没人阅读的审批提示
千篇一律的确认弹窗会训练用户不加阅读就点击『批准』——这与摧毁浏览器警告、医院警报和 SOC 告警的习惯化机制如出一辙。本文讲解如何对智能体操作做风险分级，并设计出人类真正会停下来看的中断提示。
P99 是产品决策，而非基建决策
你的尾部延迟目标并不是基建团队单纯优化出的一个数字 —— 这个数字本身就是一个产品选择。本文探讨了 UX 交互设计与延迟预算如何相互权衡，以及为什么 P99 应该出现在设计评审中。
聊天并非最佳界面：为什么你的智能体不应只是一个文本框
大多数打开聊天窗口的人从不发送消息。聊天是一种不错的输入原语，但作为运行环境却很糟糕 —— 本文将探讨何时该采用结构化 UI、生成式 UI 和环境智能体。
为什么你无法为智能体设置进度条
百分比完成度假设分母已知，但智能体在执行过程中不断发现新任务。真实的进度 UX 应包含：可验证的里程碑、当前开销、安全中断，以及知道何时切换到“完成后通知我”模式。
那些将模型未完成的残缺回答存入数据库的流式 UI
当流在生成中途报错时，乐观写入的内容可能会变成正式记录。本文探讨了为什么聊天 UI 会将残缺回答误认为完整答案，以及修复该问题的“定稿契约”。
用户习以为常的“你确定吗？”确认步骤
AI 智能体中统一的确认提示会导致习惯化：用户会以处理低风险操作的反射动作来点击高风险操作。具备风险意识的摩擦预算、制品预览和量化的点击响应时间可以重建安全层。
那个教会用户永远不要打断智能体的中断 UI
流式智能体的停止按钮可能会诱导用户强忍着看完错误的回答，而不是及时纠偏。解决方法是将“中断”视为对话中的一个轮次，而不是 API 调用的断路器。
Agent 循环从搜索框偷走的延迟预算
将 200 毫秒的搜索调用换成 4 秒的 Agent 循环，延迟预算并没有消失 —— 它从基础设施迁移到了 UX。如果团队没有捕捉到这种交接，就会在交付一个指标更好但实际体验更差的产品。
自相矛盾的流式响应
流式 LLM 会显现用户视作最终答案的部分推理过程。本文探讨为何单次响应内的自相矛盾会破坏 UX 和评估，并介绍了四种重新引入提交边界的模式。
对话中途耗尽的 Token 预算：为什么免费用户觉得你的模型变笨了
按用户分配的 Token 预算往往在对话中途咬人最狠——静默截断、丢弃工具调用、模型回退都会被用户读成质量退化，而升级转化的对话从未发生。
那位通过反复试验摸清你 Prompt 的高级用户
你的 AI 功能与用户之间有一份未公开的契约,它完全编码在系统 prompt 里。一小部分有耐心的用户会逆向破解它,其余的人则只能用到一个更糟糕的产品。与其藏着,不如把契约显式呈现出来。
在用户说"是"之前就已提交的流式响应
流式 UX 继承了一个工具调用并不遵守的可逆性契约。本文剖析为何停止按钮无法撤回已发送的邮件,以及修复这一问题所需的框架变更。