关于 consent-and-agency
用于设计 AI 代用户处理信息或采取行动时的知情与控制机制。内容涵盖同意、覆盖操作、可撤销性，以及退出 AI 辅助的方式。
主要功能
- 01说明数据用途与 AI 行为
- 02用户主动启用及偏好控制
- 03撤销与覆盖机制
- 04渐进式和情境式同意
- 05撤回同意与退出途径
适用场景
- 01为特定 AI 操作设计授权流程
- 02提供撤销或停止 AI 操作的方式
- 03说明数据用途及功能限制
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
$
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/consent-and-agency确认已加载。
详细介绍
同意与自主权
AI 产品会代表用户做出决策、采取行动并处理信息。同意与自主权设计旨在确保用户始终掌控全局——了解 AI 会做什么、同意其行为，并能够进行干预。
AI 知情同意
用户应了解并同意以下内容：
- AI 使用哪些数据：对话历史、个人数据、上传的文档、浏览行为
- AI 如何使用这些数据：训练、个性化、与第三方共享、存储
- AI 会采取哪些行动：发送消息、进行更改、访问系统
- AI 无法做什么：可能影响用户预期的限制 同意不只是注册时勾选一个复选框，而是贯穿整个体验的一项持续设计挑战。
自主权设计
自主权意味着用户感到并确实掌控一切：
- 主动选择优于默认退出：AI 功能应由用户启用，而非强加给用户
- 可撤销性：AI 的操作应尽可能可以撤销
- 干预机制：用户始终可以停止、引导或覆盖 AI
- 退出途径：用户可以随时停止使用 AI 辅助，且不会受到惩罚
- 偏好设置：用户可以调整 AI 的行为、范围和自主程度
同意模式
- 渐进式同意：随着新功能的使用需求逐步征求许可，而非一次性征求所有许可
- 情境化同意：在即将采取操作时征求许可，而非提前征求
- 精细化同意：让用户针对具体操作或数据用途给予同意，而非授予笼统权限
- 可撤回的同意：用户可以撤回同意，且撤回立即生效
自主权反模式
- 暗黑模式：让用户难以选择退出或干预 AI
- 同意疲劳：过于频繁地征求许可，导致用户不阅读就点击确认
- 习得性无助：AI 包办太多，以致用户忘记如何自己完成操作
- 不可见的操作：AI 采取了用户不知情的操作
- 不可逆的默认操作：AI 采取的操作无法撤销，用户也未被告知
设计产物
- 各项功能的同意流程图
- 自主权检查点规范
- 干预机制清单
- 数据使用透明度矩阵
- 退出路径设计
评论
支持 Markdown