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用户说的都是真的吗?这些陷阱要避开

作者:Sijia 前言: 认知偏误(Cognitive bias)是一种常见的现象,它是指当我们思考问题或做决策时,大脑会有一些固定的思维倾向。这个过程多是无意识的,有时也会带来正面作用,如帮助我们在纷繁复杂的环境中节省思考时间,更高效地做出决定但是在研究中,认知偏误易导致研究结果不准确,降低研究的价值。 我们都希望研究是客观、理性、反映真实情况的,了解常见的认知偏误可以帮助我们在工作中尽量规避它们,得出更准确的结论。 实际上每个人都会有认知偏误,包括用户研究者和用户。 上次我们介绍了研究者的常见认知偏误,今天我们就来谈谈用户的常见认知偏误。 看上一期请点这里→(8个常见的研究者认知偏误陷阱) ——————————————————————————————————————— 一、友善偏见(Friendliness bias) 人们有时会说一些“善意的谎言”来照顾别人的心情。闺蜜剪了难看的发型时,安慰她说“蛮好看的”;男朋友难得下厨却把菜烧糊了时,鼓励他说“挺好吃的”;电视剧中也经常会出现家属因担心病人无法承受而不告诉他们身患绝症的剧情。 在研究中,用户有时也会说一些“善意的谎言”,对研究者的问题给出积极的答案或者他们认为研究者想听到的答案,这就是友善偏见。引起友善偏见的原因很多,有的用户比较“委婉”,不希望制造冲突,担心负面意见会伤害到研究者;有的用户比较“宽容”,认为许多问题是无伤大雅的,就不必要专门抓出来批评一番了;还有的用户认为研究者是专业人士,他们希望自己的答案可以被认可和喜欢。 虽然出发点是善意的,但友善偏见会让研究的结果不真实。调研时,研究者可能惊喜地发现用户喜欢产品的每一个部分,然而待产品发布后才明白用户们其实并不喜欢,这只是友善偏见导致的幻觉。就如同一个人一直以为自己身体健康,最后才知道原来自己身患了绝症,只是家人不忍心而隐瞒了病情。   二、社会期许偏差(Social Desirability bias) 人们的一言一行都会影响他们在社会中的形象。当被问到一些有争议的问题时,很多人可能更乐意展现出社会期望的样子,隐藏自己的真实想法。比如当被问到是否作弊过时,诚实回答“是”的人可能比实际作弊的人少很多。 在用户调研中,当研究者提出的问题具有争议性或容易引发道德判断时,用户可能会因害怕被质疑或引起别人对自己不好的印象,而回答符合社会文化价值的答案。举个例子,Tumblr是一个轻博客社交网络平台,不同于其它平台的是它允许发布成人内容。但假如询问人们为什么喜欢用Tumblr,大部分人可能会说是因为这里有很多新奇有趣的东西,而不是因为上面的成人内容。但2018年12月Tumblr禁止成人内容后,用户量出现了巨大的下滑。 在研究中,对于具有争议性或者容易引发道德判断的问题,如果非必要,应尽量避免;当不得不问时,也应斟酌用词,采用适当的设问方式。   三、从众效应(Bandwagon Effect) 人们总是不由自主地想与多数人保持一致,当发现大家都抱有某种观点时,倾向于怀疑或改变自己原有的想法,这就是从众效应。从众是一种生活中常见的心理现象,小到今天中午去哪里吃饭,大到应该把选票投给谁,都可能受到从众的影响。它的影响可能是积极的,比如保持群体的一致性、增加团体的凝聚力;但也可能是消极的,比如让人们丧失理性思考,跟风、盲从、人云亦云。 在用户调研中,若采用焦点小组等多人共同参与的研究方法,研究者要提防从众效应的影响,避免发生少数用户因从众而改变原有看法的情况。在一对一研究中,也要避免出现“很多人都觉得这个界面有问题,你觉得呢?”等引导性提问。 四、霍桑效应(Hawthorne Effect) 霍桑效应是指当人们知道自己正在被观察时,他们的表现可能与平常不同。它来自于20世纪二三十年代的一系列心理学实验,霍桑是美国一间工厂的名字,是当时实验的地点。生活中,霍桑效应也会经常出现,当人们知道自己正在被关注时,总会自觉或不自觉地改变行为。比如知道自己正在被拍摄时,会调整站姿让自己看起来更精神;自习室里突然老师进来了,学生会比平时更目不转睛地看书。 在用户调研中,用户也可能会做一些与平常不同的行为,比如在可用性测试中用户可能比平常更有耐性(平常如果操作几次没有找到正确的路径很快就放弃了,但是在实验室中会不断尝试);再比如在日记研究中,用户可能不会诚实地记录自己所有的行为,而是有所选择地发布一些挑选过的、有利于个人形象塑造的行为。   五、锚定效应(Anchoring Effect) 人们很依赖他们得到的第一个信息,这个信息会带来一个心理预期,它很容易成为后续思考问题或做决策的“锚点”。给一个价值1000元的手机买一个100元的手机壳可能会让人觉得贵,但是如果给一个10000元的手机买一个100元的手机壳,似乎就觉得不那么贵了。同样价值的手机壳,因为“锚点”手机的价值不同,而让人们有不同的感受和购买决策。 在用户调研中,假如研究者之前的问题给用户划定了一个范围,用户之后的回答有很大可能都会基于这个范围。比如若先问用户“亚马逊Prime会员现在是XXX元/年,你觉得这个价格合适吗?”后面再问“你认为京东Plus的会员费多少钱比较合适?”用户所回答的这个价格很大程度上将会基于之前提到的价格,得到的答案显然是不够客观的。   六、峰终定律(Peak-end rule) 人们对一段经历的体验感受,很大程度上是由“高峰处”和“结束时”的感觉决定的,而不是他们对每个细节的平均感受或对整段经历的总体感受。如果高峰体验和结束时的体验非常好,过程中许多不满意的小细节都会被忽略。 当用户被询问到使用某产品的感受时,他们给出的评价很多时候也会受到峰终定律的影响。所以如果用户给某个产品打了高分,先不要忙着开心,要深入地追问他们对每个细节的具体感受。很有可能他们给高分只是因为其中某一功能的体验非常令人满意,但其实产品中还存在着很多待改进之处。   如何避免这些认知偏误呢?这里有一些建议: 结合后台数据来分析 不论是问卷、量表等定量研究,还是访谈、日志法等定性研究,都是由用户主观填答或回答的,很难完全避免他们无意识的认知偏误。后台数据则是用户行为的真实表现,受认知偏误的影响较小。因此在研究中参考后台数据,有助于让研究结果更客观可信。 帮助用户减少顾虑 研究开始前,向用户说明所有问题无正确或错误答案;用户的反馈无论批评还是夸赞都对产品有帮助;研究者非产品设计者或制造者,不会因用户的负面评价而受到伤害等。这些说明可以帮助减少友善偏见。另外还要强调所有资料都将保密,问卷匿名填答,以帮助减少社会期许偏差。 尽量选择一对一形式的研究,在沟通中鼓励用户表达,营造一个放松的环境,减少顾虑。 减少用户受外部环境的影响 减少他人影响:在焦点小组等多人参与的研究中,请用户先将想法写下,然后再讨论,鼓励用户表达不同的观点,有助于减少从众效应的影响。 减少环境影响:尽量让研究在一个用户熟悉的环境下进行;在正式研究开始之前先问一些暖身问题,帮助用户放松;询问时引导用户回忆和复现平时使用的过程,如“您平时/上次是怎么操作的呢?能给我们演示一下吗?” 减少顺序影响:在问卷中将一些选项顺序设定为随机;在设计访谈脚本时,适当变换题目的顺序;在测试不同产品时,平衡实验顺序(counterbalance),以减少锚点效应的影响。 多看、多听、追问 观察用户语言之外的隐含信息,及时发现友善偏见、社会期许偏差等,鼓励用户表达真实感受。 对于用户的回答要层层追问,详细询问对于具体细节的感受,避免因峰终定律掩盖用户对很多细节的不满之处。 最后,无论是用户还是研究者,作为人类我们都没办法完全抛开认知偏误的影响。但我们可以了解这些认知偏误产生的机制,并在调研中尽力避免。克服认知偏误不可能是一次性完成的,需要研究者多次尝试,争取内化于心。对于每一个研究,都应该精心设计方案,力求减少认知偏误的影响,获得客观真实可靠的研究结果。 […]


