《震撼发布！提示工程架构师的智能提示用户界面设计指南全书》

提示工程架构师必备·AI产品设计圣经·前端开发实战手册

前言：为什么需要一本智能提示UI设计指南？

在AI技术爆发的今天，智能提示（Smart Prompt） 已成为连接人类与AI的核心桥梁。从ChatGPT的对话输入框到GitHub Copilot的代码提示栏，从Notion AI的文本生成助手到MidJourney的图像 prompt 编辑器，智能提示界面（Prompt UI）正在重新定义用户与AI的交互方式。

然而，当前智能提示UI设计仍处于“经验驱动”阶段：

• 部分产品过度追求“智能”，忽略了用户的控制感（比如强制推荐不相关的提示）；
• 部分设计缺乏“上下文感知”，导致提示与用户需求脱节（比如在代码编辑器中推荐无关的文案提示）；
• 甚至有些界面因“信息过载”，让用户对AI产生“畏难情绪”（比如复杂的参数设置界面）。

作为一名拥有10年AI产品设计经验的提示工程架构师，我深刻意识到：智能提示UI设计不是“AI能力的堆砌”，而是“用户需求与AI能力的平衡艺术”。本书旨在为提示工程架构师、AI产品设计师、前端开发者提供一套系统、可落地的智能提示UI设计方法论，帮你从“经验设计”转向“科学设计”。

第一章：智能提示UI设计基础

1.1 什么是智能提示UI？

智能提示UI是基于AI上下文理解能力的交互界面，通过动态生成、调整提示内容，帮助用户更高效地与AI系统交互。其核心特征包括：

• 上下文感知：能识别用户当前任务、历史交互、环境信息（如设备、时间）；
• 动态适应性：根据用户输入、反馈实时调整提示策略（如从“引导式”转向“开放式”）；
• 多模态融合：支持文字、语音、图像、代码等多种提示形式；
• 反馈循环：通过用户反馈（如点赞、修改）优化后续提示效果。

示例：GitHub Copilot的代码提示界面，会根据当前代码文件的语言（如Python）、函数上下文（如正在写一个排序函数），动态推荐相关的代码片段（如def quick_sort(arr):）。

1.2 智能提示UI的核心价值

• 提升效率：减少用户输入成本（如模板化提示）；
• 降低门槛：帮助新手快速掌握AI工具（如分步引导）；
• 增强信任：通过透明化提示逻辑（如“为什么推荐这个提示”），让用户更愿意使用AI；
• 激发创意：通过发散性提示（如“你可以尝试添加‘未来感’元素”），帮助用户突破思维局限。

1.3 智能提示UI设计的五大原则

1.3.1 以用户为中心（User-Centric）

设计要点：优先满足用户的核心需求，而非展示AI的“强大能力”。
反例：某AI写作工具强制推荐“高级修辞模板”，但用户只需“简洁的工作总结”。
正例：ChatGPT的“提示示例”功能，会根据用户选择的场景（如“写邮件”“编故事”），推荐对应的基础模板。

1.3.2 上下文相关性（Context-Relevant）

设计要点：提示必须与用户当前任务、历史交互、环境信息强关联。
技术实现：通过上下文向量数据库（如Pinecone）存储用户历史交互数据，用余弦相似度计算当前输入与历史数据的相关性，生成相关提示。
公式：
$$\text{相似度}=\cos (\theta )=\frac{\mathbf{A}\cdot \mathbf{B}}{\Vert \mathbf{A}\Vert \Vert \mathbf{B}\Vert }$$
其中，$\mathbf{A}$ 是当前输入的向量表示，$\mathbf{B}$ 是历史交互的向量表示。

1.3.3 透明性（Transparency）

设计要点：让用户理解提示的生成逻辑，避免“黑盒效应”。
示例：Notion AI的“提示解释器”功能，会在推荐提示时说明：“根据你之前写的‘产品周报’，推荐‘下周工作重点’模板”。

1.3.4 可交互性（Interactivity）

设计要点：允许用户修改、调整提示，而非被动接受。
示例：MidJourney的提示编辑器，支持用户添加“–ar 16:9”（调整 aspect ratio）、“–style raw”（ raw 风格）等参数，灵活控制生成效果。

1.3.5 容错性（Fault Tolerance）

设计要点：处理用户的错误输入，提供修复建议。
示例：ChatGPT会在用户输入不完整时提示：“你可以补充更多信息，比如‘我想写一篇关于AI的博客，目标读者是新手’”。

