在整个团队每天使用的应用程序中，最困难的不是接收反馈，而是接收可操作的反馈。
一条孤立的消息，通过电子邮件发送或丢失在 Slack 频道中，变成了一项调查。用户在哪里？在哪个屏幕上？使用哪种语言？在哪个操作系统上？产品处于什么状态？花在重建上下文上的时间就是浪费在解决问题上的时间。
在 GSkills，我们构建了一个直接集成到应用程序中的反馈系统。它的目标很简单：将简单的用户消息转化为具体的行动，在几分钟内进行分类、分配和处理。
用户方面：简单至上
反馈体验的设计尽可能流畅。没有冗长的表格，没有要选择的类别，没有多余的必填字段。
屏幕右下角始终有一个“反馈”按钮。用户点击，一个窗口打开。一个自由文本字段允许他们用自己的话解释他们的请求。如果他们愿意，他们可以选择加入屏幕截图。他们发送。就是这样。
我们的想法是在问题出现的确切时刻，在工作流程中捕获反馈，而不会中断用户或要求他们付出额外的努力。
自动捕获的内容
这就是与传统票务系统的区别变得明显的地方。
当用户发送反馈时，GSkills 会自动收集其帖子的技术信息：操作系统（Windows、macOS 或 ChromeOS）、屏幕尺寸、语言、直接链接到他们发送反馈时所在的页面，以及指向其用户配置文件的链接。如果添加了屏幕截图，也会将其附加。
结果：收到反馈的团队不再需要提出三个问题来了解情况。该信号立即可用。
人工智能在进入时进行分类
甚至在团队成员查看反馈之前，人工智能已经完成了初步的分析工作。
自动分类
每个反馈都会根据其性质自动分类：错误、功能请求、内容问题、问题或其他。此分类允许在接收时，毫不费力地将反馈定向到正确的团队，而无需手动分类。与内容相关的问题将重定向到教学团队。技术问题会定向到开发人员。从一开始就确定了正确的对话者。
翻译和摘要
随着 GSkills 在国际上的发展，反馈以不同的语言到达。每条消息都会自动翻译成法语，这是我们团队的运营语言，并生成摘要以方便快速分类。
这种预处理大大减少了诊断时间。该团队阅读一份清晰的摘要，使用其语言，并已分配了正确的类别。调查工作被决策工作所取代。
快速处理，无摩擦
分类和总结后，反馈进入结构化的生命周期。它不会消失在黑洞中。
一旦 AI 分析完成，就会自动发送 Slack 通知。无论反馈类型如何，团队都会立即收到通知。如果问题很严重，可以在几分钟内处理。
每个反馈都遵循精确的步骤：新建、进行中、待验证、已解决、已关闭。“待验证”状态在处理后进行干预。它可以确保修复或添加已完成并得到最终用户的确认。这是最终关闭之前的质量控制步骤。
反馈可以分配给团队成员。当它需要更长的后续行动或计划时，一个简单的按钮允许将其发送到 ClickUp，我们的项目管理工具。然后，反馈会切换到开发电路中，而无需重新输入。
两种具体情况
情景 1：严重错误。用户报告了一个阻止问题。反馈到达，丰富了其技术背景，并被 AI 分类为“错误”。Slack 通知立即发出。开发人员负责该主题，在几个小时内（有时在几分钟内）解决该问题。状态更改为“待验证”，以确认该修复有效，然后以用户的语言向用户发送一封电子邮件。
情景 2：功能请求。管理员想要一个新功能。人工智能对反馈进行分类、总结，并将其重定向到产品团队。后者评估其相关性并将其发送到 ClickUp 以集成到路线图中。用户收到已考虑的通知。
关闭循环：以用户的语言回复
没有回应的反馈令人沮丧。用户花时间报告了一些事情。他们应该得到回复。
GSkills 集成了一个响应系统，允许团队编写他们想要沟通的内容。然后，电子邮件会自动以用户的语言发送，即使团队以法语运作。
这种语言一致性对于国际实例至关重要。以英语或西班牙语为母语的用户会收到用他们的语言回复，而无需团队手动翻译。回复历史记录会保留以确保可追溯性。
节省时间，提高质量
这个系统的好处每天都在显现。已有超过 100 条反馈通过该系统处理。
首先，来回沟通以理解问题的情况几乎消失了。技术背景从一开始就存在，摘要清晰，类别明确。分配给正确的团队几乎是立即的。
其次，关键问题的处理时间大大缩短。当一个阻塞性错误出现时，通知-分配-更正-回复链通常会在几个小时内完成，有时甚至只需几分钟。
最后，该系统为国际发展奠定了坚实的基础。所有语言的反馈都以同质的格式到达，可以由一个集中的团队处理。
未来：人工智能代理加速发展
这些发展尚未实现，但我们知道如何实施它们。它们被整合只是时间问题。
由于人工智能已经很好地集成到 GSkills 的管理系统中，我们正在准备能够进一步实现自动化的代理，同时将人类保留在验证循环中。
自动内容更正。当反馈涉及内容错误并且人工验证诊断时，人工智能可以立即应用更正。只需几秒钟，而不是几分钟的手动操作。
辅助代码更正。 人工智能在生成连贯且高质量的代码方面现在非常强大。对于应用程序中的错误，人工智能代码代理可以准备包含必要修改的更新。开发人员只需测试和验证工作。
智能问题解答。当反馈只是一个简单的问题时，代理可以利用所有 GSkills 知识（内容、代码、文档、操作）来制定相关的答复，并以用户的语言发送。
在每种情况下，原理都保持不变：人工智能提出建议，人类验证。这些发展还将使我们能够将更多时间用于新功能，而不是修复。
结论
用户反馈不仅仅是一个渠道。它是一个系统：捕获正确的信号，自动添加上下文，排序，快速行动，并以用户的语言结束循环。
正是这个完整的周期使 GSkills 能够不断改进，在问题变成障碍之前处理它们，并随着平台在国际上的部署保持一致的服务质量。