京东风格的移动端Vue组件库NutUI2.0来啦

NutUI 是一套来自京东用户体验设计部(JDC)前端开发部的移动端 Vue 组件库,NutUI 1.0 版本于 2018 年发布。据不完全统计,目前在京东至少有30多个 web 项目正在使用 NutUI。 经过一段时间紧锣密鼓的开发,近期,我们正式发布了 NutUI 的 2.0 版。NutUI 2.0 定位于一个京东风格的移动端精品组件库,并不是 NutUI 1.x 的简单升级版。 (扫描/长按识别二维码可以体验 NutUI 2.0 的组件示例) NutUI 官网同步进行了改版,也欢迎大家访问 https://nutui.jd.com ( PC 端)。 我们来看看 NutUI 2.0 有哪些重要的新特性。 京东APP 7.0 视觉风格 NutUI 2.0 的组件在开发时参考了京东APP 7.0 视觉规范,统一了视觉风格和动效。 如果与你需要的风格有差异,可以通过增加一个自定义 class 来调整样式。如果差异较大,可以替换掉整个组件的默认样式文件,既可达到修改样式的目的,又能减少被覆盖的冗余代码。 定制主题 NutUI 2.0 支持自定义组件库整体主题风格。通过在项目中重置一些样式变量的值,可轻而易举的实现组件换肤。 按需加载 NutUI 1.x 的按需加载是通过自定义构建的方式来实现的,虽可满足需求,但是让用户每次都进 node_modules […]


京东PLUS会员项目前端性能优化实践

作者:Frans 京东PLUS会员项目是国内第一个电商付费会员项目,正式开通的会员数量已破千万。我团队从2016年接手这个项目的前端开发工作,一路见证了它的高速成长,也为此贡献了自己的力量。 这个项目有几个特点: 第一,需求多。移动端使用 H5 开发,曾有人问为什么不用原生或者 RN 开发? 我觉得吧,以这个项目的需求数量和迭代速度来看,连 H5 都难以 hold 的住,还是不要奢望原生和 RN 了。 第二,产品经理多。一般的项目对接一两个产品经理,这个项目我们需要对接一个异地的产品经理“团队”;一般的项目换产品经理一个一个的换,这个项目一批一批的换……我们已经送走好几届PLUS会员产品经理了。铁打的研发,流水的产品经理。 所以说,PLUS会员项目是业务方滴,也是项目经理滴,还是产品经理滴,但终归是俺们研发滴。每念及此,我的耳边总会响起叶倩文的那首老歌:“天地悠悠,过客匆匆,潮起又潮落…”。 书归正传。用户众多和需求迭代频繁,确保线上安全稳定始终是第一要务。所以在架构调整和性能优化方面我们一直都小心翼翼,以一些小修小补为主,只有到大规模改版的时候才会有大的升级改造。不过,平时我们对这些问题的思考和实践却不曾停止过,我们验证了一些行之有效的优化方案,在下一波改版中将会得到应用。 我虽然不完全认同“前端开发每十八个月难度翻一倍”的说法,但这一行发展迭代速度快却是不争的事实。若等到这些优化方案全都应用上再出来念叨,可能就显得不那么新鲜了。所以,我决定先把这些方案拿出来分享,和感兴趣的小伙伴一起讨论,进一步完善。 这些方案主要针对移动端,优化核心方向是提高首页的加载速度,特别是首屏和弱网络环境下的加载速度。从持久化缓存、削减代码量、优化接口请求、提升主观感受等方面下手,比较大的改动是应用 PWA 和升级架构。 PWA 离线缓存可以极大的提升用户体验,不过它对于首次加载速度并无提升作用,还得靠其他优化手段,这是一套组合拳。我们先从架构升级说起吧。 架构升级 项目计划迁移到 Gaea4.0 脚手架[1],这是我们团队基于 webpack 4 开发的一套通用 Vue 单页面应用脚手架,此前的系列版本已经过数十个项目的验证,还是比较稳定的。近期新推出4.0版相较之前版本有着不小的改进。 webpack 升级到了 4.0 Babel 升级到了 7.0 Vue-loader 升级到了 15 重构了上传插件,一键上传到测试服务器更快更稳定 针对我厂手机和电脑位于不同局域网无法互访的问题,集成了自主研发的 Carefree 解决方案[2],方便真机测试调试 集成了 NutUI 组件库[3],可按需加载需要的UI组件 集成了自主研发的基于swagger的数据mock工具SMOCK[4] 支持自动生成骨架屏[5] 支持 PWA … 迁移有几个主要目的: […]


