“我只需要 GPT 完善我的提示词”：重新思考生成式 3D 建模工具的人类主导 onboarding 与求助方式

学习使用功能丰富的软件始终是一个 挑战，但生成式 AI 工具通过用自然语言提示词取代复杂导航，承诺降低这一障碍。我们在 26 名参与者（14 名非专业用户，12 名专业用户）的观察性研究中调查了他们如何使用基于提示词的 3D 建模工具。与前期研究一致，参与者跳过教程和手册，依赖试错。与此不同的是，在生成式 AI 语境中，他们如何以及为何寻求支持：提示框成为学习的入口，将 onboarding 融入即时操作，而一些非专业用户则转向外部 LLM 获取提示词。专业用户利用 3D 专业知识来完善迭代，批判性地评估输出，常常丢弃不符合标准的模型；而非专业用户则满足于“足够好”。我们贡献了关于生成式 AI 如何重塑求助方式的实证见解，突显了新的做法，包括基于运行时反馈的 onboarding、递归 AI-for-AI 支持，以及对输出解释专业知识的转变。