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前言：當“玩家體驗”成為設計的關鍵

作為一名剛踏入游戲設計領域的新手，我曾以為“游戲設計”只是關卡、數值與機制的組合。直到我閱讀了唐納德·諾曼的《日常事物設計》和西莉亞·霍登特的《玩家的大腦》，我才意識到——用戶體驗設計（UX Design）其實是游戲好玩的根源之一。

游戲是一種多感官的復雜系統，視覺、敘事、操作等元素都會影響玩家心理。如果設計沒有考慮人類的認知規律，玩家就可能因為挫敗或無聊而放棄。
本文將結合我的學習過程，探討為什么用戶體驗設計對游戲設計師至關重要，以及它如何幫助我們創造更有粘性的游戲體驗。

什么是用戶體驗設計（UX Design）

“UX” 代表 User Experience，即用戶體驗。這個概念由 唐納德·諾曼（Don Norman） 在 1993 年蘋果公司任職期間提出，用于描述用戶與產品交互時的整體感受。

一個好的用戶體驗，不只是操作便捷，更在于它是否：

• 滿足用戶需求

• 降低認知負擔

• 激發正向情緒與動機

UX 設計師通常結合 認知科學 與 心理學，研究人腦如何感知、記憶與決策。
通過這些研究成果，設計師可以讓產品變得“無摩擦”，即不讓用戶感到困惑或疲勞。

UX 的核心方法包括：

• 信息分組與層級設計（降低工作記憶負擔）

• 用戶行為心理分析（觸發與動機研究）

• 可用性測試與交互優化

為什么游戲設計師必須懂 UX

“游戲用戶體驗涵蓋玩家如何理解游戲、與之互動，以及互動帶來的情感與沉浸感。”
——Celia Hodent，《玩家的大腦》

對游戲設計師而言，UX 是理解玩家心理的關鍵工具。
我們不僅設計系統與規則，更在設計玩家的情緒曲線與心流體驗。

一個重要指標是 留存率（Retention Rate），它反映玩家是否愿意持續投入游戲。
如果早期留存率低，原因往往不是難度問題，而是：

• 操作反饋不清晰

• 信息過載或指引不足

• 節奏不連貫、缺乏掌控感

這意味著：UX 優化 = 玩家留存提升。
心理學家喬治·米勒的“7±2 原則”指出，人類短期記憶的容量有限。
在游戲中，過多提示、復雜UI或混亂的信息結構，都會讓玩家感到疲憊。
解決方法是：分組、分層、可視化、漸進引導。

可用性：讓游戲更“順手”，而不是更“簡單”

可用性并不意味著降低游戲難度，而是減少“非預期的挫敗感”。

例如，《動物之森》的合成系統曾被玩家抱怨“太慢”。雖然開發團隊希望玩家沉浸于節奏，但單一制作的過程讓許多玩家感到疲勞。
通過 UX 視角，可以這樣改進：

• 允許批量制作

• 提供快捷鍵或自動完成

• 減少重復操作

這些改動不會影響游戲平衡，卻顯著提升“順暢度”。

再看《古惑狼》系列的“郊狼時間（Coyote Time）”機制：
當玩家在跳躍邊緣時，系統仍允許跳躍判定，即使角色已經離地數幀。
這一細節極大提升了操作容錯率，讓玩家覺得“是我控制了角色”，而不是“被游戲坑了”。

核心思維：
UX 不是削弱挑戰，而是去除“阻礙樂趣”的摩擦。

沉浸與動機：如何讓玩家“舍不得退出”

樂趣（Fun）是主觀的，但動機是可以被設計的。
為了讓游戲持續吸引玩家，我們可以使用 玩家動機模型（Player Motivation Model） 來分析。

例如 Quantic Foundry 的研究將玩家動機劃分為：

• 競爭（Competition）

• 成就（Achievement）

• 探索（Exploration）

• 沉浸（Immersion）

• 社交（Social）

• 創造（Creativity）

在我參與的項目《Shred Off》中（第三人稱滑雪射擊游戲），我們為核心玩家群體定義了：

“喜歡刺激、挑戰與競爭的動作玩家。”

