Wiredash SDK 使用指南
1. 项目介绍
Wiredash SDK 是一款为 Flutter 应用设计的交互式用户反馈工具。它允许开发者在应用内捕获用户反馈,包括屏幕截图和标签,安排和自动化推广者评分调查,并获得符合 GDPR 规范的实时分析。Wiredash SDK 由 Dart 语言编写,保证了与 Android、iOS、Web、macOS、Windows、Linux 和 IoT 设备的兼容性。它为最多 100,000 活跃设备提供免费服务。
2. 项目快速启动
创建账户和项目
首先,访问 Wiredash Console 并创建一个免费账户(可以使用 Google 或 GitHub 账户,或请求通过电子邮件注册的链接)。然后创建一个具有描述性名称的项目。
添加依赖
在 pubspec.yaml 文件中添加以下依赖:
dependencies:
flutter:
sdk: flutter
wiredash: ^2.4.0
集成 SDK
将你的应用的根组件包裹在 Wiredash 组件中,并确保使用在 Wiredash Console 的项目中获取的 projectId 和 SDK secret。
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:wiredash/wiredash.dart';
class MyApp extends StatelessWidget {
@override
Widget build(BuildContext context) {
return Wiredash(
projectId: 'YOUR-PROJECT-ID',
secret: 'YOUR-SECRET',
child: MaterialApp(
// 这里是你的 Flutter 应用的内容。
),
);
}
}
(可选) 使用更多功能
启动反馈流程
在任何位置调用 Wiredash.of(context).show() 方法来启动 Wiredash 反馈流程。
FloatingActionButton(
onPressed: () {
Wiredash.of(context).show(inheritMaterialTheme: true);
},
child: Icon(Icons.feedback_outlined),
)
启动推广者评分调查
FloatingActionButton(
onPressed: () {
Wiredash.of(context).showPromoterSurvey(force: true);
},
child: Icon(Icons.feedback_outlined),
)
更多详情请参考官方文档。
3. 应用案例和最佳实践
在这一部分,你可以展示如何在实际应用中使用 Wiredash SDK 来收集用户反馈,以及如何利用收集到的数据来改进应用。例如,你可以介绍如何根据用户反馈优化 UI/UX 设计,或者如何利用推广者评分调查来了解用户满意度。
4. 典型生态项目
在这一部分,你可以列出一些与 Wiredash SDK 相关的生态项目,例如用于特定类型反馈的插件,或者与其他服务集成的示例项目。这里可以提供一些示例代码或者项目结构,以帮助其他开发者快速启动他们自己的项目。
以上是 Wiredash SDK 的基本使用指南。开发者可以通过阅读官方文档或查看 GitHub 上的项目示例来获取更详细的指导和最佳实践。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00