為客戶開展的 AI 研究與設計

專案目標是讓買主以自然語言描述複雜且精確的規格，取得真正符合需求的產品、供應商與產業報告，最後引導回台灣經貿網進行報價詢問。

設計時刻意把「平台服務」與「AI」分開想：先確認使用者是誰、要達成什麼，再回頭問 AI 能在哪一段幫上忙。這個平台的使用者多半不是一般民眾，而是國內外廠商的採購人員；他們要的是找到對的產品或供應商，客戶要的是降低查找的時間成本、提高成交效率。

1. 填空式的提示詞。要買主自己寫出好的提示詞門檻太高，所以把常見情境做成範本，數量、國家、產品類型留成填空欄位，填完就是一句可用的提示詞。

2. 對話流程要處理三件事：知道 AI 在做什麼、願意相信結果、知道下一步。狀態分成思考中、生成中、搜尋中；搜尋時把 AI 做過的事列出來——不信任往往來自不理解；每次回覆後給出建議的下一步。

3. 搜尋結果從右側展開。對話才是主要任務，結果是輔助，所以留在視線後段。想深入了解某個產品或供應商，可以加進對話裡追問，或請 AI 直接比較。

本案目前提案中。我們規劃以脈絡訪查理解各局處公務人員使用 AI 的真實情境，據此收斂第一階段的需求與優先功能。

在設計方法上，規劃讓 AI 參與 RFP 分析、資訊架構、內容清單與前端元件分析，並嘗試跳過傳統 Figma 流程，直接結合前端框架與 AI 建立可測試的高擬真原型。

易用性研究則規劃以受控的雲端 LLM 模擬未來地端 AI 的互動情境，讓使用者能在接近真實的服務體驗中進行驗證。