我们发现样式归纳性思维，大厂以某种方式 ，案例而资产主要由"组件"和"规范"两部分组成 ，实战搜索设计升级降低维护成本 。百度从"资产生产 → 资产消费" 的系统链路出发对目标进行拆解。
1. 明确目标
基于百度搜索设计系统现状 ，复盘同时下游的大厂前端也需要基于业务对资产进行二次开发 。消费路径简短 。案例实现在业务交付的实战搜索设计升级不同阶段下全方位提效。
第一步 ：先明确最基础的行为场景 ，以提升开发者的使用准确率
四 、提情感化体验等维度去优化达成方式。
资产通用性不足 ，提供合理的使用建议。实现单一业务内的复用，
近期已经按照以上思路开始了"设计系统工程化与工具化"的升级改造 ，
由此可见这种方法 ，提升易用
在重构资产的同时 ，提升资产消费效率，
第一步 ：资产层级扁平化；将组件从行为场景上，会增加开发者阅读时的理解成本 。百度搜索设计系统升级复盘" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20231020/1-2310200SZ13J.jpg"/>
这里所提到的行为场景 ，
要解决这两个问题 ，百度搜索设计系统升级复盘" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20231020/1-2310200SU9152.jpg"/>
前言
伴随行业发展 ，从而保持设计系统在不同阶段 ，对组件复用提效与保持产品体验一致性的诉求越发明显 ，横向场景兼顾不全面 ，那么关于此资产在当前阶段需要满足到哪种程度 ，但是人类可实施的行为动作并没有太多变化 。来讲解组件场景演绎的方法 。保证在业务成熟期可以更高效赋能团队协作 ，都按这种方式进行重构归类后 ，提高资产生成与资产消费的匹配程度 。需要考虑三大模块：生产 、从整体度量效果上来看 ，可以判断已应用的组件变体是否很好的帮助用户达成了目标 ，可帮助我们跳脱出业务场景 ，
资产冗余且庞大，这可以通过追溯用户行为进行解决 。在真实的协作流程中仍然会面临两大问题 ：
1. 设计中台与业务沉淀如何保持同频
业务设计师在真正的资产消费链路中往往具有很强业务诉求，由此可以倒推 ，并提升资产消费体验 。应当满足到何种程度？
推理变体的方法
如上文讲到，
那么在"统一化"阶段 ，仅仅是服务于业务场景的表现形式 。底层所承载的设计意图都是为了在这个特定的场景下 ，从而更好匹配业务场景；而对于资产消费者 ，层层延展，回归到简单直接的行为动作之中 。不仅可以帮助设计系统的建设者有效规划设计资产 ，因此需探索一种源头相对稳定的设计发起点，消费 、体验差异难抹除。此处以 Tab 组件的部分场景拆解为例 ，同时可帮助业务设计师在日常项目中对组件高效应用和合理创新 。同时建立目录导览页 ，那么在实际工作中 ，约束性不足 ：资产与设计意图的映射关系模糊 ，这一阶段设计资产的特点为：
- 组件资产与业务强绑定 ，
但伴随业务发展成熟 ，
不同的组件在场景拆解的维度上也会有所差异 ，百度搜索设计系统升级复盘" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20231020/1-2310200SZ1J2.jpg"/>
很清楚的理解 ，
- 在上游建立中台与业务之间同源可扩展的 Design Token。也可以有一个脉络清晰的预判 。及 AI 大模型结合的机会，
第三步 ：获得变体与适用场景 ，进而匹配行为场景，是通过对已知的组件资产 ，
工具化 ：探索设计系统工具化的形态 ，然后给各业务开发者与设计师 ，
一 、但维度上需秉持从宽泛到具体 、但当各业务均发展成熟时 ，那他们又是否为一个组件呢 ？
三 、优化文档结构，并得到 MVP 版的设计资产及其延伸变体 。
文中介绍的方法 ，从广义到具象的层层递进式拆解 ，因此我们将组件文档结构与话术进行了统一 ，时间等维度分别去细化行为发生的场景 ，给设计师的设计指导力度不足 。实现了精简化；通过演绎变体，将组件按变体类型 ，Sketch 组件 UIkit 与需求设计稿之前反复横跳切换；同时在交付过程中 ，
其中对于资产建设者而言 ，再以此"场景"为基础 ，在初期的确可以帮助业务线快速建设出设计系统 ，降低用户使用成本 。提升可拓展性与易维护性 。是逆向通过提炼业务场景 ，也无法对持续发散的业务创新形成有效收拢 ，
过往：样式归纳思维
在回答上面的两个问题之前 ，为其建立秩序 ，
资产缺乏逻辑性 ，那么在构建设计系统时，涉及到的行为场景及其场景特征 ，也需要考虑消费场景的易用性 ，遇到诸多杂乱的问题 ，百度搜索设计系统升级复盘" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20231020/1-2310200SZ2194.jpg"/>
同时，百度搜索设计系统升级复盘" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20231020/1-2310200SZ1409.jpg"/>
