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Agentic AI（智能体AI）是一类具备自主目标设定、环境感知、决策执行与学习能力自主性：无需人类逐步指令，可主动规划任务（如“帮我安排下周的旅行，包括机票、酒店和景点”）；持续性：能记忆历史交互（如“我之前说过喜欢海边”），并根据新信息更新决策（如“因为天气原因，调整旅行计划为山区”）；适应性：可感知环境变化（如时间、地点、用户状态），并调整行为（如“现在是晚上10点，避免发送工作消息”）。
这是一篇关于人机交互设计中的Affordance（示能）指南。本文将以“问题+答案”的形式具体展开介绍Affordance和Signifier的重要性和AR世界中的例子以供大家学习。1.为什么AR仍然不受欢迎？这是由于缺乏对用户的了解、缺乏设备性能和缺乏内容造成的。2.AR服务目前最大的问题是什么？它通过优先考虑视觉享受，只为用户提供简单的信息。当AR首次引入时，我们能够获得用户的兴趣，因为他们对
1.背景介绍情感智能与人机交互(Emotion AI and Human-Computer Interaction, EAI-HCI)是一种新兴的技术领域，它旨在通过分析用户的情感状态来改善用户体验。随着人工智能(AI)技术的发展，情感智能已经成为许多应用领域的关键技术，如社交网络、电商、医疗保健、教育、娱乐等。情感智能与人机交互的核心概念是将情感分析与人机交互技术相结合，以便在实时交互过...
1.背景介绍可穿戴设备，也被称为穿戴式电子产品，是指可以直接戴在身体上，如头盔、眼镜、手环、耳机等的智能设备。随着科技的不断发展，可穿戴设备在社会生活中的应用也日益广泛。例如，苹果公司的苹果 watch、谷歌公司的谷歌眼镜等。这些设备可以实现多种功能，如通知提醒、导航导航、健康监测、音乐播放等，为用户带来了方便和舒适的使用体验。然而，与传统智能设备相比，可穿戴设备的人机交互面临着更多的挑战...
一、背景知识在交互或者是产品设计的研究过程中，其边界一直是在不断拓展的。交互设计其实专指设计人和计算机或者其他电子设备的互动方式，是因为电子计算机，手机等设备被发明之后才逐渐出现的一门学科。用户行为、技术可行性、产品管理/创业、用户体验如何从用户需求、设计、开发、测试，打造用户最佳的人机交互和用户体验。1、用户研究，够不够？2、技术上，我们需要做什么？miniGUI、Android，进程化，web
Web3的普及需要降低用户门槛，而AI客服是关键的「用户入口」。通过构建**「Web3实体识别→链上数据查询→场景化提示生成→反馈优化」**的闭环系统，我们能让AI客服真正「懂Web3」，解决用户的实际问题。提示工程不是「调参的艺术」，而是理解用户需求、链上技术和大模型能力的「系统工程」。未来，随着Web3和AI的深度融合，这样的系统将成为每个dApp、钱包和社区的「标配」，推动Web3从「技术极
1.背景介绍智能家居技术的发展已经进入了一个新的高潮，它不仅仅是为了增加家居的舒适度，更是为了提高家居的效率和安全性。在这个领域，强化学习(Reinforcement Learning, RL)技术已经成为了一个重要的研究方向和应用领域。在这篇文章中，我们将讨论如何利用强化学习技术来改进智能家居的控制方法和用户体验。强化学习是一种机器学习技术，它通过在环境中执行一系列动作来学习如何实现最佳...
本报告将专注于，深入剖析其核心价值主张、技术与战略优势、市场表现以及它所面临的重大挑战，特别是在代码质量和地缘政治市场碎片化方面。
而Ping32则以其创新的技术和灵活的功能配置，尤其受到技术爱好者和大型企业的青睐。在网络安全的选择上，用户应根据自身的实际需求和技术水平，选择最合适的安全软件，为数字生活提供可靠的保护。相比之下，Ping32虽然功能丰富，但由于其灵活的设置选项，对于一些初学者来说，可能需要一定的时间来熟悉和掌握，同时支持专业的技术团队讲解。尽管如此，Ping32的高级功能能够为有经验的用户提供更高的自定义自由度
创意KMS知识图谱ui设计合集来了。
在数字化竞争日益激烈的今天，已经成为软件产品成败的关键因素。过去，UI设计往往依赖设计师的经验与手工创作，而如今，。对软件开发公司而言，AI不仅是效率工具，更是体验升级的助推器。
企业可以通过提供个性化服务、增加社交互动、改进用户体验等方式来提高用户留存率。：企业可以通过增加用户互动功能、改进用户界面、推出新功能等方式来增加用户参与度。通过提供高质量的产品和服务、优化付款流程以及提供定价策略等手段，也可以提高收入水平。可以应用于各种在线业务，包括电子商务、社交媒体、软件开发、应用程序等。：企业可以通过营销策略、社交媒体推广、搜索引擎优化等手段吸引潜在客户，将他们引入到网站或
1.背景介绍知识图谱(Knowledge Graph)是一种用于表示实体(entity)和实体之间的关系(relation)的数据结构。它们是一种结构化的数据库，用于存储实体之间的关系，这些实体可以是人、地点、组织等。知识图谱可以用来提供更准确的搜索结果，因为它们可以理解用户的查询意图，并提供更相关的结果。知识图谱技术的发展可以分为以下几个阶段：早期阶段(1990年代至2000年代初...
