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最近作为Product designer对TapNow进行重构更新，有非常多基于用户视角的insight。 感慨AI时代不需要过多形而上的讨论，很多想法通过低成本prototype都可以实现并体验。 总结做好Product designer重要的一些原则： 1. Always从用户视角出发确保解决真实的问题 2. 对概念和意图进行高维度抽象，确保给用户传达的理念精准且一致 3. 极致的减法和细节控，极度严苛要求和高标准打磨动效和丝滑体验，不放过任何细节

TapNow 资深 UI/UX 设计师 (Senior UI/UX Designer) 岗位职责 构建下一代 AI 创作者 OS 设计系统：深度参与核心产品 UI/UX 设计体系从 0 到 1 的搭建，定义极简、专业且具先锋感的视觉一致性标准。打造跨端复用的组件库，对极致的动态效果与像素级视觉还原负核心责任。 重塑专业级创作者交互范式：负责节点式工作流（Node-based workflow）、AI Agent 协同、多模态生成的交互逻辑设计。将复杂的 AI 算法能力转化为直观、流畅、符合专业导演与动画师直觉的创新交互方案。 主导全链路体验设计与落地：运用 Figma 产出高质量的无缝响应式高保真界面，主导跨端连续性体验（Hand-off）规范落地。与产品、研发、内容策略团队深度协同，参与前期场景推演与全球用户调研，全流程推动设计方案高还原度落地。 探索人机协同（HCI）前沿体验：持续关注全球 AI 创作工具、空间计算及专业影视后期软件的演进趋势，探索Agent协同、“渐进式呈现”等 AI 原生交互，将行业前沿的生产力优势转化为产品的体验壁垒。 任职要求 顶尖的先锋美学：设计类专业本科及以上，具备全球化审美视野，崇尚克制、硬核、强调信息效率的专业级工具美学。 4年以上复杂产品经验：熟练掌握 Figma，拥有完整且成熟的复杂工具类、平台级或协作类产品全栈设计案例 极强的逻辑与理解力：对排版、色彩、交互有极致细节控。能理解技术底层（如模型生成机制、节点连线逻辑），平衡美学表达与商业实用性。 AI Native 深度实践者：对 AI 原生（AI-Native）交互范式有深刻理解与实践，深度了解或使用过 Codex、Claude Code / Cowork 等前沿 Agentic 生产力工具高效的跨团队沟通：逻辑清晰，善于在跨团队（AI 研发、工程、艺术家）碰撞中精准传递设计理念并达成共识。 加分项 硬核工具/创作类产品背景：有专业音视频剪辑、三维动画、节点式特效（如 Nuke/Houdini）或复杂白板协作产品的 UI/UX 设计经验。 多端连续性体验设计：对分屏协作、多窗口并行、空间画布等复杂协同与高密度信息展示场景有深刻的体验设计逻辑。 动效与高保真原型：具备微动效设计能力，能通过动态表达（Protopie/Framer/AE）细腻呈现节点连接、状态转换等关键交互意图。 技术同理心：理解前端基础逻辑（Canvas/WebGL/SVG 渲染特性），能与研发高效对接，追求 100% 视觉还原。 我们提供 定义下一代标准：与顶尖 AI 团队共事，直接参与 AI 原生操作系统的设计创新，用技术推动“创作平权”。 绝对的自由与支持：扁平、反教条的创作环境，鼓励尝试前沿工具，赋予设计师充分的自主权与实验空间。 丰厚回报：极具竞争力的薪酬福利、弹性工作制，让体验创新获得应有的价值回馈。 base 深圳南山，投递方式：lydia.zhu@tamaredge.ai或者 ➕我微信

