యూనిట్లు
1. UI/UX డిజైన్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ పరిచయం: పాత్రలు, సరిహద్దులు, ప్రమాణీకరణ మరియు వినియోగదారు డేటా 2. వినియోగదారు పరిశోధన సంశ్లేషణ: ఇంటర్వ్యూ మరియు సర్వే డేటా నుండి అంతర్దృష్టులను సంగ్రహించడం 3. వ్యక్తి మరియు వినియోగదారు జర్నీ మ్యాప్ ఉత్పత్తి 4. ఇన్ఫర్మేషన్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు యూజర్ ఫ్లోస్ డిజైన్ 5. వైర్‌ఫ్రేమ్ మరియు తక్కువ రిజల్యూషన్ డిజైన్ జనరేషన్ 6. ఇంటర్‌ఫేస్ టెక్స్ట్ మరియు UX రైటింగ్: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌తో మైక్రో టెక్ట్స్ రాయడం 7. ప్రోటోటైపింగ్ మరియు హై డెఫినిషన్ డిజైన్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ 8. వినియోగ పరీక్ష విశ్లేషణ మరియు అన్వేషణల సంశ్లేషణ 9. డిజైన్ సిస్టమ్: కాంపోనెంట్, టోకెన్ మరియు డాక్యుమెంటేషన్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ 10. యాక్సెసిబిలిటీ మరియు ఇన్‌క్లూజివ్ డిజైన్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ 11. నీతి, గోప్యత, కాపీరైట్ మరియు AI సాధనాల పర్యావరణ వ్యవస్థ
యూనిట్ 7 / 11

ప్రోటోటైపింగ్ మరియు హై డెఫినిషన్ డిజైన్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్

లాభాలు:

  • కృత్రిమ మేధస్సుతో వేగవంతమైన ప్రోటోటైప్ అస్థిపంజరాలు, నమూనా కంటెంట్ మరియు సూక్ష్మ పరస్పర ఆలోచనలను ఉత్పత్తి చేయగల సామర్థ్యం
  • ప్రోటోటైప్ కోసం వాస్తవిక ప్లేస్‌హోల్డర్ టెక్స్ట్ మరియు డేటాను ఉత్పత్తి చేయగల సామర్థ్యం మరియు వాస్తవ ఉపయోగంలో డిజైన్‌ను పరీక్షించడం
  • డిజైన్ టూల్ (ఫిగ్మా మొదలైనవి)కి AI అవుట్‌పుట్‌ను తరలించేటప్పుడు స్థిరత్వం మరియు కాంపోనెంట్ లాజిక్‌ను నిర్వహించగల సామర్థ్యం

ప్రోటోటైప్ అనేది డిజైన్ యొక్క క్లిక్ చేయగల, నావిగేబుల్ అనుకరణ; ఇది నిజమైన ఉత్పత్తిలో వలె వినియోగదారు అనుభవించగల అనుకరణ. హై-ఫిడిలిటీ డిజైన్, మరోవైపు, రంగు, టైపోగ్రఫీ, రియల్ కంటెంట్ మరియు సూక్ష్మ పరస్పర చర్యలతో తుది ఉత్పత్తికి దగ్గరగా ఉండే డిజైన్. ఈ దశలో లక్ష్యం ఏమిటంటే, ఆలోచనను "అది వాస్తవమైనదిగా" పరీక్షించేలా చేయడం. AI ఇక్కడ మూడు విధాలుగా బలంగా ఉంది: అస్థిపంజరాలు మరియు వైవిధ్యాలను త్వరగా ఉత్పత్తి చేయడం, వాస్తవిక ప్లేస్‌హోల్డర్ కంటెంట్ మరియు డేటాను అందించడం మరియు మైక్రో-ఇంటరాక్షన్ ఆలోచనలను సూచించడం. కానీ అవుట్‌పుట్‌ను డిజైన్ టూల్‌లోకి తరలించేటప్పుడు స్థిరత్వం మరియు కాంపోనెంట్ లాజిక్‌ను నిర్వహించడం-అంటే సిస్టమ్‌ను చిందరవందర చేయకుండా సిస్టమ్‌లోకి అమర్చడం-మానవ పని.

