赛事信息分散
学生需要在不同平台间查找赛事信息，筛选成本高。
个人项目 / UX 与产品设计
AI Competition Match
AI 智能竞赛匹配 APP 设计
针对大学生有作品但不清楚适合参加哪些竞赛、竞赛信息分散、作品与赛事匹配效率低的问题，设计一款基于作品信息、时间安排和目标偏好的智能竞赛辅助决策 APP。
AI 辅助判断逻辑
基于已确认的作品信息、时间安排和目标偏好组织候选判断。
完整任务路径
从项目录入、赛事匹配到备赛提醒形成连续流程。
信息架构设计
把分散竞赛信息转化为可理解、可比较、可跟进的结构。
用户测试迭代
完成 3 轮测试，基于 5 名目标用户反馈优化体验。
高保真原型用于展示候选赛事辅助判断路径，点击界面可放大查看。
01 / Project Overview
项目概览
该项目聚焦大学生参赛决策场景，通过 AI 辅助匹配、原因解释、投递建议和备赛提醒，把分散的竞赛信息转化为可执行的参赛路径。
项目类型
个人项目 / UX 与产品设计
我的角色
UX 设计师，独立完成需求分析、信息架构、用户流程、高保真界面设计、Figma 原型搭建和测试迭代。
项目时间
2025.11 - 2026.01
使用工具
Figma / Figma Make
测试信息
完成 3 轮用户测试，邀请 5 名目标用户参与。
02 / Background & Problem
背景问题
目标用户已有课程作品、设计作品或项目成果，但缺少赛事选择经验。设计重点不是提供更多信息，而是帮助用户把已有作品与合适竞赛建立清晰关系。
作品与赛事难匹配
已有课程作品或项目成果，但不确定适合投递哪些竞赛。
备赛节奏难管理
报名、材料准备和截止日期容易割裂，缺少连续规划。
03 / Target User
目标用户
对参加竞赛感兴趣，已有课程作品、设计作品或项目成果，但缺少赛事选择经验的大学生群体。
04 / AI Matching Logic
AI 辅助判断逻辑
先概览输入、处理与输出关系；具体判断链路由用户确认、硬性条件筛选、候选排序和原因说明组成。
输入条件
作品特征与标签
项目完成度与参赛角色
可投入时间
目标与参赛偏好
AI 辅助判断
经用户确认后，将输入整理为候选赛事与可解释的排序依据。
输出结果
候选赛事范围
排序与匹配原因
信息补充 / 冲突提示
备赛规划与提醒
输入信息需要经过用户确认。AI 负责缩小候选范围并提供判断依据，不替代用户完成最终参赛决定。
AI Decision Flow
AI 判断链路
AI 用于提取可确认的作品标签、筛选不满足条件的赛事，并根据用户偏好形成候选排序与推荐依据。最终参赛判断仍由用户结合赛事官方规则完成。
Phase 01
输入与确认
把作品信息转化为用户可以检查和修正的输入。
01输入 / 作品信息
作品上传
接收作品文件与用户补充的项目描述。
02处理 / 初步标签
提取作品标签
整理作品方向、技能特征与当前完成状态。
03确认 / 有效输入
用户确认或修正
由用户确认、删除错误标签或补充缺失信息。
Phase 02
规则与排序
先检查不可绕过的报名条件，再处理偏好。
04规则 / 条件检查
硬性条件筛选
排除与参赛资格或报名方式冲突的候选赛事。
05排序 / 候选优先级
偏好与适配度排序
结合已确认信息，为可参与赛事形成候选顺序。
Phase 03
解释与反馈
让候选结果可理解，并保留用户调整入口。
06输出 / 推荐依据
输出匹配原因
说明作品特征、用户条件与候选赛事的对应关系。
07反馈 / 偏好更新
用户反馈并调整后续候选排序
记录用户修改与选择，用于更新后续候选顺序。
Normal Decision Path
从输入到候选赛事
正常状态下，用户先确认作品信息，再进入条件检查、候选排序和推荐依据查看。
作品输入
上传作品与补充描述
标签确认
确认或修正识别标签
条件检查与排序
检查条件并形成候选排序
候选结果
查看候选赛事和推荐依据
Decision State Design
AI 决策状态设计
不同信息质量与条件组合对应不同的系统行为。状态设计重点是说明下一步，而不是输出看似精确但不可靠的结果。
信息足以继续
识别置信度高
- 触发条件
- 作品特征较清晰，当前信息足以进入候选赛事筛选。
- 系统行为
- 展示已识别标签，等待用户确认或修改。
- 用户下一步
- 确认标签、删除错误标签或补充标签。
暂停最终排序
信息不足，需要补充
- 触发条件
- 缺少项目完成度、参赛角色、可投入时间或是否接受团队参赛等信息。
- 系统行为
- 暂不生成最终候选排序，明确列出缺失条件。
- 用户下一步
- 补充信息后继续筛选。
停止不可靠推荐
参赛条件存在冲突
- 触发条件
- 用户设置与赛事硬性报名规则冲突，例如仅接受个人参赛，但候选赛事要求团队报名。
- 系统行为
- 不输出伪精确结果，解释冲突条件并暂停该候选赛事推荐。
- 用户下一步
- 调整参赛偏好，或仅查看支持当前条件的赛事。
05 / Core Task Flow
核心任务流
从作品上传到备赛提醒，任务流围绕“缩小候选范围”和“进入备赛行动”两件事展开。
作品上传
上传课程作品、设计作品或项目成果，并补充必要描述。
标签确认
确认、删除或补充系统提取的作品特征标签。
