MenuCraft: Semplificare il Design dei Menu delle App

Progettare menu per le applicazioni può essere tosto. Ci sono tante scelte da fare e fattori da considerare. Un problema principale è come i Comandi del menu si relazionano tra loro. A volte è difficile vedere queste connessioni, specialmente quando non ci sono abbastanza risorse disponibili. Con l'aumento dei modelli di linguaggio grandi, ora possiamo usare le loro conoscenze per aiutare a creare sistemi di menu migliori.

In questo articolo presentiamo MenuCraft, uno strumento che aiuta i Designer a creare menu lavorando con un sistema di dialogo AI. MenuCraft rende il processo di design più semplice e permette di fare cambiamenti veloci. I designer possono chiacchierare con MenuCraft e ricevere aiuto per vari compiti.

I menu sono strumenti comuni che permettono agli utenti di accedere facilmente alle funzioni di un'applicazione. Anche se possono sembrare semplici, creare un buon sistema di menu è complicato. Il numero di design può aumentare rapidamente man mano che si aggiungono nuovi comandi. Concentrandoci solo sul testo nei menu, possiamo guardare alla posizione dei comandi e delle scorciatoie come ai fattori di design più importanti. Di solito, i comandi sono mostrati in modo lineare, con i nomi da un lato e le scorciatoie dall'altro.

Dal 1980, i ricercatori in Interazione Uomo-Computer (HCI) stanno cercando modi migliori per organizzare i comandi nei sistemi di menu. Il loro obiettivo è rendere più veloce la selezione dei comandi da parte degli utenti mantenendo insieme i comandi correlati. Per farlo, i designer devono sapere quanto spesso vengono usati i comandi e come si relazionano tra loro. Questo solitamente significa che i designer devono fare affidamento sui test degli utenti e sulla loro esperienza, il che può essere lento e non sempre preciso. Con l'aumentare del numero di comandi, questo processo diventa ancora più difficile. I designer vogliono anche che i menu in una singola applicazione siano coerenti, così gli utenti possono trovare ciò di cui hanno bisogno rapidamente, ma questo può richiedere molto tempo anche.

Alcune ricerche precedenti hanno esplorato metodi basati sui dati per catturare i significati dei comandi dei menu. Tuttavia, questi metodi utilizzavano fonti di dati generali come Wikipedia, che potrebbero non adattarsi bene alle esigenze specifiche dei menu. Anche con i progressi nei modelli di linguaggio neurale, l'uso di metodi basati sui dati per il design dei menu è rimasto indietro. Le due principali ragioni per questo sono il costo di raccolta dei dati necessari e la mancanza di metodi efficaci.

I recenti modelli di linguaggio grandi, come GPT-3, hanno dimostrato di poter adattarsi a molti compiti con solo pochi esempi. Questi modelli detengono molte conoscenze utili che possono aiutare nel processo di design dei menu senza bisogno di ulteriore formazione. Inoltre, lo stile conversazionale di questi modelli può aiutare a soddisfare le esigenze interattive dei designer.

MenuCraft utilizza un modello di linguaggio basato sul dialogo per aiutare a creare menu. Combina metodi basati sui dati con design interattivo. I designer possono facilmente creare menu, ricevere suggerimenti e chiedere modifiche per migliorare i loro design. Affinché lo strumento funzioni bene, deve gestire molti compiti, da quelli semplici come aggiungere un comando a quelli più complessi come suggerire design migliori o raggruppare comandi insieme.

Un approccio innovativo in MenuCraft è l'uso del few-shot learning. Questo metodo consente allo strumento di svolgere una varietà di compiti senza necessitare di una formazione separata per ognuno. Può aiutare a progettare menu basati su argomenti e comandi e fornire consigli per le scorciatoie. I designer possono anche creare i propri compiti, rendendo il sistema adattabile alle loro esigenze. Vogliamo anche vedere come i designer interagiscono con MenuCraft per capire cosa vogliono e quanto bene il modello soddisfa queste esigenze.

#Modi Utili in cui Funziona MenuCraft

MenuCraft può eseguire vari compiti per rendere più facile il design dei menu. Ecco alcune delle interazioni chiave che supporta:

#Design Basato su Argomenti

Un compito semplice che MenuCraft può aiutare a svolgere è creare un menu basato su un argomento specifico. I designer possono chiedere a MenuCraft di suggerire comandi che soddisfano le loro esigenze. Per esempio, se un designer richiede un elenco di comandi per un argomento "Stampa", MenuCraft può rispondere con comandi come "Stampa," "Esci," "Incolla," e "Trova."