8个常见的研究者认知偏误陷阱

作者:Sijia 前言: 认知偏误(Cognitive bias)是一种常见的现象,它是指当我们思考问题或做决策时,大脑会有一些固定的思维倾向。这个过程多是无意识的,有时也会带来正面作用,如帮助我们在纷繁复杂的环境中节省思考时间,更高效地做出决定但是在研究中,认知偏误易导致研究结果不准确,降低研究的价值。 我们都希望研究是客观、理性、反映真实情况的,了解常见的认知偏误可以帮助我们在工作中尽量规避它们,得出更准确的结论。 实际上每个人都会有认知偏误,包括用户研究者和用户。 今天我们就来说说研究者的常见认知偏误,下次有机会再谈谈用户的,敬请期待。 ——————————————————————————————————— 一、 确认偏误(Confirmation bias) 当人们本来就持有某种观点时,对这种观点的感知和注意度会被放大,会选择性地回忆或收集关于它的事例。人们对于自己原本就相信的观点会更容易接受,而把反面观点搁置在一旁。举个例子:有些人认为女司机不擅长开车,更容易造成事故,所以当新闻中的事故与女司机有关时,他们会觉得“果然如此”。而实际上男司机的事故率比女司机更高。 在用户研究中,当你的预设想法是用户对A设计的满意度比B设计更高时,在研究中你可能会更关注用户提到的A设计的优点、收集更多用户对于A设计的正面评价。当用户表示对A设计满意时,会觉得“果然是这样”。这种偏误会让你遗漏许多其它信息。 二、 虚假一致性偏差(False consensus effect) 虚假一致性偏差是指人们很容易认为其他人跟自己有相同的想法,从而高估这些观点的普遍适用性。举个例子:有一种冷叫做“你妈觉得你冷”。妈妈感觉到了冬天的寒冷,担心我们也会冷,于是催促我们穿秋裤,但可能年轻人并没觉得冷。此时妈妈的想法就带有虚假一致性偏差。当年轻人吐槽父母朋友圈转的鸡汤文、养生文无用时,也是一种虚假一致性偏差。 在用户研究中,我们也很容易陷入虚假一致性偏差。比如,当你认为产品的某个方面比较好或者你对产品的某个方面不满意,可能会倾向于认为这也是许多其他用户的感受,但也许事实并非如此。在对海外产品做研究时尤其要注意这一点,研究者与用户的巨大文化背景差异可能会导致研究结果的严重失真。 三、 聚类错觉(Clustering Illusion) 聚类错觉产生的原因是人们倾向于从随机事件中找出某种规律。举个例子:如果张三连着几次在群里抢红包都抢到最大份,他可能会觉得自己最近“手气特别旺”。这就是一种聚类错觉,人们试图将几次随机的结果联系起来,用某种规律进行解释。 在研究中,聚类错觉容易出现在小样本研究中,比如,我们在小样本中发现了被访者的某些共性,总结出某些规律,并期望它们在更大的群体中也适用,但这种共性可能只是源于随机,而非事实。我们应该谨慎对待在小样本研究中的发现,思考它们是否只是随机结果,最好用其它研究方法帮助验证或参考二手资料,避免出现聚类错觉。 四、 知识的诅咒(Curse of knowledge) 培根说过,“知识就是力量”,它怎么会带来诅咒呢?知道的更多难道不好吗?知识的诅咒是指,人一旦知道了某件事,就没办法想象不知道的样子,也很难体会到不知者的感受。举个例子: 在某次考试之后的课堂上, – 老师:“同学们,这是一道送分题啊,大家都做对了吧?只要先连一条辅助线,再……” – 学生:“这是啥?这又是啥?这些都是啥?” 在用户研究中,知识的诅咒也会给我们带来许多困扰。比如,我们对自己的产品很熟悉,就很难想象新手用户是如何使用它的,使用感受如何。我们可能会惊讶地发现,即使在我们看起来操作十分简单的功能,新手用户使用起来也很吃力。再比如在设计问卷或者访谈脚本时,我们可能会不小心加入一些专业术语而不自知,让用户看的一头雾水。   研究者的有些认知偏误还会直接影响到用户的行为和反应。 五、 选择性偏差(Selection bias) 选择性偏差是指过程或样本的非随机性导致结论的不准确。举个例子:假设张三想统计人们的工资水平,他拿着一份个税纳税名单开始了调查,结果发现,所有人的工资都在5000以上。这个结果当然是不准确的,因为5000是我国的个税起征点,工资超过5000的人才会出现在纳税名单上,张三的研究样本是有选择性偏差的,不能代表总体。 在用户研究中,选择性偏差不仅会出现在样本选择中,还可能会出现在研究设计中。比如在可用性测试中,我们设计了一系列的任务,研究结果自然就无法包含未选中的任务。而且这些任务也会让用户产生一种心理,既然它是设定好的任务,就一定是可以被完成的,他们也会耐心地多次尝试去完成任务,以期达成某种结果。当然我们也不会设置无法完成的任务。但在实际的使用情境中,用户并不知道哪些操作是有结果的,哪些没有,他们的行为和态度可能与可用性测试中不同。 六、 框架效应(Framing effect) 框架效应是指,对于同一个问题,当描述有所不同时,人们给出的选择也会有差异。举个例子:假如说“XX疾病的存活率达93%”,人们可能会觉得这种疾病没有很严重;但如果说“XX疾病的致死率达7%”,那么人们可能会觉得很严重。在用户研究中,我们也要避免框架效应带来的影响,不要设置引导性的问题,题目中不要用明显的正面或负面词汇,尽量用中立的语言描述。避免题目的描述干扰到用户的选择,而导致研究结果不准确。 七、 观察者期望效应(Observer-Expectancy Effect) 观察者期望效应是指,研究者有时可能会期望出现某种结果,他们无意识地操纵了试验过程,或者错误地解释实验结果,导致研究结果严重歪曲。一般来说,被观察者几乎无法不受观察行为的影响,当研究是针对人时,被试者会更容易感觉到研究者无意中透露的期望,从而做出相符的反应。 在用户研究中,研究者的表情、肢体语言等都可能会反映出自己所期待的结果,如果用户察觉到了这些,就可能做一些迎合研究者期望的反应。比如,如果研究者无意中透露出某个新功能是他们团队非常重视、投入巨大、报有很大期待的功能,用户可能会更倾向于对这个功能给出正向的评价,肯定该功能的市场前景。但这也许并非他真实的感觉。 如何避免这些认知偏误呢?这里有一些建议: 1. 研究方案:避免单一的研究方法和单一的样本渠道来源 多种研究方法的结果相互验证,多种样本渠道来源互做补充,帮助我们避免“聚类错觉”和“选择性偏差”,让我们的研究结果更准确。 […]


