AI 聊天应用的 10 条高级需求

1. 全局检索（Global Search）🔍

上次那个绝妙的点子，现在只记得它很绝妙了 💡

多数 AI 聊天应用缺少一个关键功能：检索。

工作中常有这样的场景：“几天前，我问过一个关于正则表达式的技巧，AI 给的例子很巧妙。现在想再用一次，却怎么也找不到了。” 我只能在长长的历史列表中凭记忆滚动查找，往往无功而返，最后只好放弃，重新提问。

理想的全局检索应该具备：

强大的筛选能力： 不应局限于关键词匹配，还应支持按时间范围筛选，比如“上周”或指定具体月份。
结果需包含上下文： 点击搜索结果，应能直接跳转到对话的原始位置，并加载其上下文。这能帮我快速回忆起当时的语境，判断这是否是我需要的内容。
与分类功能联动： 如果对话支持分类，检索也应支持在特定分类或文件夹下进行，以提高结果的精确度。

总之，我需要的是一个对话历史的搜索引擎。

2. 对话分类（Categorization）📁

当你置顶了所有对话，也就没有任何对话被置顶 📌

目前的主流设计，是将对话历史按时间逆序排列，提供一个置顶功能。这对于轻度用户尚可，但对于将 AI 作为主要生产力工具的用户而言，这种线性列表很快就会变得混乱。

用户需要一个由自己主导的分类系统：

支持文件夹与嵌套： 我希望可以创建“工作”、“学习”、“生活”等文件夹，并在其下继续创建如“项目 A”、“周报材料”等子文件夹。
支持拖拽与排序： 对话和文件夹都应支持自由拖拽移动，并能手动排序，将常用的置于顶部。
高效的批量管理： 我会创建一个“临时会话”文件夹，存放即用即弃的问答。目前的工具要么逐条删除，要么全部清空，缺乏灵活性。我希望能“一键清空指定文件夹”，在保留重要内容的同时，快速清理无用对话。

这套系统能让聊天历史从杂乱的信息流，转变为条理清晰的知识树。

3. 导出为图片（Export Image）📸

传统聊天 App：我们什么时候才能学会 Markdown？ 😅

AI 生成的内容，特别是代码块、表格等 Markdown 格式，在网页上显示效果很好。但分享时却是个难题。

当前的痛点在于：

复制文本，格式丢失： 直接复制到微信、钉钉等应用，Markdown 格式会完全失效，代码失去高亮，表格变为纯文本，可读性极差。
系统截图，效率低下： 使用截图工具是无奈之举。当内容过长需要滚动时，长截图的体验很糟糕，容易出现截取不全或拼接错误，还会带入无关的 UI 元素。

一个更优的方案：

在每条 AI 回复旁，增设“导出为图片”或“复制为图片”按钮。点击即可生成一张保留原格式和样式的美观图片，并存入剪贴板，方便直接粘贴分享。如果能提供“是否包含提问”、“选择亮/暗背景”等选项，体验会更好。

4. 选择性导出（Selective Export）✂️

聊天分享的关键就是分享关键的聊天 🎯

一段完整的对话，往往包含了来回试探和修正的过程。很多时候，我只想分享其中的几段关键问答，比如将第 2、3、5 轮的对话组合成一个完整的解决方案。

目前的工具无法实现这一点，我只能手动分段复制，然后在编辑器里重新整理。

我想要的是一个“勾选模式”：

在每条记录（包括提问和回答）前提供一个复选框。
允许用户自由勾选任意条目。
勾选后，提供“合并复制为文本”和“合并导出为图片”的选项。这样就能一键生成一份干净、连贯、只包含核心内容的输出。

5. 编辑 AI 回复（Edit Chat）✏️

这话我没说过! 🙅‍

AI 的“幻觉”或事实性错误，在深度使用中是很大的干扰。如果 AI 在对话早期引入一个错误概念，后续的讨论很容易被这个错误持续污染。

目前，唯一的办法是放弃当前对话，重开一个。

我需要直接修正 AI 回答的能力：

我希望可以双击 AI 的某条回复进入编辑模式，像修改自己的提问一样，修正其中的错误。例如，将一个错误的函数参数改对。这样，后续的对话就能基于正确的信息继续，保证了对话的连贯性和质量，用户也无需被动地适应机器的错误。

