遊戲化去中心化交易體驗
嘉賓作者： Hamber Luo
首要原則是一種解決問題的方法，旨在將複雜的問題分解爲最基本的原則或事實，然後根據這些基本原則構建解決方案。
1. 從用戶需求開始
1.1 滿足用戶需求
根據第一原則，DEX 需要解決的問題如下：
安全與信任問題：DEX 可確保用戶無需信任單箇中心化實體即可處理資金。這意味着，即使交易所遭到攻擊，用戶的資金也會保持安全。
許可和審覈問題：DEX 允許任何人在未經中央機構審查或許可的情況下進行交易。
流動性問題：訂單簿模式可提供更傳統、更熟悉的交易界面，從而吸引更多交易者，從而提高流動性。
跨鏈問題：隨着多鏈資產的增加，需要一個能夠跨多鏈交易的平台。
隱私問題：DEX 可提供比中心化交易所更高的交易隱私，因爲交易並非透過中心化服務器進行。
1.2 問題與挑戰
爲了實現無縫使用，需要解決一系列技術用戶體驗 （UX） 和監管問題。
用戶友好：目前，許多 DEX 的用戶界面 （UI） 和體驗與中心化交易所不一致。要實現廣泛普及，用戶需要更加友好。
性能和可擴展性：DEX 需要處理大量交易，但 Layer 1 區塊鏈會限制其性能。Layer 2 解決方案等技術進步有助於解決這一問題。
教育與意識：大多數人仍然不熟悉 DEX。爲了幫助人們瞭解他們的福利，需要接受廣泛的教育。
法規與合規：在某些國家和地區，DEX 可能面臨潛在的法律挑戰或監管問題。
StarkEx 和其他 ZK 上卷技術在性能和可擴展性方面爲 DEX 帶來了顯著提升。
考慮到這些改進，用戶友好性、教育和知名度現已成爲主要挑戰。
1.3 隨着 AI 的到來，用戶思維方式的變化
在 AI 浪潮下，尤其是 GPT 等大型模型逐漸走向 AGI（人類層面的人工智能）時代時，我們確實看到了一系列社會和技術變革。
用戶心態的變化可透過以下趨勢進行探索。
對即時滿足的期望不斷提高：由於 AI 技術能夠快速爲用戶提供解決方案和答案，因此他們對即時反饋的期望也隨之提高。這意味着傳統產品和服務可能需要縮短響應時間，以滿足用戶需求。
娛樂新需求：隨着生產力的釋放，人們有更多的休閒時間。這導致對娛樂和休閒產品的需求不斷增加。用戶不僅希望產品具有娛樂性，還希望提供更深刻、更多元化的體驗。
追求個性化體驗：AI 技術的發展使產品能夠更好地「理解」用戶，從而提供更個性化的體驗。用戶現在希望產品能夠「瞭解」產品，並提供量身定製的體驗和服務。
全新教育和學習方式：隨着 AI 的發展，學習和教育方式也在不斷變化。人們可能會越來越依賴 AI 輔助學習，尋求更高效和更個性化的學習方法。
隱私問題：隨着 AI 技術的應用日趨廣泛，用戶對隱私的關注也將不斷增加。例如，他們可能會更加關注產品如何收集、使用和確保其數據。
定義真實和虛擬：隨着虛擬現實和增強現實等技術的發展，人們可能會開始模糊「真實」和「虛擬」之間的界限。這可能會導致用戶根據自己提供的現實感或沉浸感選擇產品。
社交互動變化：AI 在社交領域的應用可能會改變人們相互互動的方式。例如，人們可能會與 AI 進行更多互動，而與真實用戶的互動可能會減少。
1.4 遊戲化
將遊戲機制應用於非遊戲環境是一種吸引和留住用戶、增加用戶活動、提升用戶體驗和提高滿意度的創新方式。
遊戲獎勵體系：爲用戶提供代幣、NFT 或其他虛擬物品作爲獎勵，鼓勵用戶完成某些任務，例如進行首次交易、引入新用戶或參與社區活動。