用户访谈——哪些原则简单却有效

最近,桥水基金创始人瑞·达利欧的《原则》一书风头无两,洛阳纸贵。这本书对我最大的启示是,工作中无论多小、多简单的事情,都可以将其沉淀为原则。对自己而言,可在实践中将这些原则反复打磨锤炼,迭代优化,逐渐成熟;对于行业新人而言,亦可为其提供快速有效进阶的参考。 在此,笔者针对用户研究最常用的方法之一——用户访谈,抽象出5条谈话技巧。这些技巧,我斗胆称之为“原则”,希望你可以选择适合自己的几条,逐一实践,并将实践的结果反馈给我,我们一起迭代优化。当然,知晓这些原则没有价值,知晓之后的思考,思考之后的实践,实践之后的收获,才有价值! — 01 — “最近一次”原则 访谈中,我们需要探知用户的行为或是态度。例如,我们希望了解用户在购买服装类商品时,是否会考虑搭配问题。如果直接询问,其实是让用户对他们的行为进行总结和提炼。首先,这样的提炼会因场景或先前条件的描述不充分而有失偏颇;其次,这样的提炼往往简短直接,研究人员因此损失了很多用户行为和体验的细节,不利于充分理解用户,挖掘其深层次需求。 事实上,总结和提炼是研究人员应该做的事情,用户只需要讲好他们的故事。针对这一问题,我们可利用“最近一次”原则,即请用户描述他们最近一次体验类似场景时的情绪体验和处理方式。 应用于本文中的案例,我们就可以请用户描述他们最近一次买衣服的详细过程,例如买了什么,如何搜索、如何挑选、如何决策,然后将搭配的问题,放置于这个购买场景中去询问。在此过程中,研究人员还可适时追问,既表现出对用户回答内容的兴趣,还可引导用户回忆和描述更多的体验细节。我们充分了解用户行为中的细节,才能彻底探知对方的需求和态度。 一句话总结:不要让用户干巴巴地描述观点和行为,请他们结合最近一次的场景体验去讲故事。把回忆交给用户,把提炼和总结,交给我们。     — 02 — “鹦鹉学舌”原则 访谈中,遇到关键性问题,或是用户表述模糊的地方,我们可以利用“鹦鹉学舌”原则去重复用户的话,从而确认自己的理解与用户的描述是否一致。在这个过程中,我会用对方的语言描述一遍,再用自己的语言总结一遍,然后与用户确认,自己的表达是否准确地描述了他的态度。 具体操作就是,“您刚才说了……,我的理解是,您认为……。我理解的对么?”除此之外,我还会特别真诚地补充一句,“如果我理解地不对,或是不全面,请您一定要纠正我。”这时,用户往往也会特别真诚地说,“你说的对”,或是帮助我再补充或强化一些观点。这样做既可有效地避免理解性偏差,更透彻全面地理解用户的态度,还便于记录者捕捉与整理访谈关键点。  一句话总结:对于访谈的关键性问题,或是用户描述不清之处,通过重复用户的描述,可有效避免理解性偏差,并适时总结提炼用户的观点。     — 03 — “沉默10秒”原则 访谈中,在研究人员提出问题之后,用户需要足够的时间思考和回忆,不要立即让用户给出他们的回答,给用户大概10秒的沉默时间。请用户评价方案时亦然,给用户充足的时间,以自己的方式细致浏览方案,然后给出评价。在最开始做用户访谈时,我会尽力避免沉默时间。一方面避免延长访谈时间,另一方面担心沉默的尴尬。但后来发现,“访谈留白”给了用户细致思考的时间,他们在回答时会更详尽而肯定。 在我们需要鼓励用户说出更多内容时,也可以使用“沉默10s”原则。当用户描述结束后,可以不要急于接话或是追问,认真地看着用户,并点头鼓励,用肢体语言告诉他,我对你的描述非常感兴趣,期待你说出更多。这时,用户往往会再补充一些描述。当然,当用户确实无法说出更多时,也不必给过于苛求。告诉他,他刚才讲出的内容已经很有价值了,如果有新的想法,可以在访谈过程中随时告诉我们。  一句话总结:在抛出问题,或是展示方案时,给用户充分思考和回忆的时间,沉默之后,用户会给予更多。 — 04 — “不答反问”原则 访谈中,经常会遇到用户针对设计方案主动提问的情况。在这种情况下,可不必急于回答用户的问题,而是反问用户,请他们聊聊对方案的预期。例如,如果用户提问,“这部分会展示什么内容?”,我们可以反问, “您认为这部分会展示什么内容呢?”甚至还可以进一步追问,“为什么您认为这里会展示这些内容呢”。聊到这里,我们就可以探知用户对方案的构想,以及对方案的关注重点。 接下来,可以告诉用户,我们目前的设计方案是怎样的。然后将现有方案与用户的预想进行对比,请用户评价下各自的优劣。最后,还可以进一步探究,为什么用户会问出这个问题,为什么他会对这部分展示什么内容感兴趣?抽丝剥茧,层层追问,可以帮助我们更好地探知用户的需求。 一句话总结:当用户主动提出问题时,不要急于给出答案。变被动回答为主动追问,才可刨根问底,层层探知用户本质需求。   — 05 — “转场衔接”原则 在访谈前,我们经常说明我们不是在测试用户,而是与对方交流探讨。这就需要我们把问题融入聊天过程中,让用户不觉得是在完成任务,而是与一个懂得耐心倾听的对象聊天。 要做到这一点,合理暖场对于拉近与用户的距离,消除陌生感非常重要,这一点大家都会实施,此处不再赘述。另一个技巧,我个人认为也非常有效,就是转场衔接。在访谈的过程中,我们不可避免的需要从一个模块跳转到另一个模块,从一个话题跳转到另一个话题。如果直接按部就班地照纲询问会让用户觉得突兀而生硬,这时候我们需要用一些承上启下的句子,恰当地转换话题。 例如,“刚才我们一起探讨了……,感谢您为我们提供了非常有借鉴价值的建议,下面我们希望请您体验一下……的操作流程。”再如,“刚才您体验了……的操作流程,让我们一起来回顾一下您的操作,然后就您的每一步操作,交流一下好吗?”这样衔接的句式,既做到了对上一模块的总结,也让用户知晓接下来的研究内容,访谈过程衔接自然,用户也会因心中有数更而更从容自在。 一句话总结:合理转场,用承上启下的句子衔接不同话题,让访谈生动而不生硬。   — 06 — Takeaway Message 综上所述,以下原则会帮助你在用户访谈过程中,深入理解用户,挖掘本质需求。   “最近一次”原则:不要让用户干巴巴地描述观点和行为,请他们结合最近一次的场景体验去讲故事。把回忆交  给用户,把提炼和总结,交给我们。 […]