基于這個用戶畫像，我們設計了：

• 連擊得分系統（獎勵挑戰者心態）

• 快速重試機制（減少挫敗感）

• 全球與好友排行榜（激發競爭）

• 擊殺反饋的特效與音效強化（刺激感官）

結果非常明顯：
玩家在展示日現場玩得“停不下來”，因為每個反饋都在滿足他們的心理動機。

結語：UX，是游戲設計的“隱形主線”

用戶體驗設計并非游戲設計的附屬，而是連接玩家心理與游戲機制的橋梁。

一個優秀的游戲 UX 設計師，懂得：

• 尊重玩家的認知規律

• 管理信息密度與情緒節奏

• 用心理學驅動設計決策

當你理解玩家大腦的運行方式，你就能設計出讓他們“心甘情愿上癮”的游戲。

推薦閱讀

• 《日常事物設計》（唐納德·諾曼）

• 《玩家的大腦》（Celia Hodent）

• Quantic Foundry 玩家動機模型

蘭亭妙微（藍藍設計）m.qdjdjx.cn 是一家專注而深入的界面設計公司，為期望卓越的國內外企業提供卓越的大數據可視化界面設計、B端界面設計、桌面端界面設計、APP界面設計、圖標定制、用戶體驗設計、交互設計、UI咨詢、高端網站設計、平面設計，以及相關的軟件開發服務，咨詢電話：01063334945。

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簡要想法

• 本文探討了人工智能設計工具如何在不破壞既定團隊流程的情況下加速線框圖和原型設計等早期工作流程。
• 它強調了將人工智能巧妙地融入協作環境的重要性，并以 Lovable 和 Figma Make 等工具作為案例研究。
• 文章認為，團隊應該從小處著手，培養提示技能，并將人工智能視為動力助推器，而不是完全的設計替代品。

AI 不再只是設計中的未來附加組件，它正成為現代團隊工作方式的重要組成部分。本文探討了如何將 AI 引入結構化設計環境，在這種環境中，協作、系統和代碼質量至關重要。從快速跟蹤線框圖和原型，到引導用戶選擇 Lovable 和 Figma Make 等工具，本文清晰地展現了 AI 在當今真正增值的地方，以及如何為未來構建流暢性。

AI 設計已不再新鮮——它正迅速成為現代設計師工作方式的關鍵組成部分。在本文中，我將探討當今的工具如何提供真正的價值，它們如何融入現有的工作流程，以及如何開始構建 AI 增強型實踐。

重點不僅僅在于單獨的工作流程或華麗的演示——而在于如何將人工智能巧妙地引入結構化環境，特別是在更廣泛的組織中已經存在協作、設計系統和開發流程的地方。

快速通道：人工智能已實現的功能

言歸正傳：目前最明顯的優勢在于原型設計和布局生成。得益于全新的 AI 工具，設計成果不再需要從零開始構建。您可以在幾分鐘內生成可用的布局，從而加速“暢想”階段，并使團隊能夠快速探索、溝通和完善創意。

雖然手繪草圖和灰度線框圖仍然有其用武之地，尤其是在頭腦風暴或高度定制的概念設計中，但如今的人工智能工具能夠提供可點擊、可測試的輸出，讓它們感覺就像數字產品的真實原型一樣。我經常用我的草圖來引導新的人工智能線程來實現目標。這些輸出高度可定制，并支持快速迭代，使其成為早期探索、反饋和團隊協調的寶貴工具。

話雖如此，對于需要托管平臺的企業來說，當今 AI 工具的輸出本身還無法直接投入生產。它們為進一步的改進和開發提供了堅實的基礎，但仍需要具備可訪問性并與業務系統保持一致。我將在本文中逐一闡述這些問題，并提出如何從當今的 AI 設計技術中獲取價值，以及在不久的將來可以期待什么。

了解人工智能設計格局

隨著越來越多的 AI 設計工具進入市場，評估它們的差異至關重要，這不僅體現在輸出結果上，還體現在它們如何與實際工作流程集成。下面的比較重點介紹了這些工具在不同團隊（從個人設計師到規模化產品組織）中的可用性關鍵特性。

人工智能輔助設計工具：從早期測試到發現商業價值

今年早些時候，我和我的團隊測試了幾款新興的AI設計工具——UX Pilot、Vercel v0和Lovable——以了解它們在結構化設計環境中的實際價值。我們發現它們出奇地容易上手，界面直觀，設計師可以在幾小時內上手。然而，我們的測試揭示了兩種截然不同的方法，以及一個關鍵的行業差距。

