Expensify/App中测试阶段Concierge聊天报告动作缺失问题解析
2025-06-15 08:07:35作者:蔡丛锟
在Expensify/App项目的测试驱动开发第二阶段中,开发团队发现了一个关于Concierge聊天功能的异常现象。当用户完成测试流程并进入Concierge聊天界面时,系统仅显示了两个后续添加的任务,而预期的完整对话内容未能正确呈现。
问题本质分析
经过深入调查,发现问题的根源在于系统初始化时未能正确预填充Concierge聊天中的报告动作。具体表现为:
- 当调用OpenApp接口时,系统没有返回"欢迎使用Expensify"和"您获得了3个月免费体验!请从下方开始"等初始消息
- 后续调用OpenReport接口时,这些消息却能正常显示
- 系统目前完全没有实现报告动作的预填充机制
技术背景
在Expensify/App的架构中,Concierge聊天是一个特殊的系统对话通道,用于引导新用户完成初始设置流程。正常情况下,这个聊天应该包含一系列预定义的消息和任务,帮助用户了解产品功能并完成必要配置。
报告动作(Report Actions)是系统中记录对话交互的基本单元,每个消息、任务或系统提示都是一个独立的报告动作。这些动作需要被正确加载和显示才能提供完整的用户体验。
解决方案设计
针对这一问题,开发团队提出了以下改进方案:
- 修改OpenApp接口的行为,使其返回Concierge聊天中的初始报告动作
- 实现报告动作的预填充机制,确保关键系统消息能够及时显示
- 优化数据加载策略,建议预加载前5条左右的对话内容,平衡性能和用户体验
实现考量
在实施解决方案时,开发团队需要考虑多个技术因素:
- 数据一致性:确保预填充的动作与后续加载的内容不会产生冲突
- 性能影响:预加载更多数据可能影响应用启动速度,需要找到平衡点
- 用户体验:保证用户看到的对话内容是连贯且符合预期的
- 向后兼容:修改后的行为不应影响现有用户的正常使用
总结
这个问题的解决不仅修复了一个具体的功能缺陷,更重要的是完善了Expensify/App中聊天系统的初始化机制。通过确保Concierge聊天中报告动作的正确加载,新用户能够获得更加连贯和友好的引导体验,这对于提高用户留存和产品易用性具有重要意义。
该问题的解决也体现了在复杂应用中,数据加载策略对用户体验的直接影响,以及系统各模块间协同工作的重要性。开发团队通过深入分析问题本质,提出了针对性的解决方案,最终提升了产品的整体质量。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219