昨天疯狂星期四晚上8点多，一则科技圈的消息重磅落地，Adobe 大手一挥，从 V我50 变成拿出约 200 亿美元现金和股票收购 Figma ，设计师纷纷感叹：终究是逃不过 Adobe 宇宙……

该交易预计将于 2023 年完成。交易完成后，Figma 的联合创始人兼首席执行官 Dylan Field 将继续领导 Figma 团队，向 Adob​​e 数字媒体业务总裁 David Wadhwani 汇报工作。

与此同时，创始人 Dylan Field 也发了一篇长文，详细说明了被收购后 Figma 的运作方式，主要有2点：

1. Figma 会利用 Adob​​e 在创意领域的技术、专业知识和资源，加速 Figma 平台的发展和创新，有机会将 Adobe 在摄影、插画、视频、3D 和字体技术方面的专业知识融入 Figma 平台。

2. Adob​​e 致力于让 Figma 保持自主运营，他也将继续担任CEO。对于设计师而言，目前没有改变 Figma 定价的打算，大家可以继续放心使用。

看到这个新闻的设计师们也玩起了花活：

这张图一度让人想起被 Adobe  支配的恐惧

回顾 Figma 的发展历程，从 2012 年创立至今不过短短 10 年， 2016 年上线了正式版，2017 年开始推出付费套餐，2021年估值100亿美元，去年封禁事件后，优设网的子木主编专门写了一篇文章，深扒 Figma 是如何借助两波风口起飞的，两位创始人的创业经历，以及  Fi g ma  与拜登设计团队、Adobe 的过往交集。

深扒！连拜登团队都在用的Figma是如何成长起来的？ 相信这几天设计圈和产品圈的同学都在讨论 Figma 封禁大疆的团队帐号这个事儿，经过多轮文章和视频的洗礼，这个事件的始末和性质相信大家已经掰开了揉碎了看明白了。

阅读文章 >

可预见的是，这次收购 Figma 之后，Adobe 的商业版图将进一步扩大，目前 Adobe 共有95款产品，囊括了修图、平面设计、插画绘制、视频剪辑、3D设计、素材管理等多个领域，堪称设计师的百宝箱。在此之前，Adobe XD 曾作为争夺UI设计蛋糕的利器，官方费了大功夫猛砸资源推广，可惜从 Sketch 到 Figma，每一个都成了它的掘墓人，当年的神器现在已无人问津。

图片来源微信群

腾讯有言，既然打不过，就收了它们。Adobe 这波操作固然吸睛，但资本市场似乎不太感冒。公告一出，昨天 Adobe 股票大跌13%，一方面是大家觉得 Figma 不值这个钱，收购溢价过高：

另外也担心 Adobe 收购后把 Figma 运营坏了。对此网友有个形象的比喻：

虽然调侃众多，但面对200亿美元的天价，某设计软件商务负责人的这句朋友圈，可能才是大多数国产软件的心声：谁来把我们收购了吧

更多关于此次热点事件的讨论 ? https://www.uisdc.com/talk/121207474817.html

昨天疯狂星期四晚上8点多，一则科技圈的消息重磅落地，Adobe 大手一挥，从 V我50 变成拿出约 200 亿美元现金和股票收购 Figma ，设计师纷纷感叹：终究是逃不过 Adobe 宇宙……

该交易预计将于 2023 年完成。交易完成后，Figma 的联合创始人兼首席执行官 Dylan Field 将继续领导 Figma 团队，向 Adob​​e 数字媒体业务总裁 David Wadhwani 汇报工作。

与此同时，创始人 Dylan Field 也发了一篇长文，详细说明了被收购后 Figma 的运作方式，主要有2点：

1. Figma 会利用 Adob​​e 在创意领域的技术、专业知识和资源，加速 Figma 平台的发展和创新，有机会将 Adobe 在摄影、插画、视频、3D 和字体技术方面的专业知识融入 Figma 平台。

2. Adob​​e 致力于让 Figma 保持自主运营，他也将继续担任CEO。对于设计师而言，目前没有改变 Figma 定价的打算，大家可以继续放心使用。

看到这个新闻的设计师们也玩起了花活：

这张图一度让人想起被 Adobe  支配的恐惧

回顾 Figma 的发展历程，从 2012 年创立至今不过短短 10 年， 2016 年上线了正式版，2017 年开始推出付费套餐，2021年估值100亿美元，去年封禁事件后，优设网的子木主编专门写了一篇文章，深扒 Figma 是如何借助两波风口起飞的，两位创始人的创业经历，以及  Fi g ma  与拜登设计团队、Adobe 的过往交集。

深扒！连拜登团队都在用的Figma是如何成长起来的？ 相信这几天设计圈和产品圈的同学都在讨论 Figma 封禁大疆的团队帐号这个事儿，经过多轮文章和视频的洗礼，这个事件的始末和性质相信大家已经掰开了揉碎了看明白了。

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可预见的是，这次收购 Figma 之后，Adobe 的商业版图将进一步扩大，目前 Adobe 共有95款产品，囊括了修图、平面设计、插画绘制、视频剪辑、3D设计、素材管理等多个领域，堪称设计师的百宝箱。在此之前，Adobe XD 曾作为争夺UI设计蛋糕的利器，官方费了大功夫猛砸资源推广，可惜从 Sketch 到 Figma，每一个都成了它的掘墓人，当年的神器现在已无人问津。

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腾讯有言，既然打不过，就收了它们。Adobe 这波操作固然吸睛，但资本市场似乎不太感冒。公告一出，昨天 Adobe 股票大跌13%，一方面是大家觉得 Figma 不值这个钱，收购溢价过高：

另外也担心 Adobe 收购后把 Figma 运营坏了。对此网友有个形象的比喻：

虽然调侃众多，但面对200亿美元的天价，某设计软件商务负责人的这句朋友圈，可能才是大多数国产软件的心声：谁来把我们收购了吧

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品牌规范手册 哪里找？ Branding Style Guides 收录超过2000个，全部免费下载，快来收藏！

如何构建品牌体系？来看网易智企品牌体系化建设实录！ 导读 品牌体系的长期价值是什么？

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在一些大型企业、品牌或服务都会提供「品牌规范手册」，也就是对品牌名称、标志 LOGO、颜色、大小写写法或使用情境有相关说明，主要是为了确保品牌形象一致性，如果要使用品牌时记得先去找出品牌规范手册或相关页面，遵守使用规范原则，避免使用错误拼写、 配色 或是呈现比例。通常官方网站会提供品牌手册，或是从搜索引擎以关键词方式进行查找，也能找出相关 PDF 文件。

本文要介绍「Branding Style Guides」是一个收录各家企业品牌规范手册文件的数据库，总数超过 2000 份以上，利用关键词、字母开头、语言、发布年份、页数、国家或标签进行搜寻或浏览，即可在数据库找到需要的品牌规范手册文件，直接从网站下载 PDF 格式。

