2026.01 — 至今
独立 AI 产品实践｜创始人 / 产品负责人
围绕品牌监测、图像生成、情感陪伴与内容创作，推进产品定义、体验设计、开发协同与上线验证。
AI × TOB SAAS × COMPLEX DATA PRODUCTS
把复杂 AI 与业务工作流设计成清晰的决策体验
银河｜高级产品体验设计师
AI × ToB SaaS × 复杂数据产品
EXPERIENCE / AI / SAAS
14年体验设计积累
腾讯 / 企业服务 / 工业 AI复杂 ToB 与数据产品从体验判断到产品验证设计系统与开发协同
14 年体验设计复杂 ToB 工作流设计系统与交付
02 / 个人介绍
从视觉传达到产品体验，再进入 AI 产品现场。
职业经历
2018.11 — 2026.01
北京天泽智云｜资深 UED 设计师
负责工业 AI、风电、机加工与钢铁能源等场景的 UX/UI；覆盖数据平台、算法工具、运维系统与设计规范。
2016.04 — 2018.11
四川超凡知识产权｜设计主管 / 高级 UED
负责官网、商标/专利、OA、CRM 等企业产品；将设计部门升级为用户体验团队，建立研究、规范与成长机制。
2012.07 — 2016.04
腾讯科技｜视觉设计师
参与腾讯网内容产品、评论系统与大型运营项目；独立完成腾讯精品课从用户研究到交互、视觉的全链路设计。
03 / 能力演进
持续积累的能力，来自不同的产品现场。
从内容与信息表达，到企业服务、工业 AI 与独立产品实践。
持续把复杂问题转成可理解、可判断、可执行的体验。
腾讯｜内容与信息表达
内容产品、专题与用户体验基础；训练信息层级、品牌表达与全链路设计意识。
企业服务｜流程与团队建设
负责官网、商标/专利、OA、CRM 等产品；建立体验方法、规范与团队协作机制。
工业 AI｜多角色与复杂系统
服务风电、机加工、钢铁能源等场景；把算法、数据和运维任务转为可操作界面。
独立产品｜0→1 与真实验证
推进 AI 产品定位、体验设计、开发协同与上线验证；直接面对用户、业务与反馈。
能力地图
在不同场景中反复验证的能力
04 / 能力目录
B端体验设计，七个能力领域，覆盖从问题到交付。
处理复杂产品时，我会先理解任务与约束，再组织信息、建立规则，并推动设计落地。
复杂业务系统
梳理多角色、任务流与业务约束。
信息架构
排定信息优先级，组织清晰的阅读路径。
复杂数据
将指标、表格与趋势转成可判断的信息。
AI 产品体验
明确结果来源、用户预期与使用边界。
设计系统
将页面规律沉淀为可复用的组件和规则。
过程与视觉
说明方案取舍，形成克制、专业的视觉表达。
AI开发协同
用状态规则、标注与验收推进产品上线。
理解任务 · 组织信息 · 建立规则 · 推进落地
05 / LUMORA｜案例简介
案例起点｜项目简介
Lumora｜AI 品牌可见度与推荐度监测。
让品牌团队从分散的模型回答中，看见品牌表现、定位问题，并进入下一步行动。
AI 品牌可见度与推荐度监测平台
从模型回答，
走向可行动的品牌判断。
围绕“品牌是否出现、如何被描述、是否被推荐”构建持续监测与报告体验。
用户不必逐条翻看模型回答，而是沿着结论、证据和行动完成判断。
- 服务对象
- 品牌负责人、市场 / 内容团队、GEO 服务机构
- 产品阶段
- 已上线｜早期商业验证
- 本人范围
- 问题定义、信息架构、交互与视觉、开发协同
06 / LUMORA｜复杂业务系统
能力 01｜复杂业务系统
四类复杂信息，服务三类关键角色。
多模型、多问题、多时间点与多行动交织在同一套监测数据中；不同角色需要从中看到不同的判断重点。
信息复杂度
多模型
不同模型的回答口径与表达存在差异
多问题
品牌、场景与竞品需要统一比较
多时间点
结果要支持持续查看与复测
