遊戲化去中心化交易體驗
嘉賓作者： Hamber Luo
第一原則是一種解決問題的方法，旨在根據最基本的原則或事實來解決復雜的問題，然後根據這些基本原則製定解決方案。
1. 從用戶需求開始
1.1 滿足用戶需求
根據第一條原則，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個中心化實體即可處理資金。這意味著，即使交易所遭到攻擊，用戶的資金也會保持安全。
許可和審核問題：DEX 允許任何人在未經中心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為傳統和熟悉的交易界麵，從而吸引更多交易者，從而提高流動性。
跨鏈問題：隨著多鏈資産的增加，需要一個能夠跨多鏈交易的平颱。
隱私問題：與中心化交易所相比，DEX 的交易隱私更高，因為交易不是通過中心化服務器進行的。
1.2 問題與挑戰
為瞭實現無縫使用，需要解決一係列技術用戶體驗 （UX） 和監管問題。
用戶友好：目前，許多 DEX 的用戶界麵 （UI） 和體驗與中心化交易所不一緻。為實現廣泛應用，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 區塊鏈會限製其性能。Layer 2 解決方案等技術進步有助於解決這一問題。
知識與認知：大多數人仍然不熟悉 DEX。為瞭幫助用戶瞭解自己的福利，需要經過深入的教育。
法規與合規：在某些國傢和地區，DEX 可能麵臨潛在的法律挑戰或監管問題。
StarkEx 和其他 ZK 滾存技術在性能和可擴展性方麵為 DEX 帶來瞭顯著提升。
考慮到這些改進，目前麵臨的主要挑戰已轉嚮用戶友好、教育和意識。
1.3 隨著 AI 的到來，用戶思維方式的變化
在 AI 浪潮下，特彆是 GPT 等大型模型逐漸接近 AGI（人類層面的人工智能）時代，我們確實看到瞭一係列社會和技術變化。
用戶心態的變化可通過以下趨勢進行探索。
對即時滿足的期望更高：隨著 AI 技術能夠為用戶提供快速的解決方案和答案，他們對即時反饋的期望也隨之提高。這意味著傳統産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：隨著生産力的釋放，人們有更多的休閑時間。這導致用戶對娛樂和休閑産品的需求不斷增加。用戶不僅希望産品具有娛樂性，還希望提供更深刻、更多元化的體驗。
追求個性化體驗：AI 技術的發展使産品能夠更好地“理解”用戶，從而提供更個性化的體驗。用戶現在希望産品能夠“瞭解”他們，並提供量身定製的體驗和服務。
全新教育和學習方式：隨著 AI 領域的進步，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，尋求更高效的定製學習方式。
隱私問題：隨著 AI 技術的應用日趨普及，用戶對隱私的關注也將隨之增加。例如，他們可能會更加關注産品如何收集、使用和確保其數據。
定義真實和虛擬：隨著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産品。
社交互動變化：AI 在社交領域的應用可能會改變人們的互動方式。例如，人們可能會更多地與 AI 互動，而與真實用戶的互動可能會減少。
1.4 遊戲化
將遊戲機製應用於非遊戲環境是一種吸引和留住用戶、增加用戶活動、提升用戶體驗和滿意度的創新方式。
遊戲奬勵體係：為用戶提供代幣、NFT 或其他虛擬物品作為奬勵，鼓勵用戶完成某些任務，例如完成首次交易、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，例如通過虛擬交易模擬真實的交易過程。
競技場和排行榜：為用戶打造競技場，參與模擬交易賽，排名前茅的用戶將獲得奬勵。這不僅增加瞭用戶之間的互動，還為他們提供瞭一個學習和提高交易技能的平颱。
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 的曆史、運作和優勢，讓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。這不僅促進瞭社區建設，還為用戶提供瞭更多互動和娛樂的機會。
通過在 DEX 上運用遊戲機製，用戶可營造更具吸引力、互動性和趣味性的環境，從而吸引更多用戶，提高用戶保留率。
然而，必須確保遊戲化元素與 DEX 的核心功能保持一緻，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 的用戶知識和互動設計為類似 App 的遊戲，更注重休閑體驗，而不是大型遊戲。
