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B 端設(shè)計師為何要懂技術(shù)?該懂哪些技術(shù)?

對于 B 端設(shè)計師來說,“懂技術(shù)” 并非意味著要掌握編程、親自寫代碼,而是要從框架層面理解特定技術(shù)的原理、運行邏輯,以及落地實現(xiàn)的相關(guān)限制。這從來不是 UI 設(shè)計師的專屬要求,而是整個設(shè)計行業(yè)的通用專業(yè)準(zhǔn)則 —— 設(shè)計的核心本就是解決方案的策劃,任何設(shè)計最終都要通過具體的實施環(huán)節(jié)落地。就像平面設(shè)計要適配印刷標(biāo)準(zhǔn)、工業(yè)設(shè)計需契合制造工藝、室內(nèi)設(shè)計要銜接施工規(guī)范,脫離落地標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計,終究只會變成無法落地的 “飛機(jī)稿”。蘭亭妙微深耕 UI 設(shè)計與開發(fā)領(lǐng)域,團(tuán)隊設(shè)計師始終保持持續(xù)學(xué)習(xí)、穩(wěn)步成長的狀態(tài),在 B 端UI設(shè)計上積累了豐富實踐,相關(guān)作品案例可在我們的官方網(wǎng)站查看。

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作為專業(yè)的 UI 設(shè)計師,了解技術(shù)是輸出有效設(shè)計方案的核心前提。若忽視技術(shù)限制,設(shè)計稿極易因無法實現(xiàn)被駁回,嚴(yán)重拖慢項目推進(jìn)效率。除此之外,對技術(shù)的認(rèn)知還能幫助設(shè)計師更深度地思考設(shè)計與項目的關(guān)聯(lián),精準(zhǔn)預(yù)判方案實現(xiàn)難度,優(yōu)化與前端的交付對接方式。設(shè)計師與前端工程師的溝通矛盾,很大一部分根源就在于設(shè)計師對技術(shù)的不了解,輸出的方案要么無法實現(xiàn),要么實現(xiàn)成本極高,如同產(chǎn)品經(jīng)理要求設(shè)計 “五彩斑斕的黑” 一般,忽視了對方的專業(yè)限制。懂技術(shù)與不懂技術(shù)的設(shè)計師,在項目推進(jìn)效率上差距顯著,這也是懂技術(shù)的設(shè)計師更具職業(yè)競爭力、更受行業(yè)認(rèn)可的關(guān)鍵原因。
 
而對于 B 端設(shè)計師,懂技術(shù)還有著更為特殊且重要的意義:B 端領(lǐng)域中,有大量產(chǎn)品是面向技術(shù)領(lǐng)域提供服務(wù)的。常規(guī) B 端服務(wù)面向無技術(shù)背景的商業(yè)用戶,如倉庫管理員用 ERP 查庫存、職員用 OA 提交工單;但面向技術(shù)領(lǐng)域的 B 端產(chǎn)品,主要服務(wù)于企業(yè)開發(fā)環(huán)節(jié),需程序員操作以提效降本,比如云服務(wù)供應(yīng)商的產(chǎn)品,只有具備專業(yè)技術(shù)知識的程序員才能熟練使用。
 
云服務(wù)只是其中一個方向,區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)大屏等領(lǐng)域的 B 端產(chǎn)品也均是如此,即便操作使用者是程序員,其界面設(shè)計仍需專業(yè)設(shè)計師完成。只有具備一定技術(shù)知識積累的設(shè)計師,才能精準(zhǔn)理解這類產(chǎn)品的需求,而非單純跟著產(chǎn)品原型畫圖、對設(shè)計內(nèi)容一無所知。尤其近年 AI 技術(shù)快速崛起,AI 相關(guān) B 端服務(wù)數(shù)量大幅增長,這類產(chǎn)品依托技術(shù)搭建,需要用戶完成特定配置才能實現(xiàn)服務(wù),若設(shè)計師不了解 AI 及基礎(chǔ)技術(shù)原理,根本無法開展有效設(shè)計。如今行業(yè)新增的 “B 端 AI 設(shè)計師”,并非指用 AI 生成設(shè)計,而是指專門設(shè)計 AI 類產(chǎn)品、且具備一定 AI 技術(shù)認(rèn)知的設(shè)計師??梢?,懂技術(shù)不僅是 B 端設(shè)計師完成日常工作的基本要求,更是拓展職業(yè)邊界、抓住行業(yè)新機(jī)遇的重要助力。
 

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一、B 端設(shè)計師該懂哪些技術(shù)?