互動式學習任務：遊戲任務旨在讓用戶在完成任務的同時學習 DEX 的基本操作和概念，例如透過虛擬交易模擬真實的交易過程。
競技場和排行榜：爲用戶創建競技場，參與模擬交易賽，排名第一的用戶將獲得獎勵。這不僅增加了用戶之間的互動，還爲用戶提供了一個學習和提高交易技能的平台。
遊戲教程和故事情節：創建故事情節或角色，引導用戶瞭解 DEX 的歷史、運作和優勢，使教育過程更具吸引力。
社區活動和挑戰：定期舉辦社區挑戰和活動，鼓勵用戶參與。這不僅促進了社區建設，還爲用戶提供了更多互動和娛樂的機會。
透過在 DEX 上應用遊戲機制，可以營造更具吸引力、更具互動性和趣味性的環境，從而吸引更多用戶並增加用戶保留率。
但是，必須確保遊戲化元素與 DEX 的核心功能保持一致，避免分散用戶對主要交易活動的注意力。
2. 遊戲化設計
2.1 場景分析
將 DEX 的用戶教育和互動設計爲類似 App 的遊戲，更注重休閒體驗，而不是重型大型遊戲。
遊戲化可能滲透到各種業務場景中：
錢包連接
儲值和提幣
交易
預測市場漲跌
挖礦
社交互動
這一遊戲化方法可有效降低 DEX 的進入門檻，使其更易於訪問和理解。
交易本身不是遊戲，尤其是在涉及真實資金時。然而，遊戲化交易的某些元素，特別是在教育和培訓環境中，可以幫助新用戶更輕鬆地理解和熟悉交易流程和策略。
2.2 技術實施
輕量級遊戲引擎
迷您遊戲需要使用遊戲引擎進行開發。
我們需要的是像 Unity 這樣的輕量級遊戲引擎，用於休閒遊戲，而不是專門用於製作遊戲的遊戲引擎。
在考慮將迷您遊戲集成到非遊戲應用中時，選擇輕量級遊戲引擎的理由如下。
簡單的學習曲線：輕量級遊戲引擎通常更簡潔，讓開發者的學習曲線更柔和。快速學習和輸出是關鍵，尤其是對於主要背景不涉及遊戲開發的團隊而言。
高效表現：休閒迷您遊戲通常沒有高性能需求。透過省略許多不必要的功能，輕量級遊戲引擎可以在大多數設備上平穩運行，從而降低電池消耗。
快速開發和迭代：輕型引擎往往更靈活，無需複雜的設置或配置。這意味着您可以更快地從原型轉向最終產品，並更快地迭代。
與非遊戲功能無縫集成：將迷您遊戲集成到主應用程序或平台時，輕型引擎通常更易於集成。此外，它們不會與應用程序的其他部分產生衝突。
資源消耗減少：輕量級引擎通常不具備大型遊戲引擎所擁有的大量資源和文件，這意味着應用程序的整體大小和內存佔用量會更小。
撲動與撲動火焰
Flutter 是由 Google 開發的開源 UI 軟件開發工具包。最初，它旨在幫助開發者爲 iOS、Android 和 Web 構建高質量的原生應用程序。
然而，後來它又擴展到其他平台，例如臺式機。
Flutter 的主要功能包括使用 Dart 語言、高性能渲染引擎以及大量組件和插件，簡化開發流程。
Flutter Flame 是一個基於 Flutter 平台構建的輕量級遊戲開發框架。其目標是提供一種簡單易用的方式，使用 Flutter 創建遊戲和遊戲相關應用程序。
從以下角度可以理解兩者之間的關係。
基礎平台：Flame 基於 Flutter 構建，充分利用了跨平台功能、高性能渲染和豐富的組件庫等所有功能和優勢。
發展語言：由於Flame是爲Flutter設計的，因此它還使用Dart作爲其編程語言。
可擴展性：Flame 與其他 Flutter 庫和插件無縫集成，讓開發者能夠輕鬆添加音頻、動畫或其他功能。