Branding Style Guides 所有文件均由品牌、设计师或基于教育目的的注册用户提供，版权皆为作者和品牌拥有者所有，下载文件前须先注册账号（免费），使用者也可将品牌规范手册提交给站方。

Branding Style Guides 网站链接： https://brandingstyleguides.com/

使用教学

开启 Branding Style Guides 网站首页会有最近加入、热门、拥有最多评价和推荐的品牌规范手册，利用上方的选单列以各种方式浏览，像是使用品牌名称字母开头搜寻。

或是使用语言、发布年份、文件页数、国家或标签进行查找，网站也有提供搜寻功能。

举例来说，我找到 PlayStation 5（PS5）的品牌规范手册，页面会有预览图、说明、评分、语言、发布年份、国家、卷标和页数等信息，不过在右侧的下载按钮会显示为「需要登入来显示下载链接」。

点选进入注册登入页面，设定用户名称、Email 和密码免费注册，注册后需要先回邮箱收信、点选信中确认链接启用账号才能登入。

登入后品牌规范手册页面右侧就会有「Download PDF File」下载 PDF 档案的下载按钮。

点选按钮即可取得档案，网站还会标示品牌规范手册档案大小。

品牌规范手册会有公司企业对品牌名称、LOGO、颜色、大小写写法和使用情境说明，像是 PS5 会有主要颜色、次要颜色的色码信息，还有在浅色及深色背景的呈现方式，这只是其中一部分而已，如果需要搜寻特定品牌的品牌规范手册（或是想要参考其他品牌写法）都可以从 Branding Style Guides 搜寻看看。

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编者按：组件库该如何构建？本文总结了组件库的设定，需要用到的工具和同步方法，帮大家快速上手 组件库 设计。

用四大章节，帮你10分钟学会 Figma 组件库的搭建和使用 背景 1. 为什么需要 Figma 组件库 当我们在做设计稿的时候，例如做一个按钮，如果没有做成可复用的组件，那后面在其他模块要用到按钮的地方可能又需要重新画，会有很多的重复劳动。

阅读文章 >

随着公司业务的不断增长，组件化除了为业务带来一致的设计语言和工作效率提升外，也为设计团队的产出和协作方式带来了影响和变化。Gtech UED 团队在进行需求设计的同时，也逐步沉淀出一套适用于多平台、多业务的组件库，以此来提升设计和协同效率，并最终实现专业价值和商业价值的平衡。本系列文章中，我会分享自己在整理与维护 Gtech UI Kit（Mob）过程中一些思考与方法。今天我们先聊聊如何迈出 组件库设计 的「第一步」。

一、关于组件库 1. 组件的本质是一种规则

从某种程度上讲，设计体系 (Design System) 便是这样一种「规则」 – 诸如配色、文本、组件等一系列设计要素共同构成了标准化的体系，为设计师提供决策指引。而组件库作为设计体系的一部分，通过对典型样式的归纳和常用组件的封装，帮助设计师快速实现中/高保真原型的设计。

遵循这样的「规则」，除了能让设计流程得到有效加速，设计模式的复用性与一致性也将得到提升，使产品设计方案整体更具扩展性，更易于维护。

2. 持续维护的意义

组件库项目实际上并不是埋头苦干一个周期之后交付的产品，而是通过长时间的业务需求迭代后，持续沉淀的一个产物。就像跑马拉松，从起点迈出第一步很简单，困难的是持之以恒地跑下去，并最终抵达终点。通常业务迭代和组件维护的 Timeline 并不会交错，每一个业务迭代周期都会调用当下版本的组件库作为基础模板；同样，每结束一个迭代周期，也会将期间复用性较高组件或样式定义更新到库中。久而久之对于日常工作项目当中的诸多需求，便可以通过轻松拖拽或少量改动快速搭建页面。

要实现快速搭建页面，组件库本身需要满足「合理性」，包括合理的结构、命名等等，而这些都需要在整理和维护的过程中不断思考和纠正。在实际的过程中，往往会在某一组件整理到中期时，才发觉似乎以另一种结构进行封装更合理，那么之前的成果可能都需要推翻或者修改；同时，组件库还应满足可复用、易用的要求，以满足日常业务的需要。设计师除了要学习通过使用组件来提高工作效率，更需要尝试了解封装、命名甚至维护的方式和流程，这样才能对组件的使用更加得心应手。

二、必要设定 1. 基础样式

组件库是由组件所构成。而样式则是 组件设计 的基础，通过层级自下而上逐级的搭建。制作组件、模板、页面的过程中首当其冲便是全面、精细的对基础样式进行定义和维护，包括颜色、容器、字体、图层等…

以“字体”为例，文字是构成界面信息与内容的基础元素之一，无论是在高保真设计阶段，或者对于交互设计师在制作的线稿、低保真原型阶段。通过不同的色彩、字号、字重等参数来构建界面整体与局部的信息展示，确保界面内容的层次和呼吸感，帮助用户更好的获取界面信息。

针对系统级产品的通用场景，Gtech UI Kit (Mob) 针对单一文本提供了 360 种通用样式，其中样式的命名规则是基于文字的显性属性决定的，即「字体重量/字号/对齐方式/颜色」，譬如「Regular/14/1_Left/Grey 6」，所代表的就是常规字重、14 号、左对齐、颜色定义为「Grey6」的文字。

当然，所有这些文字样式中，可能高频使用的并不多，但我们还是更希望在前期花费足够多的时间成本去定义一套统一的、足以应对绝大多数使用场景的样式表，增加后期维护组件库的容错，满足组件库的易用性。

2. 组件结构

「结构清晰」作为组件定义的要求，也是考量组件库易用性的因素之一。如果组件库的最终目标是对外开源，那么在最初的整理和之后的维护中需要考虑的问题之一就是「普适性」,即探索一种对大多数团队、个人都能很好的适应和理解且便于索引和调用的组件归类方式。经过调研和内部讨论我们最终选择基于使用场景出发，将组件库划分为 6 个模块，并将每种典型组件分页进行展示，具体展示结构如下：

当然，基于组件属性的分类也是一种常见的组织结构，Apple iOS UI 或 Google Material Design 等系统级组件都是按照组件属性来划分，一切都是为了更方便的索引和调用。在设计上，只要能达到目的，通往目标的方法只要选择最合适的即可。

3. 命名规则

关于命名方式与规则，同样是整理和维护组件库过程中重要的环节之一。无论对于颜色、图层、文本样式的定义，还是组件、图标、典型界面的整理与组织，统一、通用、灵活的命名规则都是贯穿始终的基线。

