AI 聊天應用的 10 條高級需求

1. 全局檢索（Global Search）??

上次那個絕妙的點子，現在只記得它很絕妙了 ??

多數 AI 聊天應用缺少一個關鍵功能：檢索。

工作中常有這樣的場景：“幾天前，我問過一個關于正則表達式的技巧，AI 給的例子很巧妙。現在想再用一次，卻怎么也找不到了。” 我只能在長長的歷史列表中憑記憶滾動查找，往往無功而返，最后只好放棄，重新提問。

理想的全局檢索應該具備：

強大的篩選能力： 不應局限于關鍵詞匹配，還應支持按時間范圍篩選，比如“上周”或指定具體月份。
結果需包含上下文： 點擊搜索結果，應能直接跳轉到對話的原始位置，并加載其上下文。這能幫我快速回憶起當時的語境，判斷這是否是我需要的內容。
與分類功能聯動： 如果對話支持分類，檢索也應支持在特定分類或文件夾下進行，以提高結果的精確度。

總之，我需要的是一個對話歷史的搜索引擎。

2. 對話分類（Categorization）??

當你置頂了所有對話，也就沒有任何對話被置頂 ??

目前的主流設計，是將對話歷史按時間逆序排列，提供一個置頂功能。這對于輕度用戶尚可，但對于將 AI 作為主要生產力工具的用戶而言，這種線性列表很快就會變得混亂。

用戶需要一個由自己主導的分類系統：

支持文件夾與嵌套： 我希望可以創建“工作”、“學習”、“生活”等文件夾，并在其下繼續創建如“項目 A”、“周報材料”等子文件夾。
支持拖拽與排序： 對話和文件夾都應支持自由拖拽移動，并能手動排序，將常用的置于頂部。
高效的批量管理： 我會創建一個“臨時會話”文件夾，存放即用即棄的問答。目前的工具要么逐條刪除，要么全部清空，缺乏靈活性。我希望能“一鍵清空指定文件夾”，在保留重要內容的同時，快速清理無用對話。

這套系統能讓聊天歷史從雜亂的信息流，轉變為條理清晰的知識樹。

3. 導出為圖片（Export Image）??

傳統聊天 App：我們什么時候才能學會 Markdown？ ??

AI 生成的內容，特別是代碼塊、表格等 Markdown 格式，在網頁上顯示效果很好。但分享時卻是個難題。

當前的痛點在于：

復制文本，格式丟失： 直接復制到微信、釘釘等應用，Markdown 格式會完全失效，代碼失去高亮，表格變為純文本，可讀性極差。
系統截圖，效率低下： 使用截圖工具是無奈之舉。當內容過長需要滾動時，長截圖的體驗很糟糕，容易出現截取不全或拼接錯誤，還會帶入無關的 UI 元素。

一個更優的方案：

在每條 AI 回復旁，增設“導出為圖片”或“復制為圖片”按鈕。點擊即可生成一張保留原格式和樣式的美觀圖片，并存入剪貼板，方便直接粘貼分享。如果能提供“是否包含提問”、“選擇亮/暗背景”等選項，體驗會更好。

4. 選擇性導出（Selective Export）??

聊天分享的關鍵就是分享關鍵的聊天 ??

一段完整的對話，往往包含了來回試探和修正的過程。很多時候，我只想分享其中的幾段關鍵問答，比如將第 2、3、5 輪的對話組合成一個完整的解決方案。

目前的工具無法實現這一點，我只能手動分段復制，然后在編輯器里重新整理。

我想要的是一個“勾選模式”：

在每條記錄（包括提問和回答）前提供一個復選框。
允許用戶自由勾選任意條目。
勾選后，提供“合并復制為文本”和“合并導出為圖片”的選項。這樣就能一鍵生成一份干凈、連貫、只包含核心內容的輸出。

5. 編輯 AI 回復（Edit Chat）??

這話我沒說過! ???

AI 的“幻覺”或事實性錯誤，在深度使用中是很大的干擾。如果 AI 在對話早期引入一個錯誤概念，后續的討論很容易被這個錯誤持續污染。

目前，唯一的辦法是放棄當前對話，重開一個。

我需要直接修正 AI 回答的能力：

我希望可以雙擊 AI 的某條回復進入編輯模式，像修改自己的提問一樣，修正其中的錯誤。例如，將一個錯誤的函數參數改對。這樣，后續的對話就能基于正確的信息繼續，保證了對話的連貫性和質量，用戶也無需被動地適應機器的錯誤。

6. 樹形聊天與分支書簽（Tree Structure & Branch Bookmarks）??

聊天樹 ??