1.背景介绍人工智能(Artificial Intelligence, AI)和人机交互(Human-Computer Interaction, HCI)是两个相互关联的领域。人工智能旨在让计算机具备人类水平的智能和决策能力，而人机交互则关注如何让计算机更好地理解和响应人类的需求和行为。在过去的几年里，随着人工智能技术的发展，人机交互也逐渐成为一个独立的研究领域，其目标是提高效率和用户体验。...
提示工程不是“如何让大模型更聪明”，而是“如何让大模型更懂用户”。作为提示工程架构师，我们的工作从来不是“写几个完美的Prompt”，而是“持续理解用户的需求，优化提示系统，让AI的能力通过更自然的方式传递给用户”。“好的提示，不是让用户适应AI，而是让AI适应用户。附录：关键术语表提示工程（Prompt Engineering）：设计和优化提示，让大模型输出符合预期的结果；用户认知模型（Cogn
在NFT、加密货币、数字版权等数字资产爆发的时代，智能数字资产评估系统已成为用户决策的核心工具。然而，“慢、糊、僵”（响应慢、结果难理解、交互僵化）仍是多数系统的致命痛点——即使模型准确率达99%，用户也会因"等不及"或"看不懂"而放弃使用。作为AI应用架构师，我们的职责不是仅追求模型性能，而是从架构底层解决用户体验问题：如何让系统"跑得快"（实时响应）、“说得清”（结果可解释）、“懂用户”（个性
过去，我们用软件是“命令-执行”模式——比如打开Word，点击“新建”，输入文字，保存。但AI时代，交互变成了“对话-协作”：用户说“帮我写一份周报”，AI回复“需要包含哪些内容？工作进展/问题/下周计划？提示界面是这个“对话”的“开场白”好的提示界面：像贴心的服务员，会问“您想吃点什么？我们家的番茄鸡蛋面很适合小朋友”；差的提示界面：像冷漠的收银员，只说“要什么？”，让你站在柜台前半天想不出怎么
在提示工程中，“用户体验（UX）”不是“界面好看”，而是四个核心维度效率：用户是否能快速得到结果（不用反复改提示）；准确性：输出是否符合用户的真实需求（不是“差不多”，而是“正好”）；可控性：用户是否能“调整”AI的输出（比如想让它更口语化，或者更专业）；满意度：用户是否觉得“用AI比自己做更省心”（而不是“更麻烦”）。
今天文章的主题为：利用Flux这一款最新强力黑马文生图模型实现IT研发Web网页和游戏UI界面设计稿。利用Flux这款具有12B模型参数约23.8G weight的当前最强文生图大模型，能够直出很多之前被认为只有专业技术才能搞定的设计。如：封面设计、促销海报、UI设计稿等，以及重构生命体、数字生命等很多不可思议的创作。随着Flux模型的推出，在结合LLM（GPT4O、Kimi等）作为普通的非设计师
当大语言模型（LLM）从技术实验室走向大众用户，提示（Prompt）已成为人类与AI交互的核心界面。然而，传统Prompt设计的“经验驱动”模式已无法满足用户对“精准、高效、自然”的交互需求——用户需要的不是“会写Prompt的AI”，而是“能听懂需求的AI”。本文提出提示工程架构师以用户体验为中心，通过系统性架构设计将“用户意图”转化为“AI可理解的Prompt”，并构建闭环优化的提示系统。
HTML5的<datalist>标签为表单输入提供自动补全功能，通过<option>元素定义建议列表，用户既可选择建议也可输入自定义值。基本语法是将<input>的list属性指向<datalist>的id。该标签支持多种输入类型（如text、email等），具有提升用户体验、增强数据准确性等优点，但也存在样式控制有限、浏览器兼容性差异等缺点。高级用
前端项目开发一段时间后，会思考如何提升用户体验，如何布局前端页面，如何合理搭配页面色彩。本篇博文主要讲解如何通过色彩合理搭配提升用户体验。
摘要：本文基于SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架设计开发了智能家居交流用户体验系统。系统包含用户管理、产品信息管理、交流互动及体验反馈等功能模块，通过B/S架构实现分层设计。研究表明，该系统能有效促进用户间交流互动，提升产品认知度，为智能家居行业发展提供技术支撑。测试表明系统功能完善、性能稳定，但在界面优化和数据处理方面仍有改进空间。未来可引入AI推荐等技术进一步优化用