多行动
阅读后要能进入具体处理动作
关键目标角色
品牌负责人
看品牌表现与竞品差距，决定是否需要投入处理。
市场 / 内容团队
找到被忽略、被误解或被竞品替代的具体问题。
GEO 服务机构
统一监测口径，持续管理多个品牌并输出复盘。
把同一套复杂监测数据，拆成不同角色需要的判断入口。
07 / LUMORA｜信息架构
能力 02｜信息架构
从业务和用户理解角度去归纳信息
报告包含大量指标、明细与建议；如果它们按同一层级平铺，用户就需要自行寻找结论、原因和下一步。
梳理前｜全量报告平铺
梳理后｜两层信息架构
一级以“监测、诊断、处方”组织任务；每一层再按“结论 → 摘要 → 证据”展开。
08 / LUMORA｜数据与信息可视化
能力 03｜数据 / 信息可视化
让数据更直观地体现信息价值
以品牌可见度为例，我们从两个维度给与评分。为了帮助用户快速判断竞争态势，用四象限图，快速帮用户找到本品牌所在的位置，以及和竞品之间的竞争态势。
梳理前｜并列展示两个评分
两个数字并列时，位置关系并不直观。但品牌与竞品的位置关系难以一眼判断。
梳理后｜品牌与竞品位置关系
位置示意 · 数据脱敏定向 ↑市场 →小而美强势品牌弱势品牌曝光错位
本品牌
竞品 A
竞品 B
竞品 C
本品牌竞品 A竞品 B竞品 C将大量数据所含的信息直观展示给用户，而不是单纯给数据。
09 / LUMORA｜AI 结果体验
能力 04｜B端产品体验
B端体验设计核心：让用户始终知道依据、状态与下一步。
报告不只给结论：用户可查看关联问答证据，再将问题转成可执行的内容任务与复测计划。
当前分析结果
打开关联证据
内容建议
让用户在关键节点始终知道结论从哪里来、当前处于什么状态、下一步可以做什么。
10 / LUMORA｜设计理念
能力 05｜设计系统｜设计原则
用字体、颜色与样式，让报告保持沉稳、客观、易读。
字体建立报告的阅读层级；蓝白界面保持客观；卡片与阴影负责聚焦关键结论。
用字体区分报告的层级与阅读方式。
心智占位分析报告章节标题 / 关键结论 · 借鉴报告与审计材料的正式阅读感
中文正文与操作信息67 / 100 · +12.6%中文正文保持清晰；关键数值使用等宽数字，便于纵向比较。用色彩区分基础、辅助与功能信息。
信息底与阅读留白
主结构与重点标识
白色用于阅读底；克莱因蓝承载结构、链接与核心标识。
- 辅助色 · 内容方向与图表补充
- 功能色 · 告警 / 警告 / 安全
- 任务板块色 · 区块背景
- 监测诊断处方
用冷静的容器，突出真正需要判断的信息。
本期监测覆盖50 问题5 大模型并行 · 47 min
轻描边、有限圆角、蓝色调低对比阴影；卡片只承载一组独立结论。
留白与分割线先建立秩序，再用字号、色彩和状态提示强调重点。先定义每种视觉语言在业务中的含义，再把它约束到组件与页面里，设计系统才能支持持续迭代。
11 / LUMORA｜设计系统展示
能力 05｜设计系统｜原子化组织
设计系统：从基础 Token 到可复用的业务组件。
浅色内容画布展示实际使用方式：按钮、表单、表格、状态与数据比较。
查看完整 Design System ↗01 / FOUNDATIONS
基础 Token
Typography
心智占位分析报告
中文正文 · 操作信息
67 / 100 +12.6%
Color tokens
Section tints
监测诊断处方
02 / COMPONENTS
表单、按钮与状态
BUTTONS
INPUTS
STATUS & BADGES
警示警告安全SELF
03 / DATA PATTERNS
指标卡、表格与横向比较
本期监测覆盖50 问题
综合得分67 / 100
| 品牌 | 提及率 | 综合得分 | 环比 |
|---|---|---|---|
