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提示工程将成为UX设计的“核心能力”；个性化、实时自适应、多模态、伦理与信任，是未来UX设计的“四大关键词”；提示工程架构师将成为“产品设计的核心角色”，连接用户需求与AI能力。
用户体验（UX）如何提升品牌竞争力 在当今快节奏的数字环境中，消费者对无缝体验的需求日益增长。用户体验（UX）成为品牌脱颖而出的关键，它涵盖易用性、视觉设计、跨设备兼容性等核心原则。优化UX不仅能减少用户流失（88%的用户因体验差而离开），还能提升搜索引擎排名（如Google的E-E-A-T标准）。 核心原则与优化方法 以用户为中心：通过买家角色研究需求，简化转化流程。 一致性：统一品牌元素（如A
订单接口测试需从"功能验证"升级为"业务韧性保障"，通过测试左移+AI工具+全链路防护构建质量防线。随着云原生与AI技术融合，测试工程师需转型为"质量架构师"，平衡技术深度与业务风险，构建面向未来的测试体系。功能测试需覆盖"订单创建→支付→发货"全流程，通过正常场景验证业务正确性与异常场景验证鲁棒性。状态流转验证：通过状态机模型确保不可逆规则，如"已发货"订单不可回滚至"待支付"。正向流程：订单服
你有没有遇到过这样的AI交互场景？问智能客服“我的快递昨天该到现在还没动静”，它回复“请提供快递单号”（完全没get到你的焦虑）；跟AI助手聊“想给妈妈买生日礼物，她喜欢花”，转问“有没有适合的香水”，它推荐“今年流行的中性香”（彻底忘了“妈妈”和“花”的关键信息）；用AI写作助手生成“家庭聚餐文案”，改了5次还是偏“浪漫约会”风格（越用越笨）。这些问题的本质不是AI不够聪明，而是我们没有用“正确
提示工程不是“写更好的prompt”的技巧集合，而是连接用户意图与AI能力的系统工程——其核心目标是通过结构化的提示设计，降低用户认知负荷、提升目标达成效率，最终实现“自然、高效、共情”的AI交互体验。本文从用户体验的底层逻辑出发，结合提示工程架构师的视角，拆解“需求定义→架构设计→实现优化→迭代闭环”的全流程策略，并通过电商、医疗、智能助手三大真实案例，说明如何用系统性方法解决“提示歧义”“个性
为什么很多学生不用教育AI？——因为它们太“机械”：拍题就给答案，不会问“你哪里没听懂”；讲题只用专业术语，不会用“吃糖”“买冰淇淋”的例子；学生说“我好笨”，只会回复“加油”，不会说“我小时候也错好几次”。本文的范围是：用Agentic AI（智能体）解决“教育AI没自主性”的问题，用提示工程解决“教育AI不会说话”的问题，结合两者提升用户体验（学生愿意用、用了有收获）。用小明的故事引出传统教育
对话历史：用户与AI之前的交互内容（比如“情侣出行”“预算2000元”）；用户画像：用户的长期偏好（比如“喜欢清净的景点”“讨厌拥挤”）；任务状态：当前任务的进展（比如“已推荐景点，待计算预算”）；环境信息：当前的时间、地点、场景（比如“周末”“杭州”“旅行规划”）。上下文工程（Context Engineering）则是对这些信息进行收集、存储、处理、关联的系统化设计，其目标是让AI在交互过程中
本文分享了一个专为UI设计师打造的高效AI插画工作流，核心技巧是利用Adobe Firefly中前卫且冷门的“结构参考”功能。文章详细介绍了如何将简单的布局草稿一键转换成多种风格的精美插画，并提供了8条可以直接套用的UI专用提示词。通过真实的职场案例，展示了该方法如何解决UI系列插画风格统一难、耗时长的痛点，极大地提升设计效率和视觉品质。