提示系统是指引导用户构建有效提示以达成目标的完整交互体系输入引导层：用户界面、交互流程、辅助工具提示生成层：模板引擎、动态提示构建、上下文管理反馈优化层：结果评估、提示调整、用户学习它不同于单一提示技巧，是系统化、可复用、可进化的交互框架。提示工程架构师的真正使命，不仅是设计更好的提示系统，更是构建人机协作的未来。在这个未来里，AI不再是需要"被驾驭"的工具，而是能够通过精心设计的交互路径，自然融
问“明天北京天气怎么样”，它只说“晴转多云”，却没提醒你带伞；问“推荐个周末玩的地方”，它列了10个景点，却没问你喜欢自然还是人文；聊了半小时，它突然问“你刚才说的是什么？”（忘了上下文）。这些问题的根源，不是AI“不够聪明”，而是我们给AI的“指令”不够清楚。提示工程（Prompt Engineering）就是解决这个问题的——它通过设计更有效的“提示”（Prompt），让AI理解用户的表面需求
意图分层：剥洋葱式读懂用户的“弦外之音”；共情设计：先回应情绪，再解决问题；动态适配：让AI像“老熟人”一样记住用户；反馈循环：用数据验证设计效果，持续迭代。
自动日志记录和错误报告技术，自动错误记录单生成和根本原因分析的几个CASE工具，它们可以在SDLC的维护阶段帮助软件组织。有许多CASE工具可用于简化软件开发生命周期的各个阶段，如分析工具，设计工具，项目管理工具，数据库管理工具，文档工具等等。CASE工具的使用加速了项目的开发，以产生预期的结果，并有助于在继续软件开发的下一阶段之前发现缺点。如果CASE工具具有类似的功能，流程活动以及与其他工具继
文件传输是一个常见的需求。对于大文件的下载和上传，直接使用传统的方式可能会遇到性能和用户体验方面的问题。幸运的是，前端技术提供了一些高效的解决方案：文件流操作和切片下载与上传。本文将深入探讨这些技术，帮助你理解它们的原理和实现方法，以优化文件传输效率和提升用户体验。
一个优秀的在线抠图系统应具备以下核心功能：1.极简交互，支持拖拽上传和自动抠图；2.精准AI引擎，能处理复杂边缘和批量操作；3.提供背景替换、裁剪等编辑工具；4.支持多格式下载。为提升用户体验，系统应提供示例引导、效果对比，允许游客试用，并设置积分/付费机制实现商业化。完整方案需包含用户管理、历史记录等功能增强粘性，同时注意优化错误提示等细节。
易用性测试准则主要包含五哥方面的易用性测试准则：整体界面风格、窗体结构、控件、数据输入及操作逻辑、帮助设施。
今天，我将从一名UI/UX架构师的视角，为你完整解析一套旨在将“3D的深度感”与“UI的轻量化”完美融合的次世代工作流。我们将利用 Adobe Substance 3D Painter 的PBR（基于物理的渲染）材质能力，结合Web3D的开放标准 glTF，构建一套完整的、从设计到开发的空间感交互界面生产管线。
一个偶然的机会让我知道了 PLEX，安装以后仿佛发现了新大陆，原来还有个人流媒体服务这种东西，经过一番摸索，我从 PLEX 出发，看过了 EMBY、JELLYFIN 和 INFUSE，最终还是选择了 PLEX。如果你也喜欢把影视资源下载到本地观看，一定不要错过。
要想做好UX测试，我们必须先去了解产品是怎样设计产品的，知道了正确的交互设计是什么样的我们才能更好的提出问题（即从根本原因去寻找问题）。日常工作中我们会做一些用户体验测试（UX测试），把我们自己当做用户去体验产品，通常会对界面是否简洁美观、文案是否正确、界面按钮布局是否合理、操作上的交互是否友好及使用感受上不易操作等等地方进行测试。这是最简单的用户体验测试，要想真正的UX测试这远远是不够的。虽说这
相似度匹配（Similarity Matching）是计算两个对象之间相似程度的技术。它的本质是将非结构化数据（文本、图片、音频）转化为结构化的向量，然后在向量空间中计算它们的“距离”，距离越小则相似度越高。文本“iPhone 15 Pro Max”和“苹果15顶级旗舰手机”的向量距离很小，因为它们语义相似；用户“喜欢科技产品”的行为序列向量，与“华为Mate X5”的商品向量距离很小，因为它们兴
在安装NX是总是提示-15这个错误，重装了好多编都不行，最后看了一篇文章后改了环境变量后就好了。y原来系统自动设置的2800少了个0把这个0加上就好了。