体现工匠精神的Resource Hints

作者:杨磊 背景 八卦图代表了古代算法数术的结晶,主要是为了提供一种预测人类行为的方法论,这种能提前预测的行为古往今来都备受人们追捧,既然预测这个行为那么受欢迎,互联网行业是不是也进行了这方面的技术储备呢?没错互联网行业也已经存在此功能了。 自从互联网兴起之后,网站也越来越漂亮,越来越大,性能就是大家一致追求的方向,大家也都想预测用户下一步行为。从浏览器厂商到各个开发者都想通过各种方式来提升用户的体验,所以提前知道用户的下一步行为,预先加载用户下一个页面的资源就是开发者要追求的下一个技术方向。之前大家都比较习惯使用 JS 来动态控制页面内容,殊不知我们还有一些更好的方案来替换这些方法。 我们这么搞? 简单粗暴的可以直接页签最下端引用加载; 高级一点:我可以在执行的 JS 代码来进行 load 加载; 更高级的替换方案是什么呢? 听小道消息说谷歌这么搞! 当你在谷歌浏览器输入域名一部分时会根据记录提示补全,如下图所示: 你知道吗?这个时候谷歌已经对你有意向访问的域名搞事情了。 因为此阶段,实际上谷歌已经大概知道你即将访问哪个页面,此时浏览器会根据捕获的页面 URL 进行提前操作,如提前解析 DNS,提前加载部分资源等事。具体能预先处理到何种程度,这个我还真的没有实际监控到太确切的数据,把它当成小道消息吧。 这种预先处理页面的方式,不只是开发的程序猿与攻城狮们,浏览器厂商也在想办法去推动这个行为的”合法化“,也就是进入 W3C 的标准,当然路途坎坷,但我们还是见到了一些效果,这个效果就是我们接下来要讲的Resource Hints。 Resource Hints 是什么? Resource Hints 实际上就是“合法化”的提供了使用浏览器原始语言来进行的一些提前预测行为的能力,W3C 也陆续增加了很多功能,主要包含如下: dns-prefetch preconnect prefetch prerender preload 根据 W3C 的记录,最早的草案是在2014年10月21日提出的,中途经过了几十个版本的迭代(好吧,我的确是一个版本一个版本的翻来看的),最新的草案是2018年1月15日发布的。W3C 也针对此进行了多次的优化,虽然现在的使用频率以及兼容性依然还不是特别的完美。 Resource Hints能做什么? 谈了这么多,那 Resource Hints 具体能干什么呢?我们来一个一个的说。 1、dns-prefetch 谈到这里,不得不先介绍一下 DNS 是一个什么东西。 DNS(Domain Name System) – […]


HTML5 Audio的兼容性问题和优化

作者:刘新金 引入 本人在双十一期间,做的一个移动端互动项目中,遇到一个在 App 、微信、h5页面环境切换选择音频播放的功能,在测试的时候出了不少兼容性问题,这里有很多值得探索的知识,今天我们就来看一下这个 HTML5-Audio。 Audio 标签用于定义声音,比如音乐或其他音频流,HTML5 的 Audio 标签在很大程度上取代了 Flash 来播放音乐。 一、默认样式 Audio 标签在浏览器中的默认样式如下图所示,需要注意的一个地方:需要配置 controls 属性(是否显示默认控制条,是 Audio 标签的控制属性),否则不展示样式效果。 二、Audio 支持的音频文件格式 1、OGG: OGG 是一种新的音频压缩格式,类似于 MP3 等的音乐格式。OGG 是完全免费、开放和没有专利限制的。OGG 文件格式可以不断地进行大小和音质的改良,而不影响旧有的编码器或播放器。 2、MP3: MP3 是一种音频压缩技术,其全称是 MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIII(动态影像专家压缩标准音频层面3),简称为 MP3 。它被设计用来大幅度地降低音频数据量。将音乐以 1:10 甚至 1:12 压缩成容量较小的文件,而对于大多数用户来说重放的音质与最初的不压缩音频相比没有明显的下降。 3、WAV: WAV 是微软公司开发的一种声音文件格式,它用于保存 Windows 平台的音频信息资源,被 Windows 平台及其应用程序所广泛支持,标准格式化的 WAV 文件和 CD 格式一样,因此在声音文件质量和 CD 相差无几。 三、兼容性问题 我们来从下面几个角度看兼容性问题: 1、音频格式的兼容性 […]


一个表情引发的思考

作者:石文帅 简介:字符集的由来是什么?各种字符编码又有什么关系?乱码是如何出现的?带着这些问题,我们一起倾听字符的故事。 前几天测试给提了个 bug ,“在长度限定的文本区域,输入表情时会展示乱码”。不由的产生了一些想法:这些表情是什么东西?为什么会出现乱码? JS 是使用哪种编码方式?便查阅了相关文献,最终找到了答案,今天就详细说一说编码的故事。 一、比特、字符、字节 在聊编码之前,有几个基础的概念需要先明确一下: 比特位:比特位即 Bit ,是计算机最小的存储单位。以 0 或 1 来表示比特位的值。也是网络信息传输的基本单位。 字节:8 个比特位表示一个字节。 字符:字符是可使用多种不同字符方案或代码页来表示的抽象实体。 我们知道,在计算机内部,所有的信息最终都表示为一个二进制的序列。每一个二进制位(bit)有 0 和 1 两种状态,因此八个二进制位就可以组合出 256 种状态,这被称为一个字节( byte )。也就是说,一个字节一共可以用来表示 256 种不同的状态或者符号。如果我们制作一张对应表格,对于每一个 8 位二进制序列,都对应唯一的一个符号。每一个状态对应一个符号,就是 256 个符号,从 0000000 到 11111111 。 二、东方的故事 上个世纪 60 年代,美国制定了一套字符编码,对英语字符与二进制位之间的关系,做了统一规定。这被称为 ASCII 码,一直沿用至今。 后来我们天朝也会用电脑了,但是汉字没办法表示,所以勤劳智慧的中国人民融合了 ASCII 中的数字、标点、字母,还把数字符号、罗马希腊字母与 7000 多个简体汉字整合进去,产生了 GB2312 , GB2312 是对 ASCII 的中文拓展。后来又发现中华文化实在是博大精深,汉字太多,原来的编码不太够用,因此再做拓展,此拓展方案叫做 […]