正如前文提到的，组件会基于使用场景进行划分，其中每一类包含若干组件，譬如「展示」场景当中的单元格、标签、徽标等，而每一个组件又是由若干状态、参数等所构成。

层次分明的结构对于组件的命名有着一定的要求，一方面需要使维护过程更加井然有序、条理清晰，一方面要确保最终产出的组件便于索引和调用。通常为了体现结构层次，我们在组件命名当中使用「/」符号来分隔类别场景、组件、状态或其它参数等 (Sketch 可以自动识别「/」符号，并以此作为类别分隔标志来逐层组织，最终形成完整的目录结构) ，譬如下图「展示 / 标签 / 圆形标签 / 小标签」等等。只要使用者在调用时知道自己需要怎样的组件，便能很轻松的逐层索引。

与组件结构一样，关于命名并没有一套所谓「最正确」的规则。最正确的规则就在团队进行充分讨论且符合大多数人的使用习惯并最终达成共识。

三、工具与同步 1. 插件推荐

「工欲善其事，必先利其器」随着工作内容的不断丰富，很多操作靠设计师手动实现往往难度较大，且较为繁琐；在 Sketch 的社区内不仅有众多的设计师，而且也还有活跃的开发者社群。开发者们提供了许多优秀的插件，从不同的角度完善了 Sketch 的功能，提高了设计师的工作效率。在进行组件的整理和维护时，我通常使用以下两个插件：

Find and Replace Text 用于对选中的图层、画板、页面设置整个 Sketch 文件内的文本内容进行查找并批量替换-无论是图层内实际的文本内容或者是图层列表当中的文本名称均可；在尝试命名规则的过程中，我们会通过这款插件批量修改基础样式定义中所呈现的文字风格名称。

Styles Generator 用于批量且自动化定义文本、图层样式。在确定了命名规则，并完成了初始的样式或字体属性设置后，选中所有范例对象，执行「Generate Shared Styles」，Sketch 便能根据你所选中的对象的图层名称来自动生成对应的 Styles，无需任何手动命名的过程。

2. 协同方案

前面说到，组件库的整理和维护是一个随着业务需求不断迭代更新的工作，及时迭代优化才能让组件更好地满足当下项目的需要。在内部，我们通过对存在的问题进行思考并尝试寻找一种最优的方式，让团队轻松地做到高效协同。

最终，我们决定将组件维护的工作流程「上云」，即在云端进行设计协同工作；简单来说，这种工作方式是将组件库 Sketch 文件放在云端，通过云帐号的能力使得大家可以同时共享并使用这份文件。文件内会包含设计规范说明、组件、典型页面等。设计师在工作时可以直接调用这些内容。具体操作如下:

将组件库 Sketch 文件通过 iCloud 云盘分享给团队设计师 (可以根据团队的需要来设置相应的编辑、查看权限) ； 被分享的小伙伴们的云盘内出现该组件库文件，可将其添加至 Sketch Library； 即可以通过 Symbol 在项目文件中引用组件； 每当团队内对组件进行更新时右上角会出现「Library Update」推送，选择更新的组件即可。 四、不仅仅是设计师的事情 相信很多小伙伴也尝试整理出一套标准的组件规范，希望以此提高设计效率和确保产出一致。但在实际工作中会面临一些问题：除了自己或设计团队在使用组件外，似乎前端页面并没有达到组件化后的效果，不同的开发依然会对每个组件重新写一遍代码，没有效率的同时视觉还原度也比较差。

出现这种情况主要的原因在于：在开发层面没有实现代码化，组件仅仅只是一张设计稿，并不是真实可调用的「积木」。

所以维护组件绝不单单仅靠设计师，开发也应作为主要参与者之一。需要二者通过多次的沟通、校对和持续开发维护 (此处省略诸多协同的过程，事实上，团队排期的协调是一个十分重要的因素) 。而最终我们输出的应该是一套可视产物和其背后的实现代码，能够真正地在代码层面实现拖拽组件搭建界面的目标。

小结

在本篇文章里，我们主要聊了「关于如何进行组件库设计」的一些常见问题，例如整理维护组件库的必要设定、插件和协同方案的推荐、以及组件代码化等等，希望能够对各位的工作带来一些思考和帮助。

欢迎关注作者微信公众号：「Gtech UED」

编者按：组件库该如何构建？本文总结了组件库的设定，需要用到的工具和同步方法，帮大家快速上手 组件库 设计。

用四大章节，帮你10分钟学会 Figma 组件库的搭建和使用 背景 1. 为什么需要 Figma 组件库 当我们在做设计稿的时候，例如做一个按钮，如果没有做成可复用的组件，那后面在其他模块要用到按钮的地方可能又需要重新画，会有很多的重复劳动。

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随着公司业务的不断增长，组件化除了为业务带来一致的设计语言和工作效率提升外，也为设计团队的产出和协作方式带来了影响和变化。Gtech UED 团队在进行需求设计的同时，也逐步沉淀出一套适用于多平台、多业务的组件库，以此来提升设计和协同效率，并最终实现专业价值和商业价值的平衡。本系列文章中，我会分享自己在整理与维护 Gtech UI Kit（Mob）过程中一些思考与方法。今天我们先聊聊如何迈出 组件库设计 的「第一步」。

一、关于组件库 1. 组件的本质是一种规则

从某种程度上讲，设计体系 (Design System) 便是这样一种「规则」 – 诸如配色、文本、组件等一系列设计要素共同构成了标准化的体系，为设计师提供决策指引。而组件库作为设计体系的一部分，通过对典型样式的归纳和常用组件的封装，帮助设计师快速实现中/高保真原型的设计。

遵循这样的「规则」，除了能让设计流程得到有效加速，设计模式的复用性与一致性也将得到提升，使产品设计方案整体更具扩展性，更易于维护。

2. 持续维护的意义

组件库项目实际上并不是埋头苦干一个周期之后交付的产品，而是通过长时间的业务需求迭代后，持续沉淀的一个产物。就像跑马拉松，从起点迈出第一步很简单，困难的是持之以恒地跑下去，并最终抵达终点。通常业务迭代和组件维护的 Timeline 并不会交错，每一个业务迭代周期都会调用当下版本的组件库作为基础模板；同样，每结束一个迭代周期，也会将期间复用性较高组件或样式定义更新到库中。久而久之对于日常工作项目当中的诸多需求，便可以通过轻松拖拽或少量改动快速搭建页面。

要实现快速搭建页面，组件库本身需要满足「合理性」，包括合理的结构、命名等等，而这些都需要在整理和维护的过程中不断思考和纠正。在实际的过程中，往往会在某一组件整理到中期时，才发觉似乎以另一种结构进行封装更合理，那么之前的成果可能都需要推翻或者修改；同时，组件库还应满足可复用、易用的要求，以满足日常业务的需要。设计师除了要学习通过使用组件来提高工作效率，更需要尝试了解封装、命名甚至维护的方式和流程，这样才能对组件的使用更加得心应手。

二、必要设定 1. 基础样式

组件库是由组件所构成。而样式则是 组件设计 的基础，通过层级自下而上逐级的搭建。制作组件、模板、页面的过程中首当其冲便是全面、精细的对基础样式进行定义和维护，包括颜色、容器、字体、图层等…

