随着越来越多的产品工作由共享模式生成，设计师需要判断：哪些体验该给人惊喜、哪些该营造仪式感、哪些干脆别去打扰用户。

想象一下，让 AI 工具去设计一个任务完成状态。

结果里有一个对勾、一句友好的提示，还有一小片彩纸屑。它用的组件都对，间距与系统一致，动画也很精致。

现在想象一下，同样的反馈出现在两个不同任务之后。

一种情况是，有人终于把筹备了好几个月的生意搭建完成。另一种情况是，管理员更新了当天上午的第四十七条记录。

组件是一致的，但体验大概应该有所不同。

彩带本身说明不了哪个时刻值得庆祝。这个决定取决于这个人做了什么、多久做一次，以及他们是否希望产品为此专门营造一个仪式感。

随着 AI 越来越能从既有模式中拼装出界面，这一区分值得更多关注。我们越来越擅长告诉工具哪些东西属于我们的产品，但同样需要判断哪些东西属于当下的时刻。

不同的时刻需要不同程度的确认反馈。Zillow 的成功状态起步套件同时兼顾了安静的低调确认与热烈的庆祝。图片来源：Kudzai Chinyadza，Celebratory Success States。

只对齐系统，并不足以定义什么叫质量。

关注一致性是有充分理由的。用户不该在每块屏幕上都要重新学一遍熟悉的操作。团队也不该把时间耗在重新拼凑别处已经定下的决策上。

Figma 关于如何配合其 agent 工作的指南讲了组件、规范、示例和任务专属上下文如何帮助生成结果体现团队的产品。这是有用的进展。它也明确了一点：一致性取决于提供给工具的上下文。

但一个系统的忠实呈现，也可能是一种在情绪上并不合适的回应。

一条成功提示可以既准确又居高临下。一张插画可以既贴合品牌，又占掉别人干活要用的地方。一个俏皮的加载状态可以很讨喜，直到它出现在一件赶时间的任务里。

这些失败很难只靠检查组件本身发现。它们源自组件与遇到它的人之间的关系。

在我早前那篇讲设计系统判断的文章里，我探讨了执行规则与判断某个模式是否合适之间的区别。表达则把这一问题的另一个版本摆到了眼前：一个细节可以遵守我们写下的每一条规则，却依然误判了场合。

我希望软件能留出空间，容纳色彩、幽默、美感和那些小小的惊喜。

我希望交互能让人觉得满足，哪怕这种满足感并不能归结为更短的完成时间。

我还希望产品能识别出我什么时候有活要干。

愉悦感的历史远不止于 AI 对话

设计师早在生成式界面出现之前，就一直在研究这一点。

Don Norman 关于情感化设计的研究考察了外观、使用某物的体验，以及人们赋予它的意义。这给了我们比「增加愉悦感」更丰富的一套词汇。愉悦感可以来自某样东西看起来如何、它响应得有多好，或者拥有并使用它对某个人意味着什么。

Therese Fessenden 对表层愉悦与深层愉悦的区分在这里同样有用。一个有趣的细节能带来片刻的愉悦，而一套考虑周全的工作流程则能产生一种更安静的满足感，贯穿整个任务始终。

后者并不让前者变得可有可无。

产品可以既可靠又活泼。一件好用的工具，可以带一张古怪的插画，或者一个好看的转场，纯粹是因为有人在乎让它变得好玩。我们不必为了给每一个表达性的选择辩护，就假装它能省下三秒钟。

但我们确实得搞清楚，它对使用它的人提出了什么要求。

一个颜色选择可能让界面更吸引人，却不用多加一步操作。一个庆祝动效可能要抢注意力。一个玩笑可能要懂点文化背景才看得懂。一个转场可能让人更容易理解一段关系——也可能逼着人干等。

在弄清楚到底发生了上面哪种情况之前，就说它“令人愉悦”，这个评价下得太慷慨了。

好玩的产品同样需要克制

多邻国是个很有参考价值的例子，因为表达本来就已是它品牌身份的核心。

在关于重新设计应用核心标签页的记录中，团队描述了尝试多个视觉方向的过程，随后发现了统一性与目的性之间的冲突。每个标签页都加上插画式页头确实带来了统一感，但有些插画占了地方，却没传达出任何有用的信息。

这套方案针对不同用途采用了不同的页头尺寸，同时让标题保持在一致的位置上。

这比「让每个界面都活泼起来」是更有用的经验。一个能被认出来的产品，可以在保持熟悉结构的同时调整强调的重点。团队自己的复盘也说明，即便是一个表现力很强的品牌，也得问清楚：一张插画到底凭什么值得占这块地方。