ప్రోటోటైప్ యొక్క ఉద్దేశ్యం: సరైన ప్రశ్నను చౌకగా పరీక్షించడం

ప్రోటోటైపింగ్‌కు ఒక ప్రయోజనం ఉంది: కోడ్ రాయకుండా, ఒక ఊహను చౌకగా పరీక్షించడం. "వినియోగదారు ఈ విధానాన్ని అర్థం చేసుకున్నారా?", "ఈ లేఅవుట్ అతని పనిని వేగవంతం చేస్తుందా?" అందుకే ప్రోటోటైప్ నిజమైన ఉత్పత్తి వలె పరిపూర్ణంగా ఉండవలసిన అవసరం లేదు; పరీక్షించాల్సిన ప్రశ్నను నమ్మకంగా చిత్రీకరించడానికి అది వాస్తవమైనదిగా ఉండాలి.

కృత్రిమ మేధస్సు ఈ విశ్వసనీయతను వేగవంతం చేస్తుంది. కానీ ఒక ప్రమాదం ఉంది: అధిక రిజల్యూషన్ "పూర్తయింది" అనిపిస్తుంది. వాటాదారులు మెరుగుపెట్టిన నమూనాను చూసినప్పుడు, వారు దానిని తుది నిర్ణయంగా పొరబడవచ్చు; అయినప్పటికీ, ఇది ఇప్పటికీ ఒక పరికల్పన. ప్రోటోటైప్ దేనిని పరీక్షిస్తోంది మరియు ఇంకా తెరిచేది ఏమిటో ఎల్లప్పుడూ స్పష్టంగా చెప్పండి.

జాగ్రత్త: మెరుగుపెట్టిన నమూనా పరిపక్వతను అతిశయోక్తి చేస్తుంది. మీరు దీన్ని "ఇది పరీక్షా సాధనం, తుది డిజైన్ కాదు; మేము ఈ ప్రశ్నను పరీక్షిస్తున్నాము" అని దానిని వాటాదారుకు చూపుతున్నప్పుడు, తప్పుడు నిరీక్షణ సృష్టించబడుతుంది.

వాస్తవిక కంటెంట్: అబద్ధం నుండి ప్రోటోటైప్‌ను సేవ్ చేయడం

ప్రోటోటైప్ యొక్క అతిపెద్ద అబద్ధం "లోరెమ్ ఇప్సమ్" మరియు "ఫస్ట్ నేమ్ లాస్ట్ నేమ్" వంటి ఖచ్చితమైన ప్లేస్‌హోల్డర్‌లు. వాస్తవ ప్రపంచంలో, పేర్లు పొడవుగా ఉంటాయి, జాబితాలు కొన్నిసార్లు ఖాళీగా ఉంటాయి, సంఖ్యలు కొన్నిసార్లు ప్రతికూలంగా ఉంటాయి, తేదీలు కొన్నిసార్లు పాతవి. ప్రోటోటైప్ ఆదర్శవంతమైన కంటెంట్‌తో నిండినప్పుడు, అది నిజమైన సమస్యలను దాచిపెడుతుంది.

ఇక్కడే AI విలువైనది: ఇది వాస్తవిక ప్లేస్‌హోల్డర్ కంటెంట్ మరియు విభిన్న పొడవులు, వివిధ రాష్ట్రాల డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. "నాకు 20 వాస్తవిక ఉత్పత్తి పేర్లను ఇవ్వండి, వాటిలో కొన్ని చాలా పొడవుగా ఉన్నాయి", "5 వేర్వేరు ఖాళీ సందర్భాలను వ్రాయండి", "నెగటివ్ బ్యాలెన్స్‌తో సహా నమూనా ఖాతా డేటాను ఉత్పత్తి చేయండి" వంటి అభ్యర్థనలతో మీరు ప్రోటోటైప్‌ను వాస్తవ వినియోగానికి దగ్గరగా తీసుకురావచ్చు. అందువలన, పరీక్ష వాస్తవికతను పరీక్షిస్తుంది, ఆదర్శాన్ని కాదు.