6. 树形聊天与分支书签（Tree Structure & Branch Bookmarks）🌳

聊天树 🌲

引入“编辑”功能后，线性的聊天记录自然会演变为树形结构。许多工具已支持这一点，但新的问题随之而来。

当从一个节点衍生出多个分支进行探索后，其中一个产生了特别满意的结果。但当我切换到其他分支再回来，可能已经忘记那个满意的分支是哪一个，这会削弱用户探索的欲望。

我建议在树形结构上增加“分支书签”功能：

当获得一个满意的节点时，用户可以对其进行“标记”或“命名”。在侧边栏的树状视图中，该节点会有一个高亮标识。同时，可以提供一个“书签列表”，集中展示所有标记过的节点，方便一键跳转。这样，用户就可以放心探索所有可能性，因为最佳路径已被记录，随时可以返回。

7. 对话折叠（Collapse Chat）📄

鼠标滚轮使用率首次超越左键 🖱️💨

有时，AI 会生成大段的代码或报告。这些内容虽然有用，但会占据大量屏幕空间，在需要回顾上下文时，这种长内容会成为视觉障碍，导致频繁滚动。

需要一个简单的折叠功能：

自动折叠： 超过特定长度（如 20 行）的回答，可以默认只显示开头部分，并提供“...展开”选项。
手动折叠： 每条回答旁都应有“折叠/展开”的控件。同时提供“全部展开/折叠”的全局按钮。

这能让对话流的整体结构更清晰，用户可以更好地聚焦于当前关心的内容，提升梳理思路的效率。

8. 对话中切换模型（Switch Model）🔄

模型如衣服 👔👗

不同模型各有所长。有的擅长逻辑推理，适合编程；有的语言风格更佳，适合润色文案。

目前的流程是，切换模型需要复制上下文，打开新平台，再粘贴提问，过程烦琐且容易丢失上下文。

我希望能在同一对话中无缝切换模型：

在输入框附近提供一个模型选择菜单。比如，我可以用模型 A 分析数据，然后在同一对话中切换至模型 B，让它基于前文的分析结果撰写报告。聊天记录中也应清晰地标示出每条回复是由哪个模型生成的。这能让多个模型在一个连贯的工作流中协同工作。

9. 隐藏反馈按钮（Hide Feedback Features）🙈

没有闭环，因为没人点赞 👍❌

每条 AI 回复下的“点赞(👍)”和“反对(👎)”按钮，对多数用户而言，不仅无用，甚至是一种干扰。

使用率低： 用户的核心目标是解决问题，而非为厂商提供免费的数据标注。
容易误触： 在点击旁边的“复制”按钮时，很容易误触。
引发隐私担忧： 用户的对话可能包含敏感信息。误触“点赞”可能导致该对话被标记并提交至后台进行人工审核，这会带来不必要的安全焦虑。

优化建议：

在设置中提供一个开关，允许用户永久隐藏这些按钮。
至少将它们收纳进“更多”菜单，减少误触和视觉干扰。
或者重新考虑交互设计。“反对”按钮后可跟进具体的反馈问题，而“点赞”这种单向反馈的必要性值得商榷。

10. 导入导出标准（Import/Export Functionality）📤📥

聊天树是一颗居家盆栽 🌼

用户在某个平台上积累的大量对话，本质上是一种个人知识资产。但当用户想迁移到新平台或本地应用时，却发现这些数据被锁定，无法带走。

产品应具备标准化的导入导出功能：

提供完整的导出方案： 应支持导出为结构化文件（如 JSON），而不仅仅是纯文本。文件需包含完整的对话元数据，如时间、角色、分支结构等。
提供对应的导入功能： 用户可以使用导出的文件，在任何兼容该标准的客户端上恢复完整的对话历史。

数据的自由流动是用户真正拥有数据所有权的基础，这应当成为行业标准。

现实是，只能手动写各个平台导出文件的转换器，这也不是不行，但至少平台应该提供导出功能。

总结

总而言之，LLM 聊天工具的设计范式需要一次转变：从一个即时性的问答机器人，进化为一个可长期依赖、结构化、可管理、可移植的个人知识系统。 其核心是，将数据和工作流的控制权真正交还给深度用户。

AI 锐评 💭

希望产品经理们能看到这份清单 📜，如果看不到 👀❌，我建议你即刻使用 AI 编程工具开始构建应用吧 🚀！

附录

GitHub 开源: https://github.com/experdot/pointer [MIT]
后续文章：20 个追求极致体验的 AI 聊天软件功能

posted @ 2025-06-12 07:23 ExperDot 阅读(1066) 评论(0) 收藏举报

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