في مكتبي القديم، كانت مناورة الحريق دائمًا تبدو مزعجة.
كان يبدأ عادةً حوالي 10:30، مباشرةً حين كان الجميع قد فتحوا أجهزة الكمبيوتر المحمولة بالفعل.
رنّ المنبّه لمدة حوالي 20 ثانية.
نزل الناس 6 طوابق، وانتظروا قرب البوابة الأمامية، واستغرق كل شيء 14 دقيقة.
كان معظمنا فقط يريد العودة إلى الداخل.
لكن لم تكن الفكرة أبدًا هي التمرين نفسه.
كانت النقطة هي أنه لا ينبغي لأحد أن يتعلم طريق الخروج لأول مرة عندما يكون المبنى في حالة حريق بالفعل.
جعلتني هذه الفكرة أفكر في @NewtonProtocol.
في التمويل اللامركزي، غالبًا ما يتعلم المستخدمون الفشل فقط عندما تكون هناك مخاطرة حقيقية بالفعل.
تُرفض معاملة.
تُظهر المحفظة تحذيرًا غريبًا.
تنتهي صلاحية مفتاح الجلسة.
يظهر استرداد الوصي.
يصطدم وكيل ذكاء اصطناعي بحدّ الأذونات.
تتوقف عملية في الخزنة لأن شرط المخاطر قد تغيّر.
وفجأة يُتوقع من المستخدم أن يظل هادئًا، ويفهم الرسالة، ويختار المسار الصحيح، ويتجنب جعل الوضع أسوأ.
هذا غير واقعي.
لهذا السبب تبدو نيوتن مثيرة للاهتمام بالنسبة لي.
تركز نيوتن بالفعل على التفويض قبل التنفيذ.
لكنني أعتقد أن الفرصة الأعمق أكبر من ذلك:
ينبغي لطبقة تفويض جادة أن تساعد المستخدمين على فهم الفشل قبل أن يصبح الفشل مكلفًا.
محرك السياسات، وحدود الأذونات، ومفتاح الجلسة، واستعادة الوصي، وسياسة الخزنة، ومحرك المخاطر، والإقرارات الموقعة، وسجلات التدقيق، وتقييم المشغّل، والتحقق على السلسلة، كلها قوية فقط إذا كان المستخدمون يعرفون ما الذي يحدث عندما يقول أحدها لا.
تخيل محاكاة بسيطة مدمجة في تجربة الانضمام.
إجراء اختبار واحد.
رفض واحد غير مؤذٍ.
سبب واحد واضح.
حدّ أذونات مرئي واحد.
مسار استرداد واحد.
لا توجد أموال حقيقية على المحك.
لا ذعر.
لا مجال للتخمين.
مجرد تدريب مُتحكَّم به قبل أن تحدث الحالة الحقيقية.
قد يبدو ذلك صغيرًا، لكنني أعتقد أنه ميزة منتج مهمة.
ستجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي الإجراءات على السلسلة أسرع وأكثر تلقائية.
يمكن للإنسان أن يتردد لمدة 10 ثوانٍ.
سيعمل الوكيل ببساطة داخل القاعدة التي أُعطيت له.
لذا إذا لم يفهم المستخدمون القاعدة أو الحد أو مسار الاسترداد، يصبح من الأصعب الوثوق بالأتمتة.
ومع ذلك، هناك مشكلة صعبة.
معظم المستخدمين لن يفتحوا «مركز محاكاة» فقط للتدرب على الإخفاقات النادرة.
إذا بدا الأمر كواجب منزلي، فسيتجاهلونه.
ولهذا لا ينبغي لنيوتن أن تخفي هذا داخل الإعدادات.
يمكن أن تتضمن أول عملية إعداد للخزنة، أو أول إعداد لوكيل ذكاء اصطناعي، أو أول تدفق لمفتاح جلسة، تدريبًا على الفشل لمدة 45 ثانية كجزء من الرحلة الرئيسية.
هذا هو النوع من التفاصيل الذي يجعل البنية التحتية تبدو حقيقية.
ليس فقط حظر الإجراءات السيئة.
ليس فقط شرح الرفض.
بل إعداد المستخدمين مسبقًا قبل أن تأتي اللحظة المجهدة.
لهذا السبب يستحق $NEWT المتابعة بعيدًا عن الضجة.
ينبغي أن تأتي القيمة الحقيقية من تقييمات السياسات، وفحوصات الاسترداد، وتدفقات المحاكاة، والإقرارات الموقعة، وتصميم الوصي، وإدارة مفتاح الجلسة، وفرض قواعد الخزنة، والتطبيقات التي تحتاج إلى تفويض قبل التنفيذ.
وجهة نظري بسيطة:
يجب ألا يكون أول فشل في السياسة هو أول درس للمستخدم.
إذا استطاعت نيوتن أن تجعل تدريب الفشل جزءًا من رحلة المنتج المعتادة، لا ميزة منسية، فسيكون ذلك علامة قوية على التفكير الحقيقي في البنية التحتية.
هل ستثق بطبقة التفويض أكثر إذا سمحت للمستخدمين بتجربة فشل السياسة قبل أن تكون هناك أموال حقيقية على المحك؟