以“字体”为例，文字是构成界面信息与内容的基础元素之一，无论是在高保真设计阶段，或者对于交互设计师在制作的线稿、低保真原型阶段。通过不同的色彩、字号、字重等参数来构建界面整体与局部的信息展示，确保界面内容的层次和呼吸感，帮助用户更好的获取界面信息。

针对系统级产品的通用场景，Gtech UI Kit (Mob) 针对单一文本提供了 360 种通用样式，其中样式的命名规则是基于文字的显性属性决定的，即「字体重量/字号/对齐方式/颜色」，譬如「Regular/14/1_Left/Grey 6」，所代表的就是常规字重、14 号、左对齐、颜色定义为「Grey6」的文字。

当然，所有这些文字样式中，可能高频使用的并不多，但我们还是更希望在前期花费足够多的时间成本去定义一套统一的、足以应对绝大多数使用场景的样式表，增加后期维护组件库的容错，满足组件库的易用性。

2. 组件结构

「结构清晰」作为组件定义的要求，也是考量组件库易用性的因素之一。如果组件库的最终目标是对外开源，那么在最初的整理和之后的维护中需要考虑的问题之一就是「普适性」,即探索一种对大多数团队、个人都能很好的适应和理解且便于索引和调用的组件归类方式。经过调研和内部讨论我们最终选择基于使用场景出发，将组件库划分为 6 个模块，并将每种典型组件分页进行展示，具体展示结构如下：

当然，基于组件属性的分类也是一种常见的组织结构，Apple iOS UI 或 Google Material Design 等系统级组件都是按照组件属性来划分，一切都是为了更方便的索引和调用。在设计上，只要能达到目的，通往目标的方法只要选择最合适的即可。

3. 命名规则

关于命名方式与规则，同样是整理和维护组件库过程中重要的环节之一。无论对于颜色、图层、文本样式的定义，还是组件、图标、典型界面的整理与组织，统一、通用、灵活的命名规则都是贯穿始终的基线。

正如前文提到的，组件会基于使用场景进行划分，其中每一类包含若干组件，譬如「展示」场景当中的单元格、标签、徽标等，而每一个组件又是由若干状态、参数等所构成。

层次分明的结构对于组件的命名有着一定的要求，一方面需要使维护过程更加井然有序、条理清晰，一方面要确保最终产出的组件便于索引和调用。通常为了体现结构层次，我们在组件命名当中使用「/」符号来分隔类别场景、组件、状态或其它参数等 (Sketch 可以自动识别「/」符号，并以此作为类别分隔标志来逐层组织，最终形成完整的目录结构) ，譬如下图「展示 / 标签 / 圆形标签 / 小标签」等等。只要使用者在调用时知道自己需要怎样的组件，便能很轻松的逐层索引。

与组件结构一样，关于命名并没有一套所谓「最正确」的规则。最正确的规则就在团队进行充分讨论且符合大多数人的使用习惯并最终达成共识。

三、工具与同步 1. 插件推荐

「工欲善其事，必先利其器」随着工作内容的不断丰富，很多操作靠设计师手动实现往往难度较大，且较为繁琐；在 Sketch 的社区内不仅有众多的设计师，而且也还有活跃的开发者社群。开发者们提供了许多优秀的插件，从不同的角度完善了 Sketch 的功能，提高了设计师的工作效率。在进行组件的整理和维护时，我通常使用以下两个插件：

Find and Replace Text 用于对选中的图层、画板、页面设置整个 Sketch 文件内的文本内容进行查找并批量替换-无论是图层内实际的文本内容或者是图层列表当中的文本名称均可；在尝试命名规则的过程中，我们会通过这款插件批量修改基础样式定义中所呈现的文字风格名称。

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2. 协同方案

前面说到，组件库的整理和维护是一个随着业务需求不断迭代更新的工作，及时迭代优化才能让组件更好地满足当下项目的需要。在内部，我们通过对存在的问题进行思考并尝试寻找一种最优的方式，让团队轻松地做到高效协同。

最终，我们决定将组件维护的工作流程「上云」，即在云端进行设计协同工作；简单来说，这种工作方式是将组件库 Sketch 文件放在云端，通过云帐号的能力使得大家可以同时共享并使用这份文件。文件内会包含设计规范说明、组件、典型页面等。设计师在工作时可以直接调用这些内容。具体操作如下:

将组件库 Sketch 文件通过 iCloud 云盘分享给团队设计师 (可以根据团队的需要来设置相应的编辑、查看权限) ； 被分享的小伙伴们的云盘内出现该组件库文件，可将其添加至 Sketch Library； 即可以通过 Symbol 在项目文件中引用组件； 每当团队内对组件进行更新时右上角会出现「Library Update」推送，选择更新的组件即可。 四、不仅仅是设计师的事情 相信很多小伙伴也尝试整理出一套标准的组件规范，希望以此提高设计效率和确保产出一致。但在实际工作中会面临一些问题：除了自己或设计团队在使用组件外，似乎前端页面并没有达到组件化后的效果，不同的开发依然会对每个组件重新写一遍代码，没有效率的同时视觉还原度也比较差。

出现这种情况主要的原因在于：在开发层面没有实现代码化，组件仅仅只是一张设计稿，并不是真实可调用的「积木」。

所以维护组件绝不单单仅靠设计师，开发也应作为主要参与者之一。需要二者通过多次的沟通、校对和持续开发维护 (此处省略诸多协同的过程，事实上，团队排期的协调是一个十分重要的因素) 。而最终我们输出的应该是一套可视产物和其背后的实现代码，能够真正地在代码层面实现拖拽组件搭建界面的目标。

小结

在本篇文章里，我们主要聊了「关于如何进行组件库设计」的一些常见问题，例如整理维护组件库的必要设定、插件和协同方案的推荐、以及组件代码化等等，希望能够对各位的工作带来一些思考和帮助。

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编者按：B端设计的调研问卷该如何设计？本文作者总结了8个步骤，从准备工作、设计问卷到问卷发放、数据清洗等，帮你掌握完整的问卷流程。

设计师做调研问卷时，容易出现的5个问题 我虽然不是什么问卷研究领域专家，但至少也对一些常见问题有点经验，所以这里给大家总结几点常见问题。

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一、前言 B 端设计师在日常工作中一定会遇到以下 3 个痛点：

视觉价值权重低—>能看就行 体验优化权重低—>能用就行 改版重构阻力大—>能跑就行 因为工作流程的缘故，B 端设计师很难像产品经理那样深入了解业务全貌，做需求往往陷入”知其然而不知其所以然”的困境。想要寻求价值点，去做一些突破的难度可想而知。因此深入了解业务是每个想突破的 B 端 设计师 必做的功课。

在这个过程中，就会涉及 用户研究 ，本文也会和大家分享其中的一种方法，问卷调研

首先我们先了解下产品在常规优化或者体验升级时，通常会采用的 3 种手段：

1. 同理心代入

方法：想象自己就是用户，在某个特定场景下会完成某个操作的路径，该路径是怎样的?是否有卡点?

