使用 AI 优化界面交互

2026-01-18 | AI探索 | 阅读 | 1.2k 字 | 3 分钟

最近在跟小伙伴们探索如何写一个好剧本，我们作为非专业人士，对于好的剧本可能缺乏一定的认知，我们就在想是不是可以让 AI 告诉我们什么是好剧本，但这是一个比较主观的东西，一千个读者就有一千个哈姆雷特。

那有什么比较客观的测量方法吗？像我大学修的教育学和管理学，我们教育学领域就有教学测量学这么一个东西，包含各种模型量表，去测评教案教学方式是否达标，管理学和经济学领域也都有相应的模型和工具去测评。那么剧本应该也是有的，我们想到是不是可以利用剧评去给剧本打分，分值高的我们就认为他是一个好剧本，就像我们要去看一部电影前，可能回去看豆瓣评分，这是一个比较大众化的评分，表达了大多数人的观感。

评论一个好剧本可以用剧评去给剧本打分，那么 UI 界面是不是也可以用这套测量呢？查了一下，UI/UX 领域有一些评估模型，比如SUS (系统可用性量表)、PUEU (感知有用性与易用性) 以及 HEART 模型（产品健康度模型）等，我们可以让 AI 根据这些模型对我们设计做优化，比如这样

[file]
根据SUS (系统可用性量表)、PUEU (感知有用性与易用性) 以及 HEART 模型（产品健康度模型）优化UI/UX

下面是我做的一个实验，我有一个现成的小游戏，他长这样

原始界面

利用上面的提示词，让 chapgpt 对游戏界面和交互做一些优化，AI 给出了一些建议：

下面是**基于 SUS、PUEU 与 HEART 模型的 UI/UX 改进点精炼总结**，适合直接放进**产品文档 / 设计评审 / 迭代清单**中。

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## 一、SUS（系统可用性）改进点

**目标：更好理解、更少困惑、更强掌控感**

1. **阻塞状态可解释**

   * 被阻挡车辆提供原因提示（如：前方同向车辆未离开）
   * 避免“点了没反应”的负面体验

2. **失败前风险预警**

   * 在即将造成死局前给予非阻断提示
   * 提升用户对系统反馈的信任感

3. **操作结果更可预期**

   * 强化“点击 → 后果”的即时反馈（动画 / 文案）
   * 减少试错式学习成本

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## 二、PUEU（感知有用性 & 易用性）改进点

**目标：让用户觉得“我在进步，而不是在乱点”**

### 感知有用性（PU）

4. **策略反馈语言**

   * 通关 / 失败时说明“为什么这样做有效 / 无效”
   * 强化认知成长感，而不仅是结果成败

5. **显性但温和的学习提示**

   * 在关键机制首次出现时给予一句解释
   * 不使用强制教程，避免打断节奏

### 感知易用性（PEOU）

6. **降低隐性规则理解成本**

   * 用提示替代纯试错
   * 保持操作简单但规则透明

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## 三、HEART 模型改进点（产品健康度）

### ❤️ Happiness（情绪体验）

7. **成功行为的情绪奖励**

   * 满载离开、关键操作增加治愈反馈
   * 放大“我做对了”的正向情绪峰值

### 🔁 Engagement（参与感）

8. **关卡目标前置**

   * 每关给出一句挑战重点提示
   * 帮助玩家建立策略预期

### 🔄 Retention（留存）

9. **连败时的被理解感**

   * 鼓励文案 + 隐性难度补偿
   * 让玩家感觉被支持而非被怜悯

### ✅ Task Success（任务成功率）

10. **轻度成功引导**

* 高亮当前“安全/推荐”操作
* 不剥夺自由选择，避免变成提示型游戏

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## 四、核心设计原则总结

> **不是让系统更简单，而是让系统更会“解释自己”**

* 不减少复杂度
* 不强行教用户
* 只在关键时刻提供“刚刚好”的反馈