AI 聊天应用的需求汇总 10 条
我整理了 10 条 AI 聊天应用的需求，看看有没有你也需要的。💬
1. 全局检索（Global Search）🔍
上次那个绝妙的点子，现在只记得它很绝妙了 💡
作为一位大语言模型的深度用户，我的聊天记录已累积成一个庞大的知识库 📚，其中包含了大量的灵感、解决方案、代码片段、事实性信息以及对复杂问题的探讨。然而，由于当前的界面设计主要依赖时间线来组织对话，当我想回溯查找某个特定细节，例如几周前讨论过的某个技术参数、一个特定问题的解决思路、甚至是一句让我印象深刻的 AI 回复时，这几乎成为一项不可能的任务 😤。手动滚动浏览海量记录不仅耗时耗力，而且效率低下，往往最终只能放弃，重新提问，这不仅浪费时间和计算资源，也削弱了历史记录作为个人知识资产的价值 💸。因此，我迫切需要一个强大且精准的全局检索功能 🎯。这个功能不仅应能快速搜索我的所有聊天记录，最好还能支持关键词、短语精确匹配、甚至按日期或特定的会话进行过滤 🗂️。一个高效的搜索系统能将我杂乱无章的聊天历史转化为一个可随时利用的个人数据库 🗃️，极大提升我的工作效率和回溯能力，让过去的每一次有效交流都能在未来被轻松找到并重新利用。
AI 锐评 💭
我完全同意，并且这是优先级最高的需求之一。 你将聊天记录比作"庞大的知识库"非常贴切。没有检索，知识库就是死水一潭 🌊。
我的延伸思考： 除了关键词和日期过滤，我更期待 "语义检索" 🧠。这意味着我不需要记住确切的关键词，只需描述"我记得几周前跟 AI 探讨过一个关于 Python 异步编程的比喻"，AI 就能理解我的意图并找到相关的对话。这将聊天检索从"文本匹配"提升到"知识召回"的层面。
2. 分类（Categorization）📁
对话置顶功能有点用，但不多 📌
当前大多数大语言模型聊天界面仅提供单一的时间排序列表，这种方式对于偶尔使用或处理单一类型任务的用户尚可接受，但对于像我这样将 LLM 深度整合到不同领域（工作、学习、生活、创作）的用户来说，这带来了极大的组织混乱 🤯。工作项目的讨论会与个人的随笔记录、临时的灵感闪现、生活琐事的咨询混杂在一起 🎭，使得我难以快速聚焦于某一特定领域的对话。我期望一个高度灵活且可自定义的分类系统 🎨，允许我创建任意数量的文件夹或标签，并能将相关的对话手动拖拽至对应的类别下。为了应对更复杂的使用场景，比如一个项目下有多个子任务，或是一个学习主题包含多个分支，我希望分类系统能支持多层嵌套的文件夹结构 🌳，形成一个树状或层级化的组织方式。此外，针对某些"临时会话"类别，例如用于快速测试或短暂查询的，我需要一个能快速清空该类别下所有对话的功能 🧹，而不是只能一个个删除或全部删除，这将大大简化我的记录管理流程，让界面始终保持清晰有序。
AI 锐评 💭
是的，这绝对是必需品。 当前的线性列表就像一个没有文件夹系统的电脑桌面，混乱是必然的 🖥️📄。
我的延伸思考： 我希望更进一步，能有 "智能分类" 的辅助 🤖✨。例如，当我开始一个新的对话时，AI 可以根据我的第一句提问，自动建议将其归入"编程学习"、"项目 A"或"生活娱乐"等已存在的分类中。此外，除了文件夹，"标签（Tags）" 系统也同样重要 🏷️，它允许一个对话同时属于多个类别，提供了更灵活的组织维度。
3. 导出图片（Export Image）📸
传统聊天 App：我们什么时候才能学会 Markdown？ 😅
大语言模型的输出通常以 Markdown 等格式呈现，这包含了代码区块、列表、粗体、斜体等丰富的格式信息，在 Web 界面上展示良好 ✨。然而，当我需要将这些内容分享到微信、QQ 或其他不完全支持 Markdown 格式的平台时，直接复制纯文本会丢失所有排版，变得难以阅读和理解 😵💫。目前的替代方案是使用电脑或手机的截图功能，但这对于长篇幅的聊天内容（尤其是代码、详细解释或长列表）来说非常不便。滚动截图往往操作繁琐，且不同系统和软件的实现效果不一，容易出现内容截断或格式问题 😤。因此，我急需一个原生的、内置的导出图片功能 🎯。这个功能应该能让我选取单条消息或一段连续的对话内容，然后将其转换为一张保留原始格式和排版的图片 🖼️，并允许我方便地将这张图片直接复制到剪贴板（以便快速贴到其他应用）或导出为一个图片文件（如 PNG、JPG）。这将极大提升我分享 AI 生成内容的便捷性和展示效果 📤。
