Lär dig hur du designar och bygger en mobilapp som levererar personliga prompts baserat på tid, plats, aktivitet och vanor—samtidigt som du skyddar integriteten.
Kontextbaserade personliga prompts är små, välplacerade meddelanden som din app visar när användaren befinner sig i en situation där prompten sannolikt hjälper. I stället för att skicka påminnelser vid fasta tider använder appen kontextsignaler (som tid, plats, aktivitet, kalender eller nyligt beteende) för att avgöra när det är lämpligt att ge en knuff.
Några lättföreställda prompts:
Huvudidén: prompten är kopplad till ett ögonblick, inte bara en klocka.
De flesta kontextmedvetna prompts syftar till ett av följande:
Denna guide fokuserar på hur du planerar och bygger appen: välja kontextsignaler, designa integritetsvänliga dataflöden, skapa en promptmotor och leverera notiser utan att irritera användare.
Den kommer inte att försöka sälja in vag "AI‑magi" eller lova perfekta prediktioner. Kontextsystemen är stökiga, och framstegen är ofta inkrementella.
En bra kontextbaserad prompts-app bör upplevas som:
En kontextbaserad prompts-app kan göra mycket, men din första version bör göra några saker extremt väl. Börja med att välja ett primärt användningsfall (t.ex. “hjälp mig hålla fokus på jobbet” eller “hjälp mig journalföra konsekvent”) och bygg sedan ett litet, högkvalitativt promptbibliotek runt det.
Välj ett handfull personer du designar för och skriv ner de ögonblick då de faktiskt skulle välkomna en knuff:
Använd kategorier som matchar verklig avsikt, inte funktioner: hälsa, fokus, journaling, ärenden, lärande. Även om du utökar senare gör en ren uppsättning uppstart och rekommendationer tydligare.
Skriv prompts som en stödjande coach: korta, specifika och lätta att agera på.
Sätt som standard färre prompts än du tror. Ett praktiskt startvärde är 1–3 prompts/dag, ett cooldown‑fönster (t.ex. inga upprepningar inom 3–4 timmar) och en veckokvot per kategori. Gör “pausa prompts för idag” lättillgängligt.
Din app får “kontext” från signaler telefonen kan känna av eller härleda. Målet är inte att samla allt—det är att välja ett litet set som pålitligt förutsäger när en prompt känns hjälpsam.
Tid: morgon-/kvällsrutiner, avslut på dagen, veckovisa avstämningar.
Plats: “kommit hem”-journaling, “på gymmet”-pepp, “nära mataffären”-påminnelse.
Rörelse/aktivitet: gående vs körande vs stillastående hjälper dig att undvika att störa vid fel ögonblick.
Enhetsstatus: skärm på/av, Stör ej, batterinivå, hörlurar anslutna—bra för att leverera prompts när användaren är tillgänglig.
Kalender: före/efter möten, pendlingstider, resdagar.
Väder (valfritt): regninga dag‑prompts, utomhusvanor, men behandla som bonus snarare än kärnberoende.
För att hålla scope realistiskt, definiera ett minimalt set du kan leverera säkert:
Denna uppdelning hjälper dig undvika komplex logik innan du verifierat att användare ens vill ha kontextbaserade prompts.
Mobil‑OS begränsar bakgrundsarbete för att skydda batteri. Designa för:
Var försiktig med att härleda eller etikettera känsliga attribut (hälsa, religion, identitet, relationer) från kontext. Om en signal kan antyda något personligt, använd den inte, eller gör den strikt opt‑in med tydlig text och enkel avstängning.
Integritet är inte en kryssruta för en kontextmedveten mobilapp—det är en kärnproduktfunktion. Om människor inte känner sig trygga kommer de stänga av behörigheter, ignorera prompts eller avinstallera. Designa appen så att den fungerar med så lite data som möjligt och gör kontrollen uppenbar.
Börja med noll valfria behörigheter och förtjäna tillgång när värdet blir tydligt.
Föredra on‑device‑bearbetning för kontextdetektion och promptval. Det minskar känsliga data som lämnar telefonen, fungerar offline och känns mer trovärdigt.