弊端：ToB 的业务场景非常复杂，设计师很难感同身受的去理解用户。因为一个功能易用度的判断，是需要结合角色定位+使用场景+使用诉求去考虑，尤其是使用场景的千差万别是没办法感同身受的。

2. 取长补短

方法：顾名思义就是拆解对比竞品的功能点以及操作链路，这也是最便捷的一种方式，选择已经被市场验证过的方案，补齐自己的短板。

弊端：该方法最大的弊端就是自身的产品一直处在模仿补齐的阶段，并不能主动打造产品自己的核心竞争力。

3. 用户研究

方法：通过已知的信息去挖掘潜在的需求，问卷调研就是一种很值得大家尝试的手段。

问卷调研是其中一种成本低、效率高的调研方法，并且调研结果更精准更具指导性。

近期针对我们的 POS 产品做过一次问卷调研，在不断的研究探索过程中我也收获了一些心得体会，跟大家分享一下本次调研的一些方法和经验，希望给大家提供一些思路。

本文将根据以下结构给来阐述整个流程

二、关于问卷调研 1. 什么是问卷调研

问卷调研是收集用户真实反馈的一种研究方法。他的本质是通过一系列的问题调查，收集用户对于某个功能模块的使用感受或者态度想法。

谈到问卷调研，就会涉及到两个名词叫做定性研究和定量研究。

比如组织产研团队到门店进行回访调研就属于定性研究，样本量小针对性更强，收集到的一手信息更有价值。而线上问卷的形式就属于定量调研，样本量比较大、成本也低，收集到的信息更具备优化方向性。

从载体区分，调研问卷的触达形式通常有两种，纸质问卷和网络问卷。因为触达便捷的原因，通常采用网络问卷的形式。

从调研目的区分，问卷分为满意度问卷和产品使用基本情况问卷两种。实际在使用过程中，题型也会互相穿插一下。

2. 设计师为什么要做问卷调研

为何要做问卷调研的原因总体归纳有两点。

① 第一点从工作流程出发，为自己争取更多的主动权。

因为设计师在整个工作闭环里处于比较下游的环节，通常是作为资源方被安排。尤其是 B 端复杂的业务，如果我们对业务一知半解，还停留在功能的理解层面去做设计，甚至是在视觉层挣扎，那其实这个岗位的价值感就很低，因为目前市面现有的开源组件就非常的丰富，视觉发挥空间很有限。

② 第二点从设计师的职业定位出发，不再单纯的基于感性做设计。

去了解一些 用研 手段的目的，并不是要求要精通于此，而是通过一些数据支撑，发现有价值的机会点，让我们的优化思路有理可依。

目前，大多数设计师会采用同理心代入以及取长补短的竞品研究方法做设计，而用户研究方法就区别于前两种，通过该方法获得的信息更精准，并且得出的一些结论是具备方向性的，可以挖掘产品某个核心模块的操作卡点,确定优化重心。

下面我们将重点分析下问卷调研的方法与优势。通过对问卷结果的分析比对，可以得出发掘一些槽点重灾区，让我们的产品优化方案从感性趋于理性，有数据作为支撑也更容易获得团队的认可，推动优化方案落地。

三、准备工作 1. 明确调研目标

因为问卷提问的局限性以及 B 端产品本身的复杂性，我们是无法通过一份问卷了解多个模块的问题。一般是建议针对单一模块中的 1-2 个核心链路进行深挖调研。

这个调研的目标可以来自业务方，比如某个模块的核心功能需要提升效率，也可以来自某次更新的满意度调研。整个问卷也是围绕这样一个核心目标展开问题设计。

比如我们这次的调研目标是需要了解门店服务员在开台>点餐>环节中遇到的问题卡点主要集中在哪里，我们可以围绕这样两个点进行调研：

卡点问题挖掘：根据开台到买单环节中常用操作进行问题调研，发现问题集中点 产品更新验证：根据一些新版本的优化点进行视觉+体验的提问

2. 目标用户

B 端产品通常会有多个角色使用，每个角色会有固定的使用模块。并且该角色可能因操作权限的限制、或者工作范围的原因，只了解自己职责范围内的涉及到操作功能。

因此在设计问卷的时候，我们需要明确知道什么角色会使用该功能，针对这些角色进行问题设计。并且在题目之间需要设立逻辑关系进行跳转。

后期在进行数据清洗的时候，也可以剔除不符合条件的数据。

3. 产品问题收集

产品调研设计问卷绝不是设计侧或者产品侧一方能独立完成的事情，我们需要去各方了解产品目前集中的问题点。这个环节其实和我们的产品迭代优化是类似的，需要多方参与确定问题。

4. 工具选择

知道调研的目标、调研的对象以及调研问题的收集，下面即将进入问卷设计环节。

问卷设计通常采用第三方平台作为载体，目前可用作问卷调研的平台工作很多，比如问卷星、腾讯问卷，这边我采用了老牌的调研平台问卷星。

四、设计问卷 1. 问卷框架结构

一般来说，问卷的题目不建议过多，尽量控制在 3 分钟以内，或者 15 题左右。

在《匹配度》一书中，描述题型设计上需要循序渐进，问卷的框架可以从整体到细节、行为到心理、客观到主观的层次来设计，切忌一上来就抛出难度很大的问题，很容易劝退受访者。

我们了解了问题的设计节奏，以及提问的维度，那么具体在设计问题的时候，我们应该怎么去描述具体的问题呢？

将上面的拆解细化后，其实就可以围绕 3 个核心去提问：

① 是谁用？–>背景：基本信息

通过基础信息对用户进行筛选，主要提问的内容有岗位？年龄？使用频率？使用模块/机器

② 好用么？—>客观：操作感受

该环节主要为打分+多选环节，从整体到细节的打分，通过分值高低来判断用户在各个环节的使用满意度，以此作为依据判断功能点的易用性。

③ 怎么改？–>主观：用户心声

这一块的问题设置通常就是聚焦某个操作进行提问，常用题型可有单选、多选、填空类型，其目的也是为了深度挖掘用户的意见以及了解他们期待的方向。

2. 题型选择

问卷的题型大致分类有选择题、填空题、矩阵题、评分题、个人信息等。我们在设计问卷的时候可以根据自己的实际需求进行题型选择。大致常用的题型有以下几种

3. 注意事项

① 控制问题数量

为了尽可能平衡用户的填写成本与问卷回收的有效性，问卷的题目数量一般保持在 15 道题目左右，回答时间 3 分钟。

② 避免敏感性问题

提问的时候避免直接问关于隐私度很高的问题，比如门店的营业额流水、毛利、净利等。

③ 提问方式保持一致

提问的时候尽量是一个维度的提问方式，尽量避免同个问题不同维度的选项描述。

④ 选项穷举

题型的选项必须穷举，避免受访者出现没有合适的选项而随机选择，导致影响最终的准确性。

⑤ 鼓励提示

在倒数第 3-4 题的时候，文字给出提示，比如“马上就要结束啦”,缓解用户回答的焦虑感。

⑥ 留下联系方式或商户名称

我们在给 ToB 产品做问卷的时候，建议预留入口，可留下商户真实信息或联系方式。ToB 的用户基本都是花钱购买的服务，更关注这种售后的服务体验，并且预留联系方式的好处还有 3 点。