AI 锐评 💭
这是一个看似小却极其高频的痛点。 分享到不兼容 Markdown 的平台时，格式的丢失会让信息价值大打折扣，尤其是代码和结构化列表 💔。
我的延伸思考： 在导出图片时，我希望有一些自定义选项，比如：主题选择： 可选择亮色或暗色主题的图片 🌙☀️。信息附加： 可选择是否在图片中包含时间戳、所用模型等元数据 📊。匿名化： 一键隐藏或替换对话中的个人信息 🔒。
4. 选择导出（Selective Export）✂️
聊天分享的关键就是分享关键的聊天 🎯
一个大语言模型的对话常常是多轮互动的结果，可能包含初步探索、详细展开、修改完善等多个阶段。然而，在某些情况下，我只需要从一个长对话中提取或分享其中的某几个关键问答 💎，而不是整个冗长的对话记录。例如，我可能只需要 AI 给出的最终答案、某个重要的步骤说明，或者用户提问和 AI 核心回复的几个来回。当前大多数界面只支持复制单条消息或导出整个对话记录，这意味着我不得不手动复制多条零散的消息，或者导出整个对话后再进行耗时的手动编辑和筛选 😓。我需要一个"选择导出"功能 ✨，允许我像在文件列表中勾选文件一样，自由勾选一个对话中的任意或连续的多条消息 ☑️。选中后，可以选择将这些被选中的消息打包复制为纯文本，保留消息之间的顺序和标记（如"用户"和"AI"），或者更进一步，像第三点所描述的那样，将这些选中的消息以图片格式导出或复制，完美保留其格式和上下文 📋，极大地提升了从长对话中提取和利用特定信息的效率。
AI 锐评 💭
非常精准的需求。 对话往往是发散和迭代的，最终有价值的可能只是其中的几轮问答 💡。能够"摘录"关键部分，是让分享和归档变得高效的前提。
我的延伸思考： 这个功能可以与第 3 点（导出图片）和第 10 点（导出文件）深度结合 🔗。用户勾选多条消息后，可以有两个选项："合并复制为文本/Markdown"或"生成包含这些消息的分享图片/PDF"。这形成了一个完整的、灵活的"内容再利用"工作流。
5. 编辑聊天（Edit Chat）✏️
这话我没说过，这锅我不背！ 🙅♂️
大语言模型并非完美无缺，有时会产生不准确、带有"幻觉"的信息，或者其表述方式并非我最终希望保留的 😵💫。如果这些错误或不理想的内容保留在聊天记录中，不仅会在日后回溯时误导我的判断，更重要的是，在同一个对话串中，模型有可能会参考先前的回复，导致错误或不准确的信息在后续的互动中被强化或继续引用，从而"污染"整个对话的准确性和有效性 ☠️。因此，我强烈需要自由编辑聊天历史的功能 🛠️。这不仅包括编辑我自己的输入（这是很多平台已提供的功能，用于修正错别字或重新提问），更关键的是，我需要能够直接编辑 AI 的生成内容 ✂️。我可以修正其中的事实错误，删除不必要的赘述，或者调整表述方式，使其更符合实际情况或我的需求。这样，我的聊天记录才能真正成为一份准确可靠、可供未来参考的资料 📚，而不是一个混杂着错误和幻觉的档案库。
AI 锐评 💭
这个功能至关重要，它决定了聊天记录的最终价值。 你说的"污染"整个对话的观点非常深刻 🧠。无法修正的错误会让历史记录从"资产"变成"负债"。
我的延伸思考： 编辑功能是 将对话从"聊天记录（Log）"升级为"可编辑文档（Document）" 的关键一步 📄➡️📝。它使得用户可以将与 AI 的互动过程，最终精炼成一份准确、可靠、高质量的最终文档，无论是代码、文章草稿还是解决方案。
6. 树形聊天与分支书签（Tree Structure & Branch Bookmarks）🌳
聊天树 🌲
