VTEX Styleguide 设计指南:组件尺寸与视觉层级的最佳实践
2025-06-04 07:15:31作者:管翌锬
引言
在构建企业级电商应用时,设计系统的统一性和可用性至关重要。VTEX Styleguide 提供了一套完整的设计规范,帮助开发者创建既美观又实用的用户界面。本文将深入解析其中的三个核心设计原则:尺寸变化、视觉层级和渐进式披露。
组件尺寸变化原则
理解信息密度
VTEX Styleguide 中的许多组件都提供了多种尺寸选择,这背后反映的是对信息密度的考量:
-
高密度界面:适合展示更多细节、提供更多选项和决策点的场景,通常面向技术型用户。典型应用包括:
- 数据表格
- 分析仪表盘
- 后台管理系统
-
低密度界面:专注于简化信息,减少用户决策负担,适合非技术型用户或需要简化操作的场景。常见于:
- 移动端应用
- 面向消费者的前台界面
- 新手引导流程
实践建议
- 评估用户的技术水平和使用场景
- 在复杂操作区域使用紧凑尺寸(如按钮的small变体)
- 在关键操作点或移动端使用标准或大尺寸
- 保持同一视图内的尺寸一致性
相关组件示例
- 按钮组件:提供small、regular、large等尺寸
- 输入框:可根据场景选择紧凑或标准高度
视觉层级设计
核心原则
视觉权重(包括大小、颜色对比度等)应与元素的重要性成正比。良好的视觉层级能:
- 引导用户注意力
- 提高界面可读性
- 增强操作直觉性
实现方法
VTEX Styleguide 通过多种方式提供视觉层级控制:
- 预设变体:如按钮的primary、secondary、tertiary等级
- 自定义组合:如标签(Tag)组件允许完全自定义颜色
- 空间关系:通过间距和布局强化层次
设计决策要点
- 评估组件在当前上下文中的重要性
- 考虑整体设计的平衡性
- 避免过多高对比度元素导致的视觉混乱
- 为交互状态(hover/active)保留视觉变化空间
相关组件示例
- 按钮:重要性递减的多种样式
- 标签:灵活的颜色系统适应不同强调需求
渐进式披露策略
设计理念
渐进式披露是一种将高级或不常用功能推迟到次级界面展示的技术,它能:
- 降低学习曲线
- 减少用户错误
- 保持界面简洁
- 提高新手友好度
实现模式
- 模态窗口:临时展示额外信息或操作
- 标签页:将相关内容分组到不同面板
- 可折叠区域:默认隐藏详细信息,按需展开
最佳实践
- 将核心功能放在最显眼位置
- 高级功能通过明确指示(如"更多选项")提供访问
- 保持披露机制的视觉一致性
- 为专业用户提供快速访问路径
相关组件示例
- 模态对话框:临时聚焦用户注意力
- 标签页系统:内容分类展示
- 可折叠面板:节省空间的同时保留信息
结语
掌握VTEX Styleguide中的这些设计原则,能够帮助开发者创建出既美观又实用的电商界面。记住,好的设计不仅关乎外观,更重要的是提升用户体验和工作效率。在实际项目中,建议根据具体场景灵活运用这些原则,并通过用户测试验证设计效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147