第二章：用户需求分析与角色建模

2.1 用户调研：找到真实需求

方法：

• 深度访谈：与目标用户（如程序员、文案编辑）对话，了解他们使用AI工具的痛点（如“提示写得不好，生成的内容没用”）；
• 行为分析：通过埋点数据（如用户点击提示的频率、修改提示的次数），分析用户的使用习惯；
• 问卷调研：用问卷收集大规模用户的需求（如“你最需要哪种类型的提示模板？”）。

案例：某AI写作工具的用户调研显示，80%的文案编辑希望“提示能自动包含目标读者、风格要求”，因此团队设计了“场景化模板”功能（如“写一篇面向年轻人的美妆文案”）。

2.2 用户角色建模

根据用户的技能水平、使用场景、需求优先级，构建用户角色（Persona）：

用户角色	技能水平	核心需求	设计重点
新手用户	初级	简单、引导性强的提示	分步引导、基础模板、错误提示
专家用户	高级	灵活、自定义的提示	参数调整、模板编辑、历史记录
企业用户	中级	高效、符合企业规范的提示	团队模板共享、权限管理、审计日志

2.3 场景化需求分析

场景1：办公场景（如写周报）

• 用户需求：快速生成结构化内容（如“本周工作重点”“下周计划”）；
• 设计要点：提供“周报模板”，自动提取用户的历史工作记录（如“你上周完成了3个项目”）。

场景2：创作场景（如写小说）

• 用户需求：激发创意，避免重复（如“给主角加一个意外的转折”）；
• 设计要点：提供“发散性提示”（如“你可以尝试让主角遇到一个神秘人”），支持“随机灵感”功能（如点击“换一个”获取新的提示）。

场景3：教育场景（如辅导作业）

• 用户需求：帮助学生理解知识点（如“解释一下牛顿第一定律”）；
• 设计要点：提供“分步解释”提示（如“首先，牛顿第一定律是什么？其次，它的例子有哪些？”），支持“追问”功能（如用户问“为什么会这样？”，提示会进一步解释）。

第三章：智能提示的交互设计模式

3.1 主动推荐式（Active Recommendation）

设计逻辑：根据用户的历史交互、当前场景，主动推荐相关提示。
适用场景：用户不知道该写什么提示（如新手用户）。
设计要点：

• 推荐的提示要与当前任务强关联（如在代码编辑器中推荐“生成排序函数”）；
• 限制推荐数量（如最多3个），避免信息过载；
• 允许用户关闭推荐（如“不再显示此提示”）。

代码示例（React）：

import React, { useState, useEffect } from 'react';
import axios from 'axios';

const PromptRecommendation = ({ currentInput }) => {
  const [recommendations, setRecommendations] = useState([]);

  useEffect(() => {
    if (currentInput.length > 0) {
      axios.get('/api/recommend', { params: { input: currentInput } })
        .then(res => setRecommendations(res.data));
    }
  }, [currentInput]);

  return (
    <div className="recommendation-box">
      <h4>推荐提示：</h4>
      <ul>
        {recommendations.map((prompt, index) => (
          <li key={index} onClick={() => alert(`使用提示：${prompt}`)}>
            {prompt}
          </li>
        ))}
      </ul>
    </div>
  );
};

说明：当用户输入内容时，发送请求到后端获取推荐的提示，展示在输入框下方，用户点击即可使用。

3.2 上下文引导式（Context-Guided）

设计逻辑：根据当前页面的上下文（如代码编辑器中的当前行代码、文档中的当前段落），生成相关提示。
适用场景：需要精准上下文的场景（如代码补全、文档续写）。

案例：GitHub Copilot在用户写Python代码时，若当前行是for item in，会推荐range(10)或items（根据上下文的变量）。

3.3 自定义模板式（Custom Template）

设计逻辑：允许用户创建、保存自己的提示模板，方便重复使用。
适用场景：需要频繁使用相同结构提示的场景（如每周的周报、固定格式的邮件）。

设计要点：

• 支持变量替换（如{{目标读者}}、{{风格}}）；
• 允许团队共享模板（如企业用户的“品牌文案模板”）；
• 提供模板市场（如用户可以下载别人的模板）。

代码示例（Vue）：

<template>
  <div class="template-editor">
    <textarea v-model="templateContent" placeholder="输入模板内容（支持变量，如{{目标读者}}）"></textarea>
    <button @click="saveTemplate">保存模板</button>
    <div class="template-list">
      <div v-for="template in templates" :key="template.id" @click="useTemplate(template)">
        {{ template.name }}
      </div>
    </div>
  </div>
</template>