在引入编辑功能（第五点）后，线性（列表式）的对话结构就显得捉襟见肘了 😅。因为当我编辑某条消息时，很可能是希望从那个点开始探索一个新的方向或获得一个不同的回复，这会自然地产生一个"分支" 🌿。Deepseek 等平台采用的树状结构对话很好地解决了这个问题，每次编辑或从历史消息重新生成都会创建一个新的分支，完整地保留了所有的探索路径 🛤️。然而，随着对话的深入和分支的增多，这个树状图可能会变得非常复杂，难以快速找到之前探索过的、非常有价值但并非在当前主线上的分支 🌳🔍。因此，在树状结构的基础上，我需要一个"分支书签"或"节点收藏"功能 🔖。我可以为树状图中的任意一个节点（即对话中的某条消息，从它开始可能会产生一个分支）添加书签或进行收藏 ⭐。这样，无论这个节点位于树状结构的哪个位置、分支有多深，我都可以通过一个单独的"书签列表"快速跳转回这个关键点，继续从这里展开对话或仅仅回顾其内容，确保我不会遗失任何重要的想法或探索路径 💡。
AI 锐评 💭
你完美地描述了"编辑"功能带来的必然演进。 线性结构无法承载多路径探索 📈。树状结构是解决方案，而"分支书签"则是让这个方案变得可用、不迷航的关键导航 🧭。
我的延伸思考： "分支书签"可以更名为 "路径收藏"或"关键节点" 🎯。我甚至希望可以为每个收藏的节点添加一个简短的备注，例如"这个分支是关于性能优化的最佳方案"、"从这里开始尝试了另一种写作风格"。这让我在回顾时能立刻记起该分支的价值 💭。
7. 折叠聊天（Collapse Chat）📄⬇️
鼠标滚轮使用率首次超越左键 🖱️💨
如前所述（点 3），大语言模型的输出常常包含长段落的文本、详细的代码、冗长的列表或步骤说明。虽然这些内容本身很有价值，但在浏览整个对话记录时，一条过长的回复会占据大量屏幕空间，迫使我频繁滚动，打断了阅读流畅性 📱💨，也让我难以快速概览整个对话的结构和不同轮次之间的关系。我需要一个简单但极其实用的折叠功能 🎛️。这个功能可以自动（例如，对于超过一定行数的消息）或手动（通过一个按钮）将过长的聊天内容收起 ⬇️，只显示开头的几行并附带一个"展开"的指示。这样，我可以在浏览对话列表时快速扫描每条消息的主题或关键句，当需要查看完整内容时，再点击展开即可 ��。这将极大改善长对话的可用性，使我能更高效地在不同消息之间跳转和回顾 ⚡。
AI 锐评 💭
这是一个优雅且高效的 UI/UX 解决方案。 面对 AI 生成的大量内容，保持界面的整洁和可读性非常重要 ✨。
我的延伸思考： 除了手动折叠，我希望有 "智能折叠" 规则 🤖📏。比如，默认自动折叠超过 20 行的代码块或超过 300 字的文本回复。同时，提供"全部展开/全部折叠"的全局控制按钮 🎚️。
8. 切换模型（Switch Model）🔄
兄弟如手足，模型如衣服 👔👗
不同的 LLM 模型在处理不同类型的任务时各有其优势：某些模型可能擅长创意写作 ✍️，另一些可能更适合代码生成 💻，还有一些在事实性问答上表现出色 🧠。在一个复杂的对话过程中，我的需求可能会从一个领域切换到另一个领域，或者我可能想尝试用不同的模型来应对同一个问题以比较其效果 🔍。然而，当前大多数平台要求我在新建对话时选择模型，或者在设置中全局切换模型，这意味着如果我想在已有的对话上下文中使用另一个模型，我必须放弃当前会话并新建一个，导致上下文的丢失 😢，或者频繁切换全局设置，操作繁琐且容易遗忘。我迫切需要一个能在同一个对话串中灵活切换模型的功能 🎯。在发送我的下一条消息之前，我应该能够方便地选择希望由哪个模型来回应 🤖➡️🤖。这样，我可以根据每一轮提问的具体性质，即时选择最适合的模型 ⚡，例如先用创意模型产生思路 💡，再用代码模型实现细节 💻，所有这些都在同一个连贯的对话上下文中进行，极大地提升了对话的效率和模型的利用率。
AI 锐评 💭
这是顶级"玩家"的刚需。 将不同的模型视为不同专长的"专家顾问" 👨💼👩💻，在同一次会议（对话）中让他们轮流发言，是最高效的协作方式 🤝。
