#UI设计

Y11
3周前
视觉设计常被低估,甚至有人认为它简单无需刻意练习。但事实上,那些成功的产品——无论是Airbnb、Duolingo还是Stripe——都在视觉细节上倾注了大量心血。 提升视觉设计能力并非一蹴而就,需要系统性的方法和持续的实践。以下是经过验证的核心步骤,帮助你从入门到精进: 一、夯实基础:掌握UI设计的底层逻辑 在开始实践前,先吃透四大核心要素: 1. 排版:字体选择、字号层级、行高间距如何影响信息传递效率 2. 色彩:主色/辅助色/中性色的搭配原则,对比度与可读性的平衡 3. 层级:通过大小、粗细、颜色区分内容优先级,引导用户注意力 4. 布局:利用网格系统、留白和空间关系构建清晰的视觉秩序 推荐资源:《The Box Model》详解界面元素的空间关系,《Spacing Systems》掌握间距设计原则,这些基础是后续提升的基石。 二、研究设计语言:建立行业认知框架 主流操作系统和设计驱动型公司都有成熟的设计语言体系,值得深入学习: - Apple Human Interface Guidelines:极简设计哲学,注重交互直觉与视觉精致度 - Material 3:强调动态效果与包容性设计,色彩系统灵活且具扩展性 重点关注:它们如何定义组件规范(按钮、表单、弹窗等),如何处理导航逻辑,以及交互模式的设计逻辑(如模态框vs全屏页的使用场景)。 这些知识能帮你建立"设计系统思维",而非孤立看待单个界面。 三、临摹与重构:培养肌肉记忆 没有什么比动手实践更有效。推荐三个优质灵感库: - Mobbin:提供大量真实App界面,适合移动产品学习 - Appshots:聚焦界面细节,帮助观察视觉处理技巧 - Pageflows:展示完整用户流程,理解多页面间的逻辑关联 实践方法:每周选择一个产品,完整临摹其核心流程。从布局开始,逐步细化到间距像素、色彩值、字体样式,甚至动效细节。对比原设计思考"为什么这样设计",这比单纯模仿更有价值。 四、迭代旧作:在反思中成长 3个月后回看自己的旧设计,往往能发现明显的进步空间。此时可以: - 检查色彩统一性:是否存在过多不和谐的颜色组合 - 审视排版层级:标题与正文的区分是否清晰 - 优化视觉节奏:通过留白和元素密度调整页面呼吸感 这个过程能帮你将学到的理论转化为实际直觉,理解"好设计"如何在实践中逐步演进。 五、跳出舒适区:拓展设计边界 持续在同一领域工作容易陷入思维定式。建议定期尝试不同类型的设计: - 业务产品vs消费产品(如从工具类App转向社交平台) - 极简风格vs图文并重(如从卡片式设计转向杂志风排版) - 不同行业垂直领域(电商、医疗、教育等) 这种跨领域实践能帮你吸收多元设计理念,形成更全面的审美判断。 视觉设计是技术与艺术的结合,既需要对细节的敏感,也需要系统的方法论。 每天花30分钟研究优秀产品,每周进行一次临摹练习,每季度迭代旧作,持续积累就能看到明显提升。 最好的设计师不是天赋异禀,而是在实践中不断打磨细节、反思优化的普通人。
宝玉
1个月前
如果你想开发一个 Agent,无论你是打算做 CLI 还是做 Web 还是 Windows,都可以考虑使用 Claude Agent SDK,和 Claude Code 共享的底层代码,Claude Code 就是基于它之上加了个 CLI 的 UI,也就是说你完全可以基于它写一个 Claude Code 出来。 我昨天帮朋友花了几个小时就实现了个简单的 Agent,实现了输入提示词,就可以基于某个没训练的 Design System 写一套 UI 出来。 他写的这个 Agent 原理很简单,就是把这套设计系统的所有 Markdown 文档(几百个)放到一个它可以访问的目录,然后在 Systme Prompt 里面引导它去检索这个文档目录。 当用户输入提示词或者 Screenshot 要做一个 UI,Agent 就根据提示词规划可能要用到的组件,然后用 SDK 自带的 GREP 工具去检索文档库找到这些组件的 API,最后基于收集到的信息用这个 Design System 组件生成页面。 这个 SDK API 很简单,但很强大,你不止是可以用它内置的工具(Task、Grep、WebFetch 等等),你还可以添加自己的工具,还可以用 MCP。并且它可以把整个交互的结果通过 API 让你可以获取到原始的请求和返回消息,这样你可以自己实现一套比 CLI 更好用的交互 UI。 当然这个局限也有: 1. 只能用 Claude 模型兼容的 API,如果你想用 GPT-5 之类模型,估计效果不会太好 2. 只支持 Python 和 TypeScript 3. Tokens 消耗飞快 如果你只是做前期的 POC,强烈建议你试试。
ginobefun
1个月前
#BestBlogs 【早阅】将 Claude 代码变成自己的超赞 UI 设计师(使用 Playwright MCP ) | 前端早读课 文章详细阐述了如何通过集成 Playwright MCP 赋予 Claude Code 视觉能力,从而解决 AI 在前端 UI 设计中的盲点,实现像素级自校正和迭代优化,大幅提升设计效率和质量。 摘要: 文章深入探讨了 AI 在前端 UI 设计中面临的“盲点”困境,即传统 AI 代理无法“看见”自身代码渲染出的实际界面,导致设计通用且缺乏精度。为解决此问题,文章核心介绍了 Playwright MCP(模型协作协议)如何赋能 Claude Code 直接控制浏览器、截取屏幕截图,从而激活 AI 模型的视觉智能。文章进一步阐述了三个核心概念:作为 AI 工作流基石的“编排层”提供上下文、工具和验证机制;实现设计效率 10 倍提升的“迭代代理循环”允许 AI 自主运行并持续优化设计输出;以及通过屏幕截图“激活模型视觉智能”使其能进行更深层次的设计思考。此外,文章还介绍了 文件作为 AI 记忆、子代理实现自动化与条件逻辑、Git Worktrees 并行开发策略以及视觉上下文提示最佳实践,为开发者提供了构建高效 AI 辅助设计工作流的全面指导。 主要内容: 1. Playwright MCP 赋予 AI 代理视觉能力,解决了 AI 在 UI 设计中的“盲点”问题。 -- 传统 AI 因无法“看见”渲染界面而生成通用 UI,Playwright MCP 通过浏览器控制和截图,让 AI 能进行像素级自校正,显著提升设计精度和质量。 2. 迭代代理循环结合明确规范,使 AI 代理能长时间自主运行并持续优化设计输出。 -- 通过设定样式指南和 UI 模型作为验证器,AI 代理可进行多轮自我校正,大幅减少人工干预,实现设计流程的 10 倍效率提升。 3. 强大的编排层和 文件是构建高效 AI 工作流的关键基石。 -- 编排层为 AI 提供全面的上下文、工具和验证机制; 文件作为 AI 记忆,自动化加载设计原则和工作流配置,确保上下文一致性和工作流可移植性。 4. 激活模型视觉智能是提升 AI 设计深度的关键,通过屏幕截图充分利用其多模态能力。 -- Claude Code 等模型通过图像数据训练,Playwright MCP 提供的视觉反馈能激活其视觉智能,使其从实际视觉而非抽象代码层面思考设计,实现更精准的像素级优化和创意改进。 文章链接: