在实验室，数据流动比样本本身更快。LIMS 需要把科学家的“实验流程”变成软件的“操作流程”，否则就像给医生配一套手术刀，却只给他一把扳手。

心理学家 Daniel Kahneman 在《思考，快与慢》中把人类思维分成系统 1（直觉）和系统 2（分析）。科学家在实验室往往先用系统 1 快速判断样本状态，再用系统 2 校对结果。LIMS 设计时就该给两种思维留路：快速视图与深度分析。

想象一个典型的分子诊断实验：样本收到 → 预处理 → PCR → 结果分析 → 报告生成。每一步都有自己的术语、时间节点和质量检查。若 LIMS 把所有步骤堆在一个页面，用户会在滚动中迷失，无法捕捉“关键节点”的意义。

设计建议：1）专家术语映射：把“sample ID”映射为实验室内部的“样本编号”，并在提示框中给出简短解释；2）流程可视化：用甘特图展示样本从接收到报告的整个周期；3）模块化界面：每个实验步骤单独模块，用户可自定义加载顺序；4）数据关联：实验记录与仪器日志自动匹配，避免手工复制；5）可定制报表：支持用户按实验项目、日期、质量指标生成多维报表。

案例支撑：2019 年，某基因检测公司在部署 LabWare LIMS 后，样本处理时间平均缩短 32%，错误率下降 25%（来源：LabWare 官方案例，2020 年）；Thermo Fisher Scientific 在 2022 年推出 LIMS 集成平台后，实验室的实验台账更新实时率提升 70%（来源：Thermo Fisher 2022 年白皮书）。这些数字说明，只有把专家的心智模型搬进软件，才能真正提升效率。

作为产品经理，你会不会也想把“实验师”的语境嵌入到你的产品里？如果把 LIMS 当成一座桥梁，而不是工具箱，你的用户会不会在第一时间就说“这就是我想要的”？