Microsoft Places：整栋楼的空间管理
办公空间管理员要用电子表格和互不相通的工具，管理多栋楼里成百上千的工位、会议室和规则。我主导了空间管理 V1.0 的用户体验， 从一开始就为 Copilot 而设计 。
办公空间管理员要用电子表格和互不相通的工具，管理多栋楼里成百上千的工位、会议室和规则。
V1.0 的大部分都是我设计的，从空间目录、创建和编辑流程，到批量编辑和早期的 Copilot 概念。唯一不是我负责的是侧边栏。
管理员被困在电子表格里
每栋楼都有楼层、区域、房间和工位，每一层级都有自己的规则。现有的工具没法同时处理这么多。
帮管理员同时管理成百上千个空间，并且放心地按下“保存”？
三个难题
规模
让管理员一次搜索和更新成百上千个空间，页面也不会变慢或变乱。
空间的复杂性
把楼栋、楼层、区域、房间和工位做成一个层级，让管理员找得到路。
高风险的设置
让自动释放计时器、按团队分配权限这类规则容易理解，修改起来也安全。
先理清流程再设计界面
- 01梳理工作流程和 PM 一起端到端负责从选择空间到保存修改的每一步
- 02把目录可视化尝试了好几种布局结构和真实楼栋一致让管理员不会迷路
- 03为 Copilot 做准备比如“把 A 区分配给市场部”这样的指令一条指令如何变成一个等管理员确认的建议
三个设计决策
一眼就能看懂的目录
一棵树涵盖楼栋、楼层、分区和空间，配有筛选、搜索、快速详情，以及一个“未分配”分组，显示还有哪些需要处理。
完整的空间生命周期
创建、编辑、嵌套和删除空间的流程，并有保护措施，不会因为误操作丢失任何东西。
一次编辑很多空间
选中多个房间或工位，在一个流程里修改可用状态、团队分配或预订规则，并清楚看到每个修改会带来什么。
AI 应该停在哪里
我做过 space management 的早期 Copilot 概念，比如输入“把 A 区分给市场部”，系统给出修改建议，由管理员确认。这些概念最后没有在 V1.0 上线，但做的过程让我对管理工具里的 AI 有了更深的理解。
有些事需要人来把关
分配工位、改规则会影响几百个人，出了错也是管理员来担。这类事应该让 AI 提建议，由人来做决定。是人和 AI 协作，而不是人操作机器。
AI 要做到什么程度
团队里一直有个问题：AI 要做到多成熟？太强了会把本来要帮的人取代掉；太不成熟又老出错，反而给用户添麻烦。
如果继续做下去我想探索的方向
这部分工作继续往下推之前，我就离职了。如果还在团队里，我想弄清楚管理员的舒适区在哪里：哪些事他们愿意交给 AI，哪些想先自己确认，两者之间怎么顺畅切换。往战略层面想，我想知道 AI 怎么帮用户把工作做好，同时让他们依然觉得自己的工作有意义。追求效率没有错，但不应该把取代人当成目标。这里面也有伦理的问题，值得认真去探索。
我学到了什么
先打好地基再谈 AI
Copilot 能不能帮上忙，取决于底下的数据是不是干净。清晰的目录和可靠的编辑流程必须先做好，所以 V1.0 把重点放在了打地基上，以后不管加什么 AI 都建在这上面。
管理工具要让人安心
最好的管理后台体验，是让人点“保存”时不用犹豫。这需要逻辑顺畅、重点信息一眼可见，必要的地方给出详细解释。UX 文案也同样重要：我们整理了一份管理员平时就在用的术语词典，界面上的每个词都从里面来，避免误解，让他们操作得更安心。
用概念图帮需求成形
Copilot 刚推出时需求还很模糊，PM 常常在没有 PRD 的时候就让我们先出概念图。我学会了把这些概念图当作快速、低保真的提问，用来帮大家把需求写清楚；等问题定下来，再进入正式设计。
