01
FORM · ERROR RECOVERY
错误发生后，下一步应该更清楚
把错误定位、原因解释、保留已填信息与继续路径放在同一条恢复链路里，减少重复输入和无效尝试。
- 判断
- 聚焦第一个阻塞错误，而不是一次性制造红色噪音
- 状态
- 默认 / 错误 / 修复中 / 成功
INTERACTION LAB · PRODUCT DECISIONS
用反馈、状态和节奏，
让复杂任务更容易完成。
这里优先展示真实 B 端场景里的交互判断；早期视觉与动效练习被保留在 Archive，作为成长过程而不是主能力证明。
查看当前交互案例CURRENT WORK
复杂 SaaS 场景下的交互决策
每个 Demo 都围绕一个高频问题：用户出错时如何恢复、批量任务如何保持掌控、密集数据如何快速收敛。
01
02
DATA TABLE · BATCH ACTIONS
批量操作也要保持范围和后果可见
选择状态、已选数量、可执行动作与危险操作反馈持续可见，让高效率不以误操作为代价。
- 判断
- 选择发生在哪里，操作工具就出现在哪里
- 状态
- 未选 / 部分选择 / 全选 / 执行 / 撤销
03
FILTER · DATA DENSITY
筛选条件需要被看见、理解和撤销
把已生效条件从隐藏面板带回结果区域，用可读标签、结果数量与一键清除建立稳定反馈。
- 判断
- 控制入口可以收起，但生效条件不能消失
- 状态
- 空条件 / 已选择 / 无结果 / 保存视图
PRINCIPLES
我检查交互的四个问题
用户需要知道发生了什么、接下来能做什么，以及操作出错后如何继续。
- 01
状态是否可见？
系统状态、处理进度和结果必须在合适时机被用户感知。
- 02
行动是否明确？
主要动作、次要动作与危险动作要有稳定层级和语义。
- 03
错误能否恢复？
保留操作上下文，并给出清楚的下一步。
- 04
边界是否可信？
空、满、慢、失败、权限不足与重复操作都要被设计。
ARCHIVE · EARLY EXPLORATIONS
早期交互与动效档案
从过往练习中筛选出仍能说明交互判断的案例，并区分可操作 Demo 与动效记录。重点展示状态切换、反馈节奏、手势响应和空间关系。
NEXT CASE