AI 介面有哪些設計模式？Shapeof.AI 整理了 60 個

Shapeof.AI 是什麼？為什麼值得讀？

Emily Campbell 的 Shapeof.AI 是一個 AI 介面設計模式庫（Pattern Library），把目前市面上 AI 產品常見的互動方式歸納成 60 個設計模式，再分成 6 大類別。

整理完之後的觀察是：這不是一份「AI 產品長什麼樣」的展示，而是一張「AI 產品該怎麼想」的地圖。每一個模式背後都有一個設計問題——使用者卡在哪裡？AI 要怎麼幫？人類要怎麼保持主導權？

這篇是透過 Claude 協助閱讀後的導讀，挑出最有啟發的模式，標出關鍵觀點和延伸思考。

六大類別總覽

類別	模式數量	核心問題
Wayfinders（領路者）	9	使用者不知道怎麼開始
Inputs（輸入方式）	14	使用者可以叫 AI 做哪些事
Tuners（調節器）	11	怎麼讓 AI 更懂我的意思
Governors（治理者）	13	人類怎麼保持控制權
Trust Builders（信任建構）	8	使用者憑什麼相信 AI
Identifiers（識別標誌）	5	AI 在介面上長什麼樣

從左到右看，這六個類別其實是一條使用者旅程：找到入口 → 給出指令 → 調整細節 → 監督過程 → 建立信任 → 辨認身份。

1. Wayfinders（領路者）：解決空白畫布問題

“Help users construct their first prompt and get started.”

這是我覺得整個模式庫裡最被低估的一組。大部分 AI 產品的第一個畫面是一個空白的輸入框，然後期待使用者自己想出要問什麼。這就是「空白畫布問題」（Blank Canvas Problem）。

Gallery（展示牆）

展示別人已經生成的作品或範例，讓使用者看到「原來可以做這種事」。Midjourney 的首頁就是一面 Gallery——你還沒打字，就已經被可能性淹沒了。

這個模式的核心邏輯是：示範比說明有效。與其告訴使用者「你可以生成圖片」，不如直接讓他看到一百張圖片。

Suggestions（建議提示）

在輸入框附近放幾個可點擊的建議，像 ChatGPT 開場的那幾個泡泡。看似簡單，但設計好壞差很多——好的 Suggestions 會讓使用者覺得「對，我就是想問這個」，差的會讓人覺得在看罐頭廣告。

Templates（結構化模板）

比 Suggestions 更進一步：不只建議主題，還給你一個填空結構。例如「幫我寫一封 _____ 的 email，語氣 _____，重點是 _____」。Notion AI 和很多寫作工具都用這個模式。

延伸思考： Wayfinders 的本質和「誠實介面」的理念是相通的——從一開始就設定正確的期待。一個好的 Gallery 不只展示能力，也暗示了邊界。一個好的 Template 不只降低門檻，也在教使用者怎麼跟 AI 溝通。介面本身就是一種承諾。

2. Inputs（輸入方式）：AI 能接受哪些指令

“Different actions users can direct AI to complete.”

這一組有 14 個模式，是數量最多的一類。因為「輸入」不只有打字這件事。

Open Input（開放輸入）

最基本的自然語言輸入框。但 Shapeof.AI 特別把它列出來，是因為它提醒我們：開放輸入是一種設計選擇，不是預設值。不是每個 AI 功能都適合開放輸入——有時候一個下拉選單比一個聊天框更有效。

Inline Action（行內操作）

不需要跳到另一個頁面或打開另一個面板，直接在你正在看的內容上觸發 AI。例如在 Google Docs 裡選取一段文字，右鍵就有「用 AI 改寫」。

這是一個我特別喜歡的模式。它的設計哲學是：AI 應該去使用者在的地方，而不是要求使用者來 AI 在的地方。

Summary（摘要）與 Expand（擴展）

這兩個是一對。Summary 把長內容壓短，Expand 把短內容寫長。看起來很簡單，但它們背後有一個共同的設計思維：AI 最適合做的事情之一，就是調整資訊的密度。使用者不需要學會寫 prompt，只需要按一個按鈕說「太長了」或「說更多」。

3. Tuners（調節器）：讓 AI 更懂你的意思

“Adjust contextual data and refine the prompt.”

如果 Inputs 是「做什麼」，Tuners 就是「怎麼做」。

Attachments（附件）

讓使用者附加檔案、圖片、連結作為 AI 的參考資料。這個模式的關鍵不在於技術實作，而在於信任設計：使用者上傳的檔案會怎麼被使用？會被保留多久？這些問題如果沒有在介面上交代清楚，Attachments 反而會成為信任破壞器。

Modes（模式切換）

讓使用者切換 AI 的人設或限制條件。例如 ChatGPT 的 GPT-4 / GPT-4o 切換，或是寫作工具裡的「正式 / 輕鬆 / 學術」風格切換。

Voice and Tone（語氣與風格）

確保 AI 的輸出風格一致。這在品牌場景特別重要——一家銀行的 AI 客服不應該突然變得嘻哈風。

延伸思考： Tuners 的核心是「上下文管理」。AI 的輸出品質，80% 取決於它拿到多少正確的上下文。好的 Tuner 設計，是讓使用者在不知不覺中提供了足夠的上下文，而不是要他寫一個 500 字的 system prompt。

4. Governors（治理者）：人類保持控制權

“Human-in-the-loop features to maintain oversight.”