Serverbearbetning kan hjälpa med synk, avancerad analys och förbättrad prompt‑rankning, men ökar risk och regelefterlevnad. Om du använder servern, skicka härledda signaler (t.ex. “commute=true”) snarare än råa spår (t.ex. GPS-koordinater), och undvik att lagra onödigt data.
Planera användarkontroller från dag ett:
Lägg in en enkel retentionregel: lagra bara vad du behöver, så länge du behöver det. Till exempel, behåll råa events i 7–14 dagar för felsökning och spara sedan endast aggregerade preferenser (som “föredrar kvällsprompts”)—eller radera helt om användaren väljer det.
En kontextbaserad prompts‑app lever eller dör med sin datamodell. Håller du det enkelt och explicit kan du förklara “varför fick jag den här prompten?” och felsöka konstigt beteende utan gissningar.
Behandla varje upptäckt signal som ett event appen kan resonera kring. En minimal struktur kan inkludera:
arrived_home, walking, calendar_meeting_start, headphones_connectedDu kan också spara små metadata (t.ex. platsetikett “Hem”, rörelse “Walking”), men undvik att logga råa GPS‑spår om det inte är nödvändigt.
En regel kopplar kontext till en prompt. Modellera regler så de kan utvärderas likadant varje gång:
Lägg till en enabled-flagga och ett snoozed until‑fält så användaråtgärder översätts tydligt till tillstånd.
Håll personalisering separat från regler så användare kan ändra beteende utan att omskriva logik:
Kontext kan saknas (behörigheter nekade, sensorer av, låg confidence). Planera fallback som:
Denna modell ger förutsägbart beteende nu och utrymme att växa senare.
Promptmotorn är ”hjärnan” som omvandlar rörigt vardagsliv till en tidsmässig, hjälpsam knuff. Håll den begriplig och deterministisk nog att kunna felsöka, samtidigt som den känns personlig.
Ett praktiskt flöde ser ut så här:
Även bra prompts blir irriterande om de är för frekventa. Lägg in skydd tidigt:
Börja enkelt, utveckla sen:
Varje levererad prompt bör ha en kort “Varför ser jag detta?”‑rad. Exempel: “Du brukar reflektera efter träningar, och du avslutade en för 10 minuter sedan.” Det bygger förtroende och gör användarfeedback (“mindre sånt här”) användbar.
En on‑device‑först‑arkitektur håller kontextdetektion snabb, privat och pålitlig—even när användaren saknar nätverk. Behandla molnet som ett komplement för bekvämlighet (sync) och lärande (aggregerad analytics), inte som en beroende för kärnbeteende.
Allt detta bör fungera utan inloggning.
Håll servern tunn:
När det inte finns nätverk:
När anslutning återkommer, laddas köade events upp i bakgrunden och konflikter löses. För konflikter föredra last‑write‑wins för enkla preferenser och merge för append‑bara data som prompthistorik.
Använd OS‑native schemaläggare (iOS BackgroundTasks, Android WorkManager) och designa för batching:
Synka det som förbättrar kontinuitet, inte rå sensorinfo:
Denna split ger användare en konsekvent upplevelse över enheter samtidigt som den mest känsliga kontextbearbetningen hålls på enheten.
En kontextbaserad prompts‑app funkar bara om den känns självklar. Den bästa UX:en minskar beslut när en prompt dyker upp, samtidigt som den låter användare forma vad “hjälpsamt” betyder över tid.
Designa hemskärmen kring dagens prompts och snabb uppföljning. En enkel struktur fungerar bra:
Håll varje promptkort fokuserat: en mening, en primär åtgärd. Om en prompt behöver mer kontext, göm det bakom “Varför ser jag detta?” i stället för att visa det som standard.
Undvik onboarding som känns som ett frågeformulär. Börja med ett litet set standarder, och erbjud sedan en Redigera regler‑skärm som ser ut som vanliga appinställningar:
Nämn regler i vardagligt språk (“Efter jobb‑nedvarvning”) i stället för tekniska villkor.
Lägg till en Aktivitetslogg som visar vad som triggat, när och vad appen upptäckte (“Prompt skickad eftersom: kom till gymmet”). Låt användare:
Inkludera läsbara textstorlekar, högkontrastalternativ, stora tryckytare och tydliga knappetiketter. Stöd reduced motion, undvik att förlita dig på enbart färg och säkerställ att viktiga flöden fungerar med skärmläsare.
