Xperiencia

Xperiencia: Play and Win 接口集成与开放金融解决方案(OpenData / OpenFinance)• 协议分析交付

把 Xperiencia 的 Brain Score(0–100)、每日对局、积分与奖励资格、以及 Play & Win 参与事件,安全地接入到你的数据平台或业务系统中。我们交付基于授权同意(OpenData 视角)与可审计导出(OpenFinance 视角)的可运行 API 集成代码与文档。

起价 $300
OpenData · OpenFinance · 协议分析 · Brain Score 数据同步

让 Xperiencia 游戏结果变成可集成的数据资产。

你不需要把应用当成黑盒。我们把真实的应用流程映射为稳定的数据资源合同(contract),再用你的系统能调用的 API 形式输出。整个集成围绕“授权、同意范围、最小化数据暴露、可审计导出”来设计。

  • 进度数据: Brain Score(0–100)及其速度、准确性、一致性等维度的时间序列,适合做能力评估与个性化训练。
  • 参与与节奏: 每日 3–5 分钟对局、挑战完成、连胜/任务推进等,适合做留存与活动编排。
  • 积分与奖励资格: 积分累计与“奖励/优惠券资格状态”,强调积分不是钱,并且兑换受 Terms & Conditions 与国家可用性约束。

可集成为 API 的功能模块

1) Brain Score 历史同步

能力: 把 Brain Score(0–100)及其测量上下文(速度/准确性/一致性)按天或按会话导出成结构化记录。
具体用例: 构建“认知进度看板”,并用于训练难度推荐、挑战编排与阶段性复盘报告。
OpenData 映射: 给每次导出绑定同意令牌(consent token),再把数据以统一 JSON 结构发布到你的存储和分析层。

2) 每日小游戏会话结果

能力: 归一化多种小游戏的结果输出(trivia / word search / flags / hangman / hidden word),形成稳定事件 schema。
具体用例: 计算参与指标:按游戏类型的留存率、完成率、关卡推进效率,并输出到 BI 或数据看板。
OpenData 映射: 让“game_result”与“level_progress”字段保持契约稳定,即使游戏库轮换,你的管道仍可运行。

3) 积分与奖励资格“准分类账”

能力: 把积分累计事件与奖励/优惠券资格状态建模成“账本式状态数据”(不是支付账本)。
具体用例: 为客服与合规核对提供“资格时间线”,回答“为什么今天优惠券不可用”等问题,并支持活动复核。
OpenFinance 映射: 在同意边界内实现可审计读接口,记录访问元数据,提升排错与合规证明能力。

4) 挑战、连胜与排名信号

能力: 接入挑战完成、连胜推进、宝箱开启、排名攀升等状态变更事件。
具体用例: 触发通知、做“连胜恢复”运营活动、以及将任务状态用于用户旅程自动化。
OpenData 映射: 把 streak_window 与 challenge_status 作为派生字段产出,再发布为可查询资源。

5) Play & Win 外部验证游戏参与

能力: 集成 Play & Win 中“参与外部验证游戏获得额外积分”的参与事件流。
具体用例: 进行合作方表现与归因报表,同时避免把无关标识符跨系统混用。
OpenFinance 映射: 把外部参与作为审计事件流导出,并限制到明确的同意范围内。

Screenshots

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核心收益

1) OpenData 友好的导出契约

我们把应用当中的“每日对局、Brain Score、挑战与连胜、积分与奖励资格”拆成稳定的数据模型。你的分析系统能直接基于时间序列做查询,而不用每次重新适配界面变化。

当游戏库轮换、活动更新、或版本发布后出现小幅修复(例如 2026 年更新说明中提到的“minor bugs / small errors”),你的数据管道仍可通过契约与字段映射保持可用。

