游戏化去中心化交易体验
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嘉宾作者： Hamber Luo
首要原则是一种解决问题的方法，旨在将复杂的问题分解为最基本的原则或事实，然后根据这些基本原则构建解决方案。
1. 从用户需求开始
1.1 满足用户需求
根据第一原则，DEX 需要解决的问题如下：
安全与信任问题：DEX 可确保用户不必仅信任单个中心化实体即可处理资金。这意味着，即使交易所遭到攻击，用户的资金也会保持安全。
许可和审核问题：DEX 允许任何人在未经中央机构审查或许可的情况下进行交易。
流动性问题：订单簿模式可提供更传统、更熟悉的交易界面，从而吸引更多交易者，从而提高流动性。
跨链问题：随着多链资产的增加，需要一个能够跨多链交易的平台。
隐私问题：DEX 可提供比中心化交易所更高的交易隐私，因为交易并非通过中心化服务器进行。
1.2 问题与挑战
为了实现无缝使用，需要解决一系列技术用户体验 （UX） 和监管问题。
用户友好：目前，许多 DEX 的用户界面 （UI） 和体验与中心化交易所不一致。要实现广泛普及，用户需要更加友好。
性能和可扩展性：DEX 需要处理大量交易，但 Layer 1 区块链会限制其性能。Layer 2 解决方案等技术进步有助于解决这一问题。
教育与意识：大多数人仍然不熟悉 DEX。为了帮助人们了解自己的福利，需要接受广泛的教育。
法规与合规：在某些国家和地区，DEX 可能面临潜在的法律挑战或监管问题。
StarkEx 和其他 ZK 上卷技术在性能和可扩展性方面为 DEX 带来了显著提升。
鉴于这些改进，用户友好性、教育和意识现已成为主要挑战。
1.3 随着 AI 的到来，用户思维方式发生了变化
在 AI 浪潮下，尤其是 GPT 等大型模型逐渐接近 AGI（人类层面的人工智能）时代时，我们确实看到了一系列社会和技术变革。
用户心态的变化可通过以下趋势进行探索。
对即时满足的期望不断提高：由于 AI 技术能够快速为用户提供解决方案和答案，因此他们对即时反馈的期望也随之提高。这意味着传统产品和服务可能需要缩短响应时间，以满足用户需求。
娱乐新需求：随着生产力的释放，人们有更多的休闲时间。这导致对娱乐和休闲产品的需求不断增加。用户不仅希望产品具有娱乐性，还希望提供更深刻、更多元化的体验。
追求个性化体验：AI 技术的发展使产品能够更好地“理解”用户，从而提供更个性化的体验。用户现在希望产品能够“了解”他们，并提供量身定制的体验和服务。
全新教育和学习方式：随着 AI 的发展，学习和教育方式也在不断变化。人们可能会越来越依赖 AI 辅助学习，寻求更高效、更个性化的学习方法。
隐私问题：随着 AI 技术的应用日趋广泛，用户对隐私的关注也将不断增加。例如，他们可能会更加关注产品如何收集、使用和确保其数据。
定义真实和虚拟：随着虚拟现实和增强现实等技术的发展，人们可能会开始模糊“真实”和“虚拟”之间的界限。这可能会导致用户根据自己提供的现实感或沉浸感选择产品。
社交互动变化：AI 在社交领域的应用可能会改变人们相互互动的方式。例如，人们可能会更多地与 AI 互动，而与真实用户的互动可能会减少。
1.4 游戏化
将游戏机制应用于非游戏环境是一种吸引和留住用户、增加用户活动、提升用户体验和提高满意度的创新方式。
游戏奖励体系：为用户提供代币、NFT 或其他虚拟物品作为奖励，鼓励用户完成某些任务，例如进行首次交易、引入新用户或参与社区活动。
互动式学习任务：游戏任务旨在让用户在完成任务的同时学习 DEX 的基本操作和概念，例如通过虚拟交易模拟真实的交易过程。
竞技场和排行榜：为用户创建竞技场，参与模拟交易赛，排名第一的用户将获得奖励。这不仅增加了用户之间的互动，还为用户提供了一个学习和提高交易技能的平台。
游戏教程和故事情节：创建故事情节或角色，引导用户了解 DEX 的历史、运作和优势，使教育过程更具吸引力。
社区活动和挑战：定期举办社区挑战和活动，鼓励用户参与。这不仅促进了社区建设，还为用户提供了更多互动和娱乐的机会。
通过在 DEX 上运用游戏机制，可以营造更具吸引力、互动性和趣味性的环境，从而吸引更多用户并增加用户保留率。
但是，必须确保游戏化元素与 DEX 的核心功能保持一致，避免分散用户对主要交易活动的注意力。
3. 游戏化设计
2.1 场景分析
将 DEX 的用户教育和互动设计为类似 App 的游戏，更注重休闲体验，而不是重型大型游戏。
