AI原生应用的设计困境 - 当前AI产品的核心问题在于产品设计能力不足，而非模型能力限制[1] - 许多产品仍基于传统逻辑开发，未能充分考虑用户实际需求，如同19世纪80年代的蒸汽马车仅替换动力而未重新设计车辆[2][3] - 现有AI功能存在明显路径依赖，仅模仿过去软件开发方式，限制了AI价值的真正释放[4] Gmail AI功能的缺陷分析 - Gmail的Gemini邮件草稿生成功能存在语气不自然问题，生成内容与用户实际写作风格差异显著[7] - 用户需花费超过实际写作字数的精力编写提示词，使用效率反而低于人工撰写[8][9] - 功能设计未允许用户自定义系统提示词，导致输出结果千篇一律，无法体现个性化需求[23][24] 系统提示词与用户提示词的协同机制 - 大语言模型通过系统提示词定义通用行为规范，用户提示词指定具体任务要求[20][22] - 开放系统提示词编辑权限可显著提升输出质量，用户可训练模型适应个人写作风格[25] - 系统提示词应作为可重复使用的函数模板，而用户提示词作为实时输入参数[23] AI原生应用的正确设计方向 - 理想AI应用应聚焦文本阅读与转换能力，而非单纯文本生成功能[43][44] - 邮件助手应具备自动分类、优先级排序、智能回复及任务自动化能力，真正减少用户时间投入[13][44][45] - 开发重点需从功能添加转向体验重构，构建为自动化日常劳动而生的界面[48][49] 未来AI应用生态的演进路径 - AI应用应定位为Agent构建器而非固定功能Agent，赋予用户自定义能力[39] - 开发者角色转变为提供工具套件、模板库及交互界面，支持用户快速迭代训练代理[40][41] - 行业需突破"旧世界思维"，重构分工模式，使领域专家能直接参与系统提示词优化[34][38]