对于商户在问卷里反馈的一些问题，可以及时找到 PMO 或者顾问跟进处理 可以更好的根据商户的体量以及答题情况综合分析 可以归纳分析出本次问卷遗漏集中反馈点，总结后有助于下次设计问卷更深入

4. 问卷示例模板

综上所述，我们可以整体分为 3 大块去填充问卷内容，问卷重点也是在第二块。（源文件附件下载）

五、问卷发放 C 端问卷由于用户体量大以及产品内部有多处预留问卷的入口，发送回收会更容易点，数据量也会更大。

而 B 端问卷的鉴于发放路径和用户体量的限制，更建议找运营、客服团队进行有针对性的投放，将链接发给我们的目标用户进行填写。

六、数据清洗分析 1. 清洗筛选

初始数据下载后，可以通过 Excel 进行筛选分析，尤其是 B 端问卷量小的情况下，筛选数据变得不再那么难。

可以通过简单的维度来判断问卷的有效性。比如根据回答时间过短，或者打分题目呈现规律性等，通过这样比较简单的方式剔除无效样本

2. 分析工具

目前比较常用的分析工具有 Excel、SPSS 等。我们可以用平台自带或者 Excel 的图表的分析能力进行单一维度的分析，也可用 SPSS 中的部分能力进行两个维度交叉分析。

例如可以在问卷星就可以在平台自带的功能里进行简单分析，或者数据导入到 Excel 当中进行简单分析。

进阶一点的，可以选择 SPSS 当中的一些基础功能进行两个维度的交叉分析。

3. 分析维度

① 单一维度

我们在设计问卷的时候的分析会有一些单维度即可分析的数据。比如用户的年龄、地域分布、使用时长占比分析，或者是打分题目的分析

② 交叉维度

在进行了单一维度的分析后，我们可以针对这些结论结合起来，进行交叉维度的分析。这种交叉分析的办法有点类似于去重。例如提问用户在 XX 模块使用频率最高的功能占比和影响 XX 速度的原因占比，二者结合分析，可以知道某些功能用的多并且影响效率的原因也很大。

③ 整理归纳

在问卷里会设置开放回答环节（填空题），这边会收集到各种各样的答案。这种开放式的答案是没有统一标准去分析的。

因此我们需要整理归纳出用户大致的问题类型，可以采用表格+思维导图的方式整理，便于后期将有价值的问题点进行排期优化。

七、报告产出 报告的结构通常可以分为 5 块

基础情况与结论：调研目的、模块、对象以及回收情况 各环节满意度打分：单一维度、交叉维度的分析打分 各环节使用卡点分析：交叉维度的分析比对，原因总结用户心声：这边包含了开放问答以及 问卷当中设置的一些竞对使用情况总结 后续规划：有了研究，有了结论，肯定是要落地形成闭环，给出优化的方案和大致排期

汇报的时候按照以上 5 个模块步骤来呈现，从如何发现问题，到结合调研结果给出策略，让产品后期的设计优化不再单纯的停留在感性阶段。

八、结尾 产品的体验优化一般都是对细节功能点进行优化，看起来工作量以及成就感不如项目重构，但是达到的效果往往很超预期。

如果能够解决用户 1-2 个致命痛点，这样的产品好感度会明显大于视觉层大刀阔斧改动后带来的体验。不过目前常用的几种用户研究方法都有各自的特点和局限性，比如，本文分享的问卷调研，通常是只能作为辅助手段来研究。

这边想给大家推荐一本关于用研的书《匹配度》，通俗易懂的了解到如何挖掘用户需求的全流程方法，属于非常实用的工具宝典。

我们不需要做到专业数据分析师那样的程度（也很难做到），而是通过各种手段挖掘有价值的需求点，尝试成为 owner，做一个自燃型的设计师，而不是仅仅只是可燃型。

编者按：B端设计的调研问卷该如何设计？本文作者总结了8个步骤，从准备工作、设计问卷到问卷发放、数据清洗等，帮你掌握完整的问卷流程。

设计师做调研问卷时，容易出现的5个问题 我虽然不是什么问卷研究领域专家，但至少也对一些常见问题有点经验，所以这里给大家总结几点常见问题。

阅读文章 >

一、前言 B 端设计师在日常工作中一定会遇到以下 3 个痛点：

视觉价值权重低—>能看就行 体验优化权重低—>能用就行 改版重构阻力大—>能跑就行 因为工作流程的缘故，B 端设计师很难像产品经理那样深入了解业务全貌，做需求往往陷入”知其然而不知其所以然”的困境。想要寻求价值点，去做一些突破的难度可想而知。因此深入了解业务是每个想突破的 B 端 设计师 必做的功课。

在这个过程中，就会涉及 用户研究 ，本文也会和大家分享其中的一种方法，问卷调研

首先我们先了解下产品在常规优化或者体验升级时，通常会采用的 3 种手段：

1. 同理心代入

方法：想象自己就是用户，在某个特定场景下会完成某个操作的路径，该路径是怎样的?是否有卡点?

弊端：ToB 的业务场景非常复杂，设计师很难感同身受的去理解用户。因为一个功能易用度的判断，是需要结合角色定位+使用场景+使用诉求去考虑，尤其是使用场景的千差万别是没办法感同身受的。

2. 取长补短

方法：顾名思义就是拆解对比竞品的功能点以及操作链路，这也是最便捷的一种方式，选择已经被市场验证过的方案，补齐自己的短板。

弊端：该方法最大的弊端就是自身的产品一直处在模仿补齐的阶段，并不能主动打造产品自己的核心竞争力。

3. 用户研究

方法：通过已知的信息去挖掘潜在的需求，问卷调研就是一种很值得大家尝试的手段。

问卷调研是其中一种成本低、效率高的调研方法，并且调研结果更精准更具指导性。

近期针对我们的 POS 产品做过一次问卷调研，在不断的研究探索过程中我也收获了一些心得体会，跟大家分享一下本次调研的一些方法和经验，希望给大家提供一些思路。

本文将根据以下结构给来阐述整个流程

二、关于问卷调研 1. 什么是问卷调研

问卷调研是收集用户真实反馈的一种研究方法。他的本质是通过一系列的问题调查，收集用户对于某个功能模块的使用感受或者态度想法。

谈到问卷调研，就会涉及到两个名词叫做定性研究和定量研究。

比如组织产研团队到门店进行回访调研就属于定性研究，样本量小针对性更强，收集到的一手信息更有价值。而线上问卷的形式就属于定量调研，样本量比较大、成本也低，收集到的信息更具备优化方向性。

