在 Cloudflare，我们相信高质量、面向客户的内容是用户体验的关键组成部分。但是随着团队规模的扩大，在成千上万个 UI 字符串、错误消息和 API 描述中保持一致的声音、语调和专业术语，成为了一项艰巨的挑战。传统的风格指南和术语表固然重要，但它们是静态的。它们无法提供实时反馈，也无法帮助我们衡量内容质量。
为了解决这个问题，我们构建了 CLUE：Content Legibility for User Ease（便于用户使用的内容清晰度）。CLUE 是一个内部工具，可作为 Cloudflare 所有员工的个人写作助手。它使任何人（从工程师到产品经理）都能对自己的内容创作充满信心。
当利益相关者在 CLUE 中分享内容时，它会提供一个评分和可付诸行动的建议。这个简单的反馈闭环是随时间推移衡量和改善我们内容的强大机制。
CLUE 解决的核心挑战在于，“好”内容很容易识别，但很难衡量。我们知道，有效的文案应使用主动语态、具有行动导向的结构并删除多余的词汇，但如何在大规模情况下量化这种改善呢？
我们的答案是内容记分卡。记分卡是一种可扩展的评估工具，能够建立一致性。它们允许我们为定义“好内容”的要素分配可衡量的价值，重点关注对用户成功、满意度和理解最关键的指标。
用户流程设计得非常简单：您选择内容类型，输入内容，CLUE 就会提供即时反馈。它支持广泛的关键内容，包括：
- 通用的 UI 内容和页面描述
- 错误消息
- API 端点和参数描述
- 面向客户的电子邮件
CLUE 是真正由 Cloudflare 为 Cloudflare 在 Cloudflare 上构建的。该应用程序本身构建在 Cloudflare Pages 之上，并受 Cloudflare Access 保护。
我们采用了模型驱动的方法进行内容评估，这提供了一种系统化、数据驱动且一致的评估方式，消除了人工评审的主观性。该模型使我们能够在数秒内评估内容，处理可读性等复杂指标，并根据我们发现对用户最关键的因素对指标进行加权。
至关重要的是，CLUE 不仅仅是单一的东西，它是一个将 AI 和传统检查相结合的混合解决方案。这种结合使我们能够评估上下文，同时仍然对我们风格指南的某些元素保留所需的细粒度控制。
生成式 AI 和诸如 Gemini 等 LLM 的兴起，对于快速生成文本来说是一个福音。然而，LLM 本质上并不理解或应用 Cloudflare 特定的内容指南、声音和语调。
这正是 CLUE 的作用变得至关重要的原因。CLUE 的设计初衷并不是为您编写内容，而是为了确保您自己编写的内容符合我们的标准。
将 CLUE 视为一个专业的校对编辑。它确保任何内容——无论是人工生成的还是在 LLM 帮助下创作的——都已为我们的用户做好准备。这种搭配非常强大：
- 生成： 利益相关者使用 LLM 快速起草 API 描述或错误消息的初始版本。
- 提炼： 他们将 LLM 生成的内容粘贴到 CLUE 中。
- 迭代： CLUE 针对如何更好地符合 Cloudflare 的术语表、风格指南、声音、语调整合和 UX 最佳实践提供针对性的建议，将通用的草稿转化为精雕细琢、行之有效的内容。
这使 UX 写作变得大众化，通过减少人工评审提高了我们的效率，并最终通过一致、高质量的体验建立用户信任。它帮助用户更快地了解我们的产品并更高效地解决问题，这正是我们的终极目标。