打开APP问“帮我查下周末去三亚的机票”，系统回复“请提供出发城市”；倾诉“今天加班到十点，好累”，得到“好的，还有什么可以帮你？”——这样的对话场景你一定不陌生。多数智能对话系统的痛点，在于“懂功能但不懂人”：要么意图识别偏差（答非所问），要么情感响应缺失（冰冷机械），要么回复模板化（缺乏个性）。本文将从AI架构师的视角，拆解“提升用户体验的智能对话引擎”全链路设计：从精准的意图识别，到动态的情
以用户为中心：从痛点诊断到个性化助手，始终围绕用户体验设计流程。知识驱动提示：将知识管理作为提示工程的"基础设施"，而非事后补充。闭环迭代机制：通过反馈和数据持续优化，让系统具备自我进化能力。
体验优先于技术：不要为了用“最先进的大模型”而牺牲延迟（比如用GPT-4不如用更小的LLaMA 3，只要体验更好）；数据驱动而非猜想：所有架构设计都要基于玩家的真实行为数据（比如“玩家喜欢创造”不是猜想，而是数据显示“60%的玩家每天花2小时搭建建筑”）；小步迭代快速验证：先做“最小可行AI”（比如先让NPC记住玩家的名字），再逐步优化（比如让NPC记住玩家的生日）；保持“人的温度”：AI的目标是
Agentic AI（智能体AI）的核心价值在于自主、持续、个性化的交互能力，而这一能力的落地高度依赖“上下文工程”——即设计智能体与用户交互的“共同意义空间”。意图误解、上下文断裂、体验割裂。本文从第一性原理出发，系统拆解上下文工程的理论框架、架构设计、实现机制与实践策略，结合用户体验设计的底层逻辑，提炼提示工程架构师需掌握的10大关键设计要点，并通过案例与代码展示如何将这些要点落地为可操作的系
1.3 利用AI智能SEO助理，分析用户需求AI智能SEO助理可以帮助你分析用户搜索习惯，了解他们最关心的分类是什么，这样你的分类就能更贴近用户需求，咱们都知道，网站分类规划是提升用户体验和SEO的关键一步，但新手往往不知道从何下手，别慌，这里有几个实用的小技巧，帮你轻松搞定分类规划，看看你的竞争对手是怎么做的，他们的优点可以借鉴，缺点则要避免，比如，他们的分类是否清晰，用户是否容易找到想要的内容
你有没有过这样的经历？问AI“我家猫老抓沙发怎么办”，得到一堆“猫的行为学理论”，却没一个能立刻上手的方法；跟AI聊了3轮“猫的年龄、已买的猫抓板”，它突然又问“你家猫多大？发了张“沙发被抓烂的照片”，AI却视而不见，继续讲“用 citrus 喷雾”……这些“AI不贴心”的问题，根源从来不是模型不够强，而是提示没接住用户的真实需求。作为提示工程架构师，我们的核心任务不是“让AI更聪明”，而是“让A
今天，我将分享如何利用Adobe Firefly进行“概念可视化”生成抽象基底 -> 借助Nano Banana“点睛”注入符号化细节 -> 在Photoshop中完成“艺术化”的深度合成。
今天，我就想分享一个我自己在项目中经常用的高级技巧：如何利用Photoshop的生成式填充（Generative Fill）功能与开源3D软件Blender联动，在几分钟内创建出照片级的、可任意调整角度的产品概念图。 这个工作流不仅能极大提升前期提案的视觉效果和效率，更能让你在团队中脱颖而出。
当我们使用AI助手（比如微信的“豆包”、腾讯文档的“智能助手”）时，最常抱怨的问题是什么？“我问的是‘深圳明天的暴雨预警’，它却给我讲天气历史”；“聊了半天，它居然忘了我之前说的‘想要性价比高的耳机’”；“回答像机器人，一点都不亲切”；“明明我是学生，却给我推荐高端商务笔记本”。这些问题的根源，在于AI交互的用户体验设计不到位。作为腾讯的提示工程架构师，我参与过微信、腾讯文档、腾讯视频等多个核心产