Notifikationer är där en hjälpsam prompts‑app snabbt kan bli en tjat‑app. Målet är att leverera rätt prompt vid rätt ögonblick—och göra det enkelt att ignorera när ögonblicket inte är rätt.
Börja med minst påträngande alternativ och eskalera bara när det verkligen förbättrar upplevelsen.
En bra regel: om prompten kan beslutas på enheten, skicka den som en lokal notifikation.
Lägg till några hög‑påverkan‑kontroller som förhindrar irritation mer än de minskar engagemang:
Gör dessa lättåtkomliga från första promptupplevelsen (“För många? Justera frekvens”) så användare inte behöver leta i menyer.
Notifikationstext bör snabbt svara på tre frågor: varför nu, vad göra, och hur lång tid tar det.
Håll det kort, undvik skuldbeläggning och använd verb som inbjuder till handling:
Om du inte kan förklara “varför nu” på några ord är det ofta ett tecken på att triggern är för svag.
Ett tryck ska aldrig landa användaren på en generell hemskärm. Deep‑link direkt till relevant prompt, förifylld med upptäckt kontext och en enkel möjlighet att rätta den.
Exempel: tryck notifikation → Prompt‑skärm med “Triggat av: Arrived at gym • 18:10” plus åtgärder som Gör nu, Snooza, Inte relevant, och Ändra denna regel. Den sista optionen förvandlar irritation till en tydlig feedbacksignal för din personaliseringsloop senare.
Personalisering bör kännas som att appen lyssnar—inte gissar. Den säkraste vägen är att börja med tydliga regler och låta användare styra förbättringar via lätt feedback och enkla inställningar.
Efter en prompt, erbjud snabba åtgärder som tar en tryckning:
Håll ordalydelsen enkel och visa omedelbara resultat. Om någon klickar “Inte hjälpsamt” tvinga inte fram en lång enkät. En liten frivillig följdfråga som “Fel tid” eller “Fel ämne” räcker långt.
Använd feedback för att finjustera regler och ranking på sätt du kan beskriva. Exempel:
När förändringar sker, visa dem: “Vi kommer visa färre jobb‑prompts före 9:00” eller “Vi prioriterar kortare prompts på hektiska dagar.” Undvik dolda beteendeskift som känns oförutsägbara.
Lägg till ett litet “Preferenser”-område med kontroller för:
Dessa inställningar fungerar som ett tydligt avtal: användare bör veta vad appen optimerar för.
Härled inte känsliga drag (hälsa, relationer, ekonomi) från kontextdata. Personalisera i känsliga områden endast när användare uttryckligen aktiverar det, och ge en enkel möjlighet att stänga av det utan att förlora resten av sin setup.
Kontextbaserade prompts känns “smarta” endast när de triggas rätt—och tysta när ögonblicket är fel. Testning måste täcka både: korrekthet (triggades det?) och återhållsamhet (undvek det att trigga?).
Börja med snabba, repeterbara simuleringstester så du kan iterera utan att lämna skrivbordet. De flesta mobilutvecklingsverktyg låter dig simulera platsändringar, tidsskiften, uppkopplingsförändringar och bakgrund/foreground‑övergångar. Använd dessa för att validera regler och rangordningslogik deterministiskt.
Gör sedan verkliga promenader och bilfärder. Simulatorer fångar inte stökiga signaler som GPS‑drift, fläckig täckning eller sensorer som beter sig annorlunda i fickan, väskan eller i en bilhållare.
Ett praktiskt förhållningssätt är att skapa ett litet “testscript” för varje prompttyp (t.ex. “kom till gymmet”, “pendling börjar”, “kvälls‑wind‑down”) och köra det end‑to‑end på riktiga enheter.
Kontextsystem fallerar på tråkiga, förutsägbara sätt—så testa dem tidigt:
Målet är inte perfekt beteende—det är rimligt beteende som aldrig överraskar eller irriterar.
Instrumentera utfall så du kan avgöra om prompts hjälper:
Dessa signaler hjälper dig finjustera rangordning och begränsning utan att gissa.
