在资源有限的前提下，就衍生出了页面快速搭建的需求。而在这种情况下，我们往往需要一个能快速搭建的工具型产品，那么这类产品如何设计呢？
自互联网诞生之初，页面快速搭建的需求就从来没有断绝过，最早的纯静态PC页面、包含商品/营销信息的页面、移动端自适应的复杂页面……在互联网发展的过程中，页面的展现形式越来越多样化，承载的信息也越来越多，几乎，90%以上的信息都是以页面作为载体，通过互联网的形式，传播到各个角落。
实际工作中，各种各样的页面需求也接踵而来，不论每种需求承载的底层逻辑是复杂还是简单，都逃不了【需求设计–>交互设计–>视觉设计–>开发–>测试–>上线–>数据提取–>数据分析】这个完整的链路。
那么，在资源有限的前提下，就衍生出了页面快速搭建的需求，以解决交互设计、开发、测试、数据提取与分析等多个环境的资源消耗。
接下来，开始产品的设计前准备。
- 首先，我们给这个工具起一个名字，并为他做一个定义：（DIY） “提供复杂页面快速搭建能力，易用、稳定、灵活、可分析的工具。”
- 其次，为什么做这件事：为公司节约开发、测试资源及过程中消耗、为产品运营提升效率、节约开发/测试人力成本、服务集成化输出增加整体竞争力。
可以看到，在体量足够大的情况下，这件事是有价值的。
接下来，我们来看看模块设计。
我们拿出市面上的各种页面进行调研，会发现，基本上一个页面的构成，无外乎以下几种元素：
- 内容元素：图片、商品、视频、音频等；
- 布局元素：上下滑动、左右滑动、轮播等；
- 导航元素：锚点、分tab、外链、集合页等；
- 页面层级元素：多层级页面设计。
如果大家拿出天猫、淘宝、京东、豆瓣、蚂蚁的页面出来调研一下，会发现，不同业务属性的页面搭建，风格是完全不同的。从框架搭建和产品设计阶段开始，就需要确认工具主要服务于哪些业务场景，并针对性地进行设计。
基于SKU的电商业务场景页面搭建，是相对标准化的。商品作为页面的核心元素，页面的布局会对商品的属性产生较强的依赖，比如：
- 运营如何进行商品选品？如何将商品集合添加为页面内容？
- 商品的展现形式是什么？平铺？锚点？还是瀑布流？不同的展现形式，能承载的业务能力也不同
页面需要进行分层级设计，第一层级，用于设计具体正常排序的模块；第二层级，用于设计特殊布局的模块，在第一层级之上。可以理解为，两个模块垂直叠加。这点很重要。
然后，我们要做模块的抽象，核心是可以通过各种模块的堆叠，完成一个页面的搭建。有两种产品设计的方向：第一种，设计纯粹抽象的模块；第二种，设计相对具象的模块。
如何理解纯粹抽象的模块呢？
即可以任意设置内容的不同样式，然后根据不同的布局元素属性，不同导航元素容器，进行组合。这是纯抽象的，扩展性非常强，但是学习成本较高。这个留个悬念，大家可以选思考下。
我们用相对具象的模块来进行设计，这种方式，会更加容易理解。
包含的模块为：Banner、IMG、Hot Pot、商品、各类导航、宫格等。
针对模块细节，颗粒度定义，功能设计，就不展开描述了，我们就整体产品规划做一下描述。
从能力上，不同公司的业务场景下，对模块的抽象程度不同，抽象出来的模块也可能包含部分业务含义，拿在做的结构及模块输出举例，对内的产品模型如下：
对外的商业模式及产品模型，这边简单描述下：
- 首先，工具是服务于具体公司的业务的，要先保证能满足运营、视觉、开发以及测试的需求；
- 其次，工具类产品要本身独立，成为一个产品，有其应有的底线，不进行强耦合；
- 再者，在工具类产品设计之初，就需要考虑到是否可以对外面向集团或者市场，这涉及到系统定位（内网/外网）、前后端交互形式（文件/接口）、以及账户体系、抽象程度等多种因素的考虑；
- 最后，需要保证，对内可以带来资源的节约和效率的提升；对外又可以具备一定的盈利的可能性。
接下来，我们聊一下产品的实现层级设置：
其中，每一个节点均很考验产品设计能力，底层模块对应的数据结构及图形化配置界面（落数据）、以json文件的形式生成还是接口提供（性能和能力考量）、前端获取json后解析的方式、渲染能力、CDN、多场景支持等等。不一一展开来讲了。
最后再提一下，作为工具类产品，不可避免地会面临诸多业务需求，千万不能通过简单的线性叠加需求来进行需求设计，否则几个版本下来，产品会不堪重负，并且失去灵活性和扩展性。在进行业务需求沟通和需求拆解的过程中，要注重需求的抽象，尽量减少与业务系统的耦合，保持产品的独立性。
独立性、易用性、稳定性、灵活性、可扩展、可追溯，是工具类产品的核心。
如果有一天，作为工具类的设计者，有一天看到用户（运营或其他）通过自己的产品，搭建出的页面非常华丽，不看配置或者代码都不知道是使用什么模块组合而来的，这种成就感，是无价之宝。
要做好一个完整的产品，需要在细节把控到位，针对性的有如下tips：
- 熟练掌握前端页面调试工具（chrome即可）；
- 底层模块设计时对数据库和高并发业务场景的考量；
- 工具类产品的边界，有所为，有所不为；
- 做好长期规划及版本迭代计划。
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