必须听「明确的指令」才会做对事。确保用户想要的，和AI输出的，始终在同一条线上。本文的范围是：从「用户为什么会失望」出发，讲清楚「期望管理」在提示设计中的核心地位，再用「生活类比+代码实战」教你落地3个关键策略——需求拆解、细节锚定、反馈闭环。故事引入：用「奶茶店点单」的尴尬，带你看懂「期望不符」的本质；核心概念：把「用户期望」「提示设计」「对齐」变成小学生能懂的比喻；策略拆解：3个落地方法（需求
SpreadJS V18.2版本针对电子表格操作体验进行了五大优化升级：1）数据验证下拉搜索支持关键词快速定位；2）工作表列表搜索功能可快速查找目标标签；3）复选框单次点击即可切换状态；4）批注支持自定义背景色，提升辨识度；5）形状组件新增垂直和RTL文本方向支持，适应多语言排版需求。这些改进从数据筛选、工作表管理、交互细节等方面全方位提升操作效率，使表格应用更智能易用。
提示工程架构师的核心使命，从来不是“写出让AI模型跑分最高的提示词”，而是“设计让AI系统与用户需求高效对齐的交互机制”。目标对齐：AI的输出是否符合用户的真实目标（而非表面需求）？认知对齐：用户的表达方式（语言、逻辑、术语）是否被AI准确理解？价值对齐：AI的响应是否能真正解决用户的痛点（而非完成“任务”本身）？然而，模型本身不具备“读懂人心”的能力。无论GPT-4多智能，Claude多擅长长文
相关信息并未经过本网站证实，不对您构成任何投资建议，据此操作，风险自担，以上网页呈现的图片均为自发上传，如发生图片侵权行为与我们无关，如有请直接微信联系g1002718958。（2）AI语法批改系统：由 HelloTalk 团队开发的 AI Grammar 应用，基于平台日均千万次真实改错数据训练，能精准识别主谓不一致、时态错误等问题，并提供详细错因解析和例句扩展（如 “‘He go to sch
什么是提示系统？什么是提示系统的用户体验？用户痛点是优化的起点：优化不是「拍脑袋」，而是「解决用户的真实痛点」；数据是优化的支撑：用数据验证优化效果，避免「自嗨式优化」；持续迭代是关键：优化不是「一劳永逸」，而是「持续改进」。AI的能力，最终要通过「提示系统」传递给用户。提示系统的用户体验，决定了用户对AI的「感知」——是「好用」还是「难用」，是「懂我」还是「不懂我」。用「意图理解」帮用户「准确传
本文将从AI应用架构师的视角，拆解“AI驱动用户体验创新”的完整思考框架。我们会从需求解析→架构设计→协同优化→迭代演进四个核心环节，结合Netflix、Siri、Spotify等真实案例，详解架构师如何在技术可行性与用户体验之间找到平衡点，让AI真正服务于用户需求。需求解析：用“黄金三问”判断AI必要性，将用户痛点转化为AI能力需求；架构设计：构建数据层（精准采集、高效流转、隐私保护）、算法层（
再完美的技术架构，若用户用不起来也毫无价值。应用层是用户直接接触的"界面"，AI应用架构师需设计"场景化、个性化、轻量化"的交互体验。企业知识图谱构建的终极目标，不是打造"最完美的技术系统"，而是培育"最贴心的知识生态"——让每个员工都能轻松获取知识、创造知识、传递知识。AI应用架构师的角色，既是技术的"实现者"，也是体验的"翻译者"，更是价值的"连接者"。
你有没有过这样的经历？给AI发了一大段提示，结果它返回的内容要么跑题到火星，要么像流水账一样没重点——就像你跟服务员说“要一份辣的面”，他却给你端来一碗甜豆浆。提示转化率（Prompt Conversion Rate）的本质，是“用户意图”与“AI输出”的匹配度：你想要的，和AI给的，是不是一回事？作为提示工程架构师，我见过太多“低转化率”的悲剧：用户花30分钟写提示，AI用3秒返回垃圾；产品经理
