AI-Помічник для налаштування параметрів мобільного додатку
Екрани налаштувань—найнедооцінене джерело користувацького розчарування. Користувач хоче "вимкнути сповіщення тільки на ніч" і витрачає п'ять хвилин на пошук потрібного перемикача в трьох рівнях вкладення. AI-помічник для налаштувань перетворює пошук потрібного параметра з квесту на діалог.
Що робить помічник для налаштувань
Користувачі формулюють бажане поведінку на природній мові—Помічник знаходить та застосовує потрібні налаштування:
- "Хочу отримувати тільки важливі сповіщення"→Помічник показує поточний стан налаштувань сповіщень, пропонує конкретні зміни
- "Додаток занадто скорочує батарею"→аналізує ввімкнені фонові функції, пропонує вимкнути фонову геолокацію та знизити інтервал синхронізації з 5 до 30 хвилин
- "Зроби інтерфейс більшим"→знаходить налаштування розміру шрифту та масштабу UI
Схема реалізації
Каталог налаштувань як структуровані дані:
// iOS — Swift
struct AppSetting: Identifiable, Codable {
let id: String // "notifications.push.marketing"
let displayName: String // "Маркетингові push-сповіщення"
let description: String // Що саме контролює це налаштування
let type: SettingType // toggle / slider / picker / nested
let currentValue: SettingValue
let allowedValues: [SettingValue]?
let keywords: [String] // ["сповіщення", "маркетинг", "реклама", "спам"]
}
LLM отримує список налаштувань (або релевантну підмножину через семантичний пошук) та запит користувача, повертає план дій через function calling:
// Функція для LLM
let applySettingsTool = ChatCompletionTool(
type: .function,
function: ChatCompletionToolFunction(
name: "apply_settings_changes",
description: "Застосовує зміни в налаштуваннях додатку",
parameters: SettingsChangeSchema.json // {changes: [{setting_id, new_value}]}
)
)
Критично: зміни завжди показуються користувачу для підтвердження списком "Я змінюю такі налаштування: …"—і тільки потім застосовуються. Помічник не змінює налаштування мовчки.
Персоналізовані рекомендації
Помічник може проактивно пропонувати налаштування на основі поведінки:
// Android — Kotlin
fun buildSettingsRecommendationContext(analytics: UserAnalytics): String {
val insights = buildList {
if (analytics.nightUsageHours > 2) add("Користувач активний після 23:00")
if (analytics.batteryOptWarnings > 3) add("Часті попередження про розрядку батареї")
if (analytics.notificationDismissRate > 0.8) add("80% сповіщень закривається без дій")
}
return insights.joinToString("\n")
}
Модель бачить це в системному промпті і може пропонувати: ввімкнути темну тему для нічного використання, налаштувати тиху годину, зменшити частоту сповіщень.
Орієнтири за часом
Базовий пошук налаштувань через семантичний пошук + LLM—3–5 днів. Повна система з function calling, підтвердженням змін і проактивними рекомендаціями—1–2 тижні.