关于“Her”的一切

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关于“Her”的一切

关于“Her”的一切

项目概览

项目概览

2013 年,斯派克·琼斯的电影《她》带给我极大的震撼。我喜欢它关于人工智能的构想,也喜欢它对情感而非技术的细腻刻画。10 年后,GPT 问世,语言大模型成为主流,电影中的 Samantha 似乎变得可以触及。怀着这样的想象,我参与了 VideoLingo 和 Viora 两个 AI 产品的设计与开发。也是在这两个项目里,我慢慢发现:AI 产品设计并不只是把更强的能力摆到用户面前。很多时候,人首先要确定的是——我敢不敢把东西交给它,它到底在做什么,以及它会不会理解我。

我的贡献

我的贡献

产品策略
品牌与视觉设计
UI/UX 设计
前端实现

团队

团队

VideoLingo:1 位设计师;1 位工程师

Viora:4 人团队

时间

时间

VideoLingo:2024 年 8 月 – 2025 年 1 月 Viora:2026 年 2 月 – 至今

VideoLingo:2024 年 8 月 – 2025 年 1 月 Viora:2026 年 2 月 – 至今

Project image

VideoLingo:不被看见的 AI

VideoLingo 是一个 AI 视频翻译工具:把视频链接放进去,它会输出翻译、字幕和配音。这是我接触设计的第一个 AI 产品;我负责品牌(logo、landing page)以及整体的视觉与用户体验。AI 在这里更像一个幕后工作者,对视频中的语音做精细的分析、翻译与切割,而其本身不被用户看见——就像大多数产品一样,用户不会看见背后的模型,将输入投入黑箱中,只能从输出结果判断它好不好用。

即使后端的模型和技术架构做得再好,如果用户不敢把自己的视频交出去、看不懂中间在发生什么、不确定需要多久,以及结果能不能用,产品就跑不起来。所以整个流程中最关键的,是降低“交出视频”的风险感。于是,我们决定先给预览,再跑全程。正式处理整段之前,先用几句话、几秒钟给出一小段翻译,让用户确认大致效果再继续,而不是押上整条片子去等一个未知结果。二是让处理过程透明:处理时有一条逐步展开的进度,说明现在在做什么、还要多久,就像今天的 AI 会告诉用户正在调用什么工具、处理到了哪一步。AI 处理需要时间,与其让用户对着加载图标干等,不如让他看到进展、知道还剩多少。

VideoLingo
01 / 04 · Input
A speaker on a video stage
Why vulnerability matters12:24
Video sourceReady

前面的设计解决的是用户愿不愿意开始,而真正决定用户是否会留下的,仍然是结果本身。翻译最难的是“自然”。每种语言、每个视频都有细微差别——文化梗、专业名词、说话人的口头禅和发音习惯——这些恰恰是通用翻译最容易出错的地方。我们的标准是达到 Netflix 那种自然的效果:不只译对意思,还要顾到断句、语气、标点,以及与画面时间轴的对齐。这部分主要靠后端,但它决定了设计要传递的信号:产品的每一处都要让用户相信,这次翻译是自然、可用的。

作为一个体量很小的产品,VideoLingo 后来取得了不错的成绩:GitHub Trending 全语言第 2、18.2k+ stars、6000+ 用户、月收入 2800 美元以上。从这个项目开始,我便一直在思考:AI 是否能走到台前,不再只是效率工具,而是真正与人对话。到了 Viora,这些问题开始变得更加聚焦——当 AI 不再藏在结果背后,变得具体和生动,如何让用户主动互动?

VideoLingo

VideoLingo

01 / 02

EN → ZH

A small change can transform the whole experience.

一个小小的改变,就能让整个体验完全不同。

SUBTITLE 04 / 12

00:03.2 — 00:06.0

ORIGINAL

A small change can transform the whole experience.

