Axure 高保真交互: 利用预测性搜索元件模拟微信搜索框

微信搜索框的交互细节，远比你想象的复杂。如何在原型阶段就精准还原其预测性搜索体验？本文将以Axure为工具，手把手拆解微信搜索框的核心逻辑，并通过高保真元件模拟出真实交互效果。

预测性搜索元件是Axure中一种交互式组件，它能够在用户输入关键词时，实时展示匹配的搜索建议或候选结果，从而提升搜索效率和用户体验。

简单来说，它就像我们在百度、淘宝或微信搜索框中输入文字时，下方会弹出一列“你可能想搜的内容”一样，是一种“边输入边提示”的交互方式。在Axure中，这个功能通常是通过输入框+中继器组合实现的，利用中继器来存储数据，再通过交互事件和条件判断，动态过滤并展示匹配项。

01学习目标

掌握Axure预测性搜索元件的使用方法；

学习如何通过中继器实现动态搜索建议；

进阶：利用项模板实现微信风格的分类搜索结果展示（联系人、群聊、聊天记录等等）；

02实现思路及步骤

微信搜索框简要的交互流程如下：

用户在输入框中输入文字；

输入框的“文本改变时”事件触发；

中继器根据输入内容过滤数据；

展示过滤后的结果。

如上图，由于PredictiveSearch这个元件帮我们它已经封装好了大部分交互逻辑，省去了编写复杂函数和交互逻辑的麻烦，非常适合快速搭建高保真搜索功能原型。它的结构主要包括：

输入框：用于用户输入关键词；

中继器：存储搜索建议数据；

动态面板：用于展示匹配的搜索结果；

交互事件：已封装好输入监听与数据过滤逻辑。

所以我们只需要做：

元件库中，找到“PredictiveSearch”或“预测性搜索”，拖入画布。

选中元件中的中继器，填充中继器数据：在元件自带的中继器中，添加你自己的搜索项（如联系人、群聊、聊天记录等）

调整样式与结构：根据实际需求修改外观、布局或交互细节。

实现效果如下：

03进阶操作思路

想要实现如上图所示的微信微信搜索结果的分类展示（联系人、群聊、聊天记录等等分开展示），需要在Axure中继器的「项模板」中通过条件判断和分组布局来区分不同类型的结果。以下是实现思路参考：

1）在中继器「项模板」中，添加「组容器」；

2）使用「条件判断」区分不同类型：

联系人：[[Item.Type==“联系人”]]；

群聊：[[Item.Type==“群聊”]]；

聊天记录：[[Item.Type==“聊天记录”]]；

3）为每组设置不同的样式（如图标、颜色、字体）。

4）添加「跳转」交互：为中继器项添加「点击时」事件，跳转至对应页面。