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name: nlx-design-stack description: Use when designing AI agents or chatbots, when raw model outputs feel like a black box, or when building natural language interfaces that need structure and trust

NLX (Natural Language Experience) Design Stack

Overview

A framework defining the new principles and UI constructs required for Natural Language Interfaces. Moves beyond simple chat to structured, designed conversations.

Core principle: NLX is the new UX. Conversations have grammars, structures, and invisible UI elements.

The Four Elements

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      NLX DESIGN STACK                           │
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│   ┌──────────────┐   ┌──────────────┐                           │
│   │   PROMPTS    │   │    PLANS     │                           │
│   │              │   │              │                           │
│   │  New UI      │   │  Structured  │                           │
│   │  Construct   │   │  Editable    │                           │
│   │  (Input)     │   │  Outputs     │                           │
│   └──────────────┘   └──────────────┘                           │
│                                                                  │
│   ┌──────────────┐   ┌──────────────┐                           │
│   │   PROCESS    │   │  FOLLOW-UPS  │                           │
│   │              │   │              │                           │
│   │  Show the    │   │  Guided      │                           │
│   │  Work /      │   │  Navigation  │                           │
│   │  Thinking    │   │  Suggestions │                           │
│   └──────────────┘   └──────────────┘                           │
│                                                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Key Principles

Element	Principle
Prompts	Treat prompts as distinct UI elements (like dropdowns)
Plans	Return structured, editable plans for complex goals
Process	Visualize reasoning to build trust ("thinking aloud")
Follow-ups	Proactively suggest next steps ("happy path" guidance)

Common Mistakes

Assuming "the model is the product" (neglecting design)
Making the AI a black box without feedback
Failing to guide users after an output

Source: Aparna Chennapragada (Microsoft CPO) via Lenny's Podcast

スコア

総合スコア

55/100

リポジトリの品質指標に基づく評価

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