LabRdr 是一个完全实验性的产品。
从用户场景出发，贴着场景设计产品
在第一次使用这款应用的时候，LabRdr 会问你几个问题。第一个问题是你早晚的通勤开始时间；第二个问题是问，你花在早晚通勤上的时间长度。在此之后，会根据你的选择，为你挑选适合你通勤长度的文章集合，在你每天早晨和晚上通勤开始的时候推送给你。
LabRdr 有一个有趣的特性，就是它的文章同步是在后台进行的。这应对的场景：我们出门坐地铁或者其他交通工具，手机有可能会没有信号。这时我们一般会在上地铁之前先打开离线一些数据，然后在地铁上读；LabRdr 在后台同步的功能就会离线下载，用户也就无需打开应用手动下载。这是 LabRdr 整个的设计起点。
越来越多的产品在改变自己的设计起点，产品不再从我们有什么出发，而是从用户需要和用户场景出发。LabRdr 不是将大量的新闻分类排序，和盘托出摆在用户面前；而是去理解用户阅读新闻的场景，从场景里面长出功能。
我们可以看到 Labrdr 上的文章并不会一直保留。当一天过去后，这一天文章集合就会消失不见，这跟传统的新闻客户端永无止境拉不到头的时间线形成了鲜明的对比。
这个设计：不希望对用户来说，信息是无尽的，它只会让用户消耗更多无意义的时间，并陷入到信息焦虑中。
用户收集数据的透明化处理
以往的个性推荐算法通常是个黑箱。有时候我们误点了一些文章，导致算法认为我们喜欢这样的主题，然后时间线里头不断会出现更多此类文章。进而又增加了误点的风险。最后，误点越来越多，推荐也越来越飘逸。
Labrdr 会将你阅读过的所有文章，按类别放在日志里；并且明确地告诉你，这是根据这些数据来对你的喜好进行猜测的。这种将逻辑和规则开放给用户的设计，会让用户有控制感和安全感。
产品和用户的每一次互动，其实都是一次交易
Labrdr 请求用户开启通知推送的时机却选择得十分巧妙。
选择向用户请求推送的时机十分重要。我们首先需要让用户了解到：推送是可以带来直接价值的。这时一定要说清楚，应用会在什么样的时机推送什么样的内容，对用户有什么样的好处。
产品和用户的每一次互动。其实都是一次交易。不论是购买一个产品，还是使用一个功能，我们需要用户付出他的时间、精力或者其他资源。这时候，我们就必须要说清产品究竟可以给他带来什么价值，只有当这个价值高于用户对于自己所付出资源的成本预期时，交易才会顺利地进行。
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