<script>
export default {
  data() {
    return {
      templateContent: '',
      templates: []
    };
  },
  methods: {
    saveTemplate() {
      // 保存模板到后端
      axios.post('/api/templates', { content: this.templateContent })
        .then(res => this.templates.push(res.data));
    },
    useTemplate(template) {
      // 将模板内容插入到输入框
      this.$emit('use-template', template.content);
    }
  }
};
</script>

3.4 分步引导式（Step-by-Step）

设计逻辑：将复杂的提示拆分成多个步骤，引导用户逐步输入。
适用场景：复杂任务（如生成图像、训练模型）。

示例：MidJourney的提示生成流程：

1. 选择图像风格（如“ realism ”）；
2. 输入主体内容（如“ a cat sitting on a couch ”）；
3. 添加细节（如“ --ar 16:9 --style raw ”）。

3.5 反馈循环式（Feedback Loop）

设计逻辑：收集用户对提示的反馈（如点赞、点踩、修改），优化后续提示效果。
适用场景：需要持续优化的场景（如对话系统、推荐系统）。

技术实现：

• 用**强化学习（RL）**模型，根据用户反馈调整提示策略（如用户点赞的提示，增加其推荐权重）；
• 用A/B测试，比较不同提示策略的效果（如“推荐式提示” vs “引导式提示”）。

第三章：智能提示的交互设计模式（续）

（注：本章为第二章的延续，详细讲解每种交互模式的设计细节与代码实现）

3.6 多模态交互式（Multimodal）

设计逻辑：支持文字、语音、图像、代码等多种提示形式，满足不同用户的需求。
适用场景：跨模态任务（如用语音输入提示生成图像、用图像描述生成代码）。

示例：某AI设计工具支持：

• 语音输入：“帮我生成一个红色的logo，风格是极简”；
• 图像上传：上传一张草图，提示“根据这张图生成高清logo”；
• 代码输入：输入“def generate_logo(color=‘red’, style=‘minimal’)”，生成对应的logo。

技术实现：

• 语音转文字：用百度语音API或OpenAI的Whisper模型；
• 图像描述：用CLIP模型将图像转换为文字描述；
• 代码解析：用AST（抽象语法树）解析代码中的参数。

代码示例（Python）：

import whisper
from PIL import Image
import clip

# 语音转文字
def speech_to_text(audio_path):
    model = whisper.load_model("base")
    result = model.transcribe(audio_path)
    return result["text"]

# 图像转描述
def image_to_prompt(image_path):
    model, preprocess = clip.load("ViT-B/32")
    image = preprocess(Image.open(image_path)).unsqueeze(0)
    text = ["a red logo with minimal style", "a blue logo with modern style"]  # 候选描述
    with torch.no_grad():
        image_features = model.encode_image(image)
        text_features = model.encode_text(clip.tokenize(text))
        similarity = (image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1)
    return text[similarity.argmax()]

3.7 动态调整式（Dynamic Adjustment）

设计逻辑：根据用户的输入进度，动态调整提示的详细程度。
适用场景：用户输入不完整或不明确的场景。

示例：ChatGPT在用户输入“我想写一篇关于AI的博客”时，会提示：“你可以补充更多信息，比如目标读者（新手/专家）、风格（正式/轻松）、重点内容（技术/应用）”。当用户补充“目标读者是新手”后，提示会调整为：“你可以再补充风格要求，比如‘轻松幽默’”。

技术实现：

• 用**状态机（State Machine）**管理提示的状态（如“初始状态”→“补充目标读者”→“补充风格”）；
• 根据用户的输入，切换状态并生成对应的提示。

代码示例（JavaScript）：

const promptStates = {
  initial: {
    message: "你想写什么？比如‘我想写一篇关于AI的博客’",
    nextState: "targetAudience"
  },
  targetAudience: {
    message: "目标读者是？比如‘新手’‘专家’",
    nextState: "style"
  },
  style: {
    message: "风格要求是？比如‘轻松幽默’‘正式严谨’",
    nextState: "complete"
  },
  complete: {
    message: "提示已完整，点击生成即可！"
  }
};

let currentState = "initial";

function updatePrompt(userInput) {
  if (currentState === "complete") return;
  // 根据用户输入切换状态
  currentState = promptStates[currentState].nextState;
  // 生成下一个提示
  const nextPrompt = promptStates[currentState].message;
  return nextPrompt;
}

// 测试
console.log(updatePrompt("我想写一篇关于AI的博客")); // 输出：“目标读者是？比如‘新手’‘专家’”
console.log(updatePrompt("新手")); // 输出：“风格要求是？比如‘轻松幽默’‘正式严谨’”

第四章：提示内容的呈现与可视化设计

4.1 信息层级设计

设计要点：用标题、列表、强调等元素，区分提示内容的重要性。
示例：

提示模板：写一篇关于AI的博客

• 目标读者：新手
• 风格：轻松幽默
• 重点内容：AI的应用场景（如聊天机器人、图像生成）

说明：用标题突出模板主题，用列表区分不同的参数，用加粗强调关键信息。

4.2 可视化元素的使用

类型：

• 流程图：展示提示生成的流程（如“用户输入→上下文获取→提示生成→结果呈现”）；
• 思维导图：展示提示的发散方向（如“AI博客”→“应用场景”→“聊天机器人”→“优点”→“高效”）；
• 进度条：展示提示的完成度（如“已完成80%，还需要补充风格要求”）；
• 标签：区分提示的类型（如“模板”“推荐”“自定义”）。

Mermaid流程图示例：

graph TD
  A[用户输入] --> B[上下文获取（历史交互、当前场景）]
  B --> C[提示生成（模板匹配、AI推荐）]
  C --> D[结果呈现（文字、图像、代码）]
  D --> E[用户反馈（点赞、修改）]
  E --> B[上下文更新]

4.3 多模态呈现

设计要点：根据任务类型，选择合适的模态：

• 文字：适合大部分场景（如聊天、写作）；
• 语音：适合 hands-free 场景（如开车时生成提示）；
• 图像：适合视觉任务（如生成图像、设计logo）；
• 代码：适合技术任务（如生成代码、调试程序）。

示例：某AI教育工具支持：

• 文字输入：“解释一下牛顿第一定律”；
• 语音输入：“帮我讲一下牛顿第一定律”；
• 图像输入：上传一张牛顿的图片，提示“根据这张图生成牛顿第一定律的解释”。

4.4 动态更新与实时反馈

设计要点：

• 当用户输入或上下文变化时，实时更新提示（如“你输入了‘新手’，推荐‘轻松幽默’的风格”）；
• 在提示生成过程中，显示加载状态（如“正在生成提示，请稍候…”）；
• 当提示生成失败时，显示错误信息（如“网络错误，请重试”）。

代码示例（React）：

import React, { useState } from 'react';

const PromptInput = () => {
  const [input, setInput] = useState('');
  const [prompt, setPrompt] = useState('');
  const [loading, setLoading] = useState(false);

  const handleInputChange = (e) => {
    setInput(e.target.value);
    // 实时更新提示
    setLoading(true);
    setTimeout(() => {
      setPrompt(`根据你的输入，推荐提示：“${input}，目标读者是新手”`);
      setLoading(false);
    }, 500);
  };

  return (
    <div className="prompt-input">
      <input
        type="text"
        value={input}
        onChange={handleInputChange}
        placeholder="输入你的需求..."
      />
      {loading && <div className="loading">加载中...</div>}
      {prompt && !loading && <div className="prompt">{prompt}</div>}
    </div>
  );
};

第五章：智能提示的上下文管理与自适应设计

5.1 上下文的类型与获取方式

上下文类型：

• 用户历史交互：用户之前的输入、反馈、使用记录（如“用户上周生成了3篇关于AI的博客”）；
• 当前任务场景：用户当前正在做的事情（如“在代码编辑器中写Python代码”）；
• 用户偏好：用户的习惯（如“用户喜欢‘轻松幽默’的风格”）；
• 环境信息：设备（如手机/电脑）、时间（如上午/晚上）、地理位置（如北京/上海）。

获取方式：

• 主动收集：通过用户输入、设置（如“请选择你的行业”）；
• 被动收集：通过埋点、日志（如用户点击提示的频率）；
• 第三方集成：从其他系统获取（如从企业OA系统获取用户的职位信息）。

5.2 上下文的存储与管理

技术选型：

• 客户端存储：用LocalStorage、SessionStorage存储用户的历史交互（如最近使用的提示模板）；
• 服务器存储：用关系型数据库（如MySQL）或NoSQL数据库（如MongoDB）存储用户的长期数据（如偏好设置、团队模板）；
• 向量数据库：用Pinecone、Milvus存储用户历史交互的向量表示，用于上下文相似度计算。