目標：儘管 Flutter 本身是一個強大的開發框架，但其主要重點是創建應用程序，而不是遊戲。因此，需要像 Flame 這樣的框架來填補這一空白。Flame 提供核心遊戲相關功能，例如遊戲循環、sprite 渲染和碰撞檢測。
社區與資源：由於 Flame 基於 Flutter，因此它自然會受益於 Flutter 強大的社區和資源。這意味着開發者在尋找教程、解決問題或幫助時可以獲得更多資源。
總而言之，雖然 Flutter 提供了一個跨平台的應用程序開發環境，但 Flutter Flame 增加了針對遊戲開發優化的工具和功能，使 Flutter 的遊戲開發成爲可能。
2.3 發佈策略
在考慮使用 Flutter 進行遊戲開發並將其部署到 Web 時，有兩種不同的策略：
使用 Flutter 專門開發遊戲，讓遊戲在網絡上運行。
將整個前端遷移至 Flutter。
每種策略都有自己的優勢和考慮因素。
例如，第一種方法側重於利用 Flutter 的遊戲開發功能，確保遊戲針對 Web 進行優化。
第二種方法是更廣泛的，意味着在前端的所有方面都完全採用 Flutter，而不僅僅是遊戲。這樣可以在整個應用程序中提供一致的 UI/UX，但在遷移和調整方面可能涉及更廣泛的工作。
3. 遊戲化與社交交易
遊戲化和社交交易目前是數字貨幣和 DEX 領域的熱門話題。
爲更好地瞭解兩者在 DEX 背景下的角色和潛力，我們逐一分析一下。
3.1 遊戲化
優勢
用戶參與：比賽、挑戰和獎勵機制的引入可以提高用戶的參與度和忠誠度。
教育：新手用戶可透過遊戲化更輕鬆地瞭解交易的複雜性和策略。
用戶保留率：持續的獎勵和挑戰可以鼓勵用戶參與和長期交易。
挑戰
過於簡化：遊戲化過度可能會導致用戶忽視交易風險，從而可能導致決策不明智。
可持續性：爲了保持用戶興趣，需要不斷更新和添加新的遊戲元素。
3.2 社交交易
優勢
集體智慧：用戶可以根據其他成功交易者的策略和行動做出決策。
社區建設：鼓勵用戶之間的互動和溝通，增強社區的凝聚力。
降低進入門檻：模擬經驗豐富的交易者，即可快速開啓新手之旅。
挑戰
風險放大：如果大量用戶關注特定交易者，可能會放大系統性風險。
過度依賴：用戶可能會過度依賴其他交易者，而不是自行進行研究和分析。
隱私問題：公開交易策略和行爲可能會導致隱私泄露或不必要的關注。
那麼，在遊戲化和社交交易之間，哪一個是未來的方向？
這實際上取決於 DEX 的目標受衆和市場定位。
如果目標是吸引更多年輕用戶和初學者，那麼遊戲化可能會更合適，因爲它可以提供更輕鬆有趣的交易體驗。
對於希望分享經驗和策略的專業交易者來說，社交交易可能會更具吸引力。
然而，未來的方向不是選擇一種而不是另一種，而是將兩者的優勢結合起來。
DEX 融合了遊戲化和社交交易元素，可提供愉悅而深入的用戶體驗，滿足不同用戶的需求。
在 AI 浪潮中，用戶已經習慣了智能自動化體驗，希望獲得更便捷的個性化服務。
與此同時，娛樂和社交互動的需求也在不斷增長。
如果從口號或外部看法的角度來看，我認爲有以下幾種策略：
遊戲化爲主要，社交交易爲次要：在這種方法中，重點在於交易的樂趣和參與度。例如：
「交易：好玩！」
「體驗精彩紛呈的交易之旅。」
這種方法適合希望吸引年輕用戶、初學者或尋求獨特交易體驗的用戶。