కంటెంట్ రకం

నకిలీ (తప్పుదోవ పట్టించేది)

వాస్తవిక (కృత్రిమ మేధస్సుతో)

పేరు

"పేరు ఇంటిపేరు"

చిన్న, పొడవైన, ఒకే పేర్లు, ప్రత్యేక అక్షరాలతో ఉదాహరణలు

జాబితా

ఎల్లప్పుడూ నిండి ఉంటుంది

ఖాళీ, 1-అంశం, 100-మూలకాల వైవిధ్యాలు

సంఖ్య

ఎల్లప్పుడూ సానుకూలంగా ఉంటుంది

సున్నా, ప్రతికూల, చాలా పెద్ద విలువలు

వచనం

ఆదర్శ పొడవు

పొంగిపొర్లుతున్న శీర్షిక, చాలా చిన్న వివరణ

తేదీ

నేడు

గతం, భవిష్యత్తు, "ఇప్పుడే", "3 సంవత్సరాల క్రితం"

సూక్ష్మ పరస్పర చర్యలు: చిన్నవి కానీ నిర్ణయాత్మకమైనవి

మైక్రోఇంటరాక్షన్‌లు అంటే మీరు బటన్‌ను నొక్కినప్పుడు ఫీడ్‌బ్యాక్, ఫీల్డ్ నిండినప్పుడు ఆకుపచ్చ రంగులోకి మారడం, లోడింగ్ యానిమేషన్ మొదలైనవి వంటి చిన్న, ఏకవచన పరస్పర చర్య. మైక్రో-ఇంటరాక్షన్ ఆలోచనలను (ఎప్పుడు, ఏ ఫీడ్‌బ్యాక్, ఏ స్థితిలో మార్పు చెందుతుంది) రూపొందించడానికి AI మంచి మేధోమథన భాగస్వామి. కానీ ప్రతి సూక్ష్మ పరస్పర చర్య పనితీరు, ప్రాప్యత మరియు పరధ్యానం పరంగా తూకం వేయాలి; ఫాన్సీ కానీ అనవసరమైన యానిమేషన్ అనుభవాన్ని నెమ్మదిస్తుంది.

మూడు చిన్న కేసులు

కేసు 1 — నిజమైన డేటాతో ఆర్డర్ కుప్పకూలడం. AI ద్వారా రూపొందించబడిన 30 వాస్తవిక (కొన్ని చాలా పొడవైన) ఉత్పత్తి పేర్లతో ఒక బృందం ప్రోటోటైప్‌ను నింపింది. రెండు కార్డ్ లేఅవుట్‌లు పొంగిపొర్లాయి; పరీక్షకు ముందు సమస్య పట్టుకుని పరిష్కరించబడింది. పాఠం: వాస్తవిక కంటెంట్ ముందుగా దాచిన లోపాలను వెలికితీస్తుంది.

కేస్ 2 — పాలిష్డ్ ప్రోటోటైప్ తప్పుడు అంచనాలను సృష్టించింది. ఒక డిజైనర్ "ఫ్లో టెస్టింగ్ మాత్రమే" కోసం హై-రిజల్యూషన్ ప్రోటోటైప్‌ను సిద్ధం చేసాడు, కానీ దానిని ఫ్రేమ్ చేయకుండా వాటాదారులకు చూపించాడు. వాటాదారు "గొప్పది, దానిని పబ్లిష్ చేద్దాం" అన్నారు; అయితే ప్రాప్యత మరియు కంటెంట్ ఇంకా ఉనికిలో లేదు. పాఠం: ప్రోటోటైప్ ఏమి పరీక్షిస్తుందో స్పష్టంగా చెప్పండి.

కేస్ 3 - కాంపోనెంట్ స్థిరత్వం విచ్ఛిన్నమైంది. AI నుండి స్క్రీన్ స్కెచ్ డిజైన్ సిస్టమ్‌లోని బటన్ కంటే భిన్నమైన బటన్ శైలిని కలిగి ఉంది. దీన్ని ఫిగ్మాకు పోర్ట్ చేస్తున్నప్పుడు, డిజైనర్ దానిని సిస్టమ్ కాంపోనెంట్‌కి లింక్ చేయడం మర్చిపోయారు; ఉత్పత్తిపై రెండు వేర్వేరు బటన్లు ఉన్నాయి. పాఠం: టూల్‌లోకి అవుట్‌పుట్‌ను తరలించేటప్పుడు, దానిని ఇప్పటికే ఉన్న భాగాలకు కనెక్ట్ చేయడం తప్పనిసరి.

