Smart Search Platform - AI Keyword to Widget Map

SharedShared Capabilities1.867 words9 min read

activebyDOL Product Design

Purpose

Chuẩn hóa cách map từ khóa AI sang action intent, widget hiển thị và CTA tiếp theo.
Mở rộng ý tưởng candidate feature theo area tại ux-patterns/SSP_AI_Innovation_By_Area.md (chưa kích hoạt taxonomy chính thức).

1. Mapping Contract

Keyword Cluster	Intent	Inline Feature Key	Widget	Core Data	Primary CTA	Secondary CTA
`thống kê`, `tiến độ`, `báo cáo`, `phong độ`	`ACT_AI_STATS`	`AIF_LEARNING_PERFORMANCE_RADAR`	Unified Stats	skill balance, trend, completion	`Xem phân tích`	`Hỏi sâu hơn với AI Tutor`
`quá trình`, `nỗ lực`, `streak`	`ACT_AI_PRACTICE_PROCESS`	`AIF_PRACTICE_BEHAVIOR_VIEW`	Practice Journey	attendance, activity volume, momentum	`Xem hành vi học`	`Hỏi sâu hơn với AI Tutor`
`chuẩn bị`, `lịch tới`, `học gì mai`, `tài liệu buổi mai`, `slide unit`	`ACT_AI_SCHEDULE_PREP`	`AIF_SCHEDULE_PREP_CHECKLIST`	Schedule Prep	next sessions, pre-read, debt tasks	`Chuẩn bị ngay`	`Hỏi sâu hơn với AI Tutor`
`tóm tắt`, `recap`, `ghi chú`, `từ recap làm gì`	`ACT_AI_SESSION_SUMMARY`	`AIF_SESSION_RECAP_BRIEF`	Session Recap	teacher note, key points, linked homework	`Đọc recap`	`Hỏi sâu hơn với AI Tutor`
`lỗi sai`, `error`, `sửa lỗi`	`ACT_AI_ERROR_BANK`	`AIF_ERROR_CLUSTER_CLINIC`	Mistake Clinic	recurring errors, fix-it quiz	`Ôn lỗi ngay`	`Hỏi sâu hơn với AI Tutor`
`kế hoạch`, `bắt kịp`, `gỡ bài`, `phục hồi`, `high attention`, `làm gì trước`, `triage deadline`	`ACT_AI_PLAN`	`AIF_CATCHUP_PLAN_INLINE`	Catch-up Plan	missing sessions, MVP tasks, must-watch clips	`Bắt đầu kế hoạch`	`Hỏi sâu hơn với AI Tutor`
`thi thử`, `full test`, `mock test`, `đề thi thử`	`ACT_TEST`	`AIF_MOCK_FULL_TEST`	Mock Full-test Builder	program/form preference, recent level signal	`Tạo đề thi`	`Hỏi sâu hơn với AI Tutor`
`giải thích`, `tại sao sai`, `concept`	`ACT_AI_EXPLAIN`	`AIF_CONCEPT_CLARIFIER`	Concept Clarifier	definition, bad-vs-good, related concepts	`Hiểu nhanh`	`Hỏi sâu hơn với AI Tutor`
`vocab`, `từ này dùng ở đâu`, `ngữ cảnh`	`ACT_AI_VOCAB_CONNECT`	`AIF_VOCAB_CONTEXT_BRIDGE`	Vocab Connector	saved words, upcoming lesson context	`Ôn từ ngay`	`Hỏi sâu hơn với AI Tutor`
`hỏi ai`, `chat ai`, `mentor`	`ACT_AI_TUTOR`	`AIF_TUTOR_ENTRY`	Floating AI Tutor	handoff payload	`Mở portal`	`-`

1.1 Umbrella keyword mode (Msearch)

Mục tiêu: khi user gõ từ khóa tổng quát, hệ thống phải liệt kê đầy đủ nhóm tính năng liên quan thay vì chỉ match 1 intent đơn lẻ.
Trigger gợi ý bắt buộc:
- ai, AI, tính năng ai, ai có gì, trợ lý ai.
- làm bài, làm bài tập, luyện tập, practice, làm đề.
Behavior:
- nếu match AI umbrella: render toàn bộ AI feature list theo area policy (ACT_AI_* khả dụng trong context hiện tại).
- nếu match Practice umbrella: render toàn bộ action list liên quan làm bài/luyện tập.
- không áp dụng giới hạn max 3 như prefix completions cho umbrella mode.

