开发者体验治理场景下的AI应用实践.pdf

1、赵旭东 字节跳动 Devinfra 运营负责人开发者体验治理场景下的AI应用实践赵旭东，字节跳动 Devinfra 运营负责10年市场及运营经验，基于产品命周期关注运营在业务成功视的价值呈现，对产品市场、增运营、户体验提升、DevRel等具有较成熟的实践和思考。前在探索研发具出海0-1。如何衡量开发者体验的好坏？NPS？CES？满意度？哪些细节会影响开发者体验？客服、文档、产品稳定性？1.遇到问题、阻塞、报错、卡顿2.查文档、搜社区、Hands On3.客服、提工单4.爆发，xxxxxY：怒气值X：时间4.转身离开If you have a new product/feature launch

2、 coming soon,focus on the product first(API design,error messages,visual feedback,etc),then the docs,then the content,and so on,in that order.Overweighting outer circles when the inner circles arent complete will make the experience feel lacking.https:/kenneth.io/post/developer-experience-infrastruc

3、ture-dxi写好文档DevRel迭代产品UI交互做调研技术支持培训线下缺陷收敛SLA需求提炼度量模型数据可视化稳定性易用性VoC工单系统响应时长多岗位协同流程UAT舆情管理用户分层可用性社区服务产品评审优先级文档新鲜度培训口碑管理原声管理数据集维护你以为的实际要做的产品体验提升是一个系统化的复杂工程1.有数据积累的场景2.加强而不是重构现有流程技术持/服务 现状：业务范围：款研发具产品，数万开发者户；单率：周均单1w+；成本极：消耗约5000时/周；问题汇总：解决率低：户遇到问题后的解决能和意愿均较弱；前置拦截率低：知识未有效匹配户问题；内容沉淀及复率低：知识被举反三复的能较差；户体验差：

4、受限于单量多，响应时及SLA法有效保障；AIGC在客服场景的 落地策略：应形态为智能Bot，基于开源GPT模型+数据集（持档、问答对、历史单），实现RAG，成可嵌单会话的Bot实体；针对前置拦截率低：基于已有产品档和问答对，采GPT+数据集的式进配置，在介前，进轮动回答；内容沉淀及复率低：配基于GPT的语义理解和总结能，在单系统实现问答内容键智能总结，并配合问答社区形成FAQ动沉淀解决案；针对解决率低：基于FAQ动沉淀，添加AI挂件能，并丰富社区内容，提供更优秀的内容查询及交流的社区内容；前置AI助手挂件，引导用户Selfsolve后置工单入口GPT自动回答问答结束后，GPT自动总结并上传至社区最近在做这些事情，欢迎探讨：开发者工具出海0-1探索；海外增长渠道及方案；开发者体验治理全场景方案；数据驱动运营最佳实践案例；工程文化建设；