上下文管理是为 AI 模型提供背景信息，用于塑造 AI 行为和输出结果的最重要因素之一。当用户上传文档、提出问题或给出指令时，本质上是在教导 AI 模型怎么做事或者怎么提供哪种结果。尽管这一点非常重要，然而，大多数的 AI 产品在处理上下文的方式却极为粗糙（绝大多数的 AI 产品，还需要用户掌握一定的提问和操作技能）。
目前，也有一些模式，如 Claude 主页的智能默认设置、GitHub Copilot 的上下文筛选，或 Adobe Firefly 的风格控制，都是很好的起点，但是，它们都存在局限性。智能默认设置要么过于宽泛，要么用户必须一开始就清晰表述完整意图，然后再通过反复的基于聊天的交互来完善上下文。
这样就造成了不必要的使用障碍。
想一想，常见的使用场景：一位金融分析师上传了一份季度报告后，仍然，需要详细说明要提取哪些内容。又或者在 Perplexity 上搜索跑鞋的购物者，得到的结果依然宽泛、缺乏针对性，必须根据自己的偏好手动筛选。
既然上下文对于 AI 生成的结果影响如此重要，那么，为什么我们还让用户如此费力地去提供呢？🤔
与之相反，预测性用户体验（Predictive UX）提供了另一种思路。系统无需等待用户阐述每一个步骤，而是可以在用户输入时，依据其行为或常见模式预测意图。比如，苹果提醒（Apple Reminders）会在你输入时推荐可能的任务；Grammarly 会预测错误并直接给出修正建议；Gmail 的智能撰写（Smart Compose）甚至能预测完整短语，极大减少了撰写邮件的障碍。
接下来，我们一起探讨 内联意图优化，展示 AI 系统如何在搜索、信息提取和内容创作等核心用例中，在用户输入时预测并呈现最有用的提示优化内容。其目标是缩短实现价值的时间，并且将 AI 重塑为一个能够在用户输入时预测其意图的自适应伙伴。
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1. 搜索工作流上下文
随着 Perplexity 和 ChatGPT 这类平台基于 AI 的搜索功能不断迭代增强，我们可以把大多数查询归入几个可预测的类别。如果系统能够预测意图，就应该以标签、滑块或下拉菜单的形式呈现上下文提示，用于引导用户优化搜索，并减少产品使用障碍。
针对常见用例的一些设计方法如下：
搜索跑鞋时，通过 上下文预设 和 下拉菜单选择 地形类型（公路、小径、跑步机）。
在本地搜索餐厅时，利用 二维距离选择器 和 切换下拉菜单，按距离和氛围筛选餐厅。
追踪特斯拉股票时，使用 下拉菜单 和 分段范围选择器，在不同信息源（雅虎、彭博社、美国全国广播公司财经频道）或时间区间之间切换。
询问 “什么是 AI 用户体验？” 时，通过 上下文默认设置 和 嵌套下拉菜单，调整回答长度、面向受众（设计师、工程师、创始人）或回答深度。
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嵌套提示预设，呈现可展开的菜单，将相关选项聚类（例如，“总结” 可展开为 “关键要点”“要点列表”“章节总结”），帮助用户梳理结构化的多步骤工作流程。
内联占位文本，显示轻量级且贴合文件上下文的提示（例如，针对图片显示 “让我描述、提取文本或重新组合”，针对视频显示 “让我总结场景、添加字幕”），让用户自然且直观地知道下一步该做什么。
使用 二维语气调节器，通过快捷滑块或选择器来调整邮件语气（如从随意 - 有说服力，或从正式 - 专业）。
利用 滑块控件 选取图像属性，如宽高比或变体（如故事用 9:16，帖子用 1:1）。
在视频生成时，通过下拉菜单选择堆叠式提示，以选取相机角度（如中景、特写、鸟瞰）来控制画面构图。
在起草领英帖子时，通过内联提示建议添加主题标签（如 AI 用户体验、产品设计），从而引导内容方向。
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