在AI交互场景中，用户通过"提示"向AI系统传递需求，AI系统通过"响应"满足需求——这个看似简单的过程，却藏着影响用户体验的关键密码。提示工程不仅是"教AI做事的技术"，更是"帮用户表达的艺术"。我们将从理论到实践，拆解提示工程如何塑造用户体验，以及提示工程架构师如何在技术实现与用户需求之间找到平衡点。范围涵盖：提示工程与用户体验的核心概念关联、提示设计对用户体验的影响路径、基于用户体验的提示优
在Python中，图片取模是将图片大小降低以减小文件大小，从而提高加载速度的过程。取模可以通过压缩、减少分辨率或颜色来实现。取模过程不影响图片的质量或可读性。图片可以被压缩到webp、jpeg、png等格式，这些格式有一些优点和缺点。其中，JPEG是被广泛采用的图片格式之一，PNG支持透明度并在图像保存格式方面往往比JPEG更适合，webp图片格式则是由Google推出的图片格式，被广泛用于网页中
跨平台AI提示设计的核心是适配性与一致性的平衡：既要尊重平台的交互特性，又要保持产品的核心意图不变。通过适配平台交互特性保持核心意图一致性动态调整提示复杂度融入平台生态特性优化多模态融合强化实时反馈持续迭代优化这7个技巧，我们可以设计出提升用户体验的跨平台AI提示。作为提示工程架构师，我们需要不断学习平台生态、用户需求和AI技术，用数据驱动优化，持续提升提示的效果。最终，让AI提示成为用户与产品之
你有没有过这样的经历？想让AI帮你找“去年冬天穿的那件带毛领的黑色羽绒服”，但翻遍聊天记录也没找到当时的文本描述；或者想让AI解释“这道几何题的辅助线怎么画”，打字描述半天不如直接发张题目的照片。多模态提示就是解决这类问题的钥匙——它让用户可以用“文本+图片+语音+手势”等多种方式给AI发指令，而提示工程架构师的任务，就是设计一套“让AI听懂混合指令”的规则，把用户的“直觉表达”转化为AI的“准确
GUI即图形用户界面，它是通过图形化的方式来展现程序运行状态和结果的。Python有多个GUI库可供选择，其中Tkinter是最受欢迎的一个。其他常用的GUI库还有PyQt、wxPython等。这些库都提供了丰富的GUI组件，如按钮、文本框、标签、下拉列表框等。本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模
在AI时代，提示工程（Prompt Engineering）早已不是“给AI写指令”那么简单——它是连接用户需求与AI能力的桥梁。沉迷于“如何用更少的词让AI更精准”；执着于“逻辑的完整性”，却忽略“用户的理解成本”；把提示当成“单向指令”，而不是“双向交互的开始”。而用户体验（UX）与交互设计（IXD）的核心，恰恰是“以用户为中心”——研究用户的认知习惯、行为路径、决策逻辑，设计让用户“自然、轻
三步走，让你的设计稿“活”起来！
假设你是个“AI翻译官”（提示工程师），你的任务是帮用户把“人类的需求”翻译成“AI能听懂的指令”（Prompt）。你怎么知道这个“翻译”是对的？用户体验测试的目的，就是验证Prompt是否能让AI输出符合用户预期的结果，同时让用户用得“顺手”“舒服”。它覆盖Prompt设计的全流程——从初始需求定义，到原型测试，再到上线后的迭代优化。以用户意图为锚点：别让AI“猜谜语”，要明确用户的真实需求；模
在当今数字化招聘的时代，AI简历匹配技术逐渐成为企业招聘和求职者求职过程中的重要工具。聘才猫AI人力、聘才猫大模型等相关技术的应用，让我们对其用户体验有了更多的期待和关注。那么，AI简历匹配的用户体验究竟如何呢？
本文将从“用户体验”视角重新定义提示工程——不再仅仅是“让AI听懂”，而是“让用户轻松写出AI能听懂的提示”。我们会系统拆解提示设计的UX核心要素，通过“用户旅程分析→提示结构优化→反馈设计→个性化适配→可访问性提升”五大步骤，结合真实案例与实操方法，手把手教你如何打造“用户愿意用、用得爽、用得对”的AI提示交互。传统提示工程关注“AI如何理解提示”，而提示设计的UX关注“用户如何与提示交互”——
【摘要】一场由“删应用”引发的“世子之争”，将DeepSeek等大模型推上风口浪尖。这不仅是AI性格的展演，更揭示了“讨好型人格”背后的伦理困境与用户体验的深层博弈。
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