示例：用MongoDB存储用户的历史交互：

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['prompt_db']
collection = db['user_interactions']

# 插入用户交互记录
def insert_interaction(user_id, input_prompt, output_result, feedback):
    collection.insert_one({
        'user_id': user_id,
        'input_prompt': input_prompt,
        'output_result': output_result,
        'feedback': feedback,
        'timestamp': datetime.datetime.now()
    })

# 查询用户历史交互
def get_user_interactions(user_id):
    return collection.find({'user_id': user_id}).sort('timestamp', -1)

5.3 自适应调整策略

策略：

• 根据历史交互调整：如果用户之前多次选择“轻松幽默”的风格，推荐提示时优先包含该风格；
• 根据当前场景调整：如果用户在代码编辑器中，推荐与代码相关的提示（如“生成一个排序函数”）；
• 根据用户偏好调整：如果用户喜欢“简短”的提示，推荐时避免过长的内容。

技术实现：

• 用规则引擎（如Easy Rules、Drools）定义自适应规则（如“如果用户历史交互中‘轻松幽默’的风格占比超过50%，则推荐提示时包含该风格”）；
• 用机器学习模型（如协同过滤、决策树）预测用户的需求（如“用户可能需要‘技术类’的提示”）。

5.4 缓存与预加载优化

设计要点：

• 缓存常用提示：将用户常用的提示模板、推荐结果缓存到客户端或服务器（如用Redis缓存“新手用户的常用模板”）；
• 预加载上下文：在用户进入界面之前，预加载用户的历史交互、偏好设置，提升提示生成速度；
• 懒加载：对于不常用的提示模板，延迟加载（如用户滚动到某个位置时再加载）。

代码示例（Redis）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 缓存用户的常用模板
def cache_user_templates(user_id, templates):
    r.set(f'user:{user_id}:templates', json.dumps(templates))

# 获取缓存的模板
def get_cached_templates(user_id):
    templates = r.get(f'user:{user_id}:templates')
    if templates:
        return json.loads(templates)
    else:
        # 从数据库获取
        templates = db.query_user_templates(user_id)
        cache_user_templates(user_id, templates)
        return templates

第四章：提示内容的呈现与可视化设计（续）

（注：本章为第三章的延续，详细讲解提示内容的呈现技巧）

4.5 提示的可读性优化

设计要点：

• 使用简洁的语言：避免复杂的句子结构（如“请提供关于AI的博客的目标读者、风格要求和重点内容”→“请告诉我目标读者、风格和重点”）；
• 使用列表和 bullet points：将多个参数拆分成列表（如“目标读者：新手；风格：轻松幽默；重点：应用场景”）；
• 使用emoji和图标：用emoji区分提示类型（如📝表示“写作提示”、💻表示“代码提示”），用图标表示操作（如✏️表示“编辑”、💾表示“保存”）。

示例：某AI工具的提示呈现：

📝 写作提示：

• 目标读者：新手
• 风格：轻松幽默
• 重点：AI的应用场景（如聊天机器人、图像生成）

4.6 提示的可定制化设计

设计要点：

• 允许用户调整提示的长度（如“简短”“中等”“详细”）；
• 允许用户调整提示的风格（如“正式”“轻松”“专业”）；
• 允许用户调整提示的参数（如“温度”“_top_p”“_max_tokens”）。

示例：ChatGPT的参数设置界面：

• 温度（Temperature）：0.7（越高越随机）；
• Top P（Nucleus Sampling）：0.9（越高越多样）；
• Max Tokens：500（最多生成500个token）。

代码示例（React）：

import React from 'react';
import { Slider, InputNumber, Row, Col } from 'antd';

const PromptSettings = ({ settings, onSettingsChange }) => {
  const handleTemperatureChange = (value) => {
    onSettingsChange({ ...settings, temperature: value });
  };

  const handleTopPChange = (value) => {
    onSettingsChange({ ...settings, topP: value });
  };

  const handleMaxTokensChange = (value) => {
    onSettingsChange({ ...settings, maxTokens: value });
  };

  return (
    <div className="prompt-settings">
      <Row gutter={16}>
        <Col span={8}>温度（Temperature）：{settings.temperature}</Col>
        <Col span={16}>
          <Slider
            min={0}
            max={1}
            step={0.1}
            value={settings.temperature}
            onChange={handleTemperatureChange}
          />
        </Col>
      </Row>
      <Row gutter={16}>
        <Col span={8}>Top P：{settings.topP}</Col>
        <Col span={16}>
          <Slider
            min={0}
            max={1}
            step={0.1}
            value={settings.topP}
            onChange={handleTopPChange}
          />
        </Col>
      </Row>
      <Row gutter={16}>
        <Col span={8}>最大Token数：{settings.maxTokens}</Col>
        <Col span={16}>
          <InputNumber
            min={100}
            max={2000}
            step={100}
            value={settings.maxTokens}
            onChange={handleMaxTokensChange}
          />
        </Col>
      </Row>
    </div>
  );
};

