Axure汉化终极指南:3步搞定中文界面切换
2026-02-06 04:49:29作者:郁楠烈Hubert
还记得第一次打开Axure RP时面对满屏英文的困惑吗?作为一名长期使用Axure的产品设计师,我深知母语界面对于设计效率的重要性。今天分享的这套Axure中文语言包安装方法,是我经过多次实践总结出的最稳妥方案。🎯
为什么我坚持使用中文界面?
在我五年的Axure使用经历中,中文界面带来的不仅仅是操作便利,更是思维流畅度的显著提升。当菜单、工具栏都以熟悉的母语呈现时,设计过程中的认知负荷大幅降低,让我能更专注于原型创意本身。
准备工作:这些细节决定成败
在开始汉化前,我发现有几个关键点经常被忽略:
- 软件首次启动:必须至少启动一次英文版Axure RP并正常关闭,这是语言包生效的前提
- 版本匹配:确保下载的语言包版本与你的Axure RP版本完全一致
- 文件完整性:检查
lang/文件夹内是否包含完整的default语言文件
实战操作:macOS系统3步汉化法
第一步:定位核心文件
获取中文语言包中的对应版本文件夹:
- Axure RP 11:
Axure 11/lang/ - Axure RP 10:
Axure 10/lang/ - Axure RP 9:
Axure 9/lang/
第二步:精准放置语言包
对于Axure RP 11和10版本:
- 在Finder中进入「应用程序」文件夹
- 右键点击对应版本的Axure RP选择「显示包内容」
- 依次打开「Contents」、「MacOS」文件夹
- 将
lang文件夹粘贴到MacOS文件夹内
Axure RP 9用户注意:需要将语言包放置在「Contents」、「Resources」文件夹内
第三步:验证效果
重新启动Axure RP,如果一切顺利,你将看到完整的中文界面。😊
Windows环境快速配置技巧
64位系统的操作路径:
- 复制对应版本的
lang文件夹 - 进入安装目录:
C:\Program Files\Axure\Axure RP 11\(以11版本为例) - 粘贴
lang文件夹到该目录 - 重启软件即可
32位系统用户需要将语言包粘贴到:C:\Program Files (x86)\Axure\Axure RP 11\目录
常见问题的一键解决方案
汉化失败的排查清单
- 检查是否完成了英文版的首次启动
- 确认
lang文件夹名称是否为全小写 - 验证文件夹是否放置在正确位置
版本兼容性保障
我发现最稳妥的做法是:每次Axure RP更新后,都重新下载对应版本的语言包。虽然有些麻烦,但能确保最佳的使用体验。
快速恢复英文界面
如果需要临时切换回英文界面,只需删除安装目录下的lang文件夹,重启软件即可。
我的使用心得与建议
经过长期使用,我发现中文界面带来的效率提升主要体现在:
- 学习成本降低:新团队成员能更快上手Axure
- 协作效率提升:团队内部沟通更加顺畅
- 设计专注度:减少语言切换带来的思维中断
最佳实践提醒:
- 定期检查语言包更新,获取最新功能的汉化支持
- 重要项目文件做好备份,虽然汉化过程不会影响设计文件
- 多版本共存时,可以为每个版本单独配置语言包
从英文到中文的切换,不仅仅是界面语言的改变,更是设计体验的全面升级。希望这份经验分享能帮助你更高效地使用Axure RP,让原型设计真正成为一种享受而非负担。
开始你的中文Axure设计之旅吧,相信你会发现一个更加流畅、高效的设计世界!✨
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
563
3.82 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++
892
659
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
375
441
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
348
198
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
Dora SSR 是一款跨平台的游戏引擎,提供前沿或是具有探索性的游戏开发功能。它内置了Web IDE,提供了可以轻轻松松通过浏览器访问的快捷游戏开发环境,特别适合于在新兴市场如国产游戏掌机和其它移动电子设备上直接进行游戏开发和编程学习。
C++
57
7
暂无简介
Dart
794
197
🎉 (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
1.36 K
773