這是我花最多時間讀的一組，因為它直接對應「半人馬模型」（Centaur Model）的核心思想：AI 負責生成，人類負責判斷。

Action Plan（行動計劃）

AI 在執行之前，先告訴你它打算做哪些步驟。Claude 的 Artifacts 和 Computer Use 都有這個模式——它不會直接改你的檔案，而是先列出計劃讓你確認。

這是最典型的 human-in-the-loop 設計。它的隱含訊息是：「我有能力做這件事，但決定權在你。」

Draft Mode（草稿模式）

AI 的輸出先以草稿形式呈現，使用者可以修改、接受或丟棄。Google Docs 的「Help me write」就是這樣——AI 寫出來的東西有一個藍色底色，你要按「Insert」才會正式寫進文件。

Draft Mode 的精髓是可逆性。使用者敢嘗試，因為他知道按一個按鈕就能回到原狀。

Stream of Thought（思考流）

讓使用者看到 AI 正在「想什麼」。DeepSeek 和 Claude 的 extended thinking 都是這個模式。表面上是透明度，深層是教育：使用者看久了，會開始理解 AI 的推理方式，進而學會寫更好的 prompt。

Citations（引用標註）

在 AI 的回答裡標註資料來源。Perplexity 把這個做到了極致——每句話後面都有小數字，點進去就是原始來源。

延伸思考： Governors 這一組，每一個模式都是在說同一句話：「AI 不是黑盒子」。Action Plan 打開了意圖的黑盒子，Stream of Thought 打開了推理的黑盒子，Citations 打開了知識的黑盒子，Draft Mode 打開了結果的黑盒子。半人馬模型能運作的前提，就是這些黑盒子都是透明的。

5. Trust Builders（信任建構）：讓使用者相信 AI

“Give users confidence in ethics, accuracy, trustworthiness.”

如果 Governors 是「機制」，Trust Builders 就是「態度」。

Caveat（聲明限制）

主動告訴使用者 AI 做不到什麼。ChatGPT 底部那行「ChatGPT can make mistakes」就是最簡單的 Caveat。

這和「誠實介面」的核心理念完全吻合：誠實的介面不會假裝自己什麼都能做。 一個好的 Caveat 不是法律免責條款，而是一種設計態度。

Disclosure（揭露標示）

明確標示哪些內容是 AI 生成的。這在新聞、教育、醫療等領域越來越重要。

Footprints（足跡追蹤）

讓使用者可以追溯從 prompt 到結果的完整路徑。比 Citations 更完整——不只告訴你來源，還告訴你 AI 是怎麼從你的問題走到這個答案的。

延伸思考： Trust Builders 實作的是介面層的「誠實」。Caveat 說「我有限制」，Disclosure 說「這是 AI 寫的」，Consent 說「你的資料由你決定」，Footprints 說「你可以驗證我」。四句話加在一起，就是一個值得信任的 AI 產品的基本態度。

6. Identifiers（識別標誌）：AI 在介面上的樣子

“Distinct qualities modifiable at brand level.”

這是最短的一組，只有 5 個模式，但影響深遠。

Avatar（頭像）與 Name（名稱）

AI 要不要有臉？要不要有名字？這看起來是品牌問題，其實是心理學問題。有名字有臉的 AI（像 Siri、Alexa）會觸發使用者的擬人化傾向，帶來親近感，但也帶來不切實際的期待。

Color（色彩標示）

用特定顏色區分 AI 生成的內容和人類寫的內容。Google Docs 用藍色底色標示 AI 建議，GitHub Copilot 用灰色顯示 AI 補全。這是最低成本但最高效的 Disclosure 方式。

跨類別洞察：模式之間的化學反應

讀完整個模式庫，我發現最有價值的設計不是單一模式，而是模式的組合。

Wayfinders + Governors = 全程陪伴

開頭用 Templates 幫使用者起步，過程中用 Action Plan 讓使用者監督，結尾用 Draft Mode 讓使用者決定。這是一條完整的「有監督的 AI 協作」路徑。

Trust Builders + Identifiers = 誠實的品牌

Caveat 說限制、Disclosure 標示 AI 內容、Color 用視覺區分人機——三個模式疊在一起，使用者永遠不會搞不清楚「這是 AI 說的還是真的」。

Tuners + Inputs = 精準的指令

Attachments 提供上下文、Modes 設定風格、Open Input 給出指令——三層疊加之後，AI 拿到的不是一個模糊的 prompt，而是一個有上下文、有限制、有目標的完整指令。

給實務者的一句話

Shapeof.AI 的核心哲學用一句話就能講完：

“While interfaces may evolve, the foundations of strong UX remain essential in AI design.”

介面會變，但 UX 的基本功不會變。AI 產品不需要發明新的設計語言，它需要的是把「可預測、可控制、可信任」這些老原則，用新的模式重新實踐。

60 個模式聽起來很多，但回到根本，它們在解決的只有三個問題：

怎麼開始？（Wayfinders + Inputs）
怎麼控制？（Tuners + Governors）
怎麼信任？（Trust Builders + Identifiers）

這三個問題，任何一個 AI 產品都逃不掉。

本文整理自 Shapeof.AI，由 Emily Campbell 創建的 AI 介面設計模式庫。是蒸餾精華第 4 段學習筆記的延伸閱讀。