以下是 @fluentxtz 测试网如何优化应用反馈，为构建者提供系统化的方法，将反馈数据转化为产品决策。以下是我文章中的内容，去掉了噪音。 下面是 Fluent 测试网体验的三个主要功能： (1) 理解需求 (2) 收集数据 (3) 分析数据 (1) 理解战略需求 Fluent 核心团队与 @BlendedBldrs 紧密合作，确定他们希望优化的产品组件。从注册流程到游戏循环再到风险评估，我们帮助明确关注的最具战略性的领域： - 可用性与用户体验（哪些地方让人感到困惑） - 激励与参与（哪些让它变得有趣或值得继续） - 性能与负载（错误、延迟、故障） - 价值共鸣（他们是否理解应用的内容） (2) 收集反馈数据 一旦评估了他们的需求，我们会创建一个定制的测试策略，专注于在他们的产品流程中收集定性和定量数据，围绕捕捉用户的真实反馈。这不仅仅是在会话结束时附加的一个表单。该系统故意设计得轻量、灵活，并且与每个应用原生集成——在用户已经存在的地方与他们会面，而不干扰他们的体验。 使这一切有效的原因在于有意的反馈设计以及基础设施。通过使用 @get_para 等工具，我们能够简化钱包的入门流程，简化身份映射，并在钱包和会话级别捕捉关键的行为信号，所有这些都不需要用户费力。对用户来说是顺畅的，对构建者来说是强大的。 (3) 过滤噪音 一旦收集到反馈数据，它将进入由 Fluent 核心团队构建的自有系统。如今，总是存在有用的输入被 AI 垃圾或非深思熟虑的农场淹没的风险。为了领先于此，我们将大量依赖 AI 来帮助过滤、排序和聚类数据。我们还深入分析数据，帮助构建者推理出哪些是高信号并与他们的测试需求相一致。 每 ~2 周推出一个应用以获取反馈。第一个应用收到了数百条高质量和高信号的提交。团队在迭代。反馈 > 农场。我们在这里是为了消灭你的虚荣指标。