కాపీ చేయదగిన ప్రాంప్ట్‌లు

ఈ స్క్రీన్ కోసం వాస్తవిక ప్లేస్‌హోల్డర్ కంటెంట్‌ని రూపొందించండి:- 20 <<మూలకం రకం>> పేర్లు: కొన్ని చాలా చిన్నవి, కొన్ని చాలా పొడవుగా ఉంటాయి, ప్రత్యేక అక్షరంతో ఒకటి.- 4 ఖాళీ సందర్భాలు.- 3 విపరీతమైన డేటా ఉదాహరణలు (సున్నా, ప్రతికూలమైనవి, పెద్దవి). ప్రయోజనం: నమూనాను వాస్తవమైనది, ఆదర్శం కాదు, వినియోగంతో పరీక్షించడం. సందర్భం/ప్రొడక్ట్: <<>స్క్రీన్

ఈ ఫ్లో కోసం ప్రోటోటైప్ అస్థిపంజరాన్ని ప్రతిపాదించండి (స్క్రీన్ జాబితా + ప్రతి స్క్రీన్‌లోని ప్రధాన అంశాలు):టాస్క్: "<<task>>". నేను పరీక్షించాలనుకుంటున్న ప్రశ్న: "<<పరికల్పన>>". ఈ ప్రశ్నను పరీక్షించడానికి తగినంత స్క్రీన్‌లను సూచించండి; మరింత జోడించవద్దు.

ఈ పరస్పర చర్య కోసం 4 మైక్రో-ఇంటరాక్షన్ ఆలోచనలను సూచించండి (బటన్ ప్రెస్, ఫీల్డ్ వెరిఫికేషన్, లోడింగ్, సక్సెస్). ప్రతి దానికి: ట్రిగ్గర్, ఫీడ్‌బ్యాక్, వ్యవధి సూచన మరియు యాక్సెసిబిలిటీ నోట్ (మోషన్ సెన్సిటివిటీ, స్క్రీన్ రీడర్ అనౌన్స్‌మెంట్). సందర్భం: <<ఇంటరాక్షన్>>

నా డిజైన్ సిస్టమ్‌తో అనుకూలత కోసం ఈ స్క్రీన్ స్కెచ్‌ని తనిఖీ చేయండి: బటన్, టైపోగ్రఫీ, స్పేసింగ్ మరియు రంగును నా ప్రస్తుత కాంపోనెంట్ నియమాలకు ("<<సారాంశం>>") అనుగుణంగా చేయండి. అననుకూలమైన ప్రతి అంశాన్ని మరియు ఏ సిస్టమ్ కాంపోనెంట్‌కి కనెక్ట్ చేయబడాలో జాబితా చేయండి. డ్రాఫ్ట్: <<text>>

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్

బలహీనం: "ఈ ప్రోటోటైప్ కోసం నమూనా కంటెంట్‌ను ఇవ్వండి."

ఫలితం: ఆదర్శవంతమైన పొడవు, ఏకరీతి, నిజమైన సమస్యలను దాచిపెట్టే నకిలీ కంటెంట్.

బలమైనది: "20 ఉత్పత్తి పేర్లను రూపొందించండి; కొన్ని చాలా పొడవుగా, ప్రత్యేక అక్షరంతో ఒకటి; 4 ఖాళీ కేసులు మరియు 3 అంచు డేటా ఉదాహరణలను జోడించండి; నిజమైన ఉపయోగంతో ప్రోటోటైప్‌ను పరీక్షించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకోండి."

ఫలితం: లేఅవుట్‌ను నిజంగా నెట్టివేసే కంటెంట్, బగ్‌లను ముందుగానే తెరవడం.

తేడా: బలమైన ప్రాంప్ట్‌కి వెరైటీ + ఎడ్జ్ కేస్ + ప్రయోజనం అవసరం.