• UX Pilot專注于通過 Figma 集成進行基于提示的 UI 生成，輸出設計人員可以在熟悉的工作流程中進行迭代的 HTML/CSS。
• Vercel v0采用代碼優先的方法，可以直接生成 React/Tailwind，但以設計為中心的團隊需要在 Figma 中手動重新創建。Lovable 則提供了一個強大的中間地帶，可以將提示轉換為完整的 React 應用程序，同時保留了導出功能以便進行設計交接。
• v0 和 Lovable 都展現了快速原型設計的價值，但我們的測試也印證了對比圖表的結論：與現有設計工作流程的集成仍然是關鍵挑戰。這些工具擅長生成起點，但需要大量的手動工作才能與我們的生產系統保持一致，因此我們主要測試了概念驗證，并將其擱置一旁。

59% 的開發者使用 AI 完成代碼生成等核心開發任務，而只有 31% 的設計師在素材生成等核心設計工作中使用 AI。AI 的代碼生成能力也很可能正在發揮作用——68% 的開發者表示他們使用提示來生成代碼，82% 的開發者表示他們對最終結果感到滿意。簡而言之，開發者越來越普遍地發現 AI 在日常工作中發揮著重要作用，而設計師仍在努力確定這些工具如何以及是否最適合他們的流程。

— Figma（4 月）2025 年 AI 報告：來自設計師和開發人員的觀點。

然后 Figma 改變了一切。

2025 年 5 月，Figma 推出了Make，這項原生 AI 功能可以繞過我們之前發現的集成障礙。與我們之前測試的第三方工具不同，Figma 的方法直接利用現有模式和團隊工作流程。Make 可以在您現有的 Figma 環境中將提示轉換為功能原型。

這一轉變驗證了我們的測試結果：最成功的人工智能應用不是來自最復雜的獨立工具，而是來自在現有設計操作中發揮作用的解決方案。

對于設計師來說，自然而然的選擇似乎是留在 Figma 中，由 Anthropic 提供支持。我之所以喜歡 Anthropic，是因為它的商業敏銳度使其成為一種創意資源——它能夠在關鍵之處創造價值：早期創意的生成，快速地在布局中表達，用于概念驗證/問題解決。

在我的工作流程中，我發現它可以成為一種非常順暢的加速器——只需在平臺上操作，易于學習。雖然這項技術還很新，我還沒有完善我的提示技巧，但早期測試對我來說非常有希望。我估計設計師們會持續采用它，而 Figma 可能是扭轉設計師不再使用 AI 工具這一趨勢的關鍵。

對于評估這些工具的企業團隊來說，區分獨立功能和運營集成至關重要。雖然 UX Pilot 和 v0 等早期工具對于特定用例仍然很有價值，但圍繞設計系統進行的平臺整合表明，架構成熟度（而非工具復雜度）將決定 AI 應用的成功。

當前的限制：仍然存在摩擦

盡管 AI 設計工具優勢顯著，但它們仍然需要大量的人工投入才能與實際產品工作流程保持一致。對于在結構化設計系統、標記化庫或受管控的組件集內運作的團隊而言，AI 輸出可能需要重建或重構，才能在生產環境中進行擴展。

常見問題可能包括：

• 與您的設計系統不一致的視覺風格。
• 過多的內聯樣式和不必要的嵌套。
• 需要更換的通用占位符組件。
• 生成相關屏幕或流程時不一致。
• 無障礙設施實施不足。
• 將輸出與現有代碼庫集成的挑戰。

雖然 Figma 的 AI 功能等平臺原生工具通過在現有設計系統內工作減少了一些集成摩擦，但細化、可訪問性和生產準備的基本挑戰仍然存在。

此外，要獲得最佳結果，需要開發有效的提示技能，并使其可重復使用——本質上是學習每個人工智能工具響應最佳的“語言”。

底線：人工智能可以完成初步布局，但精細化、合理的結構和緊密的集成仍然需要人類的專業知識。即使集成路徑有所改進，設計判斷和系統性思維仍然不可替代。

重新思考人工智能在設計生命周期中的作用

與其指望 AI 工具能夠提供完美、可立即投入生產的成果（尤其是在企業級領域），不如將其視為動力的加速器——能夠開啟思考、布局和協作的早期階段。無論是通過第三方集成還是平臺原生功能，其核心價值始終如一。