遊戲化可能滲透到各種業務場景中：
錢包連接
充值和提幣
交易
預測市場漲跌
挖礦
社交互動
這種遊戲化方法可有效降低 DEX 的入場門檻，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，遊戲化交易的某些要素，尤其是在教育和培訓環境中，可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
迷你遊戲需要使用遊戲引擎進行開發。
我們需要一款像 Unity 這樣的輕量級遊戲引擎，用於休閑遊戲，而不是專門用於製作遊戲的遊戲引擎。
在考慮將迷你遊戲集成到非遊戲應用程序中時，選擇輕量級遊戲引擎有以下幾個理由。
學習麯綫簡單：輕量級遊戲引擎通常更簡潔，使開發者的學習麯綫更流暢。快速學習和輸齣是關鍵所在，尤其是對於主要背景不在遊戲開發中的戰隊而言。
高效錶現：休閑迷你遊戲通常沒有高性能要求。輕量級遊戲引擎忽略瞭許多不必要的功能，可在大多數設備上順暢運行，從而降低電池消耗。
快速開發和迭代：輕型引擎往往更靈活，無需復雜的設置或配置。這意味著您可以更快地從原型轉嚮最終産品，並更快地迭代。
與非遊戲功能無縫集成：將迷你遊戲集成到主應用程序或平颱時，輕量級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産生衝突。
減少資源消耗：輕量級引擎通常不具備大型遊戲引擎的大量資源和文件，這意味著應用程序的整體大小和內存占用空間會更小。
閃電火
Flutter 是 Google 開發的開源 UI 軟件開發工具包。最初，它旨在幫助開發者為 iOS、Android 和 Web 構建優質原生 App。
然而，後來它又擴展到其他平颱，如颱式機。
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來簡化開發過程。
Flutter Flame 是一個基於 Flutter 平颱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。
基礎平颱：Flame 基於 Flutter 構建，充分利用其所有功能和優勢，例如跨平颱功能、高性能渲染和豐富的組件庫。
開發語言：Flame 專為 Flutter 設計，也使用 Dart 作為編程語言。
可擴展性：Flame 與其他 Flutter 庫和插件無縫集成，使開發者能夠輕鬆添加音頻、動畫或其他功能。
目標：盡管 Flutter 本身是一個穩健的開發框架，但其主要重點是創建應用程序，而不是遊戲。為此，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，因此其自然受益於 Flutter 強大的社區和資源。這意味著開發者在尋找教程、解決問題或幫助時可以獲得更多資源。
總而言之，雖然 Flutter 提供瞭一個跨平颱的應用程序開發環境，但 Flutter Flame 還增加瞭針對遊戲開發優化的工具和功能，使 Flutter 的遊戲開發成為可能。
2.3 發布策略
在考慮使用 Flutter 開發遊戲並將其部署到 Web 時，有兩種不同的策略：
使用 Flutter 專門開發遊戲，讓遊戲在網頁端運行。
將整個前端遷移至 Flutter。
每種策略都有其自身的優勢和考慮因素。
例如，第一種方法側重於利用 Flutter 的遊戲開發功能，確保遊戲針對網絡進行優化。
第二種方式更為廣泛，意味著 Flutter 全麵應用於所有前端方麵，而不僅僅是遊戲。這樣可以在整個應用程序中提供一緻的 UI/UX，但可能需要在遷移和調整方麵開展更廣泛的工作。
3. 遊戲化與社交交易
目前，遊戲化和社交交易是數字貨幣和 DEX 領域的熱門話題。
為更好地瞭解二者在 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
用戶參與度：比賽、挑戰和奬勵機製的引入可以提高用戶的參與度和忠誠度。
培訓：新手用戶可通過遊戲化更輕鬆地瞭解交易的復雜性和策略。
用戶保留率：持續的奬勵和挑戰可以鼓勵用戶參與和長期交易。
挑戰
超簡單化：遊戲化過度可能會導致用戶忽視交易風險，從而做齣不明智的決定。
可持續發展：為瞭保持用戶興趣，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作齣決策。
社區建設：鼓勵用戶之間的互動和溝通，增強社區的凝聚力。