社交交易爲主要交易，遊戲化爲次要交易：在這裡，您可以強調社交方面的價值和聯繫的力量。例如：
「與世界交易」
「讓交易更具社交性。」
這一策略可能會吸引希望與他人互動並分享經驗和策略的用戶。
將兩者結合起來：還可以嘗試將遊戲化元素與社交交易相結合，打造獨特的品牌信息。例如：
「交易、享受樂趣、自由分享。」
這一策略可能會吸引廣大用戶，但可能需要付出更多努力來確保消息的清晰性和吸引力。
考慮到 AI 浪潮下用戶思維模式的變化，我認爲第三種策略是最有前途的，因爲在 AI 時代，用戶不僅希望獲得智能服務，還尋求更多互動和社交機會。
遊戲化和社交交易的元素相結合，爲用戶提供有趣而深入的交易體驗。
4. 設備機器學習
設備上機器學習（也稱爲邊緣機器學習或邊緣機器學習）是指直接在用戶的設備上而不是在服務器或雲中心上進行機器學習計算。
這帶來了諸多優勢，例如增強隱私保護和降低延遲。將邊緣機器學習應用於 DEX 可在多個方面帶來優勢。
4.1 個性化交易體驗
Edge ML 可幫助用戶打造個性化交易體驗，專爲用戶的歷史交易數據和偏好量身打造。
業務場景
個性化推薦：根據用戶的交易歷史和行爲推薦新的交易對或投資機會。
智能通知：爲用戶提供有針對性的市場趨勢更新和提醒。
4.2 智能交易助理
該應用程序開發了一個智能助手，可提供即時交易建議和市場分析。
業務場景：
交易策略優化：分析用戶的交易策略並提供優化建議。
風險管理：即時分析市場行情，幫助用戶更有效地管理風險。
4.3 優化網絡和資源利用率
透過在設備上執行計算，DEX 可以降低中央服務器上的負載，從而提高整體性能和效率。
4.4 增強隱私保護
由於數據主要在本地處理和存儲，因此可以更好地保護用戶隱私。
業務場景
私人交易分析：用戶可以在本地分析自己的交易記錄，而無需將敏感信息上傳到服務器。
4.5 遊戲中的反作弊機制
使用機器學習來檢測遊戲作弊是一個新興的興趣領域。
作弊會擾亂遊戲的公平性，並可能導致誠實玩家的離開。
應對作弊的步驟
數據收集：收集普通玩家和知名騙子的行爲數據。該數據集可能包含字符移動速度、命中精度、資源獲取率、擊鍵頻率和網絡行爲等參數。
功能工程：根據上述數據，創建一組功能，以區分普通玩家和騙子。例如，如果玩家在極短時間內完成一系列複雜的任務，則可能表明存在作弊行爲。
模特培訓：使用標記數據（例如，知道哪些玩家作弊，哪些不作弊）來訓練分類模型，例如決策樹、神經網絡或支持向量機。
即時檢測：在即時遊戲過程中，收集玩家行爲數據，並使用訓練有素的模型進行預測。如果該模型預測玩家作弊的可能性較高，則可以採取適當的措施，例如警告、賬戶限制或其他處罰。
反饋循環：由於作弊者可能會爲了規避檢測而改變策略，因此定期更新和重新訓練模型至關重要。用戶可以爲玩家設置反饋系統來舉報可疑行爲，這些報告可作爲新的培訓數據。
考慮隱私：在收集玩家數據時，確保遵守隱私法規，並明確告知玩家數據收集的目的。
解決誤報：任何檢測系統都可能顯示誤報。因此，要確保低誤報率，併爲玩家提供一種針對錯誤檢測提出申訴的機制。
Edge ML 爲更加私密、個性化和高效的 DEX 體驗創造了無限可能。此外，它減少了 DEX 運營中的中心化元素，這與去中心化的核心理念相一致。
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