第五章：智能提示的上下文管理与自适应设计（续）

（注：本章为第四章的延续，详细讲解上下文管理的高级技巧）

5.5 上下文的过期与清理

设计要点：

• 设置上下文的有效期：如用户的历史交互记录保存30天，超过有效期的记录自动清理；
• 清理无效上下文：如用户之前的输入与当前任务无关（如“用户上周生成了一篇关于美食的博客，现在想写关于AI的博客”），则不使用该上下文；
• 允许用户手动清理：提供“清除历史记录”功能，让用户可以删除不需要的上下文。

代码示例（Python）：

from datetime import datetime, timedelta

# 清理过期的用户交互记录
def clean_expired_interactions():
    expiration_date = datetime.now() - timedelta(days=30)
    collection.delete_many({'timestamp': {'$lt': expiration_date}})

5.6 上下文的隐私与安全

设计要点：

• 匿名化处理：对用户的敏感信息（如姓名、邮箱）进行匿名化（如用哈希值代替）；
• 权限管理：限制上下文的访问权限（如企业用户的历史交互记录只能由其团队成员访问）；
• 数据加密：对上下文数据进行加密存储（如用AES加密用户的偏好设置）。

第六章：可交互性与用户控制设计

6.1 可编辑性设计

设计要点：

• 允许用户修改提示的内容（如“我想写一篇关于AI的博客”→“我想写一篇关于AI的博客，目标读者是新手”）；
• 允许用户调整提示的参数（如温度、Top P）；
• 允许用户添加自定义变量（如“{{产品名称}}”“{{截止日期}}”）。

示例：某AI营销工具允许用户修改提示中的变量：

原提示：“写一篇关于{{产品名称}}的营销文案，目标读者是{{目标读者}}”
用户修改后：“写一篇关于{{产品名称}}的营销文案，目标读者是{{目标读者}}，强调{{产品优势}}”

6.2 参数调整界面设计

设计要点：

• 使用直观的控件：如滑块（用于调整温度）、下拉框（用于选择风格）、输入框（用于输入最大Token数）；
• 提供默认值：为参数设置合理的默认值（如温度默认0.7，Top P默认0.9）；
• 显示参数说明：用 tooltip 说明参数的作用（如“温度越高，生成的内容越随机”）。

示例：OpenAI Playground的参数设置界面，使用滑块和输入框结合的方式，让用户可以灵活调整参数。

6.3 历史记录与回溯

设计要点：

• 保存用户的历史提示：显示用户之前使用过的提示（如“你之前使用过‘写一篇关于AI的博客，目标读者是新手’”）；
• 允许用户回溯：让用户可以恢复之前的提示（如“恢复到上一次的提示”）；
• 提供搜索功能：让用户可以搜索历史提示（如“搜索‘AI博客’”）。

代码示例（React）：

import React from 'react';
import { List, Button } from 'antd';

const HistoryList = ({ history, onRestore }) => {
  return (
    <div className="history-list">
      <h4>历史提示：</h4>
      <List
        dataSource={history}
        renderItem={(item) => (
          <List.Item>
            <span>{item.prompt}</span>
            <Button type="link" onClick={() => onRestore(item.prompt)}>恢复</Button>
          </List.Item>
        )}
      />
    </div>
  );
};

6.4 撤销与重做功能

设计要点：

• 允许用户撤销最近的修改（如“撤销修改提示内容”）；
• 允许用户重做撤销的操作（如“重做修改提示内容”）；
• 显示撤销/重做的历史记录（如“你撤销了‘添加目标读者’的操作”）。

技术实现：

• 用**栈（Stack）**存储用户的操作历史（如撤销栈存储撤销的操作，重做栈存储重做的操作）；
• 当用户执行撤销操作时，从撤销栈中取出最后一个操作，恢复到之前的状态，并将该操作推入重做栈；
• 当用户执行重做操作时，从重做栈中取出最后一个操作，恢复到之后的状态，并将该操作推入撤销栈。