 
明確懂技術(shù)的重要性后,設(shè)計師需要掌握的技術(shù)知識,并非零散的編程技巧,而是能搭建起技術(shù)認(rèn)知框架的核心方向,具體可總結(jié)為五類:
 
  1. 前端界面的實現(xiàn)邏輯
  2. 后端的功能框架和服務(wù)
  3. 前后端聯(lián)調(diào)的過程
  4. 產(chǎn)品的部署和運維
  5. AI 的生成和處理流程
 
接下來將對每個方向的核心概念、學(xué)習(xí)價值及入門方法做簡單解析,幫助設(shè)計師快速建立基礎(chǔ)認(rèn)知。

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二、各技術(shù)方向核心解析與學(xué)習(xí)建議

 

(一)前端界面的實現(xiàn)邏輯

 
這是與 UI 設(shè)計師關(guān)聯(lián)最緊密、距離最近的技術(shù)內(nèi)容,指前端實現(xiàn)界面樣式、交互與動畫的底層邏輯,這里的前端是廣義概念,涵蓋網(wǎng)頁、iOS、Android、小程序、桌面端等所有系統(tǒng)的用戶界面。
 
不同系統(tǒng)的開發(fā)語言雖有差異,但實現(xiàn)前端界面的核心邏輯大體一致,因此設(shè)計師只需吃透其中一種,便可觸類旁通。對 B 端設(shè)計師而言,網(wǎng)頁前端是最佳學(xué)習(xí)對象:一方面,B 端工作中接觸最多的就是網(wǎng)頁項目;另一方面,網(wǎng)頁前端是所有前端類型中最簡單、最易上手的。
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網(wǎng)頁前端的核心由 HTML、CSS、JS 三種語言構(gòu)成:HTML 和 CSS 是搭建網(wǎng)頁框架、定義樣式的標(biāo)記語言,JS 則用于實現(xiàn)邏輯運算與交互處理。對設(shè)計師來說,重點系統(tǒng)學(xué)習(xí)并動手實操HTML 和 CSS即可 —— 從程序員的視角,二者并非真正的編程語言,只是標(biāo)記和樣式語言,學(xué)習(xí)門檻極低,實操卻能帶來極大價值:既能深度理解界面的實現(xiàn)過程,搞清楚為何相同參數(shù)下,開發(fā)效果與設(shè)計稿會存在偏差;也能快速建立正確的前端認(rèn)知,明白樣式與邏輯是前端工作的兩個獨立部分,實現(xiàn)界面效果只是前端工作的一小部分。

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(二)后端的功能框架和服務(wù)

 
這一方向要求設(shè)計師建立對服務(wù)器層面的認(rèn)知,了解產(chǎn)品的運行機(jī)制,以及后端程序員的核心工作內(nèi)容。這對設(shè)計師理解界面中復(fù)雜的字段、數(shù)據(jù)邏輯至關(guān)重要,部分復(fù)雜的 B 端交互設(shè)計,更是需要基于對后端服務(wù)和數(shù)據(jù)的理解才能完成。
 
設(shè)計師可從 B 端服務(wù)的框架圖切入學(xué)習(xí),B 端的 SaaS、PaaS、IaaS 類服務(wù),均是對后端技術(shù)架構(gòu)拆解后形成的產(chǎn)物。若遇到陌生專業(yè)名詞,可借助 GPT 工具快速查詢解析。同時需重點理解:后端代碼的存儲位置、運行方式,以及代碼與數(shù)據(jù)庫之間的關(guān)聯(lián)邏輯,這是理解后端工作的核心基礎(chǔ)。

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(三)前后端聯(lián)調(diào)的過程

 
前后端聯(lián)調(diào),即讓前端程序與后端程序建立連接、實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程。前端與后端程序是運行在不同硬件上的獨立程序,默認(rèn)無任何關(guān)聯(lián),需要開發(fā)人員通過技術(shù)手段為其搭建溝通橋梁,這就像將主機(jī)與顯示器、鼠標(biāo)、鍵盤連接,才能形成一個可正常運作的整體。
 
聯(lián)調(diào)的核心概念是API 接口,這是前后端程序連接的關(guān)鍵節(jié)點,如同主機(jī)后側(cè)的各類插口 ——3.5mm 圓形插口、USB 插口、Type-C 插口,不同插口對應(yīng)不同的 API,只有搭配適配的 “接頭”,才能實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信。
 
API 是項目中的核心技術(shù)點,產(chǎn)品經(jīng)理、前后端工程師都會投入大量時間處理 API 文檔、推進(jìn) API 聯(lián)調(diào),也是項目會議中的高頻討論內(nèi)容,直接影響產(chǎn)品需求的落地。建議借助 GPT 工具對 API 進(jìn)行深度解析掃盲,理解這一概念后,設(shè)計師便能聽懂項目會議中大部分開發(fā)術(shù)語,避免陷入認(rèn)知盲區(qū)。