战略数据分析/商业数据分析 − 实习生招募 TapNow 是面向广告、影视与创作人的【AI 视觉创作引擎】，帮助品牌与内容团队更快产出【高质量视觉素材与故事】。 【你将做什么】 【AI 商业化与经营模型】： 负责核心 AI 产品的定价策略。深度搭建和追踪经济模型，数据驱动把控整体经营质量。 【行业趋势判断】： 持续跟踪 AI 行业的技术演进、市场格局与商业模式变化，输出前瞻性的趋势洞察。 【战略决策支持】： 作为业务发展的“数据政委”，将复杂的底层数据洞察转化为清晰的商业策略，支撑公司在定价、投入与方向上的关键战略决策，确保商业目标的落地执行。 【Agent 产品商业化】： 探索并设计 AI Agent 产品的商业化路径与变现模型，建立衡量其商业价值的数据标准，推动 Agent 能力从技术优势转化为可持续的商业增长。 【任职要求】 【学历/经验】： 本科及以上学历（统计学、商业分析、数学或计算机等相关专业优先）；有互联网产品、AI、广告策略或咨询公司的相关实习经历。 【AI Native（Must have）】：把 AI 当作日常工作流的一部分，乐于用 AI 提升效率。 【Vibe Coding（Must have）】：能够熟练借助Vibe Coding工具如：Cursor / Claude Code / CodeX 等高效完成数据提取、清洗、分析与建模，把 AI 当作日常生产力。 【热爱 AI 行业（Must have）】： 对 AI 行业有发自内心的热情，持续关注前沿动态，愿意在快速变化的领域里主动学习和探索。 【Common Sense 与批判性思维】： 具备极强的业务直觉，不迷信单一数据，能透过数据表象看透业务本质。 【细致、可靠、学习力强】：对数字敏感、责任心强，能在节奏快的需求里保持准确，并快速学习新工具与口径。 【沟通与破局能力】： 具备极强的“降维沟通”能力。能够在模糊的业务地带中主动定义问题，能将复杂的底层技术语言与高层战略语言进行双向翻译。 【加分项】 【了解 Agent】： 对 AI Agent 的能力边界、交互范式与应用场景有理解，能判断其商业化潜力。 【AI 创作生态认知】： 熟悉 AI 内容产品，对“Prompt 工程”或“AI 生成的不确定性”带来的交互挑战有自己的观点。 【深度变现经验】： 有丰富的广告优化策略、Usage Based 产品定价或社区产品增长分析经验。 【工具栈】 【数据处理与可视化】： SQL、Python、BI 工具。 【AI 辅助】： 熟练使用大模型 / AI 编程工具（Vibe Coding）提升分析效率。 【其他】： 熟悉基础的业务系统架构，具备结合后端数据流进行全链路问题排查的分析思维。 【我们提供】 【有竞争力的薪酬与福利】： 尊重影响力与长期创造价值。 【核心业务参与感】： 作为战略团队的核心大脑，你的分析结论将直接影响 TapNow 的商业化进程与 AI 产品的演进方向。 【扁平、开放的协作氛围】： 结果导向；与顶尖的算法和研发团队并肩作战，持续学习与成长。

在一个通宵开发sprint结束后，当清晨的第一缕阳光透过窗户洒进tapnow的办公室，咱后端大哥长舒一口气，挥笔在白板上留下了一首诗。 那一刻，他成神了🫡

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创业，学会长期与问题共存 今天去蛇口海边的咖啡馆坐了一下午，主要是复盘最近这段时间的状态。 一个更清晰的结论是：人最终要建立的，不是解决所有问题的能力，而是与问题长期共存的能力。 很多问题不会被彻底消灭。能力有边界，资源有限，外部环境也不会按照预期运行。指望某一天一切变得简单，本身就是误判。现实情况通常是，旧问题没有完全消失，新问题还会持续出现。 所以重点不再是幻想“没有问题的时候再开始”，而是当问题持续存在时，是否还能保持清醒，继续推进，继续修正，继续做正确的事。 真实面对问题，是第一步。不要美化，不要回避，也不要靠情绪替代判断。先承认问题存在，再拆解问题，优化问题。能解决的就解决，暂时解决不了的就控制影响，接受它在一段时间内成为系统的一部分。 这不是消极，也不是妥协，而是更有效的工作方式。成熟的标志之一，就是不过度执着于“彻底解决”，而是能够在不完美、不顺畅、甚至长期有噪音的条件下，维持稳定输出。 心态放平，不是放弃标准，而是不再因为问题的存在本身产生额外消耗。问题存在，很正常。关键是不要被问题拖走，不要被短期波动打乱节奏，不要因为过程不理想就偏离长期正确的方向。 持续做正确的事，价值往往不是立刻体现的。但从长期看，这是少数真正有复利的选择。 问题会一直存在，情绪未必可靠，环境也不会永远配合。真正重要的是，面对问题时保持诚实、稳定、克制，然后持续优化。 2026继续战斗！

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