游戏化可能渗透到各种业务场景中：
钱包连接
充值和提币
交易
预测市场涨跌
挖矿
社交互动
这一游戏化方法可有效降低 DEX 的进入门槛，使其更容易访问和理解。
交易本身不是游戏，尤其是在涉及真实资金时。然而，游戏化交易的某些元素，特别是在教育和培训环境中，可以帮助新用户更轻松地理解和熟悉交易流程和策略。
2.2 技术实施
轻量级游戏引擎
迷你游戏需要使用游戏引擎进行开发。
我们需要的是像 Unity 这样的轻量级游戏引擎，用于休闲游戏，而不是专门用于制作游戏的游戏引擎。
在考虑将迷你游戏集成到非游戏应用中时，选择轻量级游戏引擎的理由如下。
简单的学习曲线：轻量级游戏引擎通常更简洁，让开发者的学习曲线更柔和。快速学习和输出是关键，尤其是对于主要背景不涉及游戏开发的团队而言。
高效表现：休闲迷你游戏通常没有高性能需求。轻量级游戏引擎无需使用许多不必要的功能，即可在大多数设备上顺畅运行，降低电池消耗。
快速开发和迭代：轻型引擎往往更灵活，无需复杂的设置或配置。这意味着您可以更快地从原型转向最终产品，并更快地迭代。
与非游戏功能无缝集成：将迷你游戏集成到主应用程序或平台时，轻型引擎通常更易于集成。此外，它们不会与应用程序的其他部分发生冲突。
减少资源消耗：轻量级引擎通常不具备大型游戏引擎所拥有的大量资源和文件，这意味着应用程序的整体大小和内存占用量会更小。
飞溅和飞溅火焰
Flutter 是由 Google 开发的开源 UI 软件开发工具包。最初，它旨在帮助开发者为 iOS、Android 和 Web 构建高质量的原生应用程序。
然而，后来它扩展到其他平台，如桌面。
Flutter 的主要功能包括使用 Dart 语言、高性能渲染引擎以及大量组件和插件，简化开发流程。
Flutter Flame 是一个基于 Flutter 平台构建的轻量级游戏开发框架。其目标是提供一种简单易用的方式，使用 Flutter 创建游戏和游戏相关应用程序。
从以下角度可以理解两者之间的关系。
基础平台：Flame 基于 Flutter 构建，充分利用了跨平台功能、高性能渲染和丰富的组件库等所有功能和优势。
发展语言：由于 Flame 专为 Flutter 设计，因此它还使用 Dart 作为编程语言。
可扩展性：Flame 与其他 Flutter 库和插件无缝集成，让开发者能够轻松添加音频、动画或其他功能。
目标：尽管 Flutter 本身是一个强大的开发框架，但其主要重点是创建应用程序，而不是游戏。因此，需要像 Flame 这样的框架来填补这一空白。Flame 提供核心游戏相关功能，例如游戏循环、sprite 渲染和碰撞检测。
社区与资源：由于 Flame 基于 Flutter，因此它自然会受益于 Flutter 强大的社区和资源。这意味着开发者在寻找教程、解决问题或帮助时可以获得更多资源。
总而言之，虽然 Flutter 提供了一个跨平台的应用程序开发环境，但 Flutter Flame 增加了针对游戏开发优化的工具和功能，使 Flutter 的游戏开发成为可能。
2.3 发布策略
在考虑使用 Flutter 进行游戏开发并将其部署到 Web 时，有两种不同的策略：
使用 Flutter 专门开发游戏，让游戏在网页端运行。
将整个前端迁移至 Flutter。
每种策略都有自己的优势和考虑因素。
例如，第一种方法是利用 Flutter 的游戏开发功能，确保游戏针对网络进行优化。
第二种方法是更广泛的，意味着 Flutter 在所有前端方面得到全面采用，而不仅仅是游戏。这样可以在整个应用程序中提供一致的 UI/UX，但可能需要在迁移和调整方面开展更广泛的工作。
4. 游戏化与社交交易
游戏化和社交交易目前是数字货币和 DEX 领域的热门话题。
为更好地了解两者在 DEX 背景下的角色和潜力，我们逐一分析一下。
3.1 游戏化
优势
用户参与：比赛、挑战和奖励机制的引入可以提高用户的参与度和忠诚度。
教育：新手用户可通过游戏化更轻松地了解交易的复杂性和策略。
用户保留率：持续的奖励和挑战可以鼓励用户参与和长期交易。
挑战
过于简化：游戏化过度可能会导致用户忽视交易风险，从而可能导致决策不明智。
可持续性：为了保持用户兴趣，需要不断更新和添加新游戏元素。
3.2 社交交易
优势
集体智慧：用户可以根据其他成功交易者的策略和行为做出决策。
社区建设：鼓励用户之间的互动和沟通，增强社区的凝聚力。
降低进入门槛：新手可以通过模拟经验丰富的交易者快速入门。