#Design Basato su Comandi

Nella comunità del design dei menu, il design basato sui comandi è molto importante. Qui, i designer forniscono un elenco di comandi e quanto spesso vengono utilizzati. Poi, possono chiedere a MenuCraft di disporre questi comandi in un menu. Mentre i metodi tradizionali possono richiedere molto tempo, MenuCraft può fornire rapidamente una disposizione adeguata. Se un designer ha un elenco di comandi e schede per un programma come Windows Notepad, MenuCraft può disporli logicamente in base ai comandi più frequentemente usati.

#Raccomandazione di Comandi o Schede

MenuCraft può aiutare i designer a trovare comandi correlati o suggerire nuovi nomi per schede e comandi. Per esempio, se un designer ha un comando chiamato "Aggiungi ai Segnalibri" già in una scheda "Segnalibri", può chiedere a MenuCraft quali altri comandi dovrebbero essere inclusi. MenuCraft può fornire suggerimenti come "Segnalibra Tutte le Schede" o "Organizza Segnalibri," insieme a motivazioni su perché quei comandi sarebbero utili.

#Raccomandazione di Scorciatoie

Le scorciatoie sono tasti da tastiera che aiutano gli utenti ad accedere rapidamente ai comandi. MenuCraft può raccomandare scorciatoie uniche per comandi e schede per semplificare il processo. I designer possono chiedere a MenuCraft di assegnare scorciatoie, e si assicura che nessun due comandi condividano la stessa scorciatoia, il che aiuta a prevenire confusione tra gli utenti.

#Elaborazione dei Comandi

A volte, i designer vogliono più informazioni su comandi specifici. MenuCraft può spiegare cosa fa un comando o dare esempi del suo utilizzo. Per esempio, se un designer chiede spiegazioni sui comandi del menu in un editor di testo, MenuCraft può delineare cosa fa ogni comando e come gli utenti potrebbero interagire con esso.

#Conclusione e Direzioni Future

MenuCraft offre un nuovo e interessante approccio alla progettazione dei menu con l'aiuto dei modelli di linguaggio. I primi test mostrano che può gestire molti compiti in modo efficace. Tuttavia, MenuCraft è ancora un prototipo e ha bisogno di ulteriori ricerche. Il lavoro futuro si concentrerà su studi sugli utenti per capire meglio di cosa hanno bisogno i designer di menu. Questo aiuterà a perfezionare MenuCraft per soddisfare meglio i requisiti specifici di diversi utenti.

Vogliamo anche esplorare come il feedback dei designer possa migliorare il funzionamento di MenuCraft. In generale, siamo speranzosi riguardo a ciò che MenuCraft può realizzare e desiderosi di continuare a sviluppare questo strumento. Questa direzione nel design dei menu potrebbe migliorare l'esperienza dell'utente in molte applicazioni.

Nella comunità del design, si discute continuamente su come l'AI possa aiutare i designer. L'idea è che l'AI dovrebbe lavorare insieme alle persone piuttosto che sostituirle, migliorando i loro sforzi creativi e le loro capacità di risoluzione dei problemi. Anche se il design può essere visto come un problema di ottimizzazione, includere un elemento umano in questo processo è difficile perché le persone e i sistemi di ottimizzazione pensano in modo diverso.

Crediamo che MenuCraft sia vicino a questo obiettivo perché tiene conto di come operano i designer umani. Poiché il modello è addestrato su un ampio dataset con input umani, dovrebbe avere una buona comprensione di come pensano i designer. Le persone sono abituate a formati conversazionali, e MenuCraft può mantenere un dialogo in modo che risulti naturale.

Nonostante il potenziale dei modelli di linguaggio nel design dei menu, è importante riconoscerne i limiti. Potrebbero non avere conoscenze dettagliate specifiche per il design dei menu, e le loro prestazioni possono variare in base alla qualità dei dati utilizzati per l'addestramento. I modelli di linguaggio possono anche avere difficoltà con concetti matematici quando i designer forniscono dettagli specifici per le caratteristiche di design. Questo potrebbe portare a suggerimenti di design scadenti.

In sintesi, MenuCraft ha mostrato risultati promettenti finora, ma abbiamo bisogno di condurre ulteriori test e raccogliere feedback. Continuando a sviluppare questo strumento, speriamo di trovare modi sempre migliori per assistere i designer nella creazione di sistemi di menu intuitivi ed efficienti.