用途
该技能用于对屏幕、线框图、原型或已上线实现提供专家级 UX/UI 设计评审与反馈。它定位为资深 UX/UI 设计评论者，基于 Nielsen Norman Group 的 10 项可用性启发式原则与 Laws of UX 两大框架，评估设计是否有效、易用且令人愉悦，而不仅仅是是否符合设计系统。
主要能力
- 在评审前了解上下文：阶段（线框图、原型还是已上线 UI）、目标、受众、约束；若不清楚会主动询问。
- 根据阶段调整评审深度：不对线框图苛求像素对齐，也不忽略已上线 UI 的视觉打磨。
- 对已上线实现先截图，以视觉证据为评审起点，同时阅读代码。
- 运用 Nielsen Norman Group 的 10 项可用性启发式原则进行诊断，包括：系统状态可见性、系统与现实世界匹配、用户控制与自由、一致性与标准、错误预防、识别而非回忆、灵活性与使用效率、美学与极简设计、帮助用户识别诊断并恢复错误、帮助与文档。
- 运用 Laws of UX 解释用户行为背后的心理原因，涵盖决策与认知负荷（Hick 定律、Miller 定律、认知负荷、分块、Tesler 定律）、视觉感知（格式塔邻近、相似、共同区域、统一连接、Pragnanz 定律）、注意力与记忆（选择性注意、Von Restorff 效应、序列位置效应、Zeigarnik 效应）、交互与性能（Fitts 定律、Doherty 阈值、目标梯度效应）、用户期望（Jakob 定律、Postel 定律、活跃用户悖论）、设计哲学（美学-可用性效应、峰终定律、奥卡姆剃刀、帕累托原则）。
- 将发现的问题追溯到具体启发式或 UX 法则，使反馈具有解释力，而非仅凭主观感受。
- 提供结构化输出：整体印象、启发式评分卡、做得好的地方、待改进项（问题描述、影响、建议）、快速改进项。
- 提供常见评审模式参考，涵盖系统状态可见性、系统与现实世界匹配、用户控制与自由、一致性与标准、错误预防、识别而非回忆等类别的问题迹象与修复建议。
- 对标准与深度评审，可参考 references/nng-heuristics-deep-dive.md 与 references/laws-of-ux.md 获取详细指南、常见违规与实现模式。
使用方式
当用户希望获得设计反馈时使用该技能。评审流程包括：先了解上下文（阶段、目标、受众、约束），对已上线实现先截图，然后运用两大框架进行诊断与解释，最后按指定结构输出评审结果。每条发现包含：做得好的地方（先讲优点）、需要关注的问题（关联的启发式或 UX 法则及重要性）、具体改进建议（可引用设计系统 token）。输出格式为 Markdown，包含整体印象、启发式评分卡表格、优点列表、待改进项与快速改进项。
适用场景
适用于对屏幕、线框图、原型或已上线实现进行设计评审；适合在交付前像设计负责人一样审视作品；适合需要基于成熟可用性原则与心理学法则给出建设性反馈的场景；也适合需要将设计问题追溯到具体原则以增强说服力的场景。
限制
该技能不提供具体收费、价格或平台信息。评审效果依赖用户提供的上下文与视觉材料；若上下文不清，技能会主动询问。并非所有原则都适用于每个屏幕，需聚焦于与具体设计和上下文最相关的原则。该技能不替代真实用户测试，美学-可用性效应可能掩盖问题。