సాధారణ తప్పులు

  • ఆదర్శవంతమైన కంటెంట్‌తో పరీక్షిస్తోంది. గొప్ప ప్లేస్‌హోల్డర్‌లు నిజమైన సమస్యలను దాచిపెడతాయి.
  • పాలిష్ చేసిన ప్రోటోటైప్‌ను తుది నిర్ణయంగా తప్పుబడుతోంది. ఫ్రేమింగ్ చేయకపోతే, తప్పుడు అంచనాలు ఏర్పడతాయి.
  • అనవసరమైన స్క్రీన్‌ని జోడిస్తోంది. పరికల్పనను పరీక్షించడానికి ప్రోటోటైప్ సరిపోతుంది; చాలా ఎక్కువ సమయం వృధా.
  • కాంపోనెంట్ లాజిక్‌ను విచ్ఛిన్నం చేయడం. సిస్టమ్ భాగాలను వాహనానికి రవాణా చేసేటప్పుడు వాటిని కనెక్ట్ చేయడం మర్చిపోవడం అస్థిరతను కలిగిస్తుంది.
  • ఫ్యాన్సీ కానీ అనవసరమైన సూక్ష్మ పరస్పర చర్య. పనితీరు మరియు ప్రాప్యతను పరిగణనలోకి తీసుకోకుండా యానిమేషన్‌ను జోడిస్తోంది.

సారాంశంలో

ప్రోటోటైపింగ్ అనేది కోడ్ రాయకుండా ఒక పరికల్పనను చౌకగా పరీక్షించడానికి ఒక మార్గం; అధిక రిజల్యూషన్ దానిని నమ్మదగినదిగా చేస్తుంది, కానీ ఇది "పూర్తయింది" అనే భ్రమను కూడా సృష్టిస్తుంది. శీఘ్ర అస్థిపంజరం, వాస్తవిక ప్లేస్‌హోల్డర్ కంటెంట్ మరియు మైక్రో-ఇంటరాక్షన్ ఆలోచనలతో AI ఈ దశకు శక్తినిస్తుంది. దాని అత్యంత విలువైన సహకారం విభిన్నమైన మరియు విపరీతమైన డేటా, ఇది నమూనాను నిజమైన, ఆదర్శంగా కాకుండా సందర్భంతో పరీక్షించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. డిజైన్ టూల్‌లోకి అవుట్‌పుట్‌ను తరలించేటప్పుడు ప్రోటోటైప్ ఏమి పరీక్షిస్తుందో, కాంపోనెంట్ మరియు స్టైల్ అనుగుణ్యతను మెయింటైన్ చేయడాన్ని స్పష్టంగా రూపొందించడం మానవ బాధ్యత.

అప్లికేషన్ టాస్క్

  1. మీరు ప్రవాహం కోసం పరీక్షించాలనుకుంటున్న ఒకే పరికల్పన వాక్యాన్ని వ్రాయండి.
  2. రెండవ ప్రాంప్ట్‌తో, ఈ పరికల్పనను పరీక్షించడానికి సరిపోయే నమూనా అస్థిపంజరాన్ని సృష్టించండి.
  3. మొదటి ప్రాంప్ట్‌తో, వాస్తవిక, ఎడ్జ్-కేస్ ప్లేస్‌హోల్డర్ కంటెంట్‌ను సృష్టించండి మరియు ప్రోటోటైప్‌ను పూరించండి.
  4. మూడవ ప్రాంప్ట్‌తో, 2-3 సూక్ష్మ పరస్పర ఆలోచనలను రూపొందించండి మరియు యాక్సెసిబిలిటీ గమనికలను మూల్యాంకనం చేయండి.
  5. నాల్గవ ప్రాంప్ట్‌తో, డిజైన్ సిస్టమ్ అనుగుణ్యత కోసం డ్రాఫ్ట్‌ని తనిఖీ చేయండి మరియు సరి చేయండి.

చెక్లిస్ట్

  • [ ] నేను ప్రోటోటైప్ పరీక్షల పరికల్పనను స్పష్టంగా వ్రాసాను.
  • [ ] నేను వాస్తవిక మరియు ఎడ్జ్ కేస్ కంటెంట్‌తో పరీక్షించాను.
  • [ ] నేను ప్రోటోటైప్‌ను వాటాదారు కోసం "పరీక్ష సాధనం"గా రూపొందించాను.
  • [ ] నేను పరికల్పనను పరీక్షించడానికి తగినంత స్క్రీన్‌ల సంఖ్యను ఉంచాను.
  • [ ] నేను యాక్సెసిబిలిటీ మరియు పనితీరుకు వ్యతిరేకంగా మైక్రో-ఇంటరాక్షన్‌లను వెయిట్ చేసాను.
  • [ ] నేను అవుట్‌పుట్‌ను సిస్టమ్ భాగాలకు బంధించడం ద్వారా స్థిరత్వాన్ని కొనసాగించాను.