當前的局限性并不會使人工智能失效——除非我們重新定義它目前最有價值的地方。如果在現有的設計實踐中運用得當，它的價值將會成倍增長。

從小處著手，低風險

在結構化系統和沖刺周期內工作的設計團隊可以在不中斷核心流程的情況下開始集成 AI。一個切實可行的切入點是先在早期交付成果（例如線框圖、布局基礎或初始原型）上進行低風險試點。

通過這種方式，AI 并非取代設計師，而是增強了他們的能力。通過加速基礎結構的創建，AI 可以騰出時間進行更高層次的思考。更少的設計周期意味著更少的流失，從而帶來更完善的測試和更具彈性的產品。關鍵在于結合傳統工作流程來評估結果，并利用這些洞察來指導更智能、更廣泛的應用。

補充：提示如何發揮作用（以及為什么它是一項技能）

提示 AI 布局工具并不意味著要寫出一句完美的句子——而是一個迭代的設計對話。你可以從廣泛的內容入手，然后通過一系列提示逐步完善布局，就像指導初級設計師一樣。

你可能會說：

→“創建一個包含英雄頁面和產品卡片的營銷主頁。”
→“使英雄頁面全寬。”
→“添加推薦部分。”
→“嘗試側邊欄布局。”

人工智能在創意自由或輕松有序的指導下表現最佳。過多的詳細、一體化的指令會干擾結果。相反，應該將請求分解成更小、可操作的步驟，直到達到預期結果。

現在許多工具都支持多模式輸入，擴展了您可以輸入到 AI 中的內容：

• URL：“使其類似于 example.com”。
• Figma：參考您已建立的設計。
• 上傳參考圖像：使用草圖或線框。
• 圖像資產：提供您可能想要包含的 PNG 或 SVG。
• 結構化文本：為其提供降價、產品描述或 UI 副本。

平臺優勢：像 Figma Make 這樣的平臺原生工具操作方式有所不同——它們可以直接從 Figma 文件中讀取你現有的視覺樣式和模式。這意味著提示功能更多地是在你既定的視覺環境中完善設計決策，而不是從零開始。

無論您使用的是獨立工具還是平臺原生功能，提示仍然是一項核心設計能力。與任何技能一樣，它隨著實踐而提升——并且它已經塑造了我們與這些新工具的協作方式。將提示融入到團隊的工作流程中，將有助于他們提升技能，迎接下一波 AI 輔助設計技術浪潮。

清單：如何評估用于設計的人工智能工具

如果您正在嘗試使用 AI 工具，以下實用標準可以幫助您構建評估：

• 從提示到布局的速度有多快？
• 它與您的設計系統（標記、間距、組件）的映射程度如何？
• 生成的代碼是否可供工程使用？
• 它是否遵循可訪問性最佳實踐？
• 提示能否通過迭代改進獲得一致的結果？
• 它是否接受有用的外部上下文（URL、Figma、markdown）？
• 它可以在真正的沖刺或故事中進行測試而不需要很大的開銷嗎？

未來 6-24 個月我們可能會看到什么

2025 年，形勢的變化速度遠超我們許多人的預期，一些預測已經成為現實。與其試圖預測確切的時間線，不如看看實際正在發生的事情，以及這些事情對當今決策團隊可能意味著什么。

多種集成方法正在涌現

我們看到人工智能工具與設計工作流程連接的方式多種多樣，每種方式都有其優缺點：

Figma 的 Make 原生支持其平臺生態系統。像 Figma 的 MCP 服務器這樣的基于協議的連接則提供了一種不同的方法——你的編碼工具可以通過標準化接口與你的設計文件進行交互。

團隊最終可能會混合使用多種方法，而不是只選擇一種方法。問題在于哪種方法更適合您的特定限制和工作流程需求。

這對規劃意味著什么

如果您正在評估 AI 設計工具，那么技術能力可能不如它們與您現有運營的契合度更重要。我的感覺是，擁有組織良好的設計基礎的團隊可能具有優勢，但最實用的方法仍然是從小處著手，并建立組織流暢性，正如我在本文前面所建議的那樣。

總體情況

• 原生平臺 AI（如 Figma Make）和基于協議的集成（如 MCP）代表不同的方法。
• 對于工作流集成，每種方法都有不同的權衡。
• 無論出現什么工具，從小處著手仍然切實可行。

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