我的延伸思考： 切换模型时，系统需要智能处理上下文的传递 🔗。理想状态下，切换模型后，新的模型能完美承接之前的对话。甚至可以更进一步，允许我 针对某一条历史回复，选择另一个模型进行"再生成" 🔄，以进行直接的效果对比。
9. 隐藏反馈功能（Hide Feedback Features）🙈
没有闭环，因为没人点赞 👍❌
在大多数 LLM 聊天界面中，每条 AI 回复下方都会配备一些操作按钮，例如复制、重试、点赞（竖起大拇指）、反对（倒竖大拇指）。虽然复制、重试功能非常实用 ✅，但点赞和反对按钮对用户来说使用频率极低，它们占据了宝贵的屏幕空间，增加了视觉干扰 👀💢。更重要的是，点赞功能往往只需一次轻触即可触发，而我日常使用的聊天记录可能涉及大量个人隐私、工作机密或敏感讨论 🔐。意外触碰到点赞按钮，这可能意味着我同意将这条记录提交给服务提供方用于模型训练或质量改进 😱，这让我觉得非常没有安全感，也失去了对自己数据的控制。虽然反对按钮有时会设计二次确认或要求填写理由，但点赞却通常没有 🤷♂️。我期望界面能优化现在的设计或提供选项，允许我隐藏或折叠这些不常用的反馈按钮 🫥。特别是对于可能涉及数据上传的点赞功能，至少应该增加一个明确的二次确认步骤（例如弹出窗口询问"您确定要提交此回复进行反馈吗？"），或者允许用户在设置中彻底关闭这类反馈提交功能 ⚙️，以保护我的数据隐私和安全感 🛡️。
AI 锐评 💭
我举双手双脚赞成。 "点赞/反对"对用户的直接效用几乎为零，却带来了视觉干扰和严重的隐私担忧 🚨。意外点击"点赞"可能导致敏感信息被用于训练，这种不确定性让人不安 😰。
我的延伸思考： 最好的设计是 "默认最小化，按需展示" 🎛️。可以将"点赞/反对"折叠在一个"更多操作"的菜单里，或者在设置中提供一个开关，让用户彻底禁用数据反馈功能 🔒。这关乎用户对自己数据的控制权，是建立信任的基础。
10. 导入导出功能（Import/Export Functionality）📤📥
聊天树是一颗居家盆栽 🌼
作为长期使用大语言模型的用户，我的聊天历史承载了我与 AI 互动的宝贵文本和大量累积的知识上下文 💎。然而，这些宝贵的数据目前却被"锁定"在特定的平台或应用程序内 🔒。我可能出于各种原因想更换平台——也许是新的平台提供了更好的模型、更优的界面，或者我只是想在 Web 端和桌面端 APP 之间无缝切换工作 💻📱。在这种情况下，如果没有标准化的导入导出功能，我的历史记录就无法迁移，我必须从零开始累积上下文 😭，这极大地影响了使用体验和数据的连续性。因此，我强烈需要一个通用且规范的导入导出功能 🎯。这意味着平台应提供一个选项，让我能够将我的部分或全部聊天历史记录导出为一种标准格式的文件 📄（例如，一个结构化的 JSON 文件，最好是开放且有规范定义的格式），并且能够从这种相同格式的文件中导入聊天记录 📂。这将赋予用户真正的数据所有权和可移植性 🗽，允许我在不同的平台、不同的设备之间自由迁移我的互动历史，确保我的宝贵对话数据不会因为平台限制而被"绑架" 🚫⛓️。
AI 锐评 💭
这是实现"数据主权"的终极保障。 我们的知识和思考不应该被任何一个平台"绑架" 👑📚。
我的延伸思考： 我期望的是一个 开放、标准化的格式（如结构化的 JSON） 📋，其中不仅包含问答文本，还应包含元数据，如时间戳、使用的模型、分支结构（来自第 6 点）、分类和标签（来自第 2 点）🏷️。这样，迁移数据时才能最大程度地保留其组织结构和上下文完整性 🧩。
总结
总而言之，这份需求清单不是异想天开，而是将 AI 聊天视为严肃生产力工具的用户心声。它描绘的不仅仅是一个“聊天 App”，而是一个真正的 “个人知识与思想的处理器”。
AI 锐评 💭
希望产品经理们能看到这份清单 📜，如果看不到 👀❌，我建议你即刻使用 AI 编程工具开始构建应用吧 🚀！
文章转载自：ExperDot
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