提及「提示工程」，多数人的第一反应是「给AI写指令」（如「写一篇关于用户体验的博客」）。但在体验原生设计的视角下，提示工程是「系统性设计AI输入」的工程化方法——通过整合「指令、上下文、示例、约束、用户偏好」五大要素，引导AI模型生成「符合用户意图、产品目标、伦理规范」的输出。举个例子：同样是「用户投诉快递未到」的需求，普通Prompt可能是：「用户说快递没到，帮我回复。而提示工程架构师设计的Pr
摘要：消息队列作为现代互联网应用的"幕后英雄"，虽不可见却直接影响用户体验。设计良好的队列系统能带来流畅响应（快速反馈）、稳定可靠（抗压不丢单）和静默完成（后台处理）的积极感知；而问题队列则会导致延迟焦虑（等待不确定）、状态模糊（无进度反馈）、数据矛盾（不一致展示）和顺序错乱（逻辑混乱）等负面体验。通过实时状态提示、进度可视化和任务追溯等体验设计，可将技术状态转化为用户可理解的
没有设计师，没有开发人员，没有冗长的交接；只有她自己、一台笔记本电脑和合适的AI工具。这并非遥不可及的未来场景。根据 Figma 的 2025 年 AI 报告，今年三分之一的产品开发者将推出 AI 驱动的产品：比去年增长了 50%。。我们不仅要实现设计自动化，更要提升设计水平。
摘要：本文提出AI产品设计的九项核心准则，分为基础、智能和可控三大类。基础准则包括明确能力边界、渐进式交互和信息密度控制；智能准则强调零摩擦交互、情境记忆和解释可调；可控准则涵盖用户控制权、失败优雅性和响应效率。每个准则都配有具体应用场景（如健康咨询、写作辅助等）、设计要点和衡量指标，并给出风险缓解方案。这些准则基于现有技术实现，注重用户体验与产品落地的平衡，强调透明度、可控性和效率优化，适用于各
生成式引擎优化（GEO）是AI搜索时代的新技术范式，旨在通过结构化数据、语义网络和权威信源建设，使品牌内容成为AI的“可信答案源”，实现“无点击曝光”。其技术底座基于RAG架构和动态知识图谱，通过精准性、可信度、实时性和交互性四大杠杆重构用户体验。实施策略包括结构化数据优化、场景化内容建设和跨平台生态协同。未来面临模型偏见、知识垄断和伦理合规等挑战，但GEO已通过案例验证其价值，成为企业AI时代的
谷歌用户体验度量方法之一就是通过大规模的数据分析，得出结论。想让数据发挥作用，支持设计思维的实践，选对UX 用户体验评估模型 ，明确 UX用户体验指标 很重要。
随着AI技术的不断革新，设计领域也迎来了新变化，AI字体工具正在成为字体设计和应用领域的重要助力。比如【字由】通过AI识字和AI配字功能，能帮助用户快速识别字体并智能推荐匹配字体，简化设计流程，降低版权风险。与此同时，Creative Fabrica、AI神笔字体家和Refont AI等多款AI字体工具为用户提供了定制字体生成和艺术字体设计的强大支持，满足了从专业设计师到普通用户的多样化需求。以下
服务器的稳定运行，离不开对复杂环境的适应力。亿万克R322N7+创新设计抗振结构，经多轴向测试验证，振动稳定性比国标高出66.6%；抗跌落性能也同样“亮眼”，稳定性超出国标的20%，保证核心部件在工业车间、野外基站等颠簸环境中顺畅工作。
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，人机交互(Human-Computer Interaction，HCI)已经成为了一个热门的研究领域。在这个领域中，提高用户体验(User Experience，UX)是一个至关重要的因素。泛化能力(Generalization)是指一个模型在未见过的数据上的表现，它是提高用户体验的关键因素之一。在本文中，我们将讨论泛化能力与人机交互的关系，以及如何提高..