从载体区分，调研问卷的触达形式通常有两种，纸质问卷和网络问卷。因为触达便捷的原因，通常采用网络问卷的形式。

从调研目的区分，问卷分为满意度问卷和产品使用基本情况问卷两种。实际在使用过程中，题型也会互相穿插一下。

2. 设计师为什么要做问卷调研

为何要做问卷调研的原因总体归纳有两点。

① 第一点从工作流程出发，为自己争取更多的主动权。

因为设计师在整个工作闭环里处于比较下游的环节，通常是作为资源方被安排。尤其是 B 端复杂的业务，如果我们对业务一知半解，还停留在功能的理解层面去做设计，甚至是在视觉层挣扎，那其实这个岗位的价值感就很低，因为目前市面现有的开源组件就非常的丰富，视觉发挥空间很有限。

② 第二点从设计师的职业定位出发，不再单纯的基于感性做设计。

去了解一些 用研 手段的目的，并不是要求要精通于此，而是通过一些数据支撑，发现有价值的机会点，让我们的优化思路有理可依。

目前，大多数设计师会采用同理心代入以及取长补短的竞品研究方法做设计，而用户研究方法就区别于前两种，通过该方法获得的信息更精准，并且得出的一些结论是具备方向性的，可以挖掘产品某个核心模块的操作卡点,确定优化重心。

下面我们将重点分析下问卷调研的方法与优势。通过对问卷结果的分析比对，可以得出发掘一些槽点重灾区，让我们的产品优化方案从感性趋于理性，有数据作为支撑也更容易获得团队的认可，推动优化方案落地。

三、准备工作 1. 明确调研目标

因为问卷提问的局限性以及 B 端产品本身的复杂性，我们是无法通过一份问卷了解多个模块的问题。一般是建议针对单一模块中的 1-2 个核心链路进行深挖调研。

这个调研的目标可以来自业务方，比如某个模块的核心功能需要提升效率，也可以来自某次更新的满意度调研。整个问卷也是围绕这样一个核心目标展开问题设计。

比如我们这次的调研目标是需要了解门店服务员在开台>点餐>环节中遇到的问题卡点主要集中在哪里，我们可以围绕这样两个点进行调研：

卡点问题挖掘：根据开台到买单环节中常用操作进行问题调研，发现问题集中点 产品更新验证：根据一些新版本的优化点进行视觉+体验的提问

2. 目标用户

B 端产品通常会有多个角色使用，每个角色会有固定的使用模块。并且该角色可能因操作权限的限制、或者工作范围的原因，只了解自己职责范围内的涉及到操作功能。

因此在设计问卷的时候，我们需要明确知道什么角色会使用该功能，针对这些角色进行问题设计。并且在题目之间需要设立逻辑关系进行跳转。

后期在进行数据清洗的时候，也可以剔除不符合条件的数据。

3. 产品问题收集

产品调研设计问卷绝不是设计侧或者产品侧一方能独立完成的事情，我们需要去各方了解产品目前集中的问题点。这个环节其实和我们的产品迭代优化是类似的，需要多方参与确定问题。

4. 工具选择

知道调研的目标、调研的对象以及调研问题的收集，下面即将进入问卷设计环节。

问卷设计通常采用第三方平台作为载体，目前可用作问卷调研的平台工作很多，比如问卷星、腾讯问卷，这边我采用了老牌的调研平台问卷星。

四、设计问卷 1. 问卷框架结构

一般来说，问卷的题目不建议过多，尽量控制在 3 分钟以内，或者 15 题左右。

在《匹配度》一书中，描述题型设计上需要循序渐进，问卷的框架可以从整体到细节、行为到心理、客观到主观的层次来设计，切忌一上来就抛出难度很大的问题，很容易劝退受访者。

我们了解了问题的设计节奏，以及提问的维度，那么具体在设计问题的时候，我们应该怎么去描述具体的问题呢？

将上面的拆解细化后，其实就可以围绕 3 个核心去提问：

① 是谁用？–>背景：基本信息

通过基础信息对用户进行筛选，主要提问的内容有岗位？年龄？使用频率？使用模块/机器

② 好用么？—>客观：操作感受

该环节主要为打分+多选环节，从整体到细节的打分，通过分值高低来判断用户在各个环节的使用满意度，以此作为依据判断功能点的易用性。

③ 怎么改？–>主观：用户心声

这一块的问题设置通常就是聚焦某个操作进行提问，常用题型可有单选、多选、填空类型，其目的也是为了深度挖掘用户的意见以及了解他们期待的方向。

2. 题型选择

问卷的题型大致分类有选择题、填空题、矩阵题、评分题、个人信息等。我们在设计问卷的时候可以根据自己的实际需求进行题型选择。大致常用的题型有以下几种

3. 注意事项

① 控制问题数量

为了尽可能平衡用户的填写成本与问卷回收的有效性，问卷的题目数量一般保持在 15 道题目左右，回答时间 3 分钟。

② 避免敏感性问题

提问的时候避免直接问关于隐私度很高的问题，比如门店的营业额流水、毛利、净利等。

③ 提问方式保持一致

提问的时候尽量是一个维度的提问方式，尽量避免同个问题不同维度的选项描述。

④ 选项穷举

题型的选项必须穷举，避免受访者出现没有合适的选项而随机选择，导致影响最终的准确性。

⑤ 鼓励提示

在倒数第 3-4 题的时候，文字给出提示，比如“马上就要结束啦”,缓解用户回答的焦虑感。

⑥ 留下联系方式或商户名称

我们在给 ToB 产品做问卷的时候，建议预留入口，可留下商户真实信息或联系方式。ToB 的用户基本都是花钱购买的服务，更关注这种售后的服务体验，并且预留联系方式的好处还有 3 点。

对于商户在问卷里反馈的一些问题，可以及时找到 PMO 或者顾问跟进处理 可以更好的根据商户的体量以及答题情况综合分析 可以归纳分析出本次问卷遗漏集中反馈点，总结后有助于下次设计问卷更深入