图片来源：https://blog.duolingo.com/core-tabs-redesign/

当一套设计成为供 AI 复用的示例时，这一点就很重要了。

如果参考界面里有一张大插图，那下一个界面是不是也得配一张？这张插图到底是一条通用规则、一种可选做法，还是针对某个具体情境的应对？

工具能复现出看得见的答案，却可能并不理解背后的原因。设计师照着不完整的规格说明来做，也是一样。

生成变得越容易，这个缺失的解释就传得越远。为某个有意义的时刻做出的选择，会变成好几个普通时刻的默认做法。

富有表现力的细节保留了下来，但它原本的用意没有。

一致性也可以包含色调上的变化

Mailchimp 的语气与语调指南做了一个重要区分：它的语气（voice）始终保持可辨识，而语调（tone）则随读者的处境而变化。

这份指南欢迎幽默，但把清晰放在第一位。它要求写作者先想清楚：读者是刚跑完一场活动，还是正一头雾水地找帮助，并提醒不要硬塞笑话。

这是一种实用做法，既能保住个性，又不必要求每处都做出同样的情绪表演。

图片来源：https://styleguide.mailchimp.com/voice-and-tone/

一个产品的识别度，可以体现在它对变化有多敏感。

新手引导阶段的温度，可能意味着鼓励。出错之后的温度，可能意味着直接说明情况、保留已做的工作，以及给出明确的下一步。文字读起来可以像同一家公司，但不必把这两种情况都当成抖机灵的机会。

这种区分也应该影响给 AI 的指令。

“做得友好一点、活泼一点”这话留了太多没交代清楚的地方。对谁友好？在哪个环节活泼？刚刚发生了什么？

一条更有用的指令会把处境说清楚：用户的工作是安全的；他们需要弄明白这次操作为什么失败；别开玩笑；把恢复路径写得一眼可见。

在这些约束之内，好文案依然有发挥空间。约束划定的是文案对当事人负有什么样的责任。

表达能让界面更清晰

人们很容易把这场争论看成是表现力设计与可用性设计之间的谈判。Google 关于 Material 3 Expressive 的研究，让这种框架变得没那么简单。

在 Google 已发布的研究报告中，Google 描述了一个邮件界面：发送按钮变得更大、更醒目，也更靠近键盘。参与者能更快找到它。这种表现力处理还改变了层级与位置；因此它的收益不能只归功于装饰本身。

同一份报告里还记录了一个不太成功的实验：有个播放列表把原本熟悉的几行内容换成了散乱排布的专辑封面。参与者觉得视觉上很带劲，但可用性却打了折扣。

这些结论来自 Google 实测过的设计方案，并不能证明每个产品都该采用同一种审美。合在一起看，它们说明了一点：真正起作用的，是具体的交互方式，而不是给它贴上的那个形容词。

图片来源：https://design.google/library/expressive-material-design-google-research

颜色可以建立强调。形状可以区分操作。动效可以显示某个东西去了哪里。一个有表现力的决策，既能帮人理解产品，也能让产品更好用、更讨喜。

问题在于，我们把它加进去之后，还有哪些东西是能看清的。

熟悉的控件也能承载相当鲜明的个性。出人意料的排布方式，却可能恰好抹掉用户使用它所需要的那些线索。设计师必须把这两种效应都考察一遍，而不是拿「符合品牌调性」或「更有惊喜感」当作充分的解释。

同一种惊喜，也可能变成别人的打扰

Asana 的庆祝动画正好说明了，为什么偏好设置应该纳入这场讨论。

它2016 推出了扩展版庆祝系统，其中提到任务完成后偶尔会出现动画角色，并且可以在设置中开启庆祝效果。

有一场 2018 人的社区讨论 记录了另一面的声音：一位用户觉得这些角色很打扰，还问怎么把它们关掉。有回复说明了对应的设置方法。

那次交流并不能说明大多数用户的感受。它确实表明，同一个细节可能让一个人觉得受用，却让另一个人觉得不受用。

图片来源：Asana

“愉悦”这个词恰恰可能藏着一个想当然的假设：我们描述自己的意图时，仿佛它已经成了用户的反应。

一场为了表彰成绩而设计的庆祝，放到重复性工作里反而可能变成阻碍。私下里让人受用的东西，放到演示场合就可能显得不合时宜。有人可能喜欢这个角色，却仍然更愿意不看完它就把事情做完。

把控制权交到用户手里，本身就是把体验设计好的一个环节。

就动效而言，利害关系可能不止于偏好。W3C 的《由交互触发的动画》指南属于 AAA 级标准，其中解释了为什么人们需要能够关闭非必要的、由交互触发的动效，包括可能引发前庭系统症状的问题。