引入“編輯”功能后，線性的聊天記錄自然會演變為樹形結構。許多工具已支持這一點，但新的問題隨之而來。

當從一個節點衍生出多個分支進行探索后，其中一個產生了特別滿意的結果。但當我切換到其他分支再回來，可能已經忘記那個滿意的分支是哪一個，這會削弱用戶探索的欲望。

我建議在樹形結構上增加“分支書簽”功能：

當獲得一個滿意的節點時，用戶可以對其進行“標記”或“命名”。在側邊欄的樹狀視圖中，該節點會有一個高亮標識。同時，可以提供一個“書簽列表”，集中展示所有標記過的節點，方便一鍵跳轉。這樣，用戶就可以放心探索所有可能性，因為最佳路徑已被記錄，隨時可以返回。

7. 對話折疊（Collapse Chat）??

鼠標滾輪使用率首次超越左鍵 ?????

有時，AI 會生成大段的代碼或報告。這些內容雖然有用，但會占據大量屏幕空間，在需要回顧上下文時，這種長內容會成為視覺障礙，導致頻繁滾動。

需要一個簡單的折疊功能：

自動折疊： 超過特定長度（如 20 行）的回答，可以默認只顯示開頭部分，并提供“...展開”選項。
手動折疊： 每條回答旁都應有“折疊/展開”的控件。同時提供“全部展開/折疊”的全局按鈕。

這能讓對話流的整體結構更清晰，用戶可以更好地聚焦于當前關心的內容，提升梳理思路的效率。

8. 對話中切換模型（Switch Model）??

模型如衣服 ????

不同模型各有所長。有的擅長邏輯推理，適合編程；有的語言風格更佳，適合潤色文案。

目前的流程是，切換模型需要復制上下文，打開新平臺，再粘貼提問，過程煩瑣且容易丟失上下文。

我希望能在同一對話中無縫切換模型：

在輸入框附近提供一個模型選擇菜單。比如，我可以用模型 A 分析數據，然后在同一對話中切換至模型 B，讓它基于前文的分析結果撰寫報告。聊天記錄中也應清晰地標示出每條回復是由哪個模型生成的。這能讓多個模型在一個連貫的工作流中協同工作。

9. 隱藏反饋按鈕（Hide Feedback Features）??

沒有閉環，因為沒人點贊 ???

每條 AI 回復下的“點贊(??)”和“反對(??)”按鈕，對多數用戶而言，不僅無用，甚至是一種干擾。

使用率低： 用戶的核心目標是解決問題，而非為廠商提供免費的數據標注。
容易誤觸： 在點擊旁邊的“復制”按鈕時，很容易誤觸。
引發隱私擔憂： 用戶的對話可能包含敏感信息。誤觸“點贊”可能導致該對話被標記并提交至后臺進行人工審核，這會帶來不必要的安全焦慮。

優化建議：

在設置中提供一個開關，允許用戶永久隱藏這些按鈕。
至少將它們收納進“更多”菜單，減少誤觸和視覺干擾。
或者重新考慮交互設計。“反對”按鈕后可跟進具體的反饋問題，而“點贊”這種單向反饋的必要性值得商榷。

10. 導入導出標準（Import/Export Functionality）????

聊天樹是一顆居家盆栽 ??

用戶在某個平臺上積累的大量對話，本質上是一種個人知識資產。但當用戶想遷移到新平臺或本地應用時，卻發現這些數據被鎖定，無法帶走。

產品應具備標準化的導入導出功能：

提供完整的導出方案： 應支持導出為結構化文件（如 JSON），而不僅僅是純文本。文件需包含完整的對話元數據，如時間、角色、分支結構等。
提供對應的導入功能： 用戶可以使用導出的文件，在任何兼容該標準的客戶端上恢復完整的對話歷史。

數據的自由流動是用戶真正擁有數據所有權的基礎，這應當成為行業標準。

現實是，只能手動寫各個平臺導出文件的轉換器，這也不是不行，但至少平臺應該提供導出功能。

總結

總而言之，LLM 聊天工具的設計范式需要一次轉變：從一個即時性的問答機器人，進化為一個可長期依賴、結構化、可管理、可移植的個人知識系統。 其核心是，將數據和工作流的控制權真正交還給深度用戶。

AI 銳評 ??

希望產品經理們能看到這份清單 ??，如果看不到 ???，我建議你即刻使用 AI 編程工具開始構建應用吧 ??！

附錄

GitHub 開源: https://github.com/experdot/pointer [MIT]
后續文章：20 個追求極致體驗的 AI 聊天軟件功能

posted @ 2025-06-12 07:23 ExperDot 閱讀(1117) 評論(0) 收藏舉報

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