AI扫盲：设计为何总被用户吐槽看不懂
当你精心完成的设计方案在评审时遭遇‘看不懂’的反馈，问题或许并非对方理解力差，而是我们自己陷入了‘上帝视角’的认知鸿沟。
你有没有过这种经历？
花了整整一周做了一份重庆旅游攻略，把洪崖洞、解放碑、李子坝的路线理得清清楚楚，你觉得逻辑顺得不能再顺了，结果朋友拿到手，第一句话就是：“我们第一天先去哪儿啊？怎么感觉一堆景点，我都不知道从哪开始？”
或者你熬了三个晚上做了汇报 PPT，把所有数据、所有逻辑都堆上去了，你觉得自己把事情讲得明明白白，结果老板看完，皱着眉问你：“所以重点是什么？我看了半天没抓到核心。”
其实这不是对方笨，是我们自己陷入了「上帝视角」的盲区 —— 我们太熟悉自己做的东西了，自动补全了所有的主次关系、所有的上下文，但是第一次接触它的人，没有这些信息，就会一脸懵。
做设计的我们，更是天天踩这个坑。 于是我忍不住想：能不能让 AI 来当这个“第一次看页面的新用户”？它没有我们的上下文包袱，能不能帮我们扫掉那些我们看不见的盲区？
为此我们做了个实验，结果比我们想象的还要有意思。
你有没有过这种经历：自己做的设计，别人看不懂？
我们团队里就遇到过两次特别典型的情况：
有个设计师做了一版数据产品的概览页，指标卡片、趋势图，该有的模块一个不少，间距对齐、色板规范，挑不出任何毛病。结果用户测试的时候，用户扫了一眼就说：“太多了，不知道先看哪个。”
还有个同学做了 AI 能力的介绍页，四个核心能力并列展示，层次分明，逻辑清晰。结果用户看完，抬头问了一句： “然后呢？我看完了，然后要干嘛？”
你看，我们自己对着方案改了无数遍，每个模块的意义、每个逻辑的联动，我们都门清，但是第一次打开页面的用户，所有的东西都要重新探索。
我们的「已知」，和用户的「未知」，中间隔着好大一条认知鸿，而我们自己，永远看不见这条沟。
那能不能让 AI，来帮我们站在用户的角度，看一眼这个页面？
AI 看设计，到底在看什么？
说到 AI 检查设计，你可能会想到那些工具：查对齐、看间距、校验色板有没有用错，说白了就是像素级的“挑刺”。
但这些，根本不是我们讨论“设计好不好”时真正在意的东西啊。
我们看方案的时候，脑子里想的从来不是 “这个按钮有没有对齐”，而是： “用户来这里想干什么？这个页面有没有把该说的话说清楚？”
像素级的检查，交给工具就够了，我们想验证的是：AI 能不能在「价值传递」这一层，给我们一个真正的用户视角？
要做到这一点，AI 不能只看一张截图。 它得有两个 “眼睛”： 一只眼睛是截图，负责 “看”—— 它能看到间距够不够挤，色彩对比够不够明显，视觉上有没有重点； 另一只眼睛是布局结构数据，负责 “懂”—— 它能知道眼前这个区域是可折叠面板，还是静态卡片，这个按钮是可点击的，还是只是个展示。
如果只有截图，AI 分不清这是个啥；如果只有结构数据，它又判断不了视觉上的问题。两者加在一起，它才真的能 “看懂” 这个页面。
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那怎么让 AI，拥有我们团队里老专家的判断能力？
你知道吗，我们团队里那些资深设计师，脑子里其实藏了好多只可意会不可言传的经验，这些东西从来没写进过规范文档，都是踩坑踩出来的。
比如：
B 端的详情页，用户看完数据，得有明确的返回路径，不能让人家找不到回去的路；
搜索框的占位符，不能只写 “请输入关键词”，要写清楚 “输入 SQL 名称或创建者”，用户才知道这个搜索能搜什么；
新用户进入的页面，不能先让他理解你的能力体系，要先给他场景入口，比如 “我想接入支付”，而不是让他自己找。
这些经验，老专家张口就来，但是新人设计师，或者不熟悉业务的同学，就很容易踩坑。
于是我们做了一件事：把这些散落在专家脑子里、评审记录里的隐性经验，拆成了 97 个离散的“知识块”。
它们不是死板的规则，不是 “按钮必须 80px 宽”，而是灵活的判断逻辑： 规则告诉你 “对不对”，知识块帮 AI 判断 “好不好”。
而且我们还做了一套动态的管线，不会把 97 个知识块一股脑全塞给 AI—— 那样它只会乱分析。 它会先看：这是个什么页面？是 B 端表单？还是 C 端欢迎页？ 然后根据场景，自动挑出对应的知识块：比如 B 端表单，就触发“防错与状态兜底”的知识；营销页，就触发“情感化引导”的知识，不会乱套。