有表现力的体验应当配一个经过斟酌的减弱动效版本。去掉动效之后，仍要留下清晰的反馈、有意义的层级关系，以及让人看得懂的结果。

让一个东西用起来感觉好，有很多种做法。动效就是其中之一。

AI 改变了错误细节扩散的难易程度

这些问题都不是从 AI 才开始的。多年来，团队一直在照搬模式，却并不理解它们。

AI 带来的是另一种复现这些决策的方式，也是一个把决策讲得更明确的机会。

一个素材库可能会描述庆祝效果的颜色、时长和动画曲线。这些描述的是素材本身，却几乎说明不了庆祝效果该不该出现在用户完成教程、付完账单或注销账号之后。

即便系统把这三件事都标成“成功”，它们也是不同的事件。

这里有一条值得测试的假设规则：对第一次取得的有意义的成果，给出更充分的认可；对重复的例行操作，只给简短反馈；对敏感结果，用直接而克制的措辞。

这条规则不会适用于所有产品。它的价值在于，它给了团队一个具体的东西去质疑。

第一个成就对这个人来说真的有价值，还是只对我们的新手引导指标有价值？一个重复的动作，在它完成了一个更大的目标时，就变得有意义了吗？我们是不是因为知道对方按了哪个按钮，就自以为知道了他心里的感受？

一份好的规格说明应当让这些问题始终摆在明面上。

AI 可以帮助探索更有表现力的备选方案：不同的文案、动效处理、版式和强调层级。没必要声称惊喜感或美感只属于人类创作。

但做出一个备选方案，和确定它在什么情况下才合适，是两种不同的活儿。

如果我们主要靠生成界面与组件库的贴合程度来评判它，那就会偏向最容易比对的那部分。如果我们问的是这套体验是否契合使用场合，那就需要案例、长期使用，以及来自真正使用它的人的反馈。

这比截图评审能提供的评估范围更广。

「值得在意」不该等于更难离开

还有一个麻烦：产品可以用表达去服务于人们并未选择的目标。

一个讨喜的角色可能会促成一个有用的习惯，也可能让拒绝一次邀约变得像辜负了某个人。一段奖励动画可能会肯定你的进展，也可能分散你的注意力，让你忽略实际进展其实微乎其微。

这些可能性都必须留在讨论之中。情感化设计既能带来愉悦，也能用于说服。

恰当的问题是：这个细节究竟在推进谁的目的。

它是否帮人更好地享受自己看重的活动？是否认可了对方已经做成的事？还是让产品想要的行为变得更难拒绝？

光靠停留时长和回访次数，回答不了这个问题。有人会回来，可能是因为产品有用，可能是因为离开的代价太高，也可能是因为某个机制制造了压力。这几种解释对设计的意义各不相同。

我感兴趣的是做那种用户用着顺手的软件。这要求认真对待用户对某个细节的反感，哪怕这个细节恰恰是团队最喜欢的。

给表达层面的决策安排一次正经评审

在产品团队里，这项工作需要在最终精修之前先占一个位置。

对于一个设想中的表现力瞬间，我想在三种情况下看它的表现：第一次接触、反复使用，以及当事人赶时间或出了岔子的情形。

同一段动画单独看可能很出彩，放进一整段序列里却会让人看得累。同一句文案，在安静的午后读来让人安心，赶上出故障的时候读来却像在敷衍。

调研要给这些差异留出空间。观察人们能不能一直用下去。问问他们觉得这个反馈是什么意思。弄清楚他们还想不想再看一遍。把偏好更少动效或声音的人也纳入进来，测试这套体验是否依然能把信息传达清楚。

这些观察不会得出一个通用的愉悦度评分。它们能帮我们区分出哪些细节是人们真正看重的，哪些只是人们勉强能接受的。

这也改变了我们要记录的内容。

在已通过的示例旁边，记下它适用于什么场景、什么时候要缩小使用范围，以及一个不该使用它的情形。让真人和 AI 工具都有理由做出不同的选择。

设计系统可以写明什么时候该克制。Adobe Spectrum 建议在报错场景使用克制的插画，因为过于欢快的视觉会和用户当下的处境冲突。图片来源：https://spectrum.adobe.com/foundations/visual-language/illustration。

有了这类指导，系统就能保护角色。它能为别具一格的插画、独特的节奏或某个庆祝时刻留出空间，同时让日常使用保持稳定可靠。

另一种做法是只把容易复现的部分编码进去，指望其余部分能撑过交付环节。

我希望我们用 AI 做出来的产品能多留一些愉悦的余地：一个让屏幕亮起来的配色选择，一句对付出有所回应的反馈，一段恰到好处的转场。我也希望这份愉悦能扛得住真实使用，而不只是停留在第一次演示和设计师自己的偏好里。

回到那两个已完成的任务。新业务负责人和管理员可能都需要确认。一个或许愿意花点时间消化一下自己已经完成的事，另一个则可能希望下一条记录已经备好。

AI 可以生成这两种回复。

我们还得注意，这两种场合是不一样的。

AI 能生成界面，那它凭什么值得在意？ 最初发表于 Medium 上的 UX Collective，在那里，人们正通过围绕这篇报道展开讨论与回应，继续着这场对话。