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ai 原生 聊天框的问题 探讨单输入AI聊天的局限性:为什么单纯的文本框对于动态和复杂的工作流程来说效率低下。 案例:Emily 回忆起她曾尝试用一个基本的AI机器人来自动化生成报告,却不得不手动调整细节,从而突显了对话中的瓶颈。 讨论:与视觉交互相比,聊天低带宽如何限制了用户输入(繁琐的精度)和输出(信息密度)? 将AI叠加到旧的 GUI 上为何失败 回顾只是在传统应用上简单地添加一个AI助手——为什么它从来不无缝,总是感觉像事后添加的。 案例研究:James 讨论了一个熟悉的生产力套件与 AI 插件,展示了 AI 推荐和 GUI 使用之间的摩擦。 关键问题:深度集成是否要求的远不只是一个“AI 窗口”? Claude Code 和文本作为应用的 DNA 理解“万物皆是文件”的理念:Claude Code 将应用逻辑、数据和用户界面视为活的、可编辑的文本,而不是僵化的二进制文件。 案例:在 Claude Code 中,一个简单的表单只是一段文本——可以版本控制、可审计,并且可由 AI 和人类即时修改。 潜在话题:这种文本的透明性是否终于可以弥合用户和AI生成功能之间的信任鸿沟? 混合绑定和 GUI 缓存的魔力 为何混合绑定——按需代码生成 + 快速缓存——使得动态应用程序在没有不断调用 AI 的情况下也能快速和适应。 Emily 分享了她的心理模型:GUI 作为“认知缓存”——一种快速呈现熟悉动作的方法,而不会造成杂乱或认知过载。 关键问题:缓存用户意图而不仅仅是代码,如何同时增强可用性和速度? 不再是应用,只是完成任务 探讨一个挑衅性的论点: 人们并不想要更多的应用程序,他们只想要结果——“最好的界面就是没有界面”。 James 分析了一个真实的工作流程,其中用户的请求和 Claude Code 的响应演变成一个定制的临时工具,而不是一个永久的产品。 公开讨论:构建应用程序的概念是否已经过时——动态应用是否标志着“应用文化”的终结?
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