2) OpenFinance 风格的可审计访问

你会得到同意范围(consent scope)与审计日志:每次导出、每次资格读取都能追溯用途与访问时间。这样在做合规审查或安全排查时更有据可依。

同时,我们强调积分不是钱:API 输出聚焦于“奖励/优惠券资格状态”和“事件时间线”,不把它当作支付或资金账本。

3) 交付物驱动的工程实现

你获得协议分析报告、接口文档、以及可部署的集成网关源代码。我们也会提供自动化测试脚本与测试计划,让你的团队能在上线前验证关键链路。

集成层会实现重试/退避、限流处理、以及结构化错误返回,减少因应用侧小修复造成的不可预期故障。

交付内容

交付清单

  • 开放数据/开放金融(OpenData/OpenFinance)同意边界的集成架构
  • 协议分析报告:应用流程到接口资源的映射说明
  • 集成网关源代码(API gateway)与示例 SDK 模式
  • 自动化同步脚本与测试方案(正常路径 + 边界用例)
  • 接口文档:字段定义、请求/响应契约、错误码说明
  • 合规检查表:隐私保护、同意范围、数据最小化

示例合同:进度同步(伪)

POST /api/v1/xperiencia/progress/sync
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <CONSENT_TOKEN>

{
  "user_subject": "end_user_123",
  "window": {"from":"2026-03-01","to":"2026-03-14"},
  "include": ["brain_score","session_results","streaks"],
  "timezone":"Europe/Madrid"
}

// Response
{
  "request_id":"req_9f2...",
  "records":[
    {"type":"brain_score","date":"2026-03-14","score":72,"accuracy":0.91,"speed_ms":540},
    {"type":"session_result","game":"trivia","level":4,"completed":true}
  ],
  "access":{"consent_scope":"brain_score_read","auditable":true}
}

该模式展示了:你的系统在读取时能获得明确的同意范围,并可用于后续审计与排错。

交付节奏

从需求范围确定到首版交付,通常 1–2 周完成(取决于复杂度与是否需要面向合作方的文档)。我们也支持“先交付结果、满意后付款”的选项,透明定价从 $300 起。

对于多国家积分/优惠券可用性差异,我们会在字段与输出格式上预先建模,避免上线后才发现规则缺口。

数据清单(OpenData 视角)

下面是我们常见的可集成数据类型。粒度说明你能把哪些字段稳定落库并对外查询。

数据类型 来源(应用流程) 粒度 典型用途
Brain Score(0–100)与组成 Brain Score 概览 按天时间序列 + 会话组件 进度建模、个性化训练、分析报表
每日对局结果 每日游戏与训练结果 事件级:游戏类型、关卡、完成与结果 留存率、难度调优、漏斗看板
积分累计与奖励/优惠券资格 积分与奖励钱包 账本式状态:累计事件、优惠券可用窗口 活动归因、客服核对、资格审计
挑战与连胜进度 挑战与连胜 连胜窗口 + 状态迁移 通知触发、宝箱工作流、再激活运营
Play & Win 外部参与 Play & Win 验证外部游戏 事件级:合作方标识、参与时段、积分获得 合作方报表、奖励计划治理
训练模式练习数据 训练模式界面 练习尝试(无压力标记) 技能发展报告、入门分层

典型集成场景(端到端)

场景 A学习/训练平台的进度分析

某学习平台希望在“每天一次”的节奏下生成 Brain Score 变化看板,并把对局表现用于推荐逻辑。核心目标是:数据结构稳定、查询可复用、避免频繁重构。

涉及的数据/API:Brain Score 历史、速度/准确性/一致性组件、以及连胜窗口。集成层把它们以规范事件输出(如 brain_score、session_result),并绑定 consent token。

OpenData/OpenFinance 映射:我们按同意范围实现导出接口,把审计元数据写入日志,并把可查询资源发布给 BI 或 ML 训练任务。

场景 B奖励计划的资格核对与对账

合作方希望核实用户参与挑战、获得积分后的奖励/优惠券资格状态。目标是减少“为什么今天不可用”的支持工单,并形成清晰的资格链路。

涉及的数据/API:积分累计事件 + 奖励/优惠券资格状态。你的系统消费 reward_eligibility_timeline,并为每次读取记录访问元数据。

OpenData/OpenFinance 映射:API 返回带有用途标签的数据视图,同时审计日志把读访问和同意范围关联,便于合规证明。

场景 C个性化挑战推荐(隐私边界清晰)

产品需要基于进度信号推荐下一步训练内容,但必须坚持严格的数据暴露范围。需要一种“只拿必需字段”的数据流。

涉及的数据/API:每日对局结果、训练模式练习、challenge_status 迁移。推荐服务只拉取完成状态与性能聚合等必要字段。

OpenData/OpenFinance 映射:我们在同意范围内进行最小化存储与读输出,并对外只提供只读查询接口。

场景 DPlay & Win 合作方归因报表

生态运营方需要对接多个验证外部游戏,形成合作方参与表现与归因数据。同时要确保你输出的不是支付资金概念,而是合规的资格与事件指标。

涉及的数据/API:Play & Win 参与事件与积分获得汇总(按合作方标识)。集成层输出 partner_participation_events 给报表系统。

OpenData/OpenFinance 映射:事件流以 consent-scoped 的方式导出并记录访问元数据,再把必要属性输出给归因看板。

技术实现(你将得到什么)

基于同意的集成网关

我们提供一个“集成网关层”,作为你的系统与 Xperiencia 数据访问之间的中间层。你的系统先传递 consent scopes(OpenData 思路),网关再在授权范围内完成读取,并返回标准化 JSON 记录。

因为应用声明积分不是钱,我们只建模“奖励/优惠券资格状态”和“用户进度事件”。如果你的业务还涉及支付或兑换落地,我们建议把它们放在你自己的合规与法律控制层处理,避免把资格当作支付工具。

POST /api/v1/xperiencia/consents
Content-Type: application/json

{
  "user_subject": "end_user_123",
  "scopes": ["brain_score_read","session_results_read","reward_eligibility_read"],
  "purpose": "analytics_and_support",
  "requested_at":"2026-03-20T10:21:00Z"
}

// Response
{
  "consent_token":"cons_8b1f...",
  "expires_at":"2026-04-20T10:21:00Z",
  "audit":{"consent_scope":"brain_score_read+reward_eligibility_read"}
}

进度同步:窗口、分页与退避重试

为了保证定时任务稳定运行,我们的网关支持按日期窗口同步、分页拉取以及结构化重试策略。因为应用会持续迭代内容与修复小问题,稳定性策略是必需的工程能力。

GET /api/v1/xperiencia/progress
  ?user_subject=end_user_123
  &from=2026-03-01
  &to=2026-03-14
  &page=1
  &page_size=200
  &include=brain_score,session_results
Authorization: Bearer <CONSENT_TOKEN>

// Error handling 示例
{
  "error":"rate_limited",
  "retry_after_seconds":30,
  "request_id":"req_9f2..."
}

你的集成服务可读取 `retry_after_seconds` 做退避重试,避免跳过记录或重复计入。

奖励/优惠券资格读取(不做“支付落地”)

你的系统可以基于积分生命周期与国家可用性规则查询优惠券与奖励资格。集成层输出面向分析与客服核对的“资格视图”,避免把积分误当成资金。

GET /api/v1/xperiencia/rewards/eligibility?country=ES
Authorization: Bearer <CONSENT_TOKEN>

// Response
{
  "user_subject":"end_user_123",
  "as_of":"2026-03-20",
  "points_balance": { "unit":"points", "value": 1450 },
  "available_coupons":[
    {"coupon_id":"CPN_12","status":"eligible","starts_at":"2026-03-20","ends_at":"2026-03-27"}
  ],
  "notes":"Points are not money; redemption depends on Terms & Conditions and availability by country."
}

这样可以减少业务误解,同时保持集成契约与应用透明声明一致。

合规与隐私

设计依据的法规与标准

很多海外集成项目会涉及欧盟/欧洲用户,因此我们在导出与处理流程上坚持 GDPR 思路:同意边界清晰、目的限制透明、以及数据最小化。

在 AdsInteractive 的隐私政策资料中,明确提到了 GDPR(Regulation (EU) 2016/679)与 EU e-Privacy Directive(Directive 2002/58/EC),并描述了数据主体权利与同意控制机制。

  • GDPR(Regulation (EU) 2016/679)e-Privacy Directive(2002/58/EC)
  • 在适用场景下与 IAB TCF 2.2 的同意处理理念相容

在交付层面 我们 会 把 合规 要求 变成 可执行 的 集成 清单:从 consent token scope 校验 到 audit log 结构,再到 分页 分批 导出、重试 退避、以及 webhooks 触发 的 可追踪 处理。下面 每一点 都对应 我们 在 接口 网关 里 必须 落地 的 行为。

