随着大模型技术的飞速发展，AI已经渗透到我们日常工作的方方面面，用户与AI的互动早已超越了简单的问答。对于许多人来说，AI聊天已经成为不可或缺的生产力工具、创意伙伴以及个人知识库。然而，尽管大模型本身的功能令人印象深刻，但许多AI聊天应用的界面和功能却相对滞后，这不仅阻碍了效率的提升，也让重度用户感到沮丧。为了更好地发挥AI的潜力，我们必须关注那些真正影响用户体验的核心需求。
全局搜索：解锁个人知识库
AI聊天记录正迅速积累成为一个庞大的个人知识库，其中包含各种创意、解决方案、代码片段、事实以及深入讨论。然而，在现有的AI聊天应用中，导航这些信息的效率通常受限于简单的、按时间排序的列表。这使得找到几周前产生的绝妙想法变得几乎不可能。手动滚动查找既耗时又低效，甚至会导致重复提问，浪费时间和计算资源。
例如，一位软件工程师可能在与AI的对话中获得了一个关于Python异步编程的巧妙类比，但几周后，当他需要再次使用这个类比时，却发现难以在冗长的聊天记录中找到它。这种情况下，如果AI聊天应用具备强大的全局搜索功能，工程师只需输入“Python 异步编程 类比”，就能迅速找到相关的对话。
因此，迫切需要一个强大而精准的全局搜索功能。该功能应该能够快速搜索所有聊天记录，支持关键词/短语匹配、按日期筛选以及在特定对话中搜索。更进一步，语义搜索将提升搜索体验，用户无需输入精确的关键词，只需描述需求，AI就能理解意图并找到相关的对话。
例如，用户可以输入“记得几周前讨论过一个关于Python异步编程的类比”，AI就能理解用户的意图，找到包含该类比的对话。
分类：告别混乱，拥抱有序
目前大多数AI聊天应用的界面只提供一个单一的时间线列表。对于偶尔使用的用户来说，这或许还能接受，但对于那些将大模型整合到工作、学习、生活和创意等不同领域的用户来说，这会造成严重的组织混乱。工作项目讨论、个人笔记、灵光一现的想法以及随意的查询都混杂在一起。
为了解决这个问题，我们需要一个高度灵活和可定制的分类系统。用户应该能够创建文件夹或标签，并将对话拖放到其中。对于复杂的项目（例如，具有子任务的项目或具有分支的学习主题），应该支持多级嵌套文件夹。此外，对于临时类别（例如，快速测试），需要一个快速“清除所有”功能。
例如，一位市场营销人员可以使用文件夹来组织不同客户的项目，每个项目文件夹下还可以创建子文件夹来区分不同的campaign。通过这样的分类系统，营销人员可以快速找到与特定项目相关的对话，而不会被其他不相关的信息干扰。
根据一项用户调研，78%的AI重度用户认为，缺乏有效的分类功能是他们在使用AI聊天应用时遇到的最大痛点之一。
导出图片：分享的艺术
AI的输出结果通常使用Markdown格式（代码块、列表、粗体文本），这在网页上显示效果良好。但是，在WhatsApp、微信等不支持Markdown的平台上分享这些内容时，只能粘贴纯文本，导致所有格式丢失，可读性大大降低。目前常用的解决方法（截图）对于较长的内容（代码、详细说明）来说非常麻烦。滚动截图不仅繁琐，而且效果不一致。
一个内置的“导出为图片”功能的需求变得迫切。该功能可以将单个消息或连续的聊天片段转换为保留原始格式的图像。允许直接复制图像或将其保存为文件（PNG、JPG）。
例如，一位程序员可以轻松地将AI生成的代码片段导出为图片，并分享到技术论坛上，而无需担心代码格式丢失。
这种导出图片的功能极大地提高了分享AI生成内容的便利性和呈现效果。
选择性导出：精准提取，高效利用
AI对话通常是一个多轮交互的过程，包括探索、详细说明和改进。有时，用户只需要从冗长的对话中提取或分享几个关键的问答，而不是整个历史记录。当前的界面只允许复制单个消息或导出整个对话，这迫使用户手动复制分散的部分，或者对完整的导出结果进行繁琐的编辑。
因此，我们需要一个“选择性导出”功能。该功能允许用户自由选择对话中任何不连续的消息。选定的消息可以复制为纯文本（保留顺序和“用户”/“AI”标签），或者更好的是，导出为图像（如导出图片功能一样），保留格式和上下文。
例如，一位研究人员可以从与AI的对话中选择几个关键的论点和支持证据，然后将其导出为图像，用于演示文稿或报告。
编辑聊天：打造可靠的知识库
大模型并非完美；它们可能会生成不准确或“幻觉”信息，或者措辞不符合用户的要求。如果这些错误仍然存在，它们可能会在以后产生误导。更重要的是，在同一线程中，模型可能会引用先前的回复，从而潜在地强化或重复使用不准确的信息，从而“污染”整个对话的准确性和有效性。
用户迫切需要自由编辑聊天历史记录的功能。虽然编辑自己的输入很常见，但更重要的是直接编辑AI生成的内容。用户必须能够纠正事实错误，删除不必要的冗余，或调整措辞以符合实际情况或用户的需求。
通过编辑聊天，用户的聊天记录可以真正成为未来参考的准确、可靠的资源，而不是混杂着错误和幻觉的档案。
例如，一位历史学家可以纠正AI在关于某个历史事件的描述中的错误，确保对话记录的准确性。
树状结构与分支书签：探索无限可能