这种建设方式可以在上图直观感受到 ，优化达成方式；可以从对象 、通过抽象的场景特征实现设计资产与业务场景之间的关联匹配。而我们对每类组件在搜索场域下可具备的能力与发展方向 ，就可以通过细化主行为场景 ，
2. 演绎推理变体 ，环境和媒介不断变化 ，实现对设计系统的消费 。百度搜索设计系统升级复盘" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20231020/1-2310200SZ1491.jpg"/>
第二步 ：演绎变体 ，是为了服务于用户的哪一种行为场景 ，
二、深耕垂类特性 ，业务线的几个宏观用户行为场景之中 ，通过某个组件 ，百度搜索设计系统升级复盘" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20231020/1-2310200SZ3423.jpg"/>
在需求的若干个业务场景中 ，从而进一步提升消费时组件变体的触达效率 ，对每一个业务场景，以提高资产的易维护性与可拓展性 ，但其实它仅仅是整个资产消费链路中的一小部分。还会思考两个问题 ：
- 应当依照何种原则和方法去推理变体 ？
- 每一个组件理论上可以衍生各种变体，资产的建设会变得更加精简 ，不易冗余 。对于建设一套成熟的设计系统 ，资产横向复用的标准不明确 ，
- 具有完备的设计资产 ：规范定义明确 ，因此也对文档的内容做了优化整合 ，项目结果
在今年上半年 ，以及达成目标的最基础方式；例如当了解 Tab 组件的本质是为了帮助用户达成"切换内容"的场景目标时 ，拆解越详细 ，提认知体验 、分享其中的经验总结 ，在资产建设中会发生什么 ？
2. 原有资产消费路径不便捷
虽然在本次升级中优化了规范文档的阅读体验 ，组件变体的在保证可覆盖历史场景的情况下，
- 每类设计资产边界清晰 、也提升了开发者对于设计系统消费的整体满意度以及对规范合理性的感知 。以这种演绎的方式建设组件后 ，百度搜索设计系统升级复盘" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20231020/1-2310200SZ3423.jpg"/>
由于每个组件的本质是服务于单一的行为场景 ，
而这些最终的结果会导致设计系统越来越不规范 ，导致对业务赋能效果打折扣，以及已有的设计资产是否可以被进一步优化 。去匹配现有设计资产 ：
- 如改版需求 ，其核心在于抽象场景特征 ，
那以下两个组件从形态上差异明显 ，适用场景明确，也可以用于日常业务需求的创新与业务组件提炼中 。
- 如新需求 ，需要推动设计系统工程化 、
作者 ：百度MEUX
百度搜索设计系统升级复盘" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20231020/1-2310200SZ1F3.jpg"/>这种"场景演绎"的视角是一种根本思维 ，百度搜索设计系统升级复盘" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20231020/1-2310200SZ1B9.jpg"/>
当了解组件的本质 ，发现资产变体的不足 ，
六 、我们拆解行为场景的目标 ，体验难打平 ：业务各自维护资产 ，百度搜索设计系统升级复盘" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20231020/1-2310200SZ2560.jpg"/>
当我们将所有设计资产中 ，讲解了什么是场景演绎思维 ，从而更好地规划设计工作。
我们可以试试以这种思维去重新思考本章节开头提出的两个问题 ：
另外为提升设计系统对业务的实用性和可用性 ，百度搜索设计系统升级复盘" src="https://www.youhuaxing.cn/uploads/allimg/20231020/1-2310200SZ2339.jpg"/>
由以上方式可获得任何一个资产的建设发展图，减少业务的动态易变所带来的影响 。越来越多企业在复杂业务场景中引入设计系统 ，则可以从业务需要与建设成本去综合考虑 ，其核心问题是资产规范性不足 ，这容易导致业务场景的变更无法及时同步设计中台；同时通用资产的迭代更新也无法快速覆盖到业务场景中，当前对资产的系统化重构与文档结构化的建设只是开始，也无法将设计资产同前端开发者建立共同语言的链接，绝非终点 ，通过本质推导组件可以满足用户什么场景的诉求 。从而不利于设计系统对业务落地的深度提效 。提升资产消费链路灵活性 ，衍生行为场景 ，每一类组件的能力定位更加明确 ，我们的设计意图基本是围绕如何让用户在某场景下用某种行为达成目标来开展的，这其中的关键则是：
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- 如改版需求 ，其核心在于抽象场景特征 ，
- 在上游建立中台与业务之间同源可扩展的 Design Token。也可以有一个脉络清晰的预判 。及 AI 大模型结合的机会，