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好用与难用的分水岭：这10个AI聊天机器人的设计细节，决定用户去还是留

一个好用的、针对特定网站的AI聊天助手，会清楚地说明自己能做什么，给出相关的提示建议，还能快速让用户感觉到：“它知道我正在看什么。”

在传统 Web 时代，我们用 sitemap.xml 给搜索引擎看，用 robots.txt 告诉爬虫哪里不能去。而在 AI 时代，llms.txt 充当了站点的“导读摘要”。用一份精炼的 Markdown 文件，让模型在几毫秒内看懂你的项目结构。

GEO 的核心不是刷排名，而是让 AI 读懂你已有的内容：用 robots.txt 区分爬虫类型，写好 llms.txt 给 AI 一份清晰的站点地图，再把关键信息集中在一个域名下做成结构化的知识页面。花一小时就够了。

一致性问题的根本解法不是“更好的 prompt”，而是用参考图像/角色表把人物特征提前锁定。纯 prompt 时代已经过去了，现在是“参考工程化”时代。

AI能否取代部分眼动追踪研究？探讨视觉语言模型（VLMs）能否模拟人类在UI上的视觉注意力。

用计算机使用代理（computer use agents）自动评估GUI可用性。

深度学习领域可能正在形成一套像物理学一样的“科学理论”，DL 从“工程”向“科学”转变。

探讨 AI 短期提升生产力，但长期可能导致人类集体知识“崩塌”（knowledge collapse），因为人们越来越依赖 AI 而非自主思考/记录。

AI 自动化会形成“解雇陷阱”（layoff trap），企业为了降低成本竞相自动化，最终破坏消费者需求，陷入囚徒困境（Prisoner’s Dilemma）。讨论中常提到需要“自动化税”等政策干预。

过去 SEO 研究的是“网页能不能在 Google 搜索结果里排到前面”；现在 GEO 研究的是“网页能不能被 ChatGPT、Google AI Overview/Gemini、Perplexity 这类 AI 搜索系统引用，并真正影响 AI 最终回答”。