标签 · 可用性

AI 功能的导出与留档：结果要能带走

结果只能在页面里看，是常见的致命体验问题。本文给出至少要支持的三件事（复制/下载/留档）、导出内容的三个细节、留档的合规要求、三个反模式与一份检查清单。

AI 功能的首次成功体验：新手五分钟能做成什么

留存很大程度取决于首次成功。本文给出「首次成功」的定义方法、四个设计动作、把常见失败提前挡掉的做法、该测的四个指标与三个反模式。

AI 功能的状态与恢复：会话中断了怎么办

用户会关页面、断网、切 App。本文给出三类状态（会话/任务/草稿）的分开处理与恢复方式、恢复时要告诉用户什么、五个容易做错的点、该测的四个指标与一个最小实现。

AI 功能的默认值设计：安全默认与显式选择

默认值决定多数用户的实际行为。本文给出六个关键默认项的保守取值、显式选择要怎么写、默认值如何随证据演进（含回退）、三个反模式与落地顺序。

把重试做对：什么时候该重试、什么时候该放弃

重试能救瞬时故障，也会放大成本甚至压垮上游。本文给出四类失败的分类与处置、三条硬规则、绝对不要重试的三种情况、重试可观测的三个指标与一份可抄的配置。

AI 功能的用户教育：怎么让用户用对

用户教育不是写帮助文档，而是做进产品。本文给出四个做进产品的教育点、把失败变成教学时刻的做法、教育材料随功能更新的要求、该测的四个指标与三个反模式。

AI 与人工的分工线怎么划：效率与风险的平衡

分工线由后果决定，不由技术成熟度决定。本文给出三种分工模式与适用场景、定线的四步（含「出事回退一格」）、该测的四个指标、三个反模式与一个务实起点。

容量演练：主动断一次上游，验证降级链

没演练过的降级链等出事时大概率不生效。本文给出演习前要明确的四件事、六步流程、该验的六个点（含「恢复是否自动」）、把可降级做进日常的三个做法与两个反模式。

AI 功能的文档怎么写：能力、限制与示例

只罗列能力的文档帮不了用户。本文给出能力该怎么具体写、限制必须包含哪些（不适合场景/失败模式/上限/数据处理）、示例怎么选、出错怎么办专章，以及六个部分的最小结

灰度期间盯什么：四组指标与写死的回滚阈值

灰度只看错误率会漏掉质量与成本退化。本文给出四组指标（可用性/质量/成本/影响面）与建议回滚阈值、事先写死判据、阶梯节奏与自动检查、三个反模式与可直接抄的上线判

把「人工兜底」设计好：什么时候转人、转给谁

转人工最容易被做坏。本文给出四条转人判据、交接单该带的六项信息、要告诉用户的四件事、值班排班要点与三个反模式，以及一条「不用重讲」的判据。

AI 功能的灰度开关设计：谁、什么时候、怎么关

上线是一组开关：总开关、版本切换、降级、流量比例、白名单、单请求上限。本文给出六类开关与作用、四条设计要求、权限划分、五个反模式与可直接抄的上线前检查清单。

服务降级时的用户体验：把「抱歉」写成有用的提示

大多数失败提示都写错了。本文给出提示该回答的三个问题、按降级层级给不同提示、让提示可操作的三个技巧、错误信息里不该出现的东西，以及用五个状态走查验证提示的方法。

推理成本与「思考长度」：该在哪儿设上限

把思考长度拉满往往成本翻倍而收益有限。本文给出两类预算（token 与时限）、按任务分层的额度建议、思考被截断时的三种处置、该观测的四个指标与三条纪律。

把 AI 能力做成 API 给别人用：契约、配额与文档

对外开放 AI 能力会把不稳定性一起放大。本文给出 AI API 契约该多写的三条、对外的配额与限流底线、文档必须写「不会什么」、可观测与支持要求，以及五条上线

AI 功能的「可解释」：该解释什么、不该解释什么

可解释不是把提示词贴给用户。本文给出该解释的三件事、不该解释的三件事、不确定性该怎么具体表达、引用如何做到可核对，以及何时该不解释与一条判据。

影子模式：新版先暗跑，再决定要不要切

影子模式让新版本在不影响用户的前提下先跑。本文给出三种形态、双跑该比的五项、成本与并发翻倍的提醒、事先写死的上线判据，以及两个常见陷阱与落地顺序。

对话式产品的空状态：怎么让用户问对问题

对话产品的第一道坎是用户不知道能问什么。本文给出空状态该做的四件事、示例问题的选法、引导追问的三个技巧，以及用三个指标验证空状态是否有效的方法。