极光渐变状态语言
训练/推理/异常三态各绑定一组渐变,色相固定、亮度分层,用户无需读文字即可判断。
3 态 · 6 令牌
AuroraFlux 以极光效果驱动可视化与交互反馈,让模型训练、推理与监控都在同一块动态画布上完成。首屏交互响应目标 < 120ms,视觉过渡统一 0.45s ease-out,滚动到内容区的平均到达步数控制在 3 步以内。
极光效果不是装饰,而是状态语言:训练在跑、推理在排队、异常在升温,都用渐变的色相与亮度直接说话。
推理链路视图把一次请求拆成 4 段:路由、批处理、推理、回传。每段用极光渐变的亮度差表示耗时占比,超过 300ms 自动转为主色高亮并降速呼吸。
每张卡片给出可核对参数,方便你把平台能力映射到自己的 AI 平台开发节奏里。
训练/推理/异常三态各绑定一组渐变,色相固定、亮度分层,用户无需读文字即可判断。
3 态 · 6 令牌
以波纹/波浪矢量作为背景母题,滚动时振幅随速度变化,最大位移控制在 6px 以内。
幅度 ≤ 6px
逐 token 回传,首 token 延迟目标 ≤ 350ms,流式卡片随内容增高而非整块重排。
首 token ≤ 350ms
按卡型与显存切分队列,支持抢占式调度;队列等待超过 2s 自动降级到小模型。
等待阈值 2s
同屏并排两组指标,差异超过 5% 用强调色细线标注,避免直接铺满高饱和色块。
差异阈值 5%
把交互响应、滚动到达步数、空状态引导点击率作为上线前必过的三项体验门槛。
3 项门槛
提示:桌面端可用触控板横向滑动,移动端左右滑动;卡片为滚动吸附式,随手一滑即对齐。
接入极光渐变状态语言后,值班同学平均 8 秒就能定位是哪段链路变慢,比之前翻日志快了约 4 倍。
流式可视化把首 token 延迟从玄学变成可追踪的指标,我们把 SLO 定在 350ms,一周内达标率到 97%。
数据可视化面板的波纹母题不抢信息,反倒是刻度线帮我们对齐了多组指标的读图节奏,评审会明显更顺。
覆盖算力、数据、安全与行业集成四类协作方,接口均已进入联调与灰度。
照着做即可避免最常见的翻车:糊成一片、过饱和刺眼、动效拖慢交互。
mesh 渐变的不透明度控制在 0.13–0.30,模糊半径 6–14px;正文区域保持中性底色,避免整屏高饱和色块。
约 60% 中性深底、30% 主色(暖橙)用于按钮与关键标题、10% 强调色(蓝紫)只点亮激活态与关键数字,色相不新增。
使用 ease-out 曲线、位移 ≤ 14px;避免弹跳与急停。同时提供 prefers-reduced-motion 降级,动效时长压到 0.01ms。
按钮 hover 反馈 150ms、滚动视图 250ms;超过 300ms 的操作要给出进度或骨架屏,避免用户以为页面卡死。
装饰层用 mask-image 渐隐边缘,父级 overflow:hidden,装饰元素不得越出容器、不得遮挡正文与按钮点击区。
所有配图 object-fit:cover 防跳动,加载时先占位再淡入;hover 缓慢放大 1.05 倍,时长 0.45s,不做急促缩放。
每一步都有明确产出物与验收口径,方便团队按周推进。
配置 API Key 与限流阈值(默认 60 QPS),完成沙箱联调,产出接入清单。
把极光渐变令牌接入设计系统,核对色相与亮度层级,输出 6 组状态色。
先放 5% 流量,跟踪首 token 延迟与滚动到达步数,达标后逐级放量到 100%。
按三项门槛验收:交互 ≤ 120ms、到达步数 ≤ 3、空状态引导点击率 ≥ 25%。
用亮度层级代替高饱和填充,让关键数字自然跳出。

新增按显存切分的抢占队列,等待超过 2s 自动降级到小模型,保证交互不断档。

异常态改用亮度更高的暖色高亮,色相不变,减少在深色底上的辨识负担。

所有仪表与图表统一叠加坐标线,读图节奏一致,评审沟通成本明显下降。