作为一名产品经理，我总在想，为什么有些科研软件能让实验员像玩游戏一样自如？答案不在代码，而在心智模型。心智模型是人们对事物的内部认知框架，决定他们如何解读界面、如何操作。对于生物技术软件来说，若界面与实验员的工作思维不匹配，功能再强大也会被甩在后面。

在实验室，流程往往是一条条连锁反应：从样本制备、PCR放大、测序数据清洗，到统计分析与结果可视化。每一步都包含了固定的术语、典型的参数以及对结果的期望。若软件的交互没有把这些步骤映射到可见的工作流上，用户就会被迫在无序的按钮间“翻找”。

举个真实案例：Benchling 的“实验记录”模块就是把实验流程拆成“步骤—参数—结果”的结构，并在右侧实时展示对应的图表。研究员在录入PCR条件时，系统会自动弹出已验证的温度曲线，减少手动校对的错误。相反，早期的一些平台如LabKey 的“数据管理”界面，则把所有数据都堆在表格中，缺乏对实验过程的可视化引导，导致用户在使用时频繁切换视图。

从产品经理的角度来看，构建这种契合的界面，需要先绘制心智模型图。第一步，做“实验员访谈”——了解他们在实验室里最常遇到的痛点。第二步，拆解流程为“模块”，每个模块对应一个可视化面板。第三步，利用“数据可视化原则”（如先给出摘要，再放细节）让结果一目了然。第四步，进行快速迭代：用原型让实验员“打卡”，收集反馈后再微调。

未来，AI 的加入可能让界面自动识别实验员的“操作轨迹”，实时给出最佳参数建议。但同时也带来了数据安全和解释性的问题。作为产品经理，你得在“功能便利”与“科研诚信”之间找平衡。你准备好把实验室的心智模型搬进产品中了吗？