传统研发基于功能清单，而AX产品更强调“AI能解决什么问题、以什么方式协作”。
1.背景介绍1. 背景介绍电商交易系统的可用性测试和用户体验优化是一项至关重要的任务。在竞争激烈的电商市场中，提供一个易于使用、高效、安全的交易系统是关键。可用性测试可以帮助我们评估系统的性能、稳定性和用户满意度，从而为用户体验优化提供有力支持。在本文中，我们将深入探讨电商交易系统的可用性测试与用户体验优化，涵盖以下内容：核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤数学模型公式详...
随着生成式AI、自动驾驶、智能医疗等技术的普及，AI系统已从“辅助工具”升级为“决策伙伴”。但AI的“黑箱特性”（如深度学习模型的不可解释性）、“不确定性”（如预测误差）和“偏见风险”（如数据中的历史歧视），天然会引发用户的心理防御。对于架构师而言，设计一个“技术先进”的AI系统已不足够——你必须同时设计“用户愿意信任”的交互机制。否则，再精准的算法也会因用户抵触而被束之高阁，甚至引发安全事故（如
考虑到这23个自变量之间可能存在多重共线性，为保证变量有较高的解释程度，计算自变量之间的相关系数，剔除自变量之间相关性较高的变量，最终得到对满意度最具显著影响的20个分子描述符变量。最后对选取的变量计算MIC和Spearman值，结果表明，选取的变量之间相关关系较弱，具有很好的独立性。数字经济时代，各大运营商需要运用数字经济的管理理念和技术手段，建立客户体验生态的全方位系统性测评体系，实现客户满意
背景大数据产品的在项目成立之初，采用的是模仿原有网优工具的方式做UI设计，由BA主导画草图、手绘线框图、excel制作，更有直接打开参考产品做原型的方式，没有统一的设计和规范可言。随着团队逐渐增多、新需求不断涌现，这种工作方式已无法满足开发需要，怎么破？尝试虚拟团队2015年初，两位同事组成的虚拟设计团队，尝试做交互设计，制定简单的规范。没有...
1.背景介绍计算机仿真技术在过去几十年里发展迅速，已经成为许多行业的核心技术之一。随着人工智能和机器学习技术的发展，计算机仿真技术的应用范围也逐渐扩大，不仅仅局限于游戏和娱乐领域，而且涉及到工业生产、航空航天、医疗保健等各个领域。在这些领域中，人机交互(Human-Computer Interaction, HCI)是一个至关重要的因素，它直接影响到用户体验和操作效率。因此，研究计算机仿真的人..
1.背景介绍智能客服是一种利用人工智能技术为用户提供实时、个性化的在线客服支持的方式。在今天的竞争激烈的市场环境中，提供良好的用户体验是企业竞争力的关键。智能客服可以帮助企业更好地了解用户需求，提高客户满意度，增加客户忠诚度，从而提高企业的盈利能力。然而，设计一个高效、智能的客服系统并不容易。为了提供更好的用户体验，我们需要深入了解智能客服的核心概念、算法原理和实际应用。在本文中，我们将讨...
本文将系统拆解提示工程架构师在Agentic AI中，上下文工程与用户体验设计的5大核心技能。我们会从“上下文建模”的底层逻辑出发，逐步深入“UX驱动的提示设计”“动态上下文管理”“跨模态上下文整合”和“意图理解与反馈闭环”，并结合真实案例（如智能客服、旅行规划助手、代码生成Agent）展示如何将这些技能落地。在传统AI（如规则式聊天机器人）中，“上下文”通常仅指“最近几轮对话历史”。但在Agen
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