今天我們要打造直覺友善的人機協作介面！透過精心設計的互動流程和視覺回饋，讓使用者能夠輕鬆地與 AI 助理協作，共同完成複雜任務。
人機協作不是單純的問答，而是人類和 AI 共同工作：
良好的人機協作介面能讓複雜任務變得簡單，提升工作效率和滿意度。
human_ai_collaboration/
├── main.py # 主程式
├── core/
│ ├── __init__.py
│ ├── collaboration_engine.py # 協作引擎
│ └── interaction_manager.py # 互動管理器
├── interfaces/
│ ├── __init__.py
│ ├── guided_workflow.py # 引導式工作流程
│ ├── confirmation_dialog.py # 確認對話框
│ └── progress_tracker.py # 進度追蹤器
├── ui/
│ ├── __init__.py
│ ├── console_ui.py # 終端介面
│ └── ui_components.py # UI 組件
└── utils/
├── __init__.py
└── input_validator.py # 輸入驗證器
from typing import List, Dict, Any
import time
class UIComponents:
"""終端 UI 組件庫"""
@staticmethod
def print_header(title: str, width: int = 60):
"""列印標題"""
print("\n" + "=" * width)
print(f"{title:^{width}}")
print("=" * width)
@staticmethod
def print_section(title: str):
"""列印區段標題"""
print(f"\n{'─' * 50}")
print(f"📌 {title}")
print('─' * 50)
@staticmethod
def print_step(step_num: int, total_steps: int, description: str):
"""列印步驟資訊"""
progress = "●" * step_num + "○" * (total_steps - step_num)
print(f"\n[{progress}] 步驟 {step_num}/{total_steps}")
print(f"🎯 {description}")
@staticmethod
def print_options(options: List[str], title: str = "請選擇"):
"""列印選項列表"""
print(f"\n{title}：")
for i, option in enumerate(options, 1):
print(f" {i}. {option}")
@staticmethod
def print_confirmation(message: str, details: Dict[str, Any] = None):
"""列印確認訊息"""
print(f"\n⚠️ {message}")
if details:
print("\n詳細資訊：")
for key, value in details.items():
print(f" • {key}: {value}")
@staticmethod
def print_success(message: str):
"""列印成功訊息"""
print(f"\n✅ {message}")
@staticmethod
def print_error(message: str):
"""列印錯誤訊息"""
print(f"\n❌ {message}")
@staticmethod
def print_info(message: str):
"""列印資訊訊息"""
print(f"\nℹ️ {message}")
@staticmethod
def print_progress_bar(current: int, total: int, prefix: str = "進度"):
"""列印進度條"""
percentage = current / total if total > 0 else 0
bar_length = 30
filled = int(bar_length * percentage)
bar = "█" * filled + "░" * (bar_length - filled)
print(f"\r{prefix}: [{bar}] {percentage:.0%} ({current}/{total})", end="")
if current >= total:
print() # 完成時換行
@staticmethod
def animate_thinking(duration: float = 2.0):
"""思考動畫"""
frames = ["⠋", "⠙", "⠹", "⠸", "⠼", "⠴", "⠦", "⠧", "⠇", "⠏"]
end_time = time.time() + duration
i = 0
while time.time() < end_time:
print(f"\r🤔 思考中 {frames[i % len(frames)]}", end="")
time.sleep(0.1)
i += 1
print("\r" + " " * 20 + "\r", end="") # 清除動畫
@staticmethod
def create_box(content: str, width: int = 50):
"""創建文字框"""
lines = content.split('\n')
print("┌" + "─" * (width - 2) + "┐")
for line in lines:
padding = width - len(line) - 4
print(f"│ {line}{' ' * padding} │")
print("└" + "─" * (width - 2) + "┘")
from typing import Dict, Any, List, Callable, Optional
from ui.ui_components import UIComponents
class InteractionManager:
"""互動管理器"""
def __init__(self):
self.ui = UIComponents()
self.interaction_history = []
def guided_input(self, prompt: str,
input_type: str = "text",
options: List[str] = None,
validator: Callable = None,
default: Any = None) -> Any:
"""引導式輸入"""
while True:
# 顯示選項（如果有）
if options:
