91图示和乌瓜起步于一个很朴素的念头：做图和找图的人，不该把一半时间花在“找”上。2020年，我们从一个只有流程图和箭头素材的小站开始，把散落在不同平台、不同格式里的图示资源一点点收拢到同一个屋檐下，让设计师、产品经理、教师和学生不必在十几个标签页之间反复横跳。
2023年，乌瓜社区模块上线，用户开始不只“拿”，也开始“给”——上传自己整理好的信息图模板、标注清晰的图标包、可以直接套用的演示版式。资源库从单向供给变成了双向流动，筛选和分类的颗粒度也跟着细了下来。
2026年，91图示和乌瓜做了一次底层重构：筛选不再只靠标签堆叠，而是把“用途、格式、风格、场景”四个维度拆开，让你三秒内把范围从一万多条压到十条以内。收藏夹也打通了桌面和移动端，看到合适的素材随手一收，回到工位打开就是整理好的状态。
新增“信息图组件库”，流程图节点、箭头、说明框都可以单独拖拽组合，不再被一整张图卡住。
乌瓜这个名字来自社区里最早的一批用户，他们把收藏灵感叫“囤瓜”，把分享好素材叫“切瓜”。91图示和乌瓜保留了这个说法，也保留了那种“先存下来再说”的踏实感。所有资源都经过格式校验和来源标注，能直接用在演示、报告、课堂和产品文档里，不用再花时间二次清洗。
一套覆盖十二种常见数据关系的图表模板，配色和字号已经预设好，替换数字即可出图，适合季度汇报和年度总结。
去掉装饰性元素的纯结构流程图，节点和连接线清晰到可以直接放进产品需求文档。
860 枚统一线宽的通用图标，覆盖导航、操作、状态、文件四大类，SVG 和 PNG 双格式打包。
过去找一张“适合季度汇报的蓝色系极简流程图”要翻七八页，现在三个下拉框叠在一起，结果直接收敛到个位数。筛选条件之间是“与”关系，不会互相打架。
信息图的标题条、图例块、数据卡不再被锁死在一整张模板里，可以单独收藏和调用。
1,200 余枚线性图标统一到 1.5px 线宽，混用时的视觉噪音明显降低。
地铁里没信号也能翻看已收藏的图示缩略图和标签。
每份科研类示意图附带原始文献或数据出处，方便追溯。
新增判断、并行、子流程、注释等标准节点，兼容主流绘图工具。
针对投影环境调高了对比度，后排看得清。
选中一组 SVG 元素，一次换掉主色，不用逐个打开。
每月一封邮件，附当月下载量最高的十组图示资源。
输入“lct”即可联想“流程图”，移动端输入效率提升明显。
八大导航不是随便分的。流程图、信息图、图标、图表、思维导图、UI 线框、演示模板、矢量元素——每一类下面还有二级筛选。先想清楚你要的是“结构”还是“装饰”，路径会短很多。
用途、格式、风格、场景四个筛选器可以同时生效。比如“汇报 + SVG + 极简 + 数据”，结果通常不超过二十条。筛选器之间不会互相取消，选得越多越准。
手机上浏览时，卡片自动变成单列，缩略图和标签优先展示，不会挤成一团。
看到合适的素材，点一下星星就进收藏夹，桌面和移动端同步，不用回头再找。
每张卡片底部有“同类资源”，顺着一条线索往下翻，往往能凑齐一整套风格统一的素材。
图示从来不是设计的边角料。一张流程图承担的沟通成本，往往比三段文字更低；一组对齐的数据图表，可以让一场汇报少花十分钟解释口径。问题在于，真正好用的图示素材散落在图标站、模板站、代码仓库和社区帖子里，格式不一、粒度不一、授权不一。找素材的人被迫变成格式转换器和版权鉴定员，这本身就是一种巨大的隐性消耗。
91图示和乌瓜试图做的，不是再增加一个素材仓库，而是把“找图示”这件事从搜索行为变成浏览行为。搜索的前提是你知道要搜什么，但很多时候，你只知道你要解决一个表达问题，却不知道它对应的是“信息图组件”还是“流程图骨架”。八大导航的意义在于给出一个可扫读的认知地图：先看到全貌，再决定往哪里走。
2026 版的多维筛选是朝着这个方向的一次收敛。过去筛选器是孤立的，选“流程图”就不能同时限定“SVG 格式”，用户不得不在结果页里二次人工过滤。现在四个维度可以叠用，本质上是在用结构化条件替代关键词猜测。筛选器越准，用户就越不需要“猜一个可能存在的文件名”。
另一个容易被低估的设计是“组件级索引”。一整张信息图模板当然有用，但真实工作中更常见的情况是：版式对了，只是配色不合适；结构对了，只差两个箭头。乌瓜社区把标题条、图例块、数据卡拆开单独收录，让用户拿走的不是一整张图，而是刚好缺的那一块。这种粒度上的让步，换来的是素材复用率的实质性提升。
收藏夹的跨端同步看起来是基础设施，但它改变的其实是决策时机。过去在地铁上看到一张合适的图，要么截图存相册，要么等回到工位再搜一遍。现在随手一收，收藏夹里就是按项目、按风格排好的状态。降低“收”的成本，才会让人更愿意在碎片时间里做筛选和判断，而不是把所有决策堆到 deadline 前。
说到底，图示资源平台的价值不在“拥有多少”，而在“省下多少”。省下的是格式转换的时间、反复搜索的时间、凑齐一套统一风格的时间。91图示和乌瓜把力气花在筛选、拆解和收藏这三件事上，是因为它们最接近用户真实的卡点。至于资源总量，那是结果，不是起点。
社区里分成两派：一派认为 AI 生成的 SVG 结构经常乱掉，还是得手动重画；另一派觉得用来起稿够了，省下的时间足够修。
一个看似基础的问题引发了上百条回复。结论大致是：给外部看要写，内部技术文档可以省。