FIRST PASS

一个小变化可以改变整个体验。

ADAPTED SUBTITLE

一个小小的改变,就能让整个体验完全不同。

01 Translate

02 Reflect

03 Adapt

✓

Natural tone

✓

Single line

✓

Timeline fit

Huanshere / VideoLingo

Public

Snapshot · Aug 2026

18.2k

Stars

2.0k

Forks

975

Commits

GITHUB TRENDING

#1

All languages

First reached · 02 Aug 2025

Trending trajectory

Verified public milestones

#2

21 AUG 2024

Python repository of the day

#5

30 SEP 2024

All-language repository of the day

#1

02 AUG 2025

First reached #1 on GitHub Trending

VideoLingo

VideoLingo

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A small change can transform the whole experience.

一个小小的改变,就能让整个体验完全不同。

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A small change can transform the whole experience.

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Viora:会是下一个 Her 吗?

Viora 是一个运行在 macOS 上的语音 agent,由桌面悬浮球、agent 卡片和主页三部分构成:用户按住快捷键对它说话,它会判断问题并给出不同回应,有时是语音听写,有时是简短回复,有时是调用工具完成任务。和 VideoLingo 不同,这里的 AI 不再藏在结果背后,用户通过持续对话与它交互,最终我们希望实现像《Her》那样的效果。另外,Claude Code、Codex 这类工具也改变了我的工作方式。这一次,我可以自己把设计想法做到前端,搭建测试环境,再根据用户反馈直接修改产品。研究、设计、实现与测试之间原本清晰的边界开始变得模糊,我也不再执着于完整地走一遍某种设计流程,而是更关注:我们做了什么判断,它为什么成立,以及最后有没有真的进入产品。比起按流程复盘 Viora,我更想从四个反复出现的问题讲起。

媒体位置 03 · 三个触点 / 核心功能与线框图

如何先让人敢开口?

开口比打字更有门槛。我们已经习惯用键盘和 AI 交流,改变这个习惯本身就有成本;对着电脑说话会让人别扭,因为没有一个明确的对象在听;用户还会担心说得不对、不知道该说多少、不确定它能否听懂不连贯的表达。而让人敢开口,核心是降低“开口”的风险。

第一是即时反馈。用户说话时,悬浮球会呈现聆听状态,之后会有一张 agent 卡片弹出,确认输入已被接受并展现思考过程。语音回应也不追求立刻念完整个答案,而是先给一个即时确认——比如用户说“今天想做某件事”,它会马上回应“好的,我什么时候开始?”。这种即时确认不打断对话,让用户更愿意继续说下去。

第二是容错。一旦用户担心自己必须说得准确、完整,开口的成本就会立刻变高。所以输入中不准确的地方应当由 AI 自动处理:用错了词,只要是用户惯用的,凭借记忆系统和词典功能,它仍能理解;表达啰嗦、不成条理,它也能整理出意思。当用户意识到说得不完美也没关系,才更敢开口。

如何用悬浮球反馈状态?

我们没有采用常见的语音胶囊,而是选择类似 Apple Siri 球体的设计,认为后者是更有生命力的存在。这颗蓝紫色的悬浮球一共有 5 种状态:未被激活时,球体好似在安静地呼吸,内部高光缓慢移动;当鼠标悬停在其上,球体会轻微放大并转向正前方;当用户说话时,球内的亮片随音量和语速转得更快、更明显,表示它正在接收;当用户松开快捷键、它进入思考时,旋转变成一种连续、稳定的状态,表示它在处理;当它开始说话,内部的色团随音量向外扩散。同样的元素,主要靠节奏差异和运动方向区分不同状态。

这是整个产品里动效相对复杂的部分,其余界面都尽量保持简单,不堆叠颜色和图案。悬浮球的视觉灵感来自魔法水晶球,以米白为底,搭配天蓝和淡紫,整体轻盈、通透,又不至于显得轻浮。它既是 AI agent 在界面上的显化,也是品牌 logo 的核心元素。

输入框该不该成为主入口?