| 本品牌 | 78.42% | 67 | +12.6 |
| 竞品 A | 64.18% | 59 | +03.1 |
| 竞品 B | 52.07% | 51 | −05.4 |
AI 提及率排名
基础规则稳定后，组件、数据与业务页面才能在新增场景中持续复用。
12 / LUMORA｜AI 开发协同
能力 07｜AI 开发｜规则、验证与上线
全程 AI 开发，也要把产品规则写成可验证的实现。
Lumora 全程使用 AI 开发；我仍按完整的产品开发流程推进：定义规则、明确“交付”条件、测试关键路径并完成上线验收。
先写清状态，AI 才能稳定实现。
初始创建完成，等待发起
进行中可离开页面，任务继续执行
完成报告可读，可查看证据与建议
异常说明原因，给出重试或下一步
让 AI 生成页面前，先补全实现约束。
字段模型、问题数、时间范围、品牌与竞品
交互展开证据、打开建议、发起复测
状态加载、空数据、失败、权限不足
规范Token、组件名称、圆角、间距与状态色
从流程运行结果验收，不只检查静态页面。
✓前端视图准确呈现任务进度与返回状态
✓报告结论、证据和建议可从同一链路访问
✓空数据、失败与权限边界有明确提示
✓上线前复核核心流程、关键界面与异常反馈
AI 能生成代码，但不能替代产品规则。先明确状态、数据与验收标准，AI 开发才能稳定落地。
13 / INDUSTRIAL PRODUCT｜项目证据
工业 AI｜数字孪生、运营中心与健康诊断
工业产品—WIND X 智慧风力发电运营平台
覆盖设备监控、能源运营与故障诊断：面对不同角色和信息密度，始终围绕“看清状态、定位问题、推动处置”组织界面。
数字孪生可视化 · 能源运营大盘 · 设备健康诊断
适配管理者、运维人员与诊断人员的阅读和操作方式
14 / GENPRO｜项目证据
工业智能建模｜算法流程与模型执行
让算法流程与模型执行过程，可理解、可编辑。
围绕算法市场、流程库、数据与参数配置，组织较长的建模与执行路径；让用户始终看清当前上下文，并知道下一步如何推进。
15 / SWIPEFLOW｜移动端任务体验
移动端产品｜任务引导、即时反馈与完成体验
把清理任务，做成一段有节奏的行动体验。
核心让手机照片清理这种枯燥的事情，变成游戏一样有挑战，有实时正反馈
SWIPE
FLOW移动端清理体验原型01任务引导 02单次决策 03图标与状态反馈
FLOW移动端清理体验原型
用首页层级、任务卡和导航图标，让用户一眼看到目标与进度。
把“清理”缩成一次左右滑动；主操作足够明确，降低犹豫。
围绕 Home、Album、Trophy、Trash 建立功能图标与完成反馈。
把任务拆成清晰的目标、一次可完成的动作和及时正反馈，用户才会愿意从开始走到结束。
16 / SCOPE & CONTACT
高级 UX / UI 设计师｜AI · ToB · 复杂业务系统
能把复杂产品，
做成可推进的体验。
从问题定义、信息架构到视觉、规则与上线协同；
我负责把设计判断落实到真实产品里。
复杂产品体验
多角色、多任务、多数据下，梳理判断路径与操作优先级。
复杂系统体验 / 信息架构AI 产品设计
用 AI 推进产品定义、体验设计、开发协同与上线验证，完成 0→1 闭环。
AI 全链路 / 0→1 产品落地设计系统与落地
沉淀组件、状态与规则，并以开发协同推进上线。
设计系统 / 开发协同产品与品牌表达
用统一的视觉与信息语言支撑产品、官网与方案沟通。
视觉表达 / 品牌一致性寻找需要把复杂问题真正做成产品的团队与机会。
银河 · 18612248957 · milkyway.yin@gmail.com · 成都
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