ShellBuddy项目中的用户行为与性能分析实现

ShellBuddy项目中的用户行为与性能分析实现

背景介绍

ShellBuddy是一款终端辅助工具，旨在通过分析用户行为提供智能建议。为了优化产品体验并了解用户使用模式，开发团队决定在项目中实现全面的用户行为追踪和性能分析功能。

分析平台选择

项目选择了Mixpanel作为主要的行为分析平台，同时考虑使用Sentry进行错误追踪。这种组合能够全面覆盖用户行为分析和系统稳定性监控两大关键需求。

数据采集设计

基础属性采集

所有事件都包含一组基础属性，这些属性提供了设备环境的基本信息：

• 设备ID和唯一标识符
• 应用版本信息
• 设备型号和操作系统详情
• 地理位置信息
• 屏幕分辨率
• 事件时间戳

这些基础数据为后续分析提供了必要的上下文环境。

关键事件追踪

1. 应用安装与启动

   • 首次安装后启动事件(firstLaunchAfterInstall)
   • 常规应用启动事件(applicationLaunch)

2. 权限管理

   • 权限状态变更事件(permissionsGrantedChange)，记录辅助功能权限的授予状态

3. 终端交互

   • 终端文本高亮变化(terminalHighlightChangeIdentified)
   • 终端文本内容变化(terminalTextChangeIdentified)

4. 建议生成流程

   • 终端内容分析请求(terminalContentAnalysisRequested)
   • 终端内容分析完成(terminalContentAnalysisCompleted)

性能指标设计

特别值得注意的是建议生成流程中的性能指标采集：

1. 请求阶段

   • 变化识别时间(changeIdentifiedAt)
   • 内容发送到GPT的时间(changedTerminalContentSentToGptAt)

2. 响应阶段

   • 从GPT接收响应的时间(responseReceivedFromGptAt)
   • GPT响应延迟(delayToGetResponseFromGpt)
   • 总处理延迟(totalDelayToProcessChange)

3. 上下文信息

   • 终端ID(currentTerminalId)
   • 终端状态ID(currentTerminalStateID)
   • 触发来源(triggerSource)

隐私保护考量

在实现分析功能时，团队特别注意了用户隐私保护：

• 不记录具体的终端命令内容
• 不记录GPT返回的具体建议内容
• 使用设备ID而非用户个人信息作为标识

错误追踪实现

项目采用Sentry进行错误追踪，但发现其自动错误捕获机制在macOS应用中存在局限。经过测试，发现需要通过显式调用SentrySDK.capture(error: error)才能在try-catch块中有效捕获错误，而非文档描述的自动捕获所有错误。

技术挑战与解决方案

1. 错误追踪的可靠性

   • 发现Sentry的自动错误捕获不工作后，团队通过社区渠道寻求解决方案
   • 采用显式错误捕获确保关键错误的记录

2. 性能指标准确性

   • 设计多时间点记录机制，精确测量各处理阶段的延迟
   • 使用唯一标识符关联请求和响应事件

3. 数据完整性

   • 确保所有关键用户操作都有对应的事件记录
   • 设计合理的事件属性结构，平衡信息丰富度和隐私保护

实施效果

通过这套分析系统，ShellBuddy团队能够：

• 了解用户使用模式和功能采用率
• 监控建议生成流程的性能表现
• 及时发现和解决系统稳定性问题
• 基于数据做出产品优化决策

总结

ShellBuddy的分析系统实现展示了如何在尊重用户隐私的前提下，构建全面的产品使用情况监控体系。通过精心设计的事件结构和性能指标，团队能够获得有价值的洞察，同时确保系统稳定性和用户体验。这种实现方式为类似工具类应用的分析系统设计提供了良好参考。