self.ui.print_options(options, prompt)
user_input = input("\n請選擇：").strip()
# 驗證選項
if user_input.isdigit() and 1 <= int(user_input) <= len(options):
result = options[int(user_input) - 1]
self._log_interaction(prompt, result)
return result
else:
self.ui.print_error("無效的選擇，請重新輸入")
continue
# 一般輸入
display_prompt = f"\n{prompt}"
if default:
display_prompt += f" (預設: {default})"
display_prompt += "："
user_input = input(display_prompt).strip()
# 使用預設值
if not user_input and default is not None:
user_input = str(default)
# 類型轉換
try:
if input_type == "int":
result = int(user_input)
elif input_type == "float":
result = float(user_input)
elif input_type == "bool":
result = user_input.lower() in ['yes', 'y', 'true', '是']
else:
result = user_input
# 自訂驗證
if validator and not validator(result):
self.ui.print_error("輸入不符合要求，請重新輸入")
continue
self._log_interaction(prompt, result)
return result
except ValueError:
self.ui.print_error(f"請輸入有效的 {input_type} 格式")
def confirm_action(self, action: str,
details: Dict[str, Any] = None,
default: bool = True) -> bool:
"""確認動作"""
self.ui.print_confirmation(f"確認要{action}嗎？", details)
default_text = "Y/n" if default else "y/N"
response = input(f"\n請確認 ({default_text})：").strip().lower()
if not response:
return default
result = response in ['y', 'yes', '是']
self._log_interaction(f"確認{action}", result)
return result
def multi_step_input(self, steps: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
"""多步驟輸入"""
results = {}
total_steps = len(steps)
self.ui.print_header("多步驟資料收集")
for i, step in enumerate(steps, 1):
self.ui.print_step(i, total_steps, step['description'])
result = self.guided_input(
prompt=step.get('prompt', step['description']),
input_type=step.get('type', 'text'),
options=step.get('options'),
validator=step.get('validator'),
default=step.get('default')
)
results[step['key']] = result
self.ui.print_success("資料收集完成！")
return results
def show_preview(self, title: str, data: Dict[str, Any]):
"""顯示預覽"""
self.ui.print_section(f"{title} - 預覽")
for key, value in data.items():
print(f" • {key}: {value}")
def iterative_refinement(self, initial_result: str,
refine_func: Callable,
max_iterations: int = 3) -> str:
"""迭代式優化"""
current_result = initial_result
iteration = 0
while iteration < max_iterations:
iteration += 1
self.ui.print_section(f"第 {iteration} 次結果")
self.ui.create_box(current_result)
# 詢問是否滿意
satisfied = self.confirm_action(
"接受此結果",
{"迭代次數": iteration, "剩餘機會": max_iterations - iteration}
)
if satisfied:
self.ui.print_success("結果已確認！")
return current_result
# 獲取改進建議
if iteration < max_iterations:
feedback = input("\n請描述您希望如何改進：").strip()
if feedback:
self.ui.animate_thinking(1.5)
current_result = refine_func(current_result, feedback)
self.ui.print_info("已達到最大迭代次數，使用最後的結果")
return current_result
def _log_interaction(self, prompt: str, response: Any):
"""記錄互動歷史"""
self.interaction_history.append({
'prompt': prompt,
'response': response,
'timestamp': time.time()
})
from typing import Dict, Any, List
from core.interaction_manager import InteractionManager
from ui.ui_components import UIComponents
import google.generativeai as genai
