用途：该技能用于分析和优化用户体验，重点识别界面与用户流程中的摩擦点。适用于设计新界面或用户流程、审计现有 UX 的摩擦点、为神经多样性用户（ADHD、自闭症）优化、在开发前模拟用户旅程，以及降低复杂应用的认知负荷。触发短语包括“analyze UX”“friction audit”“user journey”“ADHD-friendly”“optimize flow”“reduce cognitive load”。
主要能力：
- ADHD 友好设计原则：渐进式披露、上下文保留、温和提醒、暂停与恢复、减少干扰、分块进度、可预测导航、可选的平静模式。
- 格式塔心理学：接近性、相似性、连续性、闭合性，用于分组、区分功能、引导视线与进度提示。
- 认知负荷理论：区分内在负荷、外在负荷、关联负荷；工作记忆限制（7±2 项，复杂任务 4 块，每 25 分钟微休息）；通过减少选择、识别替代回忆、智能默认值降低外在负荷。
- 菲茨定律：目标获取时间取决于距离与大小；iOS 触摸目标最小 44×44 CSS 像素，Android 48×48 CSS 像素，桌面 32×32 最小、44×44 更优；边缘目标视为无限大；图标加标签优于单独图标。
- 心流状态工程：进入心流需 15-25 分钟，中断后恢复需 23 分钟，频繁中断导致 40% 生产力损失；通过后台处理、就绪推送通知、快速重定向面板、自动保存和全面撤销来保持心流。
使用方式：按以下分析方法执行：
- 步骤 1：创建带概率的决策树，为每条边记录概率、摩擦分数（1-10）、完成时间、认知负荷。
- 步骤 2：为专家用户、新用户、分心用户、探索者、完成者等角色模拟用户旅程，记录时间、动作、认知状态与摩擦。
- 步骤 3：建立摩擦分析矩阵，按“优先级 =（受影响用户 × 严重度）/ 修复难度”计算优先级。
- 步骤 4：进行阻抗映射，比较当前与理想状态。
- 步骤 5：进行时间损失分析，计算上下文切换成本。 随后给出即时、中期与长期优化模式，并参考新功能检查清单验证认知负荷、ADHD 友好性、菲茨定律、心流保持与错误恢复。
适用场景：界面设计评审、用户流程审计、神经多样性无障碍优化、复杂应用认知负荷降低、开发前用户旅程模拟。
限制：资料未提供该技能的具体安装命令、收费方式、平台支持范围或实际效果数据，这些内容暂未提供。