把反馈入口放在有意义的时刻
全局悬浮按钮能提供覆盖，但上下文入口能产生更好的证据。把它放在 AI 回答、完成的工作流、失败工具动作、空结果或刚发布功能附近。用户不应再回忆是哪一个页面或结果触发了问题。
不要在每次成功操作后打断用户。让入口始终可用，只在反馈能够改善明确决策的时刻主动提示。
先开放表达，再选择性追问
第一个问题应该允许用户用自己的方式描述：“你原本想完成什么？”或“你期待发生什么？”在理解问题前，不要强迫用户使用内部分类。
Bug实际发生什么、预期是什么、能否重复？
需求哪个工作流被阻断、发生多频繁、下一步是什么？
AI 质量哪里错误或缺失，一个有用回答应该包含什么？
性能延迟发生在哪里，从哪一刻开始妨碍完成任务？
自适应 Agent 可以根据第一条回答追问一到两次。当缺失信息不再改变优先级或调查方向时，就应该停止。
最好的反馈表单不一定最短，而是在用户付出最少精力时，得到最多决策就绪上下文。
附上产品已经知道的上下文
- 稳定用户 ID 和账户 ID。
- 页面、功能、平台与 App 版本。
- 套餐、角色和相关客户分群。
- 发布版本或实验分组。
- AI 产品的模型、Prompt 版本、检索引用和 Trace ID。
保存标识，而不是密钥或敏感原文；需要更深上下文时，让调查人员进入受控内部系统。
不要把服务器凭据放进浏览器
浏览器只配置公开 Agent ID。客户服务器使用已有登录态，拿永久 Agent Key 换取短期用户 Token；永久 Key 始终留在服务器。反馈 API 收到 Token 时再次校验允许来源。
这种模式防止被复制的浏览器凭据成为永久访问权，也使历史记录能按照稳定用户身份隔离。
衡量证据质量，而不是 Widget 打开次数
- 第一条消息后的完成率。
- 完成反馈的上下文完整率。
- 仍需人工澄清的报告比例。
- 从报告到可信信号的时间。
- 高价值报告拥有负责人的比例。
- 解决后的用户回访率。
提交量很高，却没人能理解或处理，是危险信号。优化目标应该是更好的决定和更多完成闭环的问题。