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(四)產(chǎn)品的部署和運維

 
前端、后端、聯(lián)調(diào)知識,能支撐起一個基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,但隨著技術(shù)發(fā)展,后端架構(gòu)愈發(fā)復(fù)雜,云服務(wù)平臺的產(chǎn)品與服務(wù)類型也隨之豐富,想要理解這些復(fù)雜的后端服務(wù),設(shè)計師必須具備一定的運維知識
 
如今的后端崗位(不含算法)主要分為兩類:后端程序開發(fā)與運維。后端開發(fā)的核心是實現(xiàn)產(chǎn)品的各項功能,而運維的核心是搭建網(wǎng)絡(luò)運行環(huán)境,將開發(fā)好的代碼部署到服務(wù)器中,確保產(chǎn)品能正常、穩(wěn)定運轉(zhuǎn)。若想理解二者的分工與價值,可參考相關(guān)的 DevOps 掃盲資料,建立基礎(chǔ)認(rèn)知。
 
理解運維知識,不僅能讓設(shè)計師對互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的運行機(jī)制有全新認(rèn)知,更能精準(zhǔn)理解云服務(wù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)類 B 端產(chǎn)品的服務(wù)本質(zhì),知道這類產(chǎn)品能解決哪些實際問題。若時間充裕,建議打開大型云服務(wù)平臺,查看其產(chǎn)品列表,對陌生的產(chǎn)品與服務(wù)名詞逐一查詢掃盲,快速積累行業(yè)知識。

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(五)AI 的生成和處理流程

 
AI 技術(shù)的應(yīng)用愈發(fā)廣泛,而幾乎所有 AI 應(yīng)用都離不開 B 端界面的支持,緊跟時代發(fā)展,理解 AI 的生成與處理流程,是 B 端設(shè)計師的必備能力,尤其是對主攻 AI 類 B 端產(chǎn)品的設(shè)計師而言,這一知識更是核心剛需。
 
理解 AI 技術(shù)應(yīng)用,首先要區(qū)分 AI 大模型的種類與應(yīng)用方向,從外行視角,可將大模型簡單分為四類:
 
  1. 計算機(jī)視覺模型:對圖像進(jìn)行生成、檢測、分類,文生圖是最常見的應(yīng)用;
  2. 自然語言處理模型:對文字進(jìn)行分析并返回文字結(jié)果,ChatGPT 是典型代表;
  3. 語音處理模型:實現(xiàn)語音識別、合成、輸出,如短視頻的合成人聲;
  4. 多模態(tài)模型:處理圖文、音視頻等多種混合數(shù)據(jù),應(yīng)用于圖文檢索、視頻總結(jié)等場景。image.pngimage.png
 
AI 大模型是各類 AI 應(yīng)用的內(nèi)核,能幫助我們完成復(fù)雜的信息處理與數(shù)據(jù)返回,省去大量開發(fā)環(huán)節(jié),設(shè)計師可借助這一機(jī)制,將 AI 融入設(shè)計與產(chǎn)品工作流。比如電商新品發(fā)布,可搭建 AI 工作流:輸入產(chǎn)品攝影圖、標(biāo)題、基礎(chǔ)介紹,讓 AI 優(yōu)化生成封面圖、商品展示圖,適配不同平臺生成標(biāo)題,甚至擴(kuò)寫產(chǎn)品介紹、給出介紹圖的生成與排版建議。
 
這類 AI 工作流的處理邏輯,可通過 COZE 等平臺學(xué)習(xí)嘗試,查看官方說明文檔便能快速上手,能直觀感受到 AI 在 B 端產(chǎn)品中的實際應(yīng)用方式。理解 AI 的技術(shù)邏輯,不僅能讓設(shè)計師精準(zhǔn)把握 AI 產(chǎn)品的設(shè)計要點,更能清晰認(rèn)識 AI 的優(yōu)勢與能力邊界,避免陷入 “AI 威脅論”,抓住 AI 時代的職業(yè)發(fā)展機(jī)遇。
 

三、結(jié)語

 
對 B 端設(shè)計師而言,“懂技術(shù)” 的核心是建立技術(shù)認(rèn)知框架,而非掌握某一門編程語言。以上五大方向,是從零開始理解技術(shù)的核心切入點,雖然實際項目中的技術(shù)細(xì)節(jié)遠(yuǎn)不止于此,但只要吃透這些基礎(chǔ)內(nèi)容,便能形成完整的技術(shù)認(rèn)知體系,后續(xù)遇到新的技術(shù)概念、產(chǎn)品類型,都能做到觸類旁通。
 
掌握這些技術(shù)知識,不僅能讓設(shè)計師輸出更具落地性的設(shè)計方案,提升項目推進(jìn)效率,更能精準(zhǔn)理解各類 B 端產(chǎn)品的需求本質(zhì),拓展職業(yè)邊界,在云服務(wù)、AI、區(qū)塊鏈等新興領(lǐng)域找到新的職業(yè)機(jī)遇,成為更具核心競爭力的專業(yè)設(shè)計師。

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