降低入場門檻：模擬經驗豐富的交易者，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：公布交易策略和行動可能會導致隱私泄露或不必要的關注。
在遊戲化和社交交易之間，哪個是未來的發展方嚮？
這實際上取決於 DEX 的目標受眾和市場定位。
如果目標是吸引更多年輕用戶和新手，遊戲化可能更適閤，因為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，未來發展方嚮並不是選擇一種而不是另一種，而是將兩者的優勢結閤起來。
將遊戲化和社交交易元素相結閤的 DEX 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，用戶已經習慣瞭智能自動化體驗，希望獲得更便捷的個性化服務。
與此同時，對娛樂和社交互動的需求也在不斷增長。
從口號或外部看法來看，我認為有以下幾種策略：
遊戲化是主要社交交易，而社交交易則是次要社交交易：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。”
這種方法適閤希望吸引年輕用戶、新手或尋求獨特交易體驗的用戶。
社交交易是主要交易，遊戲化是次要交易：在這裏，人們可以強調社交方麵的價值和聯繋的力量。例如：
“與世界交易。”
“讓交易更具社交性。”
該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。
將兩者閤二為一：玩傢還可以嘗試將遊戲化元素與社交交易相結閤，打造獨特的品牌信息。例如：
“交易、玩樂、自由分享。”
這一策略可能會吸引廣大用戶，但可能需要付齣更多努力來確保信息清晰明晰且極具吸引力。
考慮到 AI 浪潮下用戶心態的變化，我認為第三種策略是最具潛力的，因為在 AI 時代，用戶不僅希望獲得智能服務，還希望尋求更多互動和社交機會。
遊戲化和社交交易的融閤元素可以為用戶提供有趣而深入的交易體驗。
4. 設備內機器學習
設備上機器學習（也稱為邊緣機器學習或邊緣機器學習）是指直接在用戶的設備上進行機器學習計算，而不是在服務器或雲中心上進行機器學習計算。
這帶來瞭隱私保護和更低延遲等優勢。將邊緣機器學習應用於 DEX 可在多個方麵帶來優勢。
4.1 個性化交易體驗
Edge ML 可根據用戶的曆史交易數據和偏好，打造個性化交易體驗。
業務場景
個性化推薦：根據用戶的交易曆史和行為，推薦新的交易對或投資機會。
智能通知：為用戶提供針對性的市場趨勢更新和警報。
4.2 智能交易助理
該應用程序開發瞭一個智能助理，可提供實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：實時分析市場行情，幫助用戶更有效地管理風險。
4.3 優化網絡和資源利用率
DEX 在設備上執行計算，可降低中心服務器的負載，從而提高整體性能和效率。
4.4 更優隱私保護
由於數據主要在本地處理和存儲，因此用戶隱私得到瞭更好的保護。
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 遊戲中的防作弊機製
使用機器學習來檢測遊戲作弊是一個新興領域。
作弊會破壞遊戲的公平性，導致誠實玩傢的離開。
打擊作弊的步驟
數據收集：收集普通玩傢和知名騙子的行為數據。該數據集可能包括字符移動速度、命中精度、資源獲取速率、擊鍵頻率和網絡行為等參數。
功能工程：根據上述數據，創建一組功能來區分普通玩傢和騙子。例如，如果玩傢在極短時間內完成一係列復雜的任務，則可能表示作弊。
模特培訓：使用標記數據（例如，知道哪些玩傢作弊，哪些不作弊）來訓練分類模型，例如決策樹、神經網絡或支持嚮量機。
實時檢測：在實時遊戲中，收集玩傢行為數據，並使用訓練有素的模型進行預測。如果該模型預測玩傢作弊的可能性較高，則可以采取適當的措施，例如警告、賬戶限製或其他處罰。
反饋循環：由於騙子可能會為瞭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。用戶可以為玩傢設置反饋系統來舉報可疑行為，這些報告可作為新的培訓數據。
考慮隱私：在收集玩傢數據時，確保遵守隱私法規，並明確告知玩傢數據收集的目的。
解決誤報：任何檢測系統都可能顯示誤報。因此，請確保低誤報率，並為玩傢提供瞭一種針對錯誤檢測提齣申訴的機製。
Edge ML 為更私密、更個性化、更高效的 DEX 體驗創造瞭無限可能。此外，它減少瞭 DEX 運營中的中心化元素，這與去中心化的核心理念一緻。
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