就像老专家看方案，先搞清楚用户是谁、要干什，再针对性地找问题，而不是拿一套通用规则乱套。
踩过最搞笑的坑：AI 居然会「脑补」？
当然，实验的过程中，我们也踩了好多好笑的坑。
有一次我们测一个空状态的页面 —— 就是用户还没导入任何数据，整个主内容区全是空白的那个页面，你懂吧？
结果 AI 跑完，给了我们一个最高优先级的问题：“编辑区与结果区的空间分配缺乏弹性。”
我们当时全组人都愣了： 啥？编辑区？结果区？这页面是空的啊！啥都没有啊！
后来我们才搞明白，AI 看到了页面的骨架，然后自动脑补了：哦，这个页面正常情况下，填满数据应该是长这样的，对吧？ 然后它就对着自己脑补出来的这个 “理想页面”，做了一通分析。
就像你看到一个空的奶茶杯，自动脑补了里面装满珍珠奶茶的样子，然后对着空气说：“你这奶茶太少了，不够喝啊！”
我们给这个误判起了个名字，叫「Happy Path 依赖症」——AI 总是默认页面处于最完美的、有数据的状态，完全忽略了眼前的真实情况。
这个坑我们踩了四次才改掉，后来我们才明白：AI 分析的第一步，绝对不是找问题，而是先搞清楚 “我现在看到的到底是什么？” 是完整的页面？还是空状态？还是加载中？先把状态搞对了，再谈分析。
原来它做的，是自动化的「认知走查」
跑了足够多的案例之后，我们才反应过来：这个 AI 到底在做什么？
其实它做的，就是设计师都知道的「认知走查」啊！
以前我们做认知走查，要找一个完全没接触过这个产品的用户，让他假装是第一次用，沿着任务路径一步步走，然后记录他每一步的困惑：这里看不懂，那里找不到，这就是我们的盲区。
但是这个方法，成本太高了，你不可能每个方案都找个新用户来走一遍。
而 AI 做的，就是把这个事情自动化了。 它不知道我们的设计意图，不知道我们的业务逻辑，它就像一个完全的新用户，拿着我们那 97 个知识块，一步步沿着用户的任务路径走一遍，把那些我们因为太熟了，所以看不见的问题，全给你揪出来。
比如我们测试开发者的个人主页的时候，就发现了一个特别准的点： 我们把用户的所属组织，放在了页面的左下角，就一个小图标，我们自己觉得没问题啊，属性嘛，放下面很正常。
结果 AI 说： “当开发者同行第一次点进这个主页，最想知道的是这个人的技术段位，而最能证明这个的，就是所属组织。但是你把这个最核心的信任背书，放在了页面最底部，访客要滑到最下面，才能看到这个人的真实含金量。”
你看，这不就是我们的盲区吗？我们自己太熟悉这个页面了，自动就忽略了这个问题，但是 AI，这个 “新用户”，一眼就看出来了。
意外收获：它解决了我们跨部门吵架的问题
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最近 Vibe Coding 不是很火吗？就是 PM、开发，不用找设计师，自己用 AI 几秒钟就能生成一个页面。
但是生成完之后，问题就来了：大家对着这个页面，开始争论。 “我觉得这里不对，看着怪怪的。” “我觉得没问题啊，这样挺好的。” “不对不对，这里的重点不对。”
谁都觉得自己是对的，但是谁都说不上来，到底是哪里不对，最后就变成了 “我觉得” vs “我觉得” 的吵架，谁也说服不了谁。
而这个时候，AI 的结构化分析就派上用场了。 它不会说 “我觉得这里不对”，它会说： “这个页面里，用户最关心的所属组织信息，被放在了页面最底部，首次访问的用户很难注意到。”
一下子，争论就没了。 大家不用再拿主观的感觉吵架了，我们有了一个客观的共同起点，讨论的是“这个问题是不是真的存在”，而不是“你觉得我觉得”。
最后：AI 能替代设计师吗？
做完这个实验，很多人问我：那 AI 是不是要替代设计师了？
当然不是。
AI 能做的，是不知疲倦地帮你扫描盲区，帮你站在新用户的角度，找出那些你看不见的问题。 但是，哪个问题对当前的业务阶段最致命？哪种体验的取舍最值得做？这些判断，只有人能做。
它给你的不是标准答案，只是多了一个外部的视角，帮你补上你自己的盲区。 就像你做旅游攻略，AI 帮你指出 “你把最核心的景点放在了最后，朋友可能看不到”，但是最终怎么调整路线，还是你自己来决定。
AI 可以帮你扫盲，但最终做决策的，永远是你。
你有没有过这种「我觉得我讲得很清楚了，你怎么就听不懂」的时刻？不管是做攻略、做方案还是跟人解释事情，都有过这种认知差的尴尬吗？你觉得 AI 能帮你补上这种盲区吗？评论区聊聊你的经历～