在下图中用户可以很清晰的知道某篇笔记能导出、且能以多种格式导出但的形式则需要用户先想到。 千万别认为对话式交互是进步！详解对话式交互的大缺点。 用户习惯 工具需要细分手指甲和脚指甲的剪刀都会细分何况是各种大需求微信里可以打车但滴滴的日活还有几亿。
想打破用户的习惯需要并非不可以但一定需要新 洪都拉斯 whatsapp 数据 方案的体验强于旧方案体验+迁移成本。 人类会用自己习惯的方式解决问题路径依赖会影响人类在拥有多工具时的选择而在过去的年已经为用户形成了极强的操作习惯。
还有一些生活中下意识的习惯针对唯一话题进行多轮次对话可能是两三个主题并行的此时在理解时就会比较困难（因为出现了一句与上下文无关的话）。 如果是在使用了多个模型提示词的产品中这个问题可能会更加明显因为在用户在对话过程中切换话题时是否能马上切换到其他模型提示词来回答无法确定。
能力精细度 即使模型能力范围越来越大但很难想象把所有应用集中到一起会是什么样子分类是人脑生理结构决定的人处理任务信息的方式。工具的 是个伪命题。 现在大多数通用既能写代码也能画表格但通用的结果一定是不够精深在细分能力是不够强大。
还是以画表格为例通用可以实现快速把数据填充到表格但不一定能设置某行固定。更复杂的科学计算公式也无法实现。 以为例功能丰富到需要使用十几个标签+每个标签下数十个子功能来呈现。 千万别认为对话式交互是进步！详解对话式交互的大缺点。