系统的知识来源于对碎片的整理和思考，为了更好地输出系统知识，记录本周我发现的体验设计和思考，为构建系统知识做准备。
Figma每年的Config大会都会发布大量新功能。2024年推出了新界面UI3和Figma Slides（在Figma里制作PPT的功能）；2023年则发布了开发者模式（Dev Mode™）和变量（Variables）。今年2025年的5大更新比往年更加重磅。不过一上午过去了，发现国内自媒体都没什么传播和讨论，可能是都在关注AI热点，又或者像我一样都失业了觉得关注了也没什么用？
既然没人传播，那就由我来分享吧！
每个产品都希望展示更多用户感兴趣的内容，但受限于屏幕大小和人类的认知能力，我们不可能一次性获取产品中的所有信息。因此，需要采用逐层展开的结构来平衡信息密度与操作效率。这就催生了界面设计中最经典的「列表到详情」界面设计模式。这种模式在列表呈现内容摘要降低认知负荷，同时为深度探索提供入口，完美契合人类「先大概再具体」的认知路径。
产品设计的第一步是确定用户需求——无法满足用户需求的产品就像空中楼阁，注定失败。因此，如何更快、更准、更低成本地确定用户真实需求，成为了重中之重。基于我的经验，可以将确定用户需求的方法和理念划分为3个时代。
系统的知识来源于对碎片的整理和思考，为了更好地输出系统知识，记录本周我发现的体验设计和思考，为构建系统知识做准备。
系统的知识来源于对碎片的整理和思考，为了更好地输出系统知识，记录本周我发现的体验设计和思考，为构建系统知识做准备。
最近，我换上了性能更强劲的电脑，本以为能告别卡顿，畅享丝滑体验。然而事与愿违，只要浏览器连续开启多个标签页，CPU 使用率就会瞬间飙升至 100%，电脑随之陷入严重卡顿。
谁能想到，电商巨头京东竟然进军外卖行业，要与美团正面竞争！为了在这场战役中占据优势，京东使出了浑身解数。
系统的知识来源于对碎片的整理和思考，为了更好地输出系统知识，记录本周我发现的体验设计和思考，为构建系统知识做准备。
再学不会AI工具，我是不是要被淘汰了？
不管你是被领导用KPI压迫必须将AI落地，还是想主动让AI为工作提效，或者已经被铺天盖地的AI新闻焦虑担心跟不上时代被淘汰。无所适从，你最终都需要思考如何在工作中运用AI。在互联网行业，很多岗位都能充分利用AI：程序员用GitHub Copilot半小时就能写完接口文档，产品经理和运营用ChatGPT批量生产文档，平面创意设计师用Midjourney生成漂亮的插画。但反观UI/UX设计领域，虽然Figma不断添加AI功能，但到目前为止，仍然无法用Figma AI绘制真正可用的界面。