社交传播新范式小群效应设计-实例分析“淘宝合伙人&京东好玩节Ⅰ”

前言 随着人口增长放缓、营销成本增加及资本回归理性,互联网开始进入下半场。社交营销进入窄众时代,分享给微信好友和小圈子、小群,已然成为目前用户下意识的动作,用户开始意识到从特定的专属小群中获得特定的帮助,我们把这种现象称做社交营销新范式——小群/小圈子效应。 今年2月我们在京东好玩节Ⅰ中首次尝试了小群效应传播裂变玩法,在电商流量低迷的年货期间,我们迎来了年前流量小高峰(超5亿人次参与)。随后,淘宝双十一合伙人互动也再次印证这种新范式的高效裂变效率。这两个不同平台的大型社交营销玩法都准确地获取了95后年轻爱玩用户乐于关注新奇特、偏好群聚行为的特性;并且利用5人组建战队协同完成游戏任务,战队排名赢大奖的最终利益引导用户多对多地高效传播扩散。 新范式是针对特定群体,将人与人运用有效的方式进行连接,实现多对多的快速扩散与传播,以获得有效的传播效果及价值。这也是社交营销玩法的第六种传播模式。(摘自《解构社交电商营销生态——社交玩法策划与设计精髓》欧阳蓓) 案例回顾 好玩节互动规则:首页好玩创想国度根据用户偏好划分共有7大分场景,用户进入国度后可以单人参与互动,积累好玩值兑换京豆;或者与场景内其他同好用户组成5人战队累加好玩值,取得排名前几可以获得噱头实物大奖。 合伙人互动规则:用户个人通过做日常任务/签到等行为获得能量,能量可以兑换红包;与好友组成战队后,可以分享给其他用户为战队拉点赞,每天晚上两队PK时集赞最多的一个队可以得到并瓜分能量,再进入下一场次的PK,最终能量排名前几的战队可得清空购物车大奖。 1.新范式下的五大设计环节 就此,笔者从这两个经典案例入手,归纳出小群效应模式下5个核心关键设计环节,希望在往后的项目中可以有迹可循,更多思考在前,理性科学地完成项目: 设计开始的第一个环节是设定角色,即明确目标用户群体间的一个关系,是竞争还是协作,这有助于我们确定互动的主题基调。 第二个环节是任务设计,设计我们的主体内容是什么,在有组织的任务梯度下满足普通用户和精尖用户的行为动力,促使更广的用户群体能够活跃起来。 第三个环节是通过激励体系梳理整个活动的脉络,串联组织起主任务以及支线链路,完成闭环。 第四个环节是以奖赏投入的角度再去评估互动中的设计点,明确互动中酬赏和投入设计点是否成正比,是否可以在短期和长期中心力的作用下形成有增有减的良性闭环。 在设计最后,尝试利用一些可舆论的话题传播点带来群聚效应的传播增量,使其效应价值最大化。 后文也将在此思路下,从多个互动设计维度详细跟大家聊一聊两者案例中值得学习的设计亮点以及探索归纳小群效应的设计思路共性。(后文中这两个案例将简称为“好玩节”、“合伙人”。) 2.多维度设计分析 2.1用户群体定位&高效扩散 首先,在年轻爱玩特征的95后用户定位下,两者互动考虑了不同的目标群体划分维度:好玩节是以兴趣标签划分不同用户,意在使相同爱好用户凑堆,形成了社群中常用到的“同好群体”,他们之间再为争夺排行榜而游戏PK。奖品也是根据该群体爱好精心设计,比如吃不胖国人的排行大奖是争夺一年的零食大礼包,符合用户兴趣标签。而合伙人是以用户游戏能力为维度,匹配相似游戏能力的战队PK竞争,促进了游戏的参与性。 在两者互动传播机制上,用户可以邀请强关系好友组建战队,并为完成游戏目标(拉赞或获得游戏机会等)分享到更多弱关系微信群、朋友圈中,这就体现出了群体作战模式下多对多地弱关系分享裂变的优势,可触达并激活到更多年轻爱玩用户群体,完成高效扩散。因此也既定了两者互动中95后群聚群体“强关系协同,弱关系竞争”的互动关系。 2.2群体关系下的功能亮点 在此设定下,以下功能亮点更助力将“强关系协同、弱关系竞争”最大化体现:好玩节的设计亮点在于团队内聊天互动的多样形式,增添了社交的趣味性,比如给队友送鲜花、丢拖鞋,一起答题了解队友找到话题等;合伙人值得学习的点在于战队间可以改队名交流玩策略,也正因为互动中清晰地竖立了敌和友角色,使得两种用户关系各有话题感,增强了群体社交互动的效果。 2.3任务进阶设计 任务设计是建立在用户群体角色和业务目的两者上,进行具体用户行为内容填充。合伙人有一个明显的优势是,着手从双维度出发(任务难度和完成时间维度),设计了三个任务的阶梯,使得任务由易到难覆盖了更广的用户范围。这使得不同游戏能力的用户,我们常说的普通用户和精尖用户,都提升了行为动机和参与感。 2.4建立虚拟货币 为引导用户在互动中完成多任务,虚拟货币设计有助于串联分散环节,形成互动内闭环生态。典型的电商营销活动中,货币是奖励手段的中间媒介,通常用作用户完成任务的阶段性奖励,其目的是激励用户积攒到一定程度后用来兑换实物奖品、优惠券等终极利益奖励。常用的货币体系,包括了赚取、消耗和兑换三个环节,如下图所示完成闭环,最终输出到兑换环节。这两者案例中,好玩节的货币是好玩值,合伙人是能量;同样也是引导用户完成任务赚取货币,以最终累计的货币去兑换奖励。 2.5激励体系设计 基于虚拟货币的建立,很多游戏设计惯用体系化的激励手段来增加用户的回访次数和使用黏性。激励体系(如下图所示),首先是由用户自主产生兴趣作为外围力,再由基础、蓄力、中心力、获得、释放等环节共同完成内循环。这里举例合伙人,也是通过获取基础的货币蓄力能量,再进入下一PK释放前期的能量,最终PK结果会使得能量再次获得或消耗。这里第一个学习点是它的体系中存在两处释放前期蓄力的环节,使得货币有增有减以刺激用户不断参与,产生博弈心理。再者,用户在激励体系中最终的原动力是短期中心力和长期中心力,起到了一个我们人体心脏的作用。所以其重点值得学习的是,合伙人设计了短期中心力能量兑换红包,和长期中心力清空购物车,那么在双重中心力的作用下,更大范围地满足了普通用户和精尖用户的利益心,同时也避免了单一长期目标因期间历经太长,使用户记忆点不足失去黏性的问题。 2.6设计亮点&心理模型运用 成功的案例都巧妙的运用到了一些用户心理模型,它们将帮助设计师在评估互动时,对设计策略有客观专业地分析,明确地了解互动对用户的吸引点在什么地方。下面就将具体说下合伙人案例运用到的几种用户心理。 2.6.1 第一个是利用用户害怕失去既得利益,以及从众参与的心理,使得互动回访和持续参与性强。合伙人在互动设计上利用有得有失的利益浮动,使用户总是感到不甘心的,此处正是利用了“游戏八角分析法”中的黑帽理论激发用户斗志。另一个点是设定短期目标,使用户能短期内回访;若目标期限历经太长,会使得用户记忆点不足,失去对互动的热情。 2.6.2 再者是利用了目标接近心理,使用户PK目标明确且感到易触及。合伙人在设计中自动匹配战队PK,减少用户的选择成本,缩短了进入游戏的路径;且根据以往表现,从人数、社交关系能力等几个维度考察,智能匹配实力相当的两个战队PK,使得参与者感知目标易挑战且动力足。从中我们清晰了解到,对战设计中需要给用户明确的目标竞争对手,若范围太广容易导致目标不明确反而失去动力的问题;更易触及的目标诱惑使得用户更有动机完成任务,挑战太大反而容易产生挫败感。 2.6.3 第三是通过用户博弈心理、集体荣誉感、从众参与心理使得互动活跃度高、用户黏性强。从笔者的小样本调研反馈来看,熟人组成的战队因存在社交成本,参与质量更高,且更易使得用户考虑自己的社交关系而产生集体荣誉感。 2.6.4 最后一点是调动了用户的创造娱乐性生产大量UGC内容,为互动带来了额外的无穷互动乐趣。合伙人通过修改战队昵称的方式自我创作内容,比如“平局就好”、“求平局心好累”,表达游戏娱乐态度或者叫嚣对手,互动话题感很足,网友又转战微博晒图形成舆论话题。后期可以再思考,如何利用我国网民娱乐性强的特点,发挥精尖用户的娱乐性产生增量价值。 2.7用户酬赏与投入设计 在介绍这部分之前,先简单提一下反复被设计师用到的经典行为转化模型,酬赏与投入设计也正是运用了这个原理:促进用户发生行为的策略是,增加动机,减少成本并制造转化因素。这也就是说在互动设计中,当用户的酬赏和投入成正比时,用户才有持续行动的动力。 2.7.1 酬赏设计使用户产生行为动机,并可给予多变的正向反馈。合伙人主要包括三个方面:自我酬赏,使用户获得愉悦感和荣誉感;猎物酬赏,对个人和集体利益的满足;社交酬赏,在团队互动及贡献过程中被价值认同和喜爱的渴望。 2.7.2 投入设计中,使用户付出与其能力匹配的投入可以增强用户参与性。对用户已耗费精力产生的赞数,用户不愿意轻易放弃使前期努力白费,这里投入适当成本进入下一场次,可使自己的利益变大,渐进的目标使用户更愿意投入;用户自动进入下一关消耗货币会使用户因离开而损失成本,激发用户继续参与其中;为用户匹配实力相当的战队,使用户认为能力成本不高,愿意再尝试。 3.最后的话 以上是笔者在两个经典案例中对新范式小群效应的一些思考和归纳,希望可以给大家带来一些新的设计思路~好玩节是我们在小群效应模式下的第一个尝试,后续也将继续探索该模式下的其他新互动玩法,欢迎大家一起交流探讨~