Även en MVP bör ha grundläggande kraschrapportering och start-/prestandametriker. Kontextdetektion kan vara batterikänslig, så spåra bakgrunds‑CPU/wake‑ups och säkerställ att appen förblir responsiv när triggers utvärderas i bakgrunden.
En MVP för en kontextbaserad prompts‑app bör bevisa en sak: människor accepterar tidsmässiga prompts och agerar på dem. Håll första releasen smal så du kan lära snabbt utan att lansera en labyrint av inställningar.
Sikta på ett litet set prompts, några kontextsignaler och tydlig användarkontroll:
Börja med värdet, inte behörigheter. På första skärmen visa ett realistiskt exempel på en notifikation och nyttan (“Korta prompts vid de stunder du väljer”). Sedan:
Om du vill validera upplevelsen snabbt kan en vibe‑kodningsplattform som Koder.ai hjälpa dig att prototypa kärnkomponenterna (promptbibliotekets UI, regelseditor, aktivitetslogg och en tunn backend) från en chattdriven spec—och sedan iterera på copy och guardrails utan att bygga om allt från början. Det är särskilt användbart för att få fram en React‑baserad webbdashboard (för intern testning), en Go + PostgreSQL‑backend (för sync/remote config) och exporterbar källkod att lämna över till mobilteamet när MVP‑beteendet är bevisat.
Dina skärmdumpar och din text i butiken bör reflektera vad appen faktiskt gör dag ett: hur många prompts per dag, hur enkelt det är att snooza och hur integritet hanteras. Undvik att antyda perfekt noggrannhet; beskriv kontroller och begränsningar.
Skicka analytics som respekterar integritet: antal levererade prompts, öppnade, snoozade, inaktiverade och tiden till handling. Lägg till en in‑app “Var detta hjälpsamt?” efter några användningar.
Planera veckovisa iterationer för standarder och prompt‑copy, sedan månatliga iterationer för nya triggers. Använd en enkel roadmap: förbättra noggrannhet, utöka promptbiblioteket och lägg sen till avancerad personalisering när den grundläggande loopen fungerar.
De är små, tidsanpassade påminnelser som skickas när en relevant situation upptäcks (tid, plats, aktivitet, kalender, enhetsstatus, senaste beteende) i stället för på fasta tider.
Målet är att visa en prompt när den mest sannolikt är användbar—till exempel precis efter att ett möte slutar eller när du kommer hem.
Börja med ett primärt mål (t.ex. regelbunden journaling eller bättre fokus) och bygg sedan ett litet promptbibliotek runt de "hjälpstunder" där en knuff verkligen välkomnas.
En snäv första version är enklare att justera, testa och förklara för användare.
Prioritera signaler som är pålitliga, batterivänliga och lätta att förklara:
Behandla väder och andra extras som valfria bonusar.
Använd strikta skyddsmekanismer från dag ett:
Som standard: färre prompts än du tror; användaren kan alltid öka frekvensen.
Föredra on-device-bearbetning för att upptäcka kontext och välja prompts. Det är snabbare, fungerar offline och förhindrar att känsliga data lämnar telefonen.
Om du lägger till en server för sync eller analytics, skicka härledda signaler (t.ex. “commute=true”) i stället för råa platsspår, och håll kvarhållning minimal.
Be om minsta möjliga behörigheter, bara när en funktion behöver dem (“just-in-time”), och förklara nyttan i en mening.
Inkludera tydliga kontroller som:
Designa så appen fortfarande är användbar med begränsade behörigheter.
Modellera tre saker tydligt:
Att hålla dessa separata gör beteendet förutsägbart och gör "Varför fick jag detta?" enkelt att svara på.
Använd ett deterministiskt flöde:
Lägg till en kort “Varför ser jag detta?”-förklaring för att bygga förtroende och underlätta felsökning.
Matcha kanal till brådska och intrusivitet:
Deep-link-tappar ska gå direkt till relevant prompt med kontext och snabba åtgärder (Gör, Snooza, Inte relevant, Ändra regel).
Testa både korrekthet och återhållsamhet:
Mät kvalitetsindikatorer som öppningsgrad, snoozes, avstängningar och “Helpful/Not helpful”—inte bara om en trigger kördes.