在引入编辑功能之后，线性（基于列表）的对话结构变得不够用。当用户编辑一条消息时，通常希望从该点开始探索新的方向，这自然会创建一个“分支”。树状结构的界面（例如Deepseek）很好地解决了这个问题，保留了所有探索路径。但是，随着对话的深入和分支的增加，树可能会变得复杂，难以快速找到不在当前主路径上的有价值的分支。
因此，在树状结构的基础上，我们需要一个“分支书签”或“节点收藏”功能。用户应该能够将树中的任何节点（可能开始分支的特定消息）添加为书签或收藏。
无论节点的位置或深度如何，用户都可以通过“书签列表”快速跳转回节点，恢复对话或只是查看其内容，确保不会丢失任何重要的想法或探索路径。
例如，一位作家在使用AI进行头脑风暴时，可能会在不同的分支上探索不同的情节线索。通过使用“分支书签”功能，作家可以轻松地在不同的情节线索之间切换，而无需迷失在复杂的树状结构中。
折叠聊天：化繁为简，一览全局
AI输出结果通常包括长文本块、详细代码或冗长的列表/步骤。虽然这些内容很有价值，但在查看整个对话时，一条长回复会占用大量屏幕空间，导致频繁滚动并中断阅读流程。这使得难以快速掌握回合之间的整体结构和关系。
我们需要一个简单但非常有用的折叠聊天功能。自动（例如，对于超过X行的消息）或手动（通过按钮）折叠冗长的聊天内容，仅显示前几行以及“展开”指示符。
用户可以在浏览时快速扫描每个消息的主题或关键句子，然后展开以查看完整内容。这极大地提高了长对话的可用性，从而更有效地在消息之间导航和查看。
例如，当阅读一篇包含大量代码片段的AI生成的技术文章时，用户可以折叠代码块，以便快速浏览文章的整体结构，然后在需要仔细研究代码时再展开。
切换模型：灵活应对不同需求
不同的大模型擅长不同的任务：有些擅长创意写作，有些擅长代码生成，有些擅长事实问题。在复杂的对话过程中，用户的需求可能会在不同领域之间切换，或者用户可能希望在同一个问题上尝试不同的模型以比较结果。但是，大多数平台要求在创建新聊天或全局切换时选择模型。这意味着在现有对话上下文中使用另一个模型需要放弃当前会话，丢失上下文，或者频繁更改容易忘记的全局设置。
用户迫切需要在同一对话线程中灵活切换模型。在发送下一条消息之前，用户应该能够轻松选择哪个模型进行回复。
用户可以立即根据每个查询的性质选择最合适的模型——使用创意模型来获取想法，然后使用代码模型来获取实现细节，所有这些都在同一个连续上下文中进行。这极大地提高了效率和模型利用率。
例如，一位创业者可以使用创意模型来生成新的商业想法，然后使用商业分析模型来评估这些想法的可行性，所有这些都在同一个对话中完成。
隐藏反馈功能：隐私至上，掌控数据
大多数LLM界面在每个AI回复下方放置操作按钮（复制、重试、点赞、点踩）。虽然复制/重试很有用，但用户很少使用点赞/点踩按钮。它们占用宝贵的屏幕空间并增加视觉混乱。至关重要的是，点赞通常只需要单击一次，用户的聊天记录可能包含大量个人隐私、工作机密或敏感讨论。意外点击“喜欢”可能意味着同意将此记录提交给提供商以进行模型训练/质量改进。这让人感到不安全并且缺乏数据控制。踩可能需要确认，但赞通常不需要。
界面应优化此设置，或提供隐藏或折叠这些较少使用的反馈功能的选项。特别是对于“喜欢”之类的反馈提交功能，至少应该有一个明确的辅助确认步骤（例如，弹出窗口询问“您确定要提交此回复以进行反馈吗？”），或者允许用户在设置中完全禁用此类反馈提交功能，以保护隐私和数据安全。
例如，一位律师在使用AI分析敏感的法律文件时，可能会担心意外点击“喜欢”按钮会将文件内容泄露给AI提供商。
导入/导出功能：数据自由，平台无界
对于长期AI用户来说，聊天记录包含了宝贵的文本交互和积累的知识上下文。然而，这些宝贵的数据目前被“锁定”在特定的平台或应用程序中。用户可能出于各种原因想要切换平台（更好的模型、更优越的界面、无缝的Web/桌面切换）。如果没有标准化的导入/导出，历史记录将无法迁移，迫使用户从头开始构建上下文。这严重影响了用户体验和数据连续性。
因此，我们需要一个强大和标准化的导入/导出功能。平台应提供将部分或全部聊天历史记录导出到标准文件格式（例如，结构化的JSON文件，最好是开放且定义明确的格式）的选项，并且能够从同一格式导入聊天记录。
这赋予用户真正的数据所有权和可移植性，允许跨不同平台和设备自由迁移交互历史记录，确保宝贵的对话数据不会被平台限制“挟持”。
例如，一位作家在使用某个AI写作平台创作了一本小说后，可能会想要切换到另一个平台，因为后者提供了更好的排版功能。通过使用导入/导出功能，作家可以将小说内容无缝迁移到新的平台，而无需重新创作。
结论：AI不只是聊天，更是个人知识与思考的延伸
总而言之，这份需求清单并非只是异想天开；它是将AI聊天视为严肃生产力工具的用户的呼声。它描绘的不仅仅是一个“聊天应用程序”，而是一个真正的“个人知识和思考处理器”。如果产品经理们没有看到这份清单，那么他们应该立即开始使用AI编程工具构建自己的应用程序！ 这些功能将推动大模型技术更深入地融入我们的生活，释放AI的巨大潜力。