掘金 人工智能 07月10日 10:38
用Cursor解决了AI聊天的10个痛点后,我又做了一个新功能:交叉分析表
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本文介绍了 Pointer,一款旨在解决 AI 聊天工具痛点的应用。作者从全局检索、分类、导出等“整理”需求出发,进一步探索了结构化对比分析的需求,并开发了 AI 驱动的交叉分析表功能。该功能通过四步工作流,引导用户将模糊想法转化为清晰的分析表,应用于学习、商业分析和内容创作等多个领域。文章还探讨了功能实现中的细节挑战和未来展望,强调了工具在解决真实问题中不断迭代和演进的理念。

💡 Pointer 旨在解决 AI 聊天记录的“整理”问题,例如全局检索、分类和导出,让信息不再是线性流。

⚙️ Pointer 引入“交叉分析表”功能,通过四步工作流实现结构化对比分析:定义主题、生成框架、填充内容、交互编辑,从而提升 AI 生成内容的价值。

💡 该功能提供智能建议、细粒度控制和全屏模式等设计,旨在平衡自动化与手动控制,优化用户体验。

🌐 交叉分析表可应用于学习、商业分析和内容创作等多种场景,例如制作竞品分析报告、整理历史事件等。

🚀 Pointer 项目的开发理念是,工具在解决真实问题的过程中不断被“发现”和“生长”出来,并持续迭代。

前言

不久前,我写了一篇文章《AI 聊天应用的 10 条高级需求》,吐槽了当前 Web 和桌面端 AI 聊天工具的 10 个体验问题。从“找不到几周前绝妙点子”的全局检索缺失,到“置顶所有等于没置顶”的分类混乱,再到分享代码格式尽失的导出难题……这些痛点,相信很多把 AI 当生产力工具的朋友都深有体会。

我的核心观点是:AI 聊天不应该只是一个临时的问答机,它应该是我可以深度挖掘的宝藏知识库。

光吐槽没用,坐而论道不如起而行。于是,我借助 AI 编程工具(我用 Cursor 帮我写代码,几乎完成了 90% 的工作量),把这些想法和需求,一点点变成了一个真实的应用,我给它取名叫 Pointer

Pointer 的初衷就是为了解决我自己的问题:强大的全局检索、树状文件夹分类、一键导出带格式的图片、自由勾选对话合并导出……这些功能让我的 AI 聊天记录,终于从线性信息流,变成了井然有序的知识树。

然而,就在我开发和使用 Pointer 的过程中,一个全新的想法不期而至。

从“整理”到“对比”:新问题的浮现

在解决了检索、分类、导出这些“整理”问题后,我发现了一个更深层次的需求:结构化的对比分析

比如,我想让 AI 帮我比较一下 VueReactSvelte 这三个前端框架的优劣,AI 可以给我生成一大段文字。但这些信息是散落在段落里的,我想把它们按“学习曲线”、“生态系统”、“性能”等维度进行对位比较,就得自己手动整理成一个表格。

这个过程非常繁琐。我意识到,AI 能够生成高质量的内容,但如果这些内容不能以一种利于对比和分析的结构呈现出来,它的价值就大打折扣了。我需要一个能让 AI 直接“思考”成表格的工具。

于是,交叉分析表(Crosstab) 这个功能的设计就应运而生。

Pointer 的新探索:AI 驱动的交叉分析表

交叉分析表本身不新鲜,但让 AI 理解并渐进式地构建它,是我想尝试的方向。我不希望用户上来就面对一个空白表格,而是让 AI 引导用户,一步步把脑海中的模糊想法变成结构清晰的分析表。

我设计了一个四步走的工作流:

    第一步:定义主题。 你只需要告诉 AI 一个大的方向,比如“比较主流的编程语言”或者“分析三国时期的主要人物”。第二步:生成框架。 AI 会基于你的主题,自动分析并推荐表格的横轴(比如:Java、Python、Go)和纵轴(比如:性能、开发效率、社区支持)。当然,这些推荐你都可以随时修改、增删。第三步:填充内容。 框架搭好后,AI 会逐个填充每个交叉单元格的内容。比如,它会专门去生成“Python”在“开发效率”这个维度的具体描述。为了提高效率,你也可以让它一次性生成一整行或一整列。第四步:交互和编辑。 AI 生成的内容不可能 100%完美。你可以在任何一个单元格里,让 AI 重新生成,或者自己手动修改。最终的控制权永远在你手里。

一些“不那么起眼”的设计思考

在实现这个功能时,我遇到了一些细节上的挑战,也做了一些取舍。

这个功能能用在哪些地方?

最初我只是想解决自己的学习和分析需求,但后来发现,它的应用场景远比我想象的要广。

下面举几个例子:

编程语言眼中的编程语言

学语言(生成交叉表)

学语言(基于交叉表提问)

写小说

挑战与未来

当然,这个功能还很初级。当表格变得非常大时,性能会是个挑战;AI 生成内容的准确性也需要持续通过优化提示词来改善。我想到的还有“模板保存与复用”、“导出为 Excel”等功能。

回顾从最初的“10 个痛点”到如今的“交叉分析表”,我深刻地感受到,好的工具是在解决真实问题的过程中被“发现”和“生长”出来的。它不是一蹴而就的规划,而是一个不断与需求碰撞、迭代和演进的过程。

Pointer 项目本身就是这个理念的产物,它始于一个深度用户的个人需求,也希望能服务于更多像我一样,希望把 AI 当做“第二大脑”来使用的朋友们。

我的探索刚刚开始。希望 Pointer 的这些思考和实践能给你带来一些启发。

附录

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