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人类一次只能处理少量任务，但AI可以同时完成数百个！它能从文件中快速提取时间、地点、人物，分析语气情绪。这种并行处理能力尚未充分利用，未来的文档工具将帮你轻松获取所有关键信息。
Elicit 用 Living Documents 实现批量数据提取与对比分析。Elicit 利用自然语言指令，把学术论文处理流程嵌入结构化表格中，让用户能高效对比多个文献、自动生成笔记，极大提升调研效率。
Entry touch points（入口触点）
- 通过“Add new step”按钮开启任务流程。
- 用户可以逐步添加多个步骤构建一个工作链条，也可以选择不同的起点（如“Find papers”、“Extract data from PDFs”）。
- 清晰分阶段设计，有利于用户建立操作节奏。
Main AI-UX interaction（核心交互）
- 用户输入研究问题（如 “What is the future of AI and design?”），系统推荐可能的下一步操作。
- 支持“多步骤”式分析流程，逐步深入用户研究主题。
- 明确呈现各个分析步骤和数据处理过程，强化逻辑连贯性。
Loading state（加载状态）
- 显示“Generating title”等提示语，告知用户系统正在处理。
- 使用灰色骨架屏和内容遮罩，体现“分批处理（batch processing）”的特点。
- 风格内敛但有效，传达系统在有序执行。
Example output（示例输出）
- 输出为结构化表格，清晰对比各文献在不同属性下的内容（如 Hypothesis、Findings 等）。
- 支持大规模横向比较，是典型的“空间对比（Spatial Comparison）”型 AI-UX。
Expectation management（预期管理）
- 明确提示系统置信度，如“Low confidence”、“Answer may not be accurate”。
- 强调用户需自行判断结果可靠性，引导理性使用 AI 工具。
- 透明度高，提升信任。
Pre-made templates（预设模板）
- 提供快速起步选项，如“Chat with papers”、“Get a list of concepts”。
- 帮助用户快速构建任务流，不必从零输入。
Bonus & Highlights
- Bonus 区域展示了一个支持大规模研究的“AI UX for scale”表格布局，强调 Elicit 在数据密集型任务中的表现力。
- 部分引用内容带有高亮处理，帮助用户追踪引用来源，强化“可信度”维度（trust-building）。
V7 Go 通过 Living Documents 模式，实现大规模并行提取 + 可视化对比，在表格型 UI 中实现结构化数据的批量提取与空间对比，典型“AI 嵌入旧界面”的混合式模式。
入口触点（Entry Touch Points）
- 用户直接在表格中新建一个属性列（New Property），输入名称和指令，例如：Extract items（提取内容物品）
- 选择 AI 工具（如 GPT & Omni）与目标源（如图片文件 Bill.jpg）
- Bonus：未来将支持「图像中区域」与文字绑定（Image-linked text），进一步增强可用性
AI 交互界面（Main AI-UX Interaction）
- 用户通过字段配置进行提示设置，比如：
- 类型选择为 Multi Select（多选型）
- 使用 GPT 工具分析“图像中包含的情绪关键词”，或识别图像中的收据信息
- 一切都嵌入在熟悉的表格视图内，降低学习成本
- 操作全程无需离开主界面，AI 像“插件”一样嵌入现有工作流
预设模板（Pre-made Templates）
- 常见字段类型可快速选择（如 Text / Multi Select / JSON / URL）
- 降低用户设置复杂度，尤其适合结构化数据提取的场景
加载状态（Loading State）
- 系统展示完整数据列表，并标出正在处理的单元格
- 提供对比视觉，防止用户误判系统卡顿
- 大量数据时也能保持清晰流程，支持批处理并发运行
输出示例（Example Output）
- 最终结果直接体现在表格中：
- 每个文件后生成多选字段，如：Joy / Disappointment / Anger / Admiration
- 颜色标签让情绪/分类一目了然，便于后续筛选、排序、可视化分析
提示与反馈（Expectation Management & User Feedback）
- 当前界面未展示专门的反馈入口，但通过属性类型、字段设定、处理进度等细节，整体建立了“结果是 AI 生成，但结构清晰可控”的心理预期
专业逻辑拆解（分析亮点）
- 让 AI 成为表格字段的“生成引擎”
AI 不再是独立助手，而是列字段背后的智能处理器，实现无缝嵌入
- 大规模并行处理，提升信息密度
用户一次性处理几十上百张图像，每一张都能自动生成结构化字段，是 AI “扩容能力”的典型应用
- 适配旧 UI，体验不割裂
不重做 UI，只在表格原有逻辑上“挂上 AI 功能”，降低迁移成本，易于被已有工作流采纳
- Author:GrowGoodGalaxy
- URL:https://growgoodgalaxy.vercel.app/article/26a2174f-6f34-8024-9bea-d5483e3845b2
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