也没有数据和案例做支撑。 注4: 可能有很多国内的人不适应这种基于严格计量的烹饪习惯,觉得太严谨、或者太难以坚持。 其实大家忘了另外一个很容易被忽视的因素:不同文化背景之下成长的人,“严谨”的标准很不一样。比如放“1 tbsp 糖”,这对中国人来说可能算“严谨”的操作,对美国人来说可能只是随手一个动作。 不说别的,我现在做菜也很严谨 – 如果需要“加热 2 分钟”,我的确就像那些刻板的德国人、美国阿姨一样设定时器、精确加热 2 分钟!然后,我才像弹性的中国人、随性的法国人一样,尝一下或者测试一下火候,再决定要不要加 1 分钟。 而习惯的好处就是,一旦养成习惯,之后就自动驾驶了。老外从小耳濡目染,不觉得在厨房里使用量杯、量勺、电子秤、温度计有什么奇怪的😆;我每次做面包(用面包机)都用量杯量出 3/4 cup 的水,我也没觉得有什么不合理的。 那些拧巴的事情、被别人强迫的事情才需要“坚持”。

设计 | 怎么批量设计并生成名片、邀请卡、荣誉证书…

比如老板需要给 100 个客人发 100 张邀请卡,设计邀请卡时,显然这 100 张邀请卡上只有人名不同、其他内容都一模一样。如果手工制作 100 个不同的邀请卡,实在太低效了。 Figma Figma 有个 Many Paster 插件,可以把一组文本黏贴到相同数量的 layer 里。 操作时先准备 100 个人名,再复制出 100 个文字 layer,选好这 100 个 layer、运行插件:把 100 个人名黏贴进插件、点“Paste Data”按钮……voila,所有 layer 里的文字都改好了。 或者使用 Google Sheets Sync 插件,可以把 Google Sheet 文件填充到 Figma 里。教程。 Illustrator 曾经客户要输出一批荣誉证书,人名不同,客户姑娘问我怎么批量操作,而不是手工改每个人名。我当然支持所有提高效率的事,所以我就向她介绍了 Illustrator 的批量和脚本功能,用 Illustrator 和 excel 文件批量生成名片设计。 有人写好了教程,谢谢他🙏 难得的是,客户的这位姑娘其实不是设计师。 我是他们的设计顾问,负责设计策略和具体设计。她负责事务性工作,比如所有宣传物料的加工、发货送货等等。她愿意自己使用 Illustrator(而不是把活丢给印刷厂),并且知道利用工具来提高工作效率,这些方面她比那些满脸都写着“全世界都亏欠我”的设计师厉害多了。 干体力活的是美工、能用工具提高效率的是好美工,能用工具解决问题、创造价值的才是好设计师👏

设计 | 设计系统的困境:在一致性和创造力之间取得平衡

设计系统是不是对设计这个创造性工作的禁锢? 分享一篇关于设计系统的文章,作者是加拿大的资深设计师。文章说的是一个反复被争论的话题:设计系统是不是限制了创造力。 作者的结论:设计系统不是设计师的敌人,反而帮助设计师发挥创造力。 作者举了个有趣的例子:只用乐高积木,你能拼出下面两种完全不同的车。 注意: 作者举的乐高积木的例子,其实是偷换概念。 大家可以仔细对比一下两个汽车:用设计系统的一般术语来说,左边汽车是用现成的“组件”搭建的,每块积木都有它的特定功能;而右边的汽车是用最小最小的“原子”搭建的,说白了它不是一个设计系统,而是用积木自由地创造 3D 的像素作品。 所以阅读设计文章时,别轻信任何好例子🌑 分享设计文章的同时,我也来分享一下阅读设计文章的技巧。 今天分享是一篇关于设计策略的文章,也就是一般设计师都不爱看、说实话也看不懂的抽象的、概念的、策略的、没给出具体方法的文章。遇到这种文章,就不得不说起我一直的阅读建议:用 N+1 学习方法。 也就是读那些比自己现有水平高一档的文章和书籍,别看低于自己水平的东西,更别看那些特别高级的高深言论和书籍(你非但看不懂,而且很容易会陷入盲从,俗称“被收割”)。 本文对大多数设计师而言,属于 N+2、N+3 级别的文章,虽然不建议阅读,但是不阅读并不代表着无法学习。 遇到这种完全超过自己能力的文章和书籍,最好的阅读方法就是:问人! 比如问你的设计总监,请 ta 帮你解释这篇文章、这本书的重点,帮你理解那些抽象的概念。