计算机视觉入门 之初识 opencv.js

本文作为计算机视觉入门系列第一篇分享,主要介绍当下比较热门的计算机图形处理库 OpenCV。本文将从 OpenCV.js 的编译方法、基础概念、常用 Api 使用样例以及辅助实现验证码识别的简单实战四个方面入手,帮助大家快速了解并上手 OpenCV.js。 随着近些年移动设备上面部识别,AI 美颜等功能的火热,作为目前最热门的计算机图形处理库 —— openCV 开始大放异彩。 OpenCV ,全称 Open Source Computer Vision ,是一个基于 BSD 许可(意味着它可以被用于商业应用)的开源跨平台计算机视觉库,由 C 函数和 C++ 类构成,并且提供了多个语言的接口[1]。OpenCV提供了大量图像处理的功能,从图像显示,到像素操作,到目标检测等,大大简化了图形处理以及深度学习应用的开发过程。OpenCV.js 是 JavaScript 开发者与 OpenCV 计算机图形处理库之间的桥梁,起先仅仅是部分 JavaScript 开发者自行开发的 OpenCV 应用接口,其原理是借助一款 LLVM-to-Javascript 的编译器 —— Emscripten 将库底层 C++ 代码编译为可在浏览器运行的 asm.js 或者 WebAssembly ,后来该项目日趋完善,并于 2017 年并入整个 OpenCV 项目。 小贴士 WebAssembly 是一种新的编码方式,可以在现代的网络浏览器中运行. 它是一种低级的类汇编语言,具有紧凑的二进制格式,可以接近原生的性能运行,并为诸如 C/C++ 等语言提供一个编译目标,以便它们可以在 […]