4. 问卷示例模板

综上所述，我们可以整体分为 3 大块去填充问卷内容，问卷重点也是在第二块。（源文件附件下载）

五、问卷发放 C 端问卷由于用户体量大以及产品内部有多处预留问卷的入口，发送回收会更容易点，数据量也会更大。

而 B 端问卷的鉴于发放路径和用户体量的限制，更建议找运营、客服团队进行有针对性的投放，将链接发给我们的目标用户进行填写。

六、数据清洗分析 1. 清洗筛选

初始数据下载后，可以通过 Excel 进行筛选分析，尤其是 B 端问卷量小的情况下，筛选数据变得不再那么难。

可以通过简单的维度来判断问卷的有效性。比如根据回答时间过短，或者打分题目呈现规律性等，通过这样比较简单的方式剔除无效样本

2. 分析工具

目前比较常用的分析工具有 Excel、SPSS 等。我们可以用平台自带或者 Excel 的图表的分析能力进行单一维度的分析，也可用 SPSS 中的部分能力进行两个维度交叉分析。

例如可以在问卷星就可以在平台自带的功能里进行简单分析，或者数据导入到 Excel 当中进行简单分析。

进阶一点的，可以选择 SPSS 当中的一些基础功能进行两个维度的交叉分析。

3. 分析维度

① 单一维度

我们在设计问卷的时候的分析会有一些单维度即可分析的数据。比如用户的年龄、地域分布、使用时长占比分析，或者是打分题目的分析

② 交叉维度

在进行了单一维度的分析后，我们可以针对这些结论结合起来，进行交叉维度的分析。这种交叉分析的办法有点类似于去重。例如提问用户在 XX 模块使用频率最高的功能占比和影响 XX 速度的原因占比，二者结合分析，可以知道某些功能用的多并且影响效率的原因也很大。

③ 整理归纳

在问卷里会设置开放回答环节（填空题），这边会收集到各种各样的答案。这种开放式的答案是没有统一标准去分析的。

因此我们需要整理归纳出用户大致的问题类型，可以采用表格+思维导图的方式整理，便于后期将有价值的问题点进行排期优化。

七、报告产出 报告的结构通常可以分为 5 块

基础情况与结论：调研目的、模块、对象以及回收情况 各环节满意度打分：单一维度、交叉维度的分析打分 各环节使用卡点分析：交叉维度的分析比对，原因总结用户心声：这边包含了开放问答以及 问卷当中设置的一些竞对使用情况总结 后续规划：有了研究，有了结论，肯定是要落地形成闭环，给出优化的方案和大致排期

汇报的时候按照以上 5 个模块步骤来呈现，从如何发现问题，到结合调研结果给出策略，让产品后期的设计优化不再单纯的停留在感性阶段。

八、结尾 产品的体验优化一般都是对细节功能点进行优化，看起来工作量以及成就感不如项目重构，但是达到的效果往往很超预期。

如果能够解决用户 1-2 个致命痛点，这样的产品好感度会明显大于视觉层大刀阔斧改动后带来的体验。不过目前常用的几种用户研究方法都有各自的特点和局限性，比如，本文分享的问卷调研，通常是只能作为辅助手段来研究。

这边想给大家推荐一本关于用研的书《匹配度》，通俗易懂的了解到如何挖掘用户需求的全流程方法，属于非常实用的工具宝典。

我们不需要做到专业数据分析师那样的程度（也很难做到），而是通过各种手段挖掘有价值的需求点，尝试成为 owner，做一个自燃型的设计师，而不是仅仅只是可燃型。

大家好，我是和你们聊设计的花生 ~

身处自媒体时代，我们每个设计师都可以作为内容创作者在微博、小红书、知乎、朋友圈这些地方分享自己的经验和想法，而无论是写设计教程，还是制作表情包，Gif 动图都是一种极佳的信息传递媒介，它比静态图片更详细生动的展示步骤和细节，也比视频更轻便直观，因此应用范围极广。

今天就为大家整理推荐 5 款免费好用的 Gif 制作工具，适用于电脑端的 Gif 录制及编辑，还不会制作 Gif 的小伙伴不要错过哦~

清华出品！AI 神器 WantQuotes 让你的文案立马变高级 大家好，我是和你聊设计的花生~ 前两天刚盘点完一波人工智能在图像生成方面的超强工具，又在微博上看到了清华大学推出的一款“据意查句”的 AI 工具，可以按照你想要的意思快速查找出相关的名言、诗句、俗语等 。

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一、ScreentoGif （Win） 应用详情及下载地址： https://www.screentogif.com/  （文末也有安装包）

ScreentoGif 是一款操作简单、功能全面的免费 Gif 录制工具，适用于 Windows 系统，支持中文界面。可以一站式完成由录屏/视频/图片到 Gif 的全部制作及编辑工作。

使用方法：需要录屏时启动程序后点击录屏选项，设置好录制区域后点击开始，点击结束完成录制，软件会自动跳转至编辑界面，编辑完成后导出即可。

二、 Gif123（Win） 应用详情及下载地址： https://gif123.aardio.com/ （文末也有安装包）

Gif123 是一款适用于 Windows 系统的轻量录屏工具, 应用程序不到 800KB。界面简单操作便捷，录制完成后自动压缩优化 Gif 的体积，可一键复制到微信/QQ/文章编辑器等界面。相比其他的 Gif 软件，Gif123 可以省去人为压缩、导出、上传等步骤，且智能压缩后 Gif 的色彩及质量仍然比较理想。

使用方法：启动程序即使录屏界面，设置好录制区域后点击开始，点击停止结束录制，点击预览可以查看录制结果，点击复制后可以直接粘贴到需要的地方。

三、 Kap（Mac） 应用详情及下载地址： https://getkap.co/

Kap 是一款适用于 macOS 系统的开源 Gif 工具，支持自定义录制区域及指定的应用程序窗口录制，。录制时可以选择显示 鼠标 指针、鼠标动作、隐藏桌面图标等，录制完成后可以调整帧率和尺寸，支持 GIF、MP4、WebM、APNG 四种导出格式。

使用方法：启动后点击图标打开面板，按红色的框选图标设置录屏区域，调整好区域后点击面板上的红色按钮就可以录制，再次点击结束录制。

四、Gif 优化工具 EZGIF.com 网址直达： https://ezgif.com/optimize

EZGIF.com 是一款在线 Gif 编辑工具，直接打开使用，无需注册登录。功能包括在线制作 Gif，视频转 Gif，Gif 裁剪、删帧、比例压缩、旋转、添加文字、调速、倒放等等。它的 GIF 优化功能用来压缩 Gif 非常好，压缩后 Gif 仍能保持较好的质量。

五、Gif 格式转换神器 TinyWow 网址直达： https://tinywow.com/

实际应用中，我们常需要将 Gif 转换为 MP4、WEBM 等不同格式。这款为大家推荐一个全能的格式转换网站 Tinywow。它免费快捷，支持 Gif 与 MP4、WEBM、MOV、MKV、AVI、PNG、JPG 等多种格式的互相转换，除 Gif 外也支持 PDF、视频、图片、文档等多种类型的格式转换。

好啦以上就是今天的有关 Gif 生成工具分享，如果你也有好用的 Gif 工具，欢迎在评论区分享出来。如果有关于本文或者设计的相关疑问，可以在评论区提出，我会第一时间为大家解答 ~

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