条件补充
补充项目完成度、参赛角色、可投入时间和参赛方式。
候选赛事筛选
先检查硬性条件，再形成值得优先评估的候选赛事。
推荐原因理解
查看作品特征、用户条件与候选赛事之间的对应关系。
比较与收藏
比较候选赛事，将值得继续评估的赛事加入收藏。
备赛规划与提醒
把选择结果转化为材料准备、时间规划和截止提醒。
06 / Interaction Demo
交互演示
通过三段短视频展示产品从作品识别、候选赛事判断到备赛管理与报名决策的核心交互。Demo 01 呈现作品上传、标签确认、条件检查与候选赛事生成；Demo 02 展示赛事管理与节点提醒；Demo 03 展示赛事详情查看与报名判断。信息不足与参赛条件冲突等异常分支已在前文的 AI 判断链路中说明。
Demo 01
作品识别与候选赛事生成
上传作品并补充参赛条件，确认系统提取的作品标签；系统完成硬性条件检查与偏好排序后，输出候选赛事及匹配依据。
更多社区互动、个人主页、作品集与竞赛轨迹功能可在完整 Figma 原型中查看。
View Interactive Figma Prototype07 / Information Architecture
信息架构
将核心决策路径拆成录入、匹配、决策和跟进四层，并补充标签确认、条件冲突与反馈入口。
录入层
01作品 / 项目录入
标签确认
信息补充
项目历史
匹配层
02硬性条件筛选
冲突处理
偏好与适配度排序
匹配理由说明
决策层
03候选赛事
竞赛详情
比较与收藏
用户反馈入口
跟进层
04备赛时间规划
截止日期提醒
个人中心
08 / Key Screens
关键界面
关键界面围绕作品识别、AI 匹配解释、赛事决策、组队协作与成长沉淀展开，呈现用户从发现参赛机会到完成备赛与成果积累的核心体验。
核心体验 01
AI 辅助匹配主流程
用户上传作品并确认标签后，系统基于约束条件形成候选赛事，并将匹配原因组织为可理解、可比较的决策信息。
01作品输入
作品上传与识别
上传作品或补充描述，提取作品特征，确认信息后进入候选赛事筛选。
02候选筛选
匹配原因与候选结果
将已确认的作品标签、约束条件与候选赛事组织为可解释的判断结果。
03赛事决策
赛事详情与报名决策
查看赛事要求、截止日期、奖项与参赛信息，完成报名判断。
能力拓展 02
从赛事发现到长期成长
在核心推荐之外，产品进一步覆盖组队匹配、参赛经历管理与个人作品沉淀。
04
智能组队匹配
根据项目、技能与紧缺角色提供能力互补的候选队伍。
05
竞赛轨迹
记录参赛时间、角色与成果，形成可回顾的成长路径。
06
作品集沉淀
集中管理作品项目，为后续参赛匹配和能力展示提供基础。
协作支撑 03
版本与团队协作
通过版本记录与项目组讨论，将设计反馈、文件更新和团队任务保留在连续的备赛流程中。
07
项目版本保存
记录项目迭代、文件更新和关键修改，减少版本混乱。
08
项目组讨论
围绕设计反馈展开团队沟通，并将讨论结果转化为任务。
09 / Usability Testing & Iteration
可用性测试与迭代
项目完成 3 轮用户测试，邀请 5 名目标用户参与。迭代重点围绕推荐是否可理解、赛事是否可比较、收藏后是否能继续推进。
Iteration 01
从信息检索到匹配决策
早期问题
早期体验容易停留在赛事信息浏览层面，用户仍需要自己判断哪些赛事适合自己的作品。
调整策略
迭代后把作品信息、个人能力和参赛目标作为推荐前置条件，让系统先帮助用户缩小选择范围。
体验变化
用户不只是看到更多赛事，而是更快进入“哪些赛事值得优先评估”的决策语境。
Iteration 02
从候选结果到理由解释
早期问题
如果只给出推荐列表，用户很难判断系统推荐是否可信，也难以比较多个竞赛之间的差异。
调整策略
迭代后强化匹配理由说明，把作品类型、能力匹配、时间安排和目标偏好转译为可理解的判断依据。
体验变化
候选结果从单向输出变成可解释的选择辅助，用户能更有依据地决定收藏或投递。
Iteration 03
从收藏竞赛到备赛跟进
早期问题
用户收藏竞赛后，如果缺少后续规划，很容易在材料准备和截止日期之间失去节奏。
调整策略
迭代后把竞赛收藏、备赛时间规划和截止提醒连接起来，让选择动作自然进入执行阶段。
体验变化
体验从“找到比赛”延伸到“准备参赛”，减少用户在后续阶段重新整理信息的成本。
10 / My Contribution
个人贡献
作为 UX 设计师，我独立完成需求分析、信息架构、用户流程、高保真界面设计、Figma 原型搭建和测试迭代，重点把“竞赛选择”从信息查找转化为可解释、可比较、可执行的决策流程。
需求分析
信息架构
用户流程
高保真界面设计
Figma 原型搭建
测试迭代
11 / Reflection
设计反思
这个项目的关键不只是提供候选赛事，而是让判断依据能够被理解并转化为行动。对于缺少赛事选择经验的大学生来说，匹配原因、投递建议和截止提醒共同构成了从“我有什么作品”到“哪些竞赛值得优先评估，并如何准备”的完整体验。
12 / View Figma Prototype CTA
View Figma Prototype
完整点击路径、候选赛事判断流程、原因解释和备赛提醒可在 Figma 原型中查看。