以下是 @fluentxtz 測試網如何優化應用反饋，為建設者提供系統化的方法，將反饋數據轉化為產品決策。以下是我文章中的內容，去掉了噪音。 下面是 Fluent 測試網體驗的三個主要功能： (1) 理解需求 (2) 收集數據 (3) 分析數據 (1) 理解戰略需求 Fluent 核心團隊與 @BlendedBldrs 緊密合作，確定他們希望優化的產品組件。從註冊流程到遊戲循環再到風險評估，我們幫助明確關注的最具戰略性的領域： - 可用性與用戶體驗（哪些地方讓人感到困惑） - 激勵與參與（哪些讓它變得有趣或值得繼續） - 性能與負載（錯誤、延遲、故障） - 價值共鳴（他們是否理解應用的內容） (2) 收集反饋數據 一旦評估了他們的需求，我們會創建一個定制的測試策略，專注於在他們的產品流程中收集定性和定量數據，圍繞捕捉用戶的真實反饋。這不僅僅是在會話結束時附加的一個表單。該系統故意設計得輕量、靈活，並且與每個應用原生集成——在用戶已經存在的地方與他們會面，而不干擾他們的體驗。 使這一切有效的原因在於有意的反饋設計以及基礎設施。通過使用 @get_para 等工具，我們能夠簡化錢包的入門流程，簡化身份映射，並在錢包和會話級別捕捉關鍵的行為信號，所有這些都不需要用戶費力。對用戶來說是順暢的，對建設者來說是強大的。 (3) 過濾噪音 一旦收集到反饋數據，它將進入由 Fluent 核心團隊構建的自有系統。如今，總是存在有用的輸入被 AI 垃圾或非深思熟慮的農場淹沒的風險。為了領先於此，我們將大量依賴 AI 來幫助過濾、排序和聚類數據。我們還深入分析數據，幫助建設者推理出哪些是高信號並與他們的測試需求相一致。 每 ~2 週推出一個應用以獲取反饋。第一個應用收到了數百條高質量和高信號的提交。團隊在迭代。反饋 > 農場。我們在這裡是為了消滅你的虛榮指標。