【译】理解 CSS 布局和块级格式化上下文

原文链接:https://www.smashingmagazine.com/2017/12/understanding-css-layout-block-formatting-context/ CSS布局中有一些概念是你一旦理解它那么就会极大的提升你的 CSS 技能的。这篇文章是关于块级格式化上下文的 BFC 。也许你从未听说过这个术语,但是如果你曾经用 CSS 做过布局,那么你也许知道它是什么。理解什么是 BFC ,它为什么会起作用以及如何创建一个有用的 BFC 可以帮助你理解 CSS 布局是怎样工作的。 在这篇文章中,我将通过一些你可能熟悉的例子解释什么是 BFC 。我将向你展示一个新的概念,当你明白什么是 BFC 以及你为什么需要它的时候,它才真正有意义。 什么是 BFC? 最容易明白一个 BFC 表现的是一个浮动的例子。在下面的例子中有一个盒模型,其中包含一张左浮动的图和一些文字。如果我们有大量的文字,它环绕在浮动的图像上,则边框会围绕着整个区域。 [crayon-5c759d1b0ccd2944998935/] [crayon-5c759d1b0cce5453171262/] 图1:文本环绕着浮动元素 如果删除了一些文本,那么文本就不足以环绕图像,并且因为图片浮动脱离了文档流,边框就会在图片下面并且上升到文本的高度。 图2:没有足够的文本,边框就不能到达浮动元素所期望的高度 这是因为当我们在浮动一个元素时,文本所在的盒模型仍然是固定的高度,而因浮动元素而缩短的空间是文本的行框。这就是为什么背景和边框会出现在浮动元素的后面。 这里有两种我们通常修复这种问题的方式。一种是使用清除浮动 clearfix hack[1],它是通过在文本和图片下面插入一个元素并且设置清除两侧浮动来起作用的。另一种方式是使用 overflow 属性,使用其他的值来代替默认的 visible 。 [crayon-5c759d1b0ccf2187585154/] 图3:使用 overflow:auto 使盒模型中包含浮动 overflow 属性起作用的原因是使用任何一个其他值来代替初始值 visible ,从而创建一个BFC。即 BFC 的一个特点就是它包含浮动。 BFC 布局是一个迷你布局 你可以认为 BFC 在网页中是一个迷你布局。一旦一个元素创建的 BFC ,所有东西都包含在里面了。正如我们所看到的,它包含浮动元素使其不再超出盒子底部。同时 BFC […]


微信小程序·云开发初体验

作者:甄玉磊 微信小程序·云开发初体验 简介:2018年9月份微信正式推出云开发平台,一石激起千层浪,什么是云开发?是不是以后就可以和后端研发说拜拜了?是不是未来前端研发就可以一统微信小程序了?想想还有点小激动了呢! 2018年9月份微信正式推出云开发平台,一石激起千层浪,什么是云开发?是不是以后就可以和后端研发说拜拜了?是不是未来前端研发就可以一统微信小程序了?啥?我膨胀了吗?我骄傲了吗?我嘴角流口水了吗?只是想想还有点小激动了呢! 好了,好了,后端童鞋可以放下手里的刀了,这个微信小程序的云开发暂时还无法全面取代你们在微信端的地位,但是!不得不说给前端开发带来了很大的便利,值得前端童鞋们一探究竟。 1.什么是云开发? 云开发为开发者提供完整的云端支持,弱化后端和运维概念,无需搭建服务器,使用平台提供的 API 进行核心业务开发,即可实现快速上线和迭代,同时这一能力,同开发者已经使用的云服务相互兼容,并不互斥。 也就是说,对于一些小程序,我们无需后端搭建服务器,提供数据库,整个项目完全可以由前端开发者来完成。这意味着前端开发者无需考虑如何构建服务器之类的工作,即可完成整个微信小程序了。 2.云开发功能简介 好了,叨叨了这么多,想必你已经迫不及待的要揭开它神秘的面纱了。 2.1 云开发基本步骤 (1)俗话说“巧妇难为无米之炊”,首先要做的就是下载微信提供的最新开发工具,网址为您奉上: https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/devtools/download.html?t=18101520 (2)在启动界面,选择”建立云开发快速启动模板”,就可以看到下面的开发平台了: 其中,系统默认会建立两个文件夹,分别为: – cloudfunctions 默认存放云函数的文件夹 – miniprogram 默认存放业务代码的文件夹 如果你觉得,这是神马名字,能不能起个高大上的名字。只有私人订制版的名字,才能衬托我无与伦比的高贵气质~ 比如说:李狗蛋和王钢柱… 敲黑板,注意了,当你修改名字后,一定要记得在 project.config.json 中对应修改云函数和程序的路径,否则小程序无法找到对应的入口文件而报错。 2.2 云开发切换环境 细心的童鞋可能发现,云函数的文件夹后面带有一个 cloud-demo 的小尾巴,这个是当前云函数使用的云环境。云环境有啥用处呢? 由于云开发是实时上线更新的,假如你已经上线了一版小程序,在本地开发的时候,实时修改该环境下的数据库和云函数逻辑,那么使用同一环境的线上小程序也会变来变去,再想想用户一脸茫然的看着自已动来动去的小程序界面,很调皮是不是? 好在,微信给每位开发者提供了两套环境: 环境之大, 一次用不下, 一个上线, 一个开发! 每套环境的数据库/云函数都是相互独立的,只有在测试环境检查的没有问题了,再部署到线上。那么问题又来了,如何切换使用的云环境呢? 右击云函数文件夹,如果之前切换过环境的话,会出现两个候选环境,如果之前没有切换过,则选择更多设置,如下图所示在新打开的界面中选择当前要使用的环境即可。 好了,环境准备好后,让我们开始愉快的(踩坑)开发之旅吧! 3.云开发的三大”拦路虎” 曾经有位名人“沃·滋基硕德” 这样教导我们:“你在奔向成功的路上总是会遇到困难,不要伤心,慢慢就习惯了!” 云开发包括三大主要内容:云函数,数据库,存储管理,相当于拦路虎一样,横跨在我们面前,在使用过程中需要注意哪些事项呢?让我娓娓道来: 3.1 大虎:云函数 何为云函数? 云函数是一段运行在云端的代码,无需管理服务器,在开发工具内编写、一键上传部署即可运行后端代码。 我们可以在代码区域的云函数文件夹,右击新建 node.js 函数,之后平台会提示我们是否安装依赖: 如需在云函数中操作数据库、管理云文件、调用其他云函数等操作,可使用官方提供的 […]