超越对话框，重塑AI产品设计的未来
vibe coding的新机会 | semi◦diffusion #46
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聊天界面：懒惰的产物
每个AI产品看起来都一摸一样，这个事实让我们感到恐惧。从ChatGPT到Claude, 再到Perplexity, 我们陷入了定式：侧边栏的历史记录、底部的输入框。一个大家心照不宣的真相是：这并非以用户为中心的设计哲学取得了共识，而更可能是设计者集体失职的体现。
从左到右依次为 Claude、Airtable、Perplexity、ChatGPT、Manus、DeepSeek 的应用页面截图
我们都陷入了所谓的“ChatGPT崇拜”，盲目地复制它表面的形式。这种“聊天框痴迷症”正在扼杀AI产品的想象力，我们构建的界面不但没有去适配用户的思维模式，反而在要求用户扭曲自己的习惯，去学习与一个笨拙的系统沟通。
无声的挫败：被“提示词工程”隔绝的半数用户
让我们想象一个具体场景：内容策略师Maya正试图用一款典型的AI写作工具来完善一篇博客大纲。三十分钟里，她在聊天框中输入请求，得到回应，复制到Google Docs，发现问题，再回到聊天框重新解释上下文，获得新回复，再手动整合……这个过程循环往复。“这就像和一个患有健忘症的人对话，”Maya无奈地抱怨，“我花在解释我想做什么上的时间，比实际动手做事的时间还多。”Maya的挫败感并非个例。
数据显示，用户将高达11%到27%的时间耗费在与AI的低效拉扯中，其中26%的问题最终未能解决。更令人警醒的是，Nielsen Norman Group的研究表明，由于存在固有的表达障碍，基于聊天的AI工具将近一半的潜在用户拒之门外。用户为了实现最基本的功能，被迫成为一名“提示词工程师”。这在UX设计领域是不可饶恕的原罪：我们设计的系统在失灵时，竟将责任归咎于用户。80%的企业AI项目在试点后便难以为继，根本原因正是用户接受度太低。那些看似精美的聊天界面，不仅效率低下，更是业务的“终结者”。
难道AI产品不应该像谷歌搜索一样简单有效吗？ 但是这其中存在一个本质的区别。Google Search就像问去餐厅的路。问一次，得到答案，就结束了。Google Search之所以有效，是因为搜索是一种简单的、无状态（stateless）的交互：查询、结果、完成。复杂性存在于算法中，而不是界面里。但AI产品需要反复调整，并依赖上下文且必须记录状态（stateful）。对话式界面无法完美支持。
对于像 Maya 这样的深度用户来说，聊天界面造成了巨大的认知负荷。这些用户花费时间去解释上下文、重新组织提示词，并手动将 AI 输出转移到真正的工作环境中。我们设计的界面，非但没有减轻，反而加重了用户的脑力负担。
新的设计模式和原则
Hoang Nguyen 提出了“混合工作空间（Hybrid Workspace）” 模型：
组件1: 工作环境（The Work Environment）
这是用户完成实际任务的主场，包括文档、画布、电子表格、代码编辑器、设计工具等。我们应该尊重、或者起码知晓人们已形成固有的工作流与思维模式，而不是强行取代。
组件 2：智能层（The Intelligent Layer）
这是将AI能力以感知上下文的方式，嵌入工作环境之中。它不是一个独立的聊天界面，而是一个能理解语境、维持状态、在不打断用户使用的前提下提供辅助的智能伙伴。可以从以下几个切入点来集成这个智能层：
内联建议
基于用户行为触发的上下文面板
对现有UI元素的渐进式增强
在后台默默工作的环境智能
Sharang Sharma 的《Where should AI sit in your UI？》（https://uxdesign.cc/where-should-ai-sit-in-your-ui-1710a258390e）
另外，还有如下设计细节能让用户更好将AI潜入工作流中：
允许用户对 AI 回复点“👍/👎”
提示词示例与模板
展示逐步推理过程
根据用户历史行为个性化界面
提示“AI 可能会出错”的免责声明
输出应始终高质量，必要时说“不知道”
帮助用户理解系统如何运作（在必要时），使其作出更好的决策
Vibe Coding：UI的设计机会
“从想法到 App，只需几秒钟。”——这是 Lovable 的宣传语，令人血脉喷张。
自今年初以来，所谓的 “AI 应用构建工具” 突然成为热门趋势。过去需要四周完成的工作，现在可能两周就搞定 —— 不久的将来，甚至可能只需要两天。
虽然“秒出 App”的愿景目前还没那么神奇，但我确实看到一些新的工作流开始浮现，比如：
两个新流程的例子
Xinran Ma 以第一个流程介绍了作者最近在尝试多喝水，突发奇想做了记录和可视化每日饮水的 Web App。他在 Claude 中写了这样的提示词（prompt）：
请创建一个互动式 Web 应用，用于帮助用户记录每日饮水量并可视化补水进度。
使用 HTML、CSS 和 JavaScript 编写
包含输入饮水量的表单、随目标完成而填充的进度条，以及每日统计数据
设计简洁直观，具有响应式设计
视觉风格应为清爽的蓝白色调，符合水和补水的主题
保证无障碍设计，使用对比清晰、易读的字体
用户操作后给予反馈（例如动画效果、达标后庆祝）
几分钟后，作者就收到了一个可运行的原型。这个过程总共耗时约五分钟 —— 几年前，这几乎是难以想象的效率。
AI 时代的设计工具应该长什么样？我们试图思考：如何更好地将“设计、代码与 AI”整合在一起？
新工具已经在探索这个方向例如 Subframe 就在使用可用于生产环境的预设 UI 组件（而不是不能用的 demo 代码），并集成了 AI 功能来生成不同设计方案。设计师可以将多个选项中的元素混合拼接，组成最终设计 —— 类似“AI生成+人类编排”的工作流。在设计圈里，“独角兽”通常指能写代码的设计师。而AI 工具的进步正在让更多人具备“独角兽能力”，也让不同角色的边界模糊。比如AI时代的新的独角兽：
Lovable、Bolt、V0、Replit：让非程序员也能构建可用原型或产品
ChatPRD：写更好的产品文档
Galileo：生成高保真界面设计
虽然不同角色仍有专业深度，但 AI 让彼此的边界正在快速消融，使得产品形态超越对话框，AI产品设计的未来也将被重塑。
参考阅读
“AI’s Impact on Product Design” Ma Xinran https://medium.com/design-bootcamp/ais-impact-on-product-design-42e36c60c1c6
“Chatbot，是一种懒惰的产物” 纪源资本 https://mp.weixin.qq.com/s/bhn5QfRwHavL4UwP1XO-5Q