虽然初看这些建议似乎超出了单纯的用户体验设计范畴，但希望你能理解它们如何将UX价值提升为产品开发流程的粘合剂。以下是能赋予你竞争优势的11项LLM产品开发实践：
1. 极致细分MVP用例
如同意大利火腿，最美味的部分是切得极薄的油脂层。你的产品切片是否达到了最薄且最肥美的程度？用户最常抱怨的问题是什么？能否用AI解决？若能，这便是训练模型的黄金切入点。
2. 避免过度设计战术性UX
简单即最佳。产品上市时，UX很可能发生颠覆性变化。
3. 不忘战略愿景
以精简的战术性UX设计启动项目，同时紧盯战略愿景。理想情况下，应在两条并行轨道上推进战术与战略项目。
4. 采用”主控LLM”架构
战略项目需规划”主控LLM”，将用户请求智能路由至特定细分领域的专业LLM（如”解释说明型”、”可视化仪表盘型”、”问题解答型”）。各用例由专精模型处理，主控LLM则负责调度分配。
5. AI产品的独特性认知
即便功能上线后，设计仍会快速迭代。传统冗长的前期验证流程不适用于AI项目，建议采用”临时批准制”。技术革新推动UI与产品定义的持续演变，快速部署+市场测试+模型训练的闭环将成为行业新常态。
延伸阅读：Ethan Mollick《遏制AI浪潮的异变》
6. 用户驱动的模型训练
建立用户大规模训练模型的机制，让AI成为用户与定制化智能的中介平台。提供可视化反馈工具（如”标记已验证”、点赞/点踩），并明确提示AI生成内容需人工核验的免责声明。
案例参考：亚马逊Q预览版
7. 技术栈的战略选择
底层模型质量已成决胜关键。ChatGPT on Azure目前表现最优，但需根据用例测试不同模型（Anthropic/Llama/Bard等）。时延测试至关重要——r1 rabbit的突破性创新正是首解此难题。当前基准？对标ChatGPT。
8. 优先微调而非指令工程
实践经验表明，微调效果优于指令工程。选择支持微调的LLM平台（如新版Amazon Q AI），并确保平台具备良好的反馈响应机制。
9. 正向N-shot提示策略
若必须使用指令工程，提供数千条”正确示范”而非”错误警示”。如同叮嘱孩子”记得带手套回家”，比”别忘带手套”更有效——LLM的认知模式与此惊人相似。
延伸阅读：产品思维解读指令工程
10. 组织内部的AI激励体系
以极简UI发布内部测试版，覆盖销售/客服/专家等岗位。强调AI对公司长期发展的战略价值，将数据标注转化为竞赛游戏，设置高价值奖励激励参与者。
11. 智能调控模型温度
温度参数控制创造力：高温度=高创意。对多数SaaS产品，建议锁定低温确保答案稳定性。若需生成替代答案，可启用独立的高温模型进行”再生”尝试，并通过实验确定最佳温度区间。
参数调优指南
结语
希望这些实践能助你在AI产品开发中充分释放UX的整合价值。持续探索用户体验如何赋能智能产品的全生命周期，将是决胜未来的关键所在。