import os
genai.configure(api_key=os.getenv('GEMINI_API_KEY'))
class GuidedWorkflow:
"""引導式工作流程"""
def __init__(self):
self.interaction = InteractionManager()
self.ui = UIComponents()
self.model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash')
def document_creation_workflow(self) -> Dict[str, Any]:
"""文件創建工作流程"""
self.ui.print_header("📝 AI 輔助文件創建工作流程")
# 步驟 1: 收集基本資訊
self.ui.print_section("步驟 1: 文件類型選擇")
doc_type = self.interaction.guided_input(
"選擇要創建的文件類型",
options=["商業企劃書", "技術文件", "會議記錄", "專案報告"]
)
# 步驟 2: 多步驟資訊收集
self.ui.print_section("步驟 2: 詳細資訊收集")
info_steps = [
{
'key': 'title',
'description': '文件標題',
'prompt': '請輸入文件標題',
'type': 'text'
},
{
'key': 'target_audience',
'description': '目標讀者',
'prompt': '請描述目標讀者',
'type': 'text',
'default': '一般讀者'
},
{
'key': 'length',
'description': '預期長度',
'prompt': '預期字數',
'type': 'int',
'default': 1000
},
{
'key': 'tone',
'description': '寫作風格',
'prompt': '選擇寫作風格',
'options': ['正式', '輕鬆', '技術性', '說服性']
}
]
details = self.interaction.multi_step_input(info_steps)
details['doc_type'] = doc_type
# 步驟 3: 預覽確認
self.interaction.show_preview("文件資訊", details)
if not self.interaction.confirm_action("開始生成文件", details):
self.ui.print_info("已取消")
return {}
# 步驟 4: 生成初稿
self.ui.print_section("步驟 3: AI 生成初稿")
self.ui.animate_thinking(2.0)
draft = self._generate_document(details)
# 步驟 5: 迭代優化
self.ui.print_section("步驟 4: 迭代優化")
final_document = self.interaction.iterative_refinement(
initial_result=draft,
refine_func=self._refine_document,
max_iterations=3
)
return {
'document': final_document,
'metadata': details
}
def _generate_document(self, details: Dict[str, Any]) -> str:
"""生成文件"""
prompt = f"""
請生成一份{details['doc_type']}，要求如下：
標題：{details['title']}
目標讀者：{details['target_audience']}
預期長度：約 {details['length']} 字
寫作風格：{details['tone']}
請生成結構完整、內容充實的文件。
"""
try:
response = self.model.generate_content(prompt)
return response.text
except Exception as e:
return f"生成失敗：{str(e)}"
def _refine_document(self, current_doc: str, feedback: str) -> str:
"""優化文件"""
prompt = f"""
請根據以下反饋改進文件：
當前文件：
{current_doc}
改進要求：
{feedback}
請提供改進後的完整文件。
"""
try:
response = self.model.generate_content(prompt)
return response.text
except Exception as e:
return current_doc
def task_planning_workflow(self) -> Dict[str, Any]:
"""任務規劃工作流程"""
self.ui.print_header("🎯 AI 輔助任務規劃工作流程")
# 收集任務資訊
task_info = self.interaction.multi_step_input([
{
'key': 'task_name',
'description': '任務名稱',
'prompt': '請輸入任務名稱',
'type': 'text'
},
{
'key': 'deadline',
'description': '截止日期',
'prompt': '截止日期（例如：2024-12-31）',
'type': 'text'
},
{
'key': 'complexity',
'description': '複雜度評估',
'prompt': '任務複雜度',
'options': ['簡單', '中等', '複雜', '非常複雜']
},
{
'key': 'team_size',
'description': '團隊規模',
'prompt': '參與人數',
'type': 'int',
'default': 1
}
])
# 生成任務計劃
self.ui.print_section("生成任務計劃")
self.ui.animate_thinking(2.0)
plan = self._generate_task_plan(task_info)
# 顯示計劃
self.ui.create_box(plan)
# 確認並儲存
if self.interaction.confirm_action("接受並儲存此計劃", task_info):
self.ui.print_success("任務計劃已儲存！")
return {
'plan': plan,
'task_info': task_info
}
return {}
