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Progressive Disclosure

一句话定义

Progressive Disclosure 不是“少给信息”，而是：

先展示完成当前决策所需的信息，再随着用户意图和任务阶段逐层暴露更复杂的细节。

为什么有效

如果一开始同时展示：

• 核心动作；
• 高级配置；
• 罕见边界；
• 故障恢复；
• 内部实现；

用户必须先理解大量暂时无关内容。

渐进披露把信息按决策时机分层：

primary path
→ optional detail
→ advanced control
→ expert/debug information

核心价值是降低：

• cognitive load；
• scanning cost；
• context pollution；
• premature decisions。

UI 里的例子

任务创建表单可以：

默认：
title
date

More:
priority
labels
reminder
dependency
automation

低频属性仍然存在，只是不占据第一层注意力。

文档里的例子

文档可以：

overview
→ quick start
→ concepts
→ reference
→ troubleshooting

读者不需要在第一次执行任务时先读完整 reference manual。

AI Skill / Agent 里的例子

Skill 可以：

name + description
→ trigger matched
→ load SKILL.md
→ only when needed read references
→ only when needed run scripts

这减少 always-on context。

它不是信息缺失，而是延迟加载语义上下文到真正需要的阶段。

与 Lazy Loading 不同

Lazy Loading 更偏资源/代码加载时机：

什么时候加载 bundle / image / data

Progressive Disclosure 更偏信息与交互复杂度：

什么时候向用户/agent 暴露哪些决策信息

两者可以同时使用，但不是同一个概念。

因此移除了“渐进式加载”作为本笔记 alias。

与隐藏复杂度的边界

好的渐进披露：

• 核心能力可发现；
• 用户知道还有更多选项；
• 展开位置可预测；
• 默认值安全合理；
• 高级功能仍可访问。

坏的渐进披露：

• 把关键功能藏到不可发现位置；
• 强迫用户反复展开；
• 错误和风险被隐藏；
• 初始界面简单，但真实 workflow 变慢。

在知识库里的应用

MOC 可以先展示：

• 核心路径；
• 阅读顺序；
• 关键节点。

详细机制继续下沉到原子笔记。

这比在一个总览页复制几十篇完整正文更符合渐进披露。

学习检查

1. Progressive Disclosure 的目标为什么不是“尽量少显示信息”？
2. 它与 lazy loading 的差异是什么？
3. 哪些信息不应该被渐进隐藏，例如风险或关键错误？
4. Skill 的 description → SKILL.md → references 为什么是渐进披露？
5. MOC 与原子笔记怎样形成 progressive disclosure？
6. 给一个复杂设置页，把字段分成首层、More、Advanced 三层并解释依据。