用户对 AI 结果通常不是“完全满意”或“全部作废”，而是 80% 可用、20% 需要修改。如果产品只提供 Regenerate，用户每次都要赌一个全新版本。真正的 AI 协作需要支持保留好内容、局部修正和回到之前版本。
01 把 AI 输出当成可编辑草稿，而不是最终答案卡片
写作、报告、代码和方案生成的价值在于继续加工。输出如果只能复制，用户被迫离开产品编辑。
直接编辑能让 AI 成为工作流的一部分，并且为后续“基于当前版本继续改”提供准确上下文。
02 局部改写比全量 Regenerate 更符合真实反馈
用户觉得第二段太啰嗦，就应该选中第二段要求“压缩一半”，而不是重新生成 2000 字全文。
Microsoft HAX 的“Support efficient correction”强调 AI 出错时要方便修正。局部作用范围越清楚，用户越敢尝试。
03 Regenerate 仍然有价值，但要说明会改变什么
重新生成适合用户对整体方向不满意、希望探索替代方案。按钮旁可以允许调整语气、长度或模型。
如果 Regenerate 会覆盖当前手工编辑，必须先自动保存版本或明确提醒。用户的劳动不能因为一次 AI 操作消失。
04 版本历史要记录“AI 生成”和“用户编辑”两类变化
只有 V1、V2、V3 不够。更有价值的是知道“V2：用户修改标题”“V3：AI 缩短第二节”。
这样出现问题时能够回溯，也能帮助团队理解哪些内容来自自动生成、哪些是人工确认。
05 Diff 比并排完整版本更适合长内容
长文或代码两个版本差异只有几处，并排阅读会耗费大量时间。高亮新增、删除和替换能让用户快速判断是否接受。
对视觉设计或图片生成，则可以使用缩略图历史与参数对比，选择适合媒介的版本表达。
06 AI 修改后要尽量保持用户明确锁定的内容
用户手动确认的数字、引用、专有名词可能不希望再次被改。可以支持锁定段落、变量或“不要修改引用”。
如果无法保证，至少在生成前说明范围，让用户可以选择“仅修改选区”。
07 多人协作时要区分 AI 建议和正式文档状态
企业文档可能需要审批。AI 生成的改动可以作为 Suggestion，而不是直接覆盖已批准内容。
这种模式与代码 Pull Request 类似：AI 提变更，人查看 Diff 后合并，责任边界更清楚。
08 最好的 AI 编辑体验是让“人保留方向，AI承担重复修改”
用户应该能持续收敛结果：保留喜欢的部分、纠正错误、再让 AI 基于新状态工作。
如果每次生成都像重新摇一次骰子，产品很难进入高价值专业工作。版本、局部编辑和可恢复性正是从 Demo 到工具的关键。
09 编辑器要明确当前上下文究竟是哪一个版本
用户手工修改 V3 后，再让 AI“把开头改正式”，系统必须基于最新编辑，而不是后台仍引用 V2。版本上下文错误会直接覆盖劳动。
可以在模型请求时绑定文档版本 ID，并在发生冲突时提示重新同步。
10 自动保存与 AI 生成应避免相互覆盖
用户正在打字时 AI 后台生成完成，如果直接替换同一区域会产生竞态。可以把 AI 结果作为建议块、Side Panel 或待应用变更。
协作型编辑器尤其需要明确冲突处理，不要默认“后完成的操作赢”。
11 用户应该可以复用一组满意的修改指令
例如“保持事实不变，只缩短 30%”“改成对高管汇报语气”是高频编辑模式。可以保存成快捷动作或模板。
这样 AI 从一次性聊天逐渐进入可重复工作流，而不是每次重新解释同样要求。
常见问题
AI 产品还需要传统编辑器吗？
很多内容生产任务需要。自然语言适合发指令，直接编辑适合精确控制，两者结合通常更高效。
Regenerate 会不会让用户更容易探索？
会，但应保存旧版本并避免覆盖用户手工修改。
版本历史要保存多久？
取决于内容价值、存储、隐私和协作需求，重要企业文档通常需要更长期和可审计。
AI 修改后 Citation 会丢吗？
产品应尽量保持引用与对应主张关系，并在内容发生实质变化后重新验证。
什么时候用 Diff？
文本、代码、配置等差异可精确表达的内容非常适合；图片则更适合视觉版本历史。
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