代码示例（JavaScript）：

class UndoRedoManager {
  constructor(initialState) {
    this.undoStack = [];
    this.redoStack = [];
    this.currentState = initialState;
  }

  // 执行操作
  execute(action) {
    this.undoStack.push(this.currentState);
    this.currentState = action(this.currentState);
    this.redoStack = [];
  }

  // 撤销操作
  undo() {
    if (this.undoStack.length === 0) return;
    this.redoStack.push(this.currentState);
    this.currentState = this.undoStack.pop();
  }

  // 重做操作
  redo() {
    if (this.redoStack.length === 0) return;
    this.undoStack.push(this.currentState);
    this.currentState = this.redoStack.pop();
  }
}

// 使用示例
const manager = new UndoRedoManager({ prompt: "我想写一篇关于AI的博客" });

// 执行操作：添加目标读者
manager.execute((state) => ({ ...state, prompt: "我想写一篇关于AI的博客，目标读者是新手" }));

// 撤销操作
manager.undo();
console.log(manager.currentState.prompt); // 输出：“我想写一篇关于AI的博客”

// 重做操作
manager.redo();
console.log(manager.currentState.prompt); // 输出：“我想写一篇关于AI的博客，目标读者是新手”

6.5 自定义模板管理

设计要点：

• 允许用户创建模板（如“新建模板”）；
• 允许用户编辑模板（如“修改模板内容”）；
• 允许用户删除模板（如“删除不需要的模板”）；
• 允许用户共享模板（如“分享给团队成员”）。

示例：飞书多维表格的“智能提示模板”功能，允许用户创建、编辑、共享模板，方便团队协作。

第七章：容错性与用户引导设计

7.1 错误提示设计

设计要点：

• 友好的错误信息：避免使用技术术语（如“错误代码：400”→“输入不完整，请补充更多信息”）；
• 提供修复建议：告诉用户如何解决错误（如“你可以补充目标读者，比如‘新手’”）；
• 使用温和的语气：避免指责用户（如“你的输入有误”→“请检查输入是否完整”）。

示例：ChatGPT的错误提示：

“你可以补充更多信息，比如‘我想写一篇关于AI的博客，目标读者是新手’”

7.2 引导式帮助文档

设计要点：

• 嵌入到界面中：如 hover 提示（当用户鼠标悬停在“温度”滑块上时，显示“温度越高，生成的内容越随机”）；
• 分步教程：当用户第一次使用时，显示分步引导（如“第一步：输入你的需求；第二步：调整参数；第三步：点击生成”）；
• 帮助中心：提供详细的帮助文档（如“如何写好提示？”“如何调整参数？”）。

示例：Notion AI的“帮助中心”，提供了“提示写作技巧”“模板使用指南”等内容，帮助用户快速掌握工具。

7.3 新手引导流程

设计要点：

• 简洁明了：避免过长的引导（如3-5步）；
• 互动性强：让用户参与其中（如“请输入你的第一个需求”）；
• 可跳过：允许用户跳过引导（如“我已经熟悉了，跳过引导”）。

代码示例（React）：

import React, { useState } from 'react';
import { Tour, Button } from 'antd';

const NewUserGuide = () => {
  const [visible, setVisible] = useState(true);

  const steps = [
    {
      title: "第一步：输入需求",
      content: "在输入框中输入你的需求，比如‘我想写一篇关于AI的博客’",
      target: () => document.getElementById('prompt-input'),
    },
    {
      title: "第二步：调整参数",
      content: "调整温度、Top P等参数，控制生成内容的风格",
      target: () => document.getElementById('prompt-settings'),
    },
    {
      title: "第三步：点击生成",
      content: "点击‘生成’按钮，获取AI生成的内容",
      target: () => document.getElementById('generate-button'),
    },
  ];

  return (
    <Tour visible={visible} steps={steps} onFinish={() => setVisible(false)}>
      <Button type="link" onClick={() => setVisible(false)}>跳过引导</Button>
    </Tour>
  );
};

7.4 智能纠错机制

设计要点：

• 自动补全：当用户输入不完整时，自动补全（如“我想写一篇关于AI的”→“我想写一篇关于AI的博客”）；
• 语法检查：检查提示中的语法错误（如“我想写一篇关于AI的博客，目标读者是新手”→“语法正确”）；
• 语义检查：检查提示中的语义错误（如“我想写一篇关于AI的博客，目标读者是新手，风格是正式”→“语义正确”）。