1.2 Umbrella bundles (khuyến nghị render)

Umbrella query	Bundle render	Nội dung bắt buộc	Hero mặc định
`AI`	`AI Feature Catalog`	`ACT_AI_STATS`, `ACT_AI_PRACTICE_PROCESS`, `ACT_AI_SCHEDULE_PREP`, `ACT_AI_SESSION_SUMMARY`, `ACT_AI_ERROR_BANK`, `ACT_AI_PLAN`, `ACT_AI_EXPLAIN`, `ACT_AI_VOCAB_CONNECT`, `ACT_AI_TUTOR` (lọc theo area policy)	`Mở AI phù hợp nhất cho ngữ cảnh hiện tại`
`làm bài` / `làm bài tập`	`Practice Action Catalog`	`ACT_EXERCISE`, `ACT_ASSIGNMENT`, `ACT_TEST`, `ACT_DICTATION`, `ACT_VOCAB` + nhóm AI hỗ trợ làm bài (`ACT_AI_ERROR_BANK`, `ACT_AI_EXPLAIN`)	`Bắt đầu bài phù hợp nhất lúc này`

1.3 Grouping rules trong umbrella mode

AI Feature Catalog:
- Group 1: AI phân tích.
- Group 2: AI kế hoạch/chuẩn bị.
- Group 3: AI sửa lỗi/giải thích.
- Group 4: AI Tutor.
Practice Action Catalog:
- Group 1: Làm bài ngay.
- Group 2: Làm bài theo loại.
- Group 3: AI hỗ trợ làm bài.
Mỗi item phải có vì sao gợi ý + CTA rõ để vào action thực tế.

Mỗi AI feature item bắt buộc có facet tags tối thiểu:
- featureFamily=ai
- contentType=insight | plan | guide (tùy widget)
- contentFormat=widget | report | checklist
Ví dụ:
- Unified Stats -> ai/insight/report
- Schedule Prep -> ai/plan/checklist
- Concept Clarifier -> ai/guide/widget
Kết quả:
- user gõ báo cáo, checklist, widget vẫn ra các AI features liên quan, dù không gõ từ AI.

1.5 Priority inline features (khóa cho bản runtime hiện tại)

Bộ feature ưu tiên theo nhu cầu bạn đã nêu:
- AIF_MOCK_FULL_TEST:
  - label: AI Thi thử Full Test.
  - job: tạo đề thi sát thực tế theo trình độ hiện tại.
  - primary CTA: Tạo đề thi.
- AIF_LEARNING_PERFORMANCE_RADAR:
  - label: Phân tích hiệu suất học tập.
  - job: radar + xu hướng + so sánh mục tiêu tuần/tháng.
  - primary CTA: Xem phân tích.
- AIF_PRACTICE_BEHAVIOR_VIEW:
  - label: Xem hành vi luyện tập.
  - job: attendance, activity volume, momentum học tập.
  - primary CTA: Xem trước Inline.
Rule:
- 3 feature này luôn nằm trong AI umbrella catalog nếu context có đủ dữ liệu tối thiểu.
- thiếu dữ liệu thì vẫn hiện card với trạng thái empty-data + CTA tạo dữ liệu đầu vào, không ẩn cứng.
- AIF_MOCK_FULL_TEST dùng canonical intent ACT_TEST (intent-variant mapping), không tách intent mới trong v1.

2. AI Inline Surface System

Widget trong bảng mapping không đồng nghĩa với một card cố định.
Render cuối phải đi qua AI inline archetype của page hiện tại, không được ép mọi intent vào layout Summary + Evidence + Actions.

2.1 Archetype guide

Archetype	Khi nào dùng	Output mặc định	Evidence
`action_hub`	Home / entry pages cần câu trả lời `nên làm gì tiếp`	`1 primary next step + 1..2 alternate step + short why-now`	optional
`strategy_panel`	Program landing / planning surfaces	`strategic summary + ordered steps + 1 primary CTA`	optional
`coaching_rail`	Active attempt / active work	`micro hint + scaffolded step + self-check`	hidden by default
`analysis_panel`	Result / progress diagnosis / recap	`signal -> meaning -> fix -> next action`	recommended
`queue_guide`	Course / vocabulary / queue-driven pages	`do-now item + short clarifier + deeper CTA`	optional

2.2 Minimum contract cho mọi AI inline surface

Phải luôn có:
- 1 primary insight hoặc next step,
- 1 primary CTA,
- context cue ngắn (hôm nay, bài vừa nộp, task đến hạn, từ cần ôn…).
Có thể có:
- secondary CTA sang AI Tutor,
- evidence ngắn,
- ordered steps hoặc queue items,
- reason tags.
Không cho phép:
- mở chat tự do ngay trong inline surface,
- tự bật AI Tutor khi surface vừa render,
- ép render evidence cho page action-first nếu evidence không giúp quyết định.

