在产品设计的日常里，技术总是被视作遥不可及的“黑盒”。但我发现，若能把它们包装成用户熟悉的生活场景，效果竟能让人惊叹。

先拿 API 来说。你可以把 API 想象成一家 24 小时营业的快递邮局。用户（客户端）投递包裹（请求），邮局（服务器）在后台快速转运，最终把包裹交给收件人（返回数据）。只要告诉用户：投递地址、快递单号和收件时间，他们就能在不懂内部流程的情况下放心使用。

再说 microservices。把它比作一堆可拼装的乐高积木。每块积木（服务）都有独立的功能、接口与生命周期，开发者可以随意拆装，而不必担心整个结构崩塌。使用者只需关心最终搭建出的模型——无论是手机的相机功能还是电商的购物车，都是组合而成。

AI 模型就像是隐藏在厨房里的“烹饪机”。用户把原料（数据）倒进去，机器根据预设配方（算法）翻滚、加热，最终端出一盘美味的菜肴（预测结果）。关键点是，烹饪机虽功能强大，却无法直接读懂食材的味道——这正是需要对模型做可解释性的地方。

数据流水线更像是城市的供水系统。原水（原始数据）从水库经过过滤、加压，再到居民家中供水。每一段都需严格管控，确保水质安全。把这个比喻传达给用户，能让他们清晰看到数据治理的重要性。

选择合适的隐喻，关键在于听众。若对技术陌生的业务伙伴，最好用“邮局”“乐高”“厨房”这些贴近生活的图景；若是同事是开发者，则可采用“服务网格”“容器编排”等更技术化的比喻。始终保持“说话者是你，听者是你”，才能真正做到信息落地。

Slack 在推出“频道”功能时，便采用了“房间”这一日常场景来解释。大家只需想到自己的办公室会议室，便能直观理解消息聚合与私密性的区别。正是这种简单易懂的比喻，让非技术用户在短时间内上手。

若想让类比生效，可按以下步骤走：
1️⃣ 明确技术概念的核心痛点；
2️⃣ 寻找日常中对应功能且情感共鸣的物件；
3️⃣ 用一两句话把它们对接，并验证是否能让目标用户产生预期联想；
4️⃣ 在文档、演示或对话中持续复用，形成共识。

技术与用户的距离，往往只差一个合适的桥梁。你准备好把自己的技术语言变成用户的家常菜了吗？