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Visual Usability Checker

Visual Usability Checker

Visual Usability Checker利用AI洞察验证设计决策,帮助设计师检测认知负荷、用户焦点,并提供数据支持的优化建议。

Maker 说

嗨,Product Hunt!👋 我是 Darius,Attention Insight 的联合创始人。

我们为 UX 和产品设计师打造了一个全新的 Figma 插件。
我们与数百名 UX 设计师和产品团队交流后发现,大家迫切需要一种数据驱动的方式来验证设计决策。

因为现在,设计决策依然是这样进行的:
🤔 “把 CTA 放大一点。”
🤷 “这个布局感觉更好。”
🔁 “再试一个版本吧…”

然后你就开始来回挪动元素,而不是真正知道什么有效。

我们希望能在更早的阶段——用户测试之前、开发之前,甚至不用离开 Figma——就能验证设计决策。

于是我们打造了 Visual Usability Checker —— 一个基于 AI 的 Figma 插件,基于数百万眼动追踪数据点训练而成,通过即时建议、认知负荷洞察和注意力预测,帮你更早地验证设计决策。

通过它,你可以:
➡️ 获取 AI 对如何改进设计的即时建议
➡️ 检测可能让用户困惑的高认知负荷区域
➡️ 查看前几秒用户最可能看哪里
➡️ 尽早发现薄弱的视觉层级和可用性问题
➡️ 并列对比多个设计变体

全程无需离开工作流。

不用再靠猜测,你得到的是清晰、数据驱动的反馈,可以立刻采取行动。

工作原理:
运行插件 → 登录或注册 → 选择测试工作流 → 选择一个 Figma 画框 → 几秒内获得注意力热图、评分和洞察。

你可以立即迭代,看到修改如何影响用户注意力。

我们的目标不是取代用户研究。
而是帮助设计师更早发现问题、减少猜测、更有信心地做决策。

我们特别好奇:
- 在你的工作流中,设计验证的哪部分仍然感觉太主观?
- 哪些环节你花最多时间争论而非决策?

- 谁想要折扣?
期待你的反馈 🙌

热门评论

PH 用户
为庆祝这次发布,我们为新用户推出为期两周的促销活动:

所有订阅方案享受40%折扣,持续12个月
使用促销码:TILLJUNE40
PH 用户
Playground 文件:https://www.figma.com/community/file/1575839690110028010/visual-usability-checker-playground-file
PH 用户
技术上是怎么实现的?你们是不是先分析帧/图像,识别出里面有哪些元素,然后从数据库里拉取统计数据?比如,我们都知道在广告中人们会看人脸——如果你确定图像里包含人脸、狗和树,那么很容易理解人会先看人脸,再看狗,最后看树。你们是怎么实现这个功能的?
热门产品Darius Jokubaitis2026-05-21原文

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