《社交网站界面设计(原书第2版)》——2.13 不要中断电子邮件

简介: 本节书摘来自华章计算机《社交网站界面设计(原书第2版)》一书中的第2章,第2.13节,作者:(美)克里斯蒂安·克鲁姆里什(Christian Crumlish),艾琳·马洛恩(Erin Malone)著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.13 不要中断电子邮件

如果你将电子邮件作为广播媒介(例如,发送提醒或通知)却不让用户回复他们收到的消息,就比较差劲了。你也没理由不处理这些回复,你可以把这些回复当作通知转发给正确的收件人。这需要你在方便沟通(用户之间以及你提供的服务和客户之间)和维持用户原有的习惯(可以按他们已有的习惯回邮件)之间做出权衡。
例如,37 Signals的Basecamp产品以前发的邮件都是单向的,都附有警告信息“do not reply”(请勿回复)。但它很明智,只要回复的邮件达到一定程度后,它就会将其添加到Basecamp的评论线程中(如图2-12所示),这么做既考虑了它自己的利益(在网站上与用户保持沟通)又满足了用户的利益(能正常回复邮件)。image

相关文章
|
7天前
|
云安全 人工智能 运维
当攻击全面Agent化,你的安全防御能否跟上AI Speed?
多起客户侧AK泄露事件应急的真实观察
1313 6
|
6天前
|
人工智能 API 开发工具
DeepSeek Harness 神插件:白嫖 13 家大厂模型
`dsh-our-free-model` 是 DeepSeek Harness 神级插件:零配置、零API Key、零账号,聚合13家大厂免费模型(含DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3等),支持本地网关、用量看板与自动降级,真正实现“白嫖即用”。
1004 17
|
10天前
|
存储 人工智能 安全
千问办公官网入口网页版登录:qwenwork.cn 注册送2000积分、登录送100积分
阿里云千问办公(QwenWork)是AI智能工作平台,支持一句话生成PPT、表格、网页、视频及数据分析。个人免费版送2000积分+每日登录赠100分,含1GB存储、5个发布页;企业版198元/席/月起。阿里千问办公QwenWork官网:https://t.aliyun.com/U/0VCTGt 阿里AI工作平台,一句话完成数据分析、PPT 生成、视频剪辑、网页搭建等复杂任务
|
1月前
|
人工智能 JSON API
全网刷屏的 Jev 模型正式开放!一手实战测评 + 保姆级教程
全网爆火的 Jev 模型是什么?有什么用?怎么使用?怎么接入 AI 编程工具?效果真的好么?傻子可懂的 Jev 保姆级实战教程 + 项目实战测评来啦
9984 33
|
5天前
|
人工智能 开发者
Qoder CN 大使计划正式开启|无限创造,等你一起
全年免费积分、优先内测、活动支持与更多共创机会,邀请用 Qoder 把想法变成现实的你。
531 6
|
16天前
|
存储 人工智能 并行计算
大模型本地部署终端选型方法论:以 Qwen3.8-27B 为例的四档分层完整流程
本文提出一套大模型本地部署终端选型方法论:定约束、定档位、定框架、定参数四步决策法,配合入门、主力、质量、无损四档分层模型。以 Qwen3.8-27B 实测数据为例,逐环节解读显存、带宽、存储、散热、系统、预算等要素,给出面向不同预算的优选方案、决策自查清单与市场观察框架。文末前瞻 AI 笔记本的 CPU+GPU 与统一内存两条路线,论证四步决策法在新品类上的延续性。
|
8天前
|
Web App开发 人工智能 JavaScript
太猛了,一个月干到15W+,给大家推荐一个最近爆火的开源逆向工具:REA
REA(Reverse Engineer Anything)是近期爆火的开源AI逆向工具,4月发布,1个月内斩获15万+ Star。它让AI Agent无需源码即可分析二进制、APK、JS/Electron、HAR包等17类目标,自动反编译、生成可运行代码,并强制返回带证据与局限的结论。全本地执行,MIT协议,支持Hopper/Ghidra/IDA等引擎,一行命令即可上手。
760 2
太猛了,一个月干到15W+,给大家推荐一个最近爆火的开源逆向工具:REA
|
15天前
|
人工智能 JSON 自然语言处理
2026 年 Jev 决策模型深度拆解:原理解读、实战测评与保姆级落地教程
有一款特殊AI模型在开发者圈子刷屏,它摒弃传统大模型擅长的对话聊天能力,专注做高速结构化决策,它就是TypeSafe AI推出的Jev模型。该模型由ChatGPT共同发明人Diogo Almeida主导研发,定位为**System One Model(系统一模型)**,对标人类大脑快速直觉判断的思维模式,在响应延迟、调用成本、结构化输出稳定性上相比传统生成式大模型有着巨大差异。本文会完整拆解Jev底层原理、三大核心原语能力、适用业务场景,同时提供可直接运行的curl、Python代码示例,并且结合多组实测数据,客观分析模型优势与能力边界,帮助普通开发者和AI应用从业者快速上手落地。
1088 1