dstack项目UI优化:为空状态下的快速引导设计
2025-07-08 07:41:46作者:余洋婵Anita
在软件开发工具领域,良好的用户体验设计往往体现在细节之处。dstack作为一个运行管理工具,近期针对用户首次使用时可能遇到的"空状态"场景进行了界面优化,这一改进看似简单却蕴含着重要的用户体验设计理念。
问题背景
当新用户首次打开dstack的运行管理界面时,如果尚未创建任何运行任务,界面会显示空白状态。这种"空状态"虽然技术上正确,但从用户体验角度看却存在明显不足——它没有为用户提供明确的下一步行动指引,可能导致用户困惑或不知所措。
解决方案设计
dstack团队针对这一问题提出了优雅的解决方案:
- 清晰的状态提示:在运行列表区域显示"No runs"的明确提示,让用户立即理解当前状态
- 行动召唤按钮:添加"快速入门指南"按钮,引导用户了解如何开始使用dstack
- 友好的引导文案:使用"Check out the quickstart guide to get started with dstack"这样的鼓励性语言,既解释了功能又营造了友好的氛围
技术实现要点
这一改进虽然从用户角度看是一个简单的UI变化,但在技术实现上需要考虑多个方面:
- 状态检测机制:需要准确判断用户是否拥有任何运行记录
- 条件渲染逻辑:只在空状态下显示引导内容,避免干扰正常使用
- 响应式设计:确保在各种屏幕尺寸下都能良好显示
- 国际化支持:文案需要支持多语言切换
用户体验价值
这种"空状态"设计模式在现代SaaS产品中已经成为最佳实践,它能够:
- 降低新用户的学习曲线
- 减少用户的困惑和挫败感
- 提高产品的易用性和亲和力
- 促进用户更快地发现核心功能
设计思考延伸
优秀的空状态设计不应仅限于显示一个按钮,dstack未来还可以考虑:
- 添加示例项目或模板
- 提供分步引导教程
- 展示成功案例或使用场景
- 加入可视化元素如图标或插图增强吸引力
这一改进展示了dstack团队对细节的关注和对用户体验的重视,虽然是一个小改动,却能显著提升新用户的首次使用体验,体现了"以用户为中心"的设计理念。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
155
178
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++
639
246
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
241
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
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
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K