def _generate_task_plan(self, task_info: Dict[str, Any]) -> str:
"""生成任務計劃"""
prompt = f"""
請為以下任務生成詳細的執行計劃：
任務名稱：{task_info['task_name']}
截止日期：{task_info['deadline']}
複雜度：{task_info['complexity']}
團隊規模：{task_info['team_size']} 人
請包含：
1. 任務分解（子任務列表）
2. 時間規劃
3. 資源分配
4. 風險評估
5. 關鍵里程碑
"""
try:
response = self.model.generate_content(prompt)
return response.text
except Exception as e:
return f"生成失敗：{str(e)}"
from interfaces.guided_workflow import GuidedWorkflow
from ui.ui_components import UIComponents
def main():
"""人機協作介面主程式"""
ui = UIComponents()
workflow = GuidedWorkflow()
ui.print_header("🤝 人機協作智能系統")
print("""
本系統提供以下人機協作功能：
📝 文件創建：AI 輔助生成各類文件，支援迭代優化
🎯 任務規劃：智能生成專案計劃和時間表
💬 互動對話：引導式對話流程，輕鬆完成複雜任務
✅ 確認機制：關鍵步驟需要人工確認，確保準確性
""")
while True:
ui.print_section("主選單")
options = [
"📝 創建文件",
"🎯 規劃任務",
"📊 查看互動歷史",
"🚪 退出系統"
]
ui.print_options(options, "請選擇功能")
try:
choice = input("\n請選擇 (1-4)：").strip()
if choice == '1':
result = workflow.document_creation_workflow()
if result:
ui.print_success("文件創建完成！")
# 詢問是否儲存
if workflow.interaction.confirm_action("將文件儲存到檔案"):
filename = input("檔案名稱：").strip() or "document.txt"
try:
with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(result['document'])
ui.print_success(f"已儲存到 {filename}")
except Exception as e:
ui.print_error(f"儲存失敗：{e}")
elif choice == '2':
result = workflow.task_planning_workflow()
if result:
# 詢問是否匯出
if workflow.interaction.confirm_action("匯出任務計劃"):
filename = input("檔案名稱：").strip() or "task_plan.txt"
try:
with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(result['plan'])
ui.print_success(f"已匯出到 {filename}")
except Exception as e:
ui.print_error(f"匯出失敗：{e}")
elif choice == '3':
history = workflow.interaction.interaction_history
if history:
ui.print_section("互動歷史記錄")
for i, interaction in enumerate(history[-10:], 1):
print(f"\n{i}. {interaction['prompt']}")
print(f" 回應: {interaction['response']}")
else:
ui.print_info("尚無互動記錄")
elif choice == '4':
if workflow.interaction.confirm_action("退出系統"):
ui.print_success("感謝使用！再見 👋")
break
else:
ui.print_error("無效的選擇")
except KeyboardInterrupt:
print("\n")
if workflow.interaction.confirm_action("退出系統"):
ui.print_success("感謝使用！再見 👋")
break
except Exception as e:
ui.print_error(f"發生錯誤：{e}")
print("請重試或選擇其他功能")
if __name__ == "__main__":
main()
✅ 引導式互動：分步驟引導使用者完成複雜任務
✅ 視覺化回饋：進度條、狀態指示、格式化輸出
✅ 確認機制：關鍵操作需要人工確認
✅ 迭代優化：支援多輪修改和改進
✅ 友善提示：清晰的操作指引和錯誤訊息
===========================================================
📝 AI 輔助文件創建工作流程
===========================================================
──────────────────────────────────────────────────
📌 步驟 1: 文件類型選擇
──────────────────────────────────────────────────
選擇要創建的文件類型：
1. 商業企劃書
2. 技術文件
3. 會議記錄
4. 專案報告
請選擇：2
[●○○○] 步驟 1/4
🎯 文件標題
請輸入文件標題：Python 入門指南
[●●○○] 步驟 2/4
🎯 目標讀者
請描述目標讀者 (預設: 一般讀者)：程式設計初學者
...
✅ 資料收集完成！
🤔 思考中 ⠸
┌────────────────────────────────────────────────┐
│ # Python 入門指南 │
│ │
│ ## 簡介 │
│ Python 是一門易學且強大的程式語言... │
└────────────────────────────────────────────────┘
⚠️ 確認要接受此結果嗎？
詳細資訊：
• 迭代次數: 1
• 剩餘機會: 2
請確認 (Y/n)：
今天我們打造了直覺友善的人機協作介面，讓使用者能夠輕鬆地與 AI 助理互動。明天我們將學習資料分析助手實作，探索 AI 在數據處理領域的應用！
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