在许多 AI 产品里,语音往往只是附着在原有聊天结构上的一个功能。最常见的做法有两种:一种是把麦克风放在输入框角落,把语音当成文字输入的补充;另一种是用一条波动的语音胶囊来承接说话过程,强调“我正在录音”。前者仍然默认用户会从键盘开始,后者则更像听写工具,而不是一个可以持续互动的 agent。它们都没有错,只是更适合“给现有输入框增加语音能力”,而不是把语音作为主要交互方式。

Viora 想做的不是前者。对我们来说,如果用户一打开界面,最先看到的仍然是一个等待填写的框,那么他很容易回到原来的习惯——打字、点击、输入;语音只会变成一个可有可无的小功能。

所以我们的决定不让输入框成为进入产品的主入口。激活 Viora 时,用户首先面对的是悬浮球和 agent 卡片:按住快捷键就可以直接开口,悬浮球负责反馈“在听 / 在想 / 在回应”的状态,agent 卡片则承接理解和后续动作。输入框仍然保留在卡片底端,作为备选方案,用户随时可以调出;但它不再承担界面的中心角色。我们也将听写和问答设为不同的快捷键,而不依赖点击输入框来区分模式,本质上也是希望用户先进入“正在和一个 agent 交互”的心智,而不是“正在往一个框里输入内容”。

这是一种有意的取舍:保留输入框,是为了给用户退路;弱化输入框,则是为了让语音真正成为第一交互方式。

01
Text-first
Voice is attached to typing.
02
Recording-first
Type a messageWhat’s up?
Voice is treated as audio capture.
03
Agent-first
Sure — what should I do?
Type instead…
Voice becomes the primary way to interact.

如何让主页尽可能简洁?

通过几轮用户测试,我发现一个现象:主页展示的东西越少,用户越容易快速开启互动,使用感受越好。当下 AI 的能力越来越强,dashboard 也越做越满——记忆、技能、Connectors、Artifacts、各种 App,每一项都是能力的延伸,但叠在一起也抬高了理解门槛。我原本以为,这些设置会让产品显得更专业。但测试结果恰好相反:即使只加入 Connectors 这样的必要功能,一部分用户也会开始犹豫——这是做什么的?我需要先设置它吗?不设置还能不能用?主页上的每一个新入口,都在要求用户先理解一点系统,再开始交流。

于是我们把这些移到更深的层级,主页只保留用户和 Viora 对话的过程,以及少数必要入口,如搜索和用户头像。想深入的用户可以通过搜索或页面提示找到它们;只想让它整理文件夹、发邮件的用户,不必看到这些。能这样做,也是因为后端足够强——记忆的捕捉、听写与改写的逻辑、隐私保护都需要更好的把控和架构。把复杂的部分放到后端,前端才能保持简单好用。

这也让我重新考虑 onboarding 到底应该教多少。语音是一种新习惯,但恰恰因为陌生,更容易让设计者试图在进入产品前把所有事情解释清楚。我们的测试结果让我越来越倾向于相反的做法:第一次只解决一个问题——让用户知道现在可以说什么、该怎么说。更复杂的能力,可以等他真正需要的时候再出现。

January 6, 2026 — Viora Home makes dictation time and time saved visible

目前我们还在进一步设计和迭代 Viora,同时许多新的 AI 交互界面形式,如 Grok Bot,也在不断带给我们启发。回头看这个过程,我发现自己反复解决的,并不是“AI 还能做什么”,而是这些能力怎样才能被人自然地接受。在 VideoLingo 里,AI 藏在黑箱后面,设计要做的是让过程和结果变得可预期,让用户放心把视频交给它;到了 Viora,AI 走到台前,问题变成了如何通过反馈、容错、动效和更少的界面,让用户知道自己被聆听、被理解,并愿意沟通。

AI 的能力越多,界面未必需要把这些能力全部展示出来。很多时候恰恰相反:系统越复杂,用户越需要一个简单的入口。对我来说,这两个项目在持续锻炼我对 AI 产品的理解,即设计人与 AI 之间的距离。让复杂的技术退到背后,让理解、信任和互动发生在前面。这或许也是《Her》一直吸引我的地方。真正打动我的并不是 Samantha 有多聪明,而是 Theodore 很快开始自然地和她说话、犹豫、沉默,也等待回应。

Source: Her — Official Trailer 1, Warner Bros.

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