2.3 Archetype mapping rule

Intent quyết định nội dung, nhưng page archetype quyết định hình thức render.
Ví dụ:
- ACT_AI_PLAN ở Home có thể render dạng action_hub,
- cùng ACT_AI_PLAN ở Program landing render dạng strategy_panel,
- cùng cluster giải thích/sửa lỗi ở Result render dạng analysis_panel,
- nhưng ở Attempt phải xuống coaching_rail.

3. Keyword Matching Rules

Ưu tiên exact phrase -> synonym -> semantic cluster.
Nếu nhiều intent cùng điểm:
- ưu tiên intent có context relevance cao hơn.
- nếu vẫn hòa, ưu tiên ACT_AI_TUTOR chỉ khi user có từ khóa hỏi trực tiếp.
Nếu query mơ hồ:
- trả disambiguation chips thay vì đoán cứng.

4. Fallback Behavior

No data:
- hiển thị onboarding insight (chưa đủ dữ liệu) + CTA tạo dữ liệu đầu vào.
Stale data:
- hiển thị badge Dữ liệu gần nhất: ... + CTA refresh.
Adapter timeout:
- trả bản tóm tắt nhẹ + CTA mở module nguồn.

5. Handoff Payload to AI Tutor

interface AIInlineTutorHandoffPayload {
  inlineFeatureKey: string;
  intentId: string;
  query: string;
  inlineSummary: string;
  evidence?: string[];
  provenanceHints?: Array<{
    sourceClass: 'practice' | 'course' | 'blog' | 'history';
    sourceId?: string;
  }>;
  recommendedActions?: string[];
  sourceModule: 'home' | 'course' | 'learning' | 'practice' | 'vocabulary';
  pageContextId?: string;
  freshnessAt?: string;
  confidence?: 'low' | 'medium' | 'high';
  payloadTier?: 'full' | 'balanced' | 'lite';
  returnTo: string;
}

5.1 Handshake rules

Step 1: user bấm Hỏi sâu hơn với AI Tutor trên card inline.
Step 2: validate packet required fields.
Step 3: emit search_ai_tutor_handoff_start.
Step 4: mở AI Tutor với seed context từ packet.
Step 5: emit search_ai_tutor_handoff_success.

5.2 Fallback rules (bắt buộc)

Nếu thiếu/lỗi packet:
- vẫn mở AI Tutor,
- fallback seed = intentId + query + sourceModule,
- hiển thị notice nhẹ: Đã mở AI Tutor với ngữ cảnh rút gọn,
- emit search_ai_tutor_handoff_fallback_open.

References

Change log

2026-03-16: Thay fixed card contract bằng AI Inline Surface System; render giờ phụ thuộc page archetype, không còn ép mọi AI widget vào layout Summary + Evidence + Actions.
2026-02-28: title: “Smart Search Platform - AI Keyword to Widget Map”
2026-03-01: Add AI Inline feature keys, fixed escalation CTA to AI Tutor, and packet/fallback handshake contract.
2026-03-01: Add canonical mapping ACT_TEST + AIF_MOCK_FULL_TEST and payload tier/provenance hints for handoff.

Smart Search Platform - AI Keyword to Widget Map

Purpose

1. Mapping Contract

1.1 Umbrella keyword mode (Msearch)

1.2 Umbrella bundles (khuyến nghị render)

1.3 Grouping rules trong umbrella mode

1.4 Facet tags cho AI features

1.5 Priority inline features (khóa cho bản runtime hiện tại)

2. AI Inline Surface System

2.1 Archetype guide

2.2 Minimum contract cho mọi AI inline surface

2.3 Archetype mapping rule

3. Keyword Matching Rules

4. Fallback Behavior

5. Handoff Payload to AI Tutor

5.1 Handshake rules

5.2 Fallback rules (bắt buộc)

References

Change log