Context bundling 上下文捆綁

在使用 AI 時,空白輸入框常讓使用者無從下手,尤其是在複雜場景中。核心設計:將提示詞(Prompt)預設在按鈕中。點選後即可生成帶上下文的問題或指令,簡化使用者思考過。例如:

主要優勢:

  1. 降低啟動成本(Reduce cognitive load)
    • 降低使用門檻
    • 適合新手使用者
  1. 嵌入上下文的提示語設計(Context-aware prompting)
    • 自動融合頁面內容和使用者選擇
    • 如:"基於此段落總結重點"
  1. 提升工作流連續性(In-flow assistance)
    • AI 功能融入日常操作
    • 實現自然的功能擴充套件

Grammarly 在原本專注語法校對的工具基礎上引入了 AI 寫作輔助,尤其透過“Context Bundling(上下文捆綁)”的方式,讓使用者無需輸入任何提示詞也能觸發智慧寫作功能。

這不僅提升效率,還大幅降低使用門檻,是“AI in old UI + 流程內輔助”的經典組合。

入口觸點(Entry Touch Points)

主要 AI–UX 互動(Main Interaction)

預設模板(Pre-made Templates)

載入狀態(Loading State)

輸出內容(Example Output)

專業邏輯解析:

  1. 上下文繫結(Context-aware triggers)
    • 根據選中內容或輸入場景自動識別 intent
    • 系統預先知道你“想寫什麼”,不需要你自己說
  1. 互動閉環設計(Interaction loop)
    • 快速輸入 > 快速重寫 > 快速插入 > 再次微調
    • 一氣呵成,不跳出工作流
  1. UI 輕量整合(Embedded in old UI)
    • Grammarly 是“外掛式”增強,而不是強制重構介面
    • 經典的“AI in old UI”融合策略

Apple 在系統原生寫作環境中(如 Mail 或 Notes)悄悄整合了 AI 寫作助手,透過“Context Bundling(上下文捆綁)”的方式,把複雜的 AI 寫作流程封裝進一個按鈕、一段文字、甚至一句話背後。

入口觸點(Entry Touch Points)

主要互動(Main AI–UX Interaction)

預設模板(Pre-made Templates)

載入狀態(Loading State)

輸出與歷史記錄(Output + Action History)

專業邏輯解析:

  1. 上下文捆綁(Context-aware Templates)
    • 不需要使用者輸入“我要重寫”或“請潤色”,系統根據上下文主動判斷並觸發建議
  1. 非侵入式嵌入(Embedded in Old UI)
    • 沒有引入新的面板或彈窗,寫作體驗沒有“AI 的存在感”
    • 保持 Apple 系統一貫的極簡介面
  1. 微互動輔助(In-flow Nudging)
    • 改寫、潤色、總結等行為透過小元件形式存在,不打擾主任務流程
    • 屬於“Just in time”的智慧提示

這個案例展示的是 Figma 在文字編輯中嵌入 AI,利用“上下文捆綁”技術,讓使用者不用寫任何 prompt,透過拖動一個視覺控制元件(2D 點陣圖)來控制輸出語氣,屬於非常創新的“Spatial AI-UX”。

入口觸點(Entry Touch Points)

AI 互動主介面(Main AI–UX Interaction)

預設模板(Pre-made Templates)

輸出示例(Example Output)

載入狀態與反饋(Loading State & Expectation Management)

操作歷史(Action History)

專業邏輯拆解:

  1. 上下文捆綁
    • 使用者只需點選文字旁邊按鈕,無需跳轉、輸入 prompt
    • 系統已知上下文,直接進行修改處理
  1. Spatial UI(空間互動)
    • 透過二維空間表達多維語氣引數
    • 更符合視覺工具(如 Figma)使用者的互動習慣
    • 拖動橙點=調整 prompt 引數,但更直觀
  1. 語氣為核心的智慧寫作輔助
    • 不是生成文字,而是圍繞“如何表達”來微調內容
    • AI 被定位為“語氣調整器”而非“內容生成器”

這個案例展示的是 Monday.com 如何利用“上下文捆綁”策略,在不打斷原有使用流程的前提下,讓 AI 成為使用者任務中的自然一環,比如寫公式、總結內容等。

入口觸點(Entry Touch Points)

AI 互動介面(Main AI–UX Interaction)

預設模版(Pre-made Templates)

載入狀態(Loading State)

輸出示例(Example Output)

提示與反饋(Expectation Management & User Feedback)

專業邏輯拆解:

  1. 上下文捆綁降低使用門檻
    • AI 功能融入已有控制元件,而不是新建入口
    • 使用者無需跳出頁面,也不需要 prompt 專業知識
  1. AI 能力匹配具體任務點
    • AI 並不“泛用”,而是針對“寫公式”、“總結段落”做精準最佳化
    • 模板 + 上下文理解,大幅降低理解成本
  1. 任務原地完成,流暢不打斷
    • Monday 的 AI 並非獨立聊天,而是嵌在文件、表格、結構資料的上下文中
    • 類似 Excel 的公式輔助、Notion 的 block 總結功能,都是向 AI-UX 的方向進化