禁用开关才是真正的产品：设计非 AI 回退路径
大多数 AI 功能自带的禁用开关只会返回错误。请将“关闭状态”视为一个真正的产品，配备功能级标志、确定性回退机制，并采用与“开启状态”相同的评估准则。
信任天花板：产品团队忽视的自主性变量
AI Agent 的发展受限于信任天花板 —— 即用户开始核查、干预或放弃该功能的临界点。应将其视为可衡量的产品变量，而非单纯的模型问题。
异步智能体需要收件箱，而非聊天框
当智能体的运行时间超过 30 秒时，聊天界面的用户体验就会崩坏。收件箱这一原语——持久化的运行 ID、完成通知以及“结果重于过程”的架构——才是长程智能体真正需要的产品形态。
输出承诺问题：为什么流式自我纠正比原始错误更损害用户信任
即便最终答案正确，流式输出中途的修改也会被视为无能。解决方案是采用“先规划再承诺”协议、清晰的细化层面分类，以及有意识地选择何时隐藏思考过程。
企业级 AI 能力发现问题
企业用户往往无法充分利用 AI 功能，因为他们难以通过一个对话框想象出完整的能力边界。本文将介绍能有效解决这一问题的设计模式。
真正能训练模型的反馈界面
点赞/踩只能从错误的用户在错误的时机捕获信号。本文介绍如何设计反馈界面，将高保真训练数据作为产品使用的自然副产品生成。
参差不齐的边界：为什么 AI 在简单任务上会失败，以及这对你的产品意味着什么
AI 的能力曲线是参差不齐的，而非平滑的——在某些任务上表现超人，但在相邻任务上却表现得极差。本文将探讨这如何制造了隐形的产品陷阱，以及你该如何应对。
智能体加载状态难题：为 45 秒的 UX 深渊进行设计
用户在 10 秒后就会放弃沉默的 UI，但现代智能体运行时间通常在 30 到 120 秒之间。这个差距是一个设计空间，目前大多数团队仍在使用加载动画来填充 —— 本文将介绍你应该构建的替代方案。
环境 AI 设计：当聊天界面是错误的抽象时
大多数 AI 功能都被构建为聊天界面——但对于大部分有价值的 AI 工作来说，聊天是错误的抽象。本文将探讨如何识别何时环境智能体才是正确的选择。
过度宣称陷阱：当“歪打正着”摧毁 AI 产品信任
当 AI 系统通过虚构的推理链得出正确答案时，检查工作的资深用户会永久失去信任 —— 这比系统直接出错导致信任崩塌的速度还要快。
信任校准差距：为什么 AI 功能要么被忽视，要么被盲目服从
大多数 AI 产品失败并非模型失败，而是信任失败。用户要么完全忽视 AI，要么不加审视地盲目服从。本文探讨如何设计以实现校准信任。
AI 产品中的信任转移：为什么同一功能在一家公司成功，在另一家却失败
同样的 AI 功能，在一家公司大获成功，在另一家却悄然夭折。差距不在于模型质量，而在于信任架构。品牌信誉、组织文化和机构背书，共同决定了一款 AI 产品能否赢得证明自身的机会。