技术实现：

• 自动补全：用**前缀树（Trie）**实现（如存储常用的提示前缀，当用户输入“我想写一篇关于”时，推荐“AI的博客”“美食的文章”等）；
• 语法检查：用**自然语言处理（NLP）**模型（如spaCy、NLTK）检查语法错误；
• 语义检查：用**预训练语言模型（如BERT）**检查语义是否合理（如“我想写一篇关于AI的博客，目标读者是新手，风格是正式”→“语义合理”）。

代码示例（Python，用spaCy做语法检查）：

import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

def check_grammar(prompt):
    doc = nlp(prompt)
    errors = []
    for token in doc:
        if token.dep_ == 'nsubj' and token.text == 'I' and token.head.lemma_ != 'want':
            errors.append(f"可能的语法错误：‘{token.text}’应该与‘want’搭配")
    return errors

# 测试
prompt = "I want write a blog about AI"
errors = check_grammar(prompt)
print(errors)  # 输出：["可能的语法错误：‘I’应该与‘want’搭配"]（注：实际spaCy会检查到“want write”应为“want to write”）

第八章：性能优化与技术实现

8.1 前端优化

优化技巧：

• 懒加载：用React的React.lazy和Suspense懒加载组件（如“提示模板列表”组件）；
• 代码分割：用Webpack的splitChunks分割代码，减少初始加载时间；
• 缓存静态资源：用HTTP缓存（如Cache-Control）缓存CSS、JS、图片等静态资源；
• 减少重绘重排：用transform代替top、left等属性，减少页面重绘重排。

代码示例（React懒加载）：

import React, { Suspense } from 'react';

const PromptTemplateList = React.lazy(() => import('./PromptTemplateList'));

const App = () => {
  return (
    <div>
      <Suspense fallback={<div>加载中...</div>}>
        <PromptTemplateList />
      </Suspense>
    </div>
  );
};

8.2 后端优化

优化技巧：

• 接口缓存：用Redis缓存接口响应（如“推荐提示”接口）；
• 异步处理：用消息队列（如RabbitMQ、Kafka）处理耗时的任务（如“生成大量提示”）；
• 负载均衡：用Nginx做负载均衡，分配请求到多个服务器；
• 数据库优化：用索引优化查询（如在user_id字段上建立索引），用分库分表处理大数据量。

代码示例（Nginx负载均衡）：

http {
  upstream prompt_servers {
    server 127.0.0.1:3000;
    server 127.0.0.1:3001;
    server 127.0.0.1:3002;
  }

  server {
    listen 80;
    server_name localhost;

    location / {
      proxy_pass http://prompt_servers;
      proxy_set_header Host $host;
      proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
  }
}

8.3 数据库优化

优化技巧：

• 索引：在经常查询的字段上建立索引（如user_id、timestamp）；
• 分库分表：当数据量超过1000万条时，用分库分表（如按user_id分库，按timestamp分表）；
• 读写分离：用主库处理写操作，从库处理读操作，提升查询速度。

8.4 并发与限流

优化技巧：

• 并发控制：用Redis的分布式锁控制并发（如“避免同一用户同时生成多个提示”）；
• 限流：用Nginx的limit_req模块或Redis的令牌桶算法限流（如“每秒最多处理100个请求”）。

代码示例（Redis令牌桶算法）：

import redis
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def is_allowed(user_id, max_requests, window_seconds):
    key = f'token_bucket:{user_id}'
    current_time = time.time()
    # 获取当前令牌数和最后刷新时间
    token_data = r.hgetall(key)
    if not token_data:
        # 初始化令牌桶
        r.hset(key, 'tokens', max_requests)
        r.hset(key, 'last_refresh', current_time)
        return True
    tokens = int(token_data[b'tokens'])
    last_refresh = float(token_data[b'last_refresh'])
    # 计算时间差，补充令牌
    time_passed = current_time - last_refresh
    new_tokens = tokens + time_passed * (max_requests / window_seconds)
    new_tokens = min(new_tokens, max_requests)
    # 更新令牌数和最后刷新时间
    r.hset(key, 'tokens', new_tokens - 1)
    r.hset(key, 'last_refresh', current_time)
    # 检查是否有足够的令牌
    return new_tokens >= 1

# 测试
user_id = '123'
max_requests = 10  # 每分钟最多10个请求
window_seconds = 60