挑战
风险放大：如果大量用户关注特定交易者，可能会放大系统性风险。
过度依赖：用户可能会过度依赖其他交易者，而不是自行进行研究和分析。
隐私问题：公开交易策略和行为可能会导致隐私泄露或不必要的关注。
那么，在游戏化和社交交易之间，哪一个是未来的方向？
这实际上取决于 DEX 的目标受众和市场定位。
如果目标是吸引更多年轻用户和初学者，那么游戏化可能会更合适，因为它可以提供更轻松有趣的交易体验。
对于希望分享经验和策略的专业交易者来说，社交交易可能会更具吸引力。
然而，未来的方向不是选择一种而不是另一种，而是将两者的优势结合起来。
DEX 融合了游戏化和社交交易元素，可提供愉悦而深入的用户体验，满足不同用户的需求。
在 AI 浪潮中，用户已经习惯了智能自动化体验，希望获得更便捷的个性化服务。
与此同时，对娱乐和社交互动的需求也在不断增长。
如果从口号或外部认知的角度来看，我认为有以下几种策略：
游戏化为主要，社交交易为次要：在这种方法中，重点在于交易的乐趣和参与度。例如：
“交易：好玩！”
“体验精彩纷呈的交易之旅。”
这种方法适合希望吸引年轻用户、初学者或寻求独特交易体验的用户。
社交交易为主要交易，游戏化为次要交易：在这里，您可以强调社交方面的价值和联系的力量。例如：
“与世界交易。”
“让交易更具社交性。”
这一策略可能会吸引希望与他人互动并分享经验和策略的用户。
将两者结合起来：还可以尝试将游戏化元素与社交交易相结合，打造独特的品牌信息。例如：
“交易、享受乐趣、自由分享。”
这一策略可能会吸引广大用户，但可能需要付出更多努力来确保信息清晰明晰，吸引更多用户。
考虑到 AI 浪潮下用户思维模式的变化，我认为第三种策略是最有前途的，因为在 AI 时代，用户不仅希望获得智能服务，还寻求更多互动和社交机会。
游戏化和社交交易的元素相结合，为用户提供有趣而深入的交易体验。
5. 设备机器学习
设备上机器学习（也称为边缘机器学习或边缘机器学习）是指直接在用户的设备上而不是在服务器或云中心上进行机器学习计算。
这带来了增强隐私保护和降低延迟等优势。将边缘机器学习应用于 DEX 可在多个方面带来优势。
4.1 个性化交易体验
Edge ML 可帮助用户打造个性化交易体验，专为用户的历史交易数据和偏好量身打造。
业务场景
个性化推荐：根据用户的交易历史和行为推荐新的交易对或投资机会。
智能通知：为用户提供有针对性的市场趋势更新和提醒。
4.2 智能交易助理
该应用程序开发了一个智能助手，可提供实时交易建议和市场分析。
业务场景：
交易策略优化：分析用户的交易策略并提供优化建议。
风险管理：实时分析市场行情，帮助用户更有效地管理风险。
4.3 优化网络和资源利用率
通过在设备上执行计算，DEX 可以降低中央服务器上的负载，从而提高整体性能和效率。
4.4 增强隐私保护
由于数据主要在本地处理和存储，因此可以更好地保护用户隐私。
业务场景
私人交易分析：用户可以在本地分析自己的交易记录，而无需将敏感信息上传到服务器。
4.5 游戏中的反作弊机制
使用机器学习来检测游戏作弊是一个新兴的兴趣领域。
作弊会扰乱游戏的公平性，导致诚实玩家的离开。
应对作弊的步骤
数据收集：收集普通玩家和知名骗子的行为数据。该数据集可能包含字符移动速度、命中精度、资源获取率、击键频率和网络行为等参数。
功能工程：根据上述数据，创建一组功能，以区分普通玩家和骗子。例如，如果玩家在极短时间内完成一系列复杂任务，则可能表明存在作弊。
模特培训：使用标记数据（例如，知道哪些玩家作弊，哪些不作弊）来训练分类模型，例如决策树、神经网络或支持向量机。
实时检测：在实时游戏过程中，收集玩家行为数据，并使用训练有素的模型进行预测。如果该模型预测玩家作弊的可能性较高，则可以采取适当的措施，例如警告、账户限制或其他处罚。
反馈循环：由于作弊者可能会为了规避检测而改变策略，因此定期更新和重新训练模型至关重要。用户可以为玩家设置反馈系统来举报可疑行为，这些报告可作为新的培训数据。
考虑隐私：在收集玩家数据时，确保遵守隐私法规，并明确告知玩家数据收集的目的。
解决误报：任何检测系统都可能显示误报。因此，要确保低误报率，并为玩家提供一种针对错误检测提出申诉的机制。
Edge ML 为更私密、更个性化、更高效的 DEX 体验创造了无限可能。此外，它减少了 DEX 运营中的中心化元素，这与去中心化的核心理念相一致。
#Bybit #TheCryptoArk