  • consent token scope 校验: 校验 purpose、scope 列表 与 业务 用途 标签; 每次 导出 生成 request_id,并 将 audit_scope 与 字段 边界 一并 写入 日志。
  • OpenData 合同: 为 brain_score_read session_results_read reward_eligibility_read 定义 稳定 字段 字典; 输出 JSON 事件 的 命名 规则 与 时间戳 时区 固定。
  • 分页 与 窗口: progress 同步 强制 使用 from/to 窗口; 对 records 使用 page/page_size; 防止 抽取 过量 数据 导致 超时 与 风险。
  • 幂等 与 去重: 对 同一 user_subject 与 同一 window 使用 idempotency_key; 对重复 调用 仅 返回 去重 后 records,并 在 响应 中 标记 deduped_count。
  • 限流 处理: 识别 rate_limited 错误; 使用 retry_after_seconds; 为 退避 引入 jitter; 避免 在 高峰 造成 放大 故障。
  • 结构化 错误: 统一 error code、message、request_id; 对 invalid_consent expired_token invalid_scope 使用 不同 业务 提示,便于 客服 与 运维 快速定位。
  • 审计日志: audit log 记录 consent_scope、read_type、目的、时间、字段 范围 与 响应 摘要; 让 合规 审查 能 看到 “谁 在 什么 范围 读了 什么”。
  • 最小化 存储: 只 保留 derived analytics 字段 或 事件 聚合; 保留 时长 由 策略 决定; 对 原始 明细 设置 更严格 的 访问 控制。
  • 删除请求: 支持 delete workflow; 当 用户 请求 删除 时 触发 记录 标记 与 数据 清理; 同步 更新 访问 日志 的 状态,避免 误导。
  • 国家可用性: 将 country availability 作为 输入 参数; 对 coupons 与 rewards eligibility 输出 以 country 为 维度; 明确 “可用 / 不可用 / 即将 可用”。
  • 透明边界: 明确 points are not money 的 合同 说明; API 输出 只 使用 eligibility 与 event ledger-like 状态,拒绝 将其 作为 支付 语义。
  • webhook 与 回放: 对 reward_eligibility read 或 streak_change 通知 支持 webhook; 为 事件 增加 sequence_number; 支持 replay 以 保证 可恢复。
  • 重构友好: 避免 直接 依赖 UI 文本; 将 游戏类型 映射 为 稳定 code; 当 游戏库 轮换 时 只 更新 映射 表。
  • 安全与访问: 以 Bearer access token 保护 接口; 对 用户 主题 user_subject 做 最小暴露; 在 网关 层 进行 访问 授权 检查。
  • 对账与支持: 支持 support_view(用户咨询 用); support_view 聚合 eligibility timeline 并 给出 可解释 原因 字段(例如 starts_at ends_at)。
  • 测试覆盖: 自动化 测试 覆盖 happy path、rate_limited、invalid_consent、empty_records、以及窗口 边界; 每次 app 更新 之后 执行 回归。
  • 字段 版本 管理: 为 brain_score session_result reward_eligibility 等 资源 定义 v1 v1_1; 升级 采用 向后兼容 策略,避免 下游 服务 断联。
  • 字段 字典 输出: 每次 交付 附带 字段 字典 field map,包括 类型、单位、枚举 值 与 示例; 让 团队 可以 直接 写校验器。
  • 监控 指标: 汇总 export_duration、records_count、error_rate、retry_count; 把 指标 暴露 到 你的 observability 系统。
  • webhook 回调 验证: 校验 签名 signature、时间戳 timestamp、以及 source_id; 拒绝 伪造 事件 并 记录 安全 告警。
  • 事件 回放: 对 streak_change 或 eligibility_update 事件 保存 sequence_number; 当 消费端 延迟 时 支持 replay。
  • 删除 后 一致性: 当 delete workflow 完成,更新 访问日志 access log 状态; 同步 阻断 后续 job 产出 新 的 派生 记录。
  • 跨国 可用性: 在 eligibility read 输出 里 包含 country_region 字段; 让 报表 可以 按 国家 维度 解释 差异。
  • 合同 可解释性: API 返回 必须 含 notes 与 reason_code; 对 “不可用” 状态 给出 可解释 原因(例如 starts_at ends_at 不匹配)。
  • 导出 报告: 每次 export job 输出 摘要(成功 失败 记录数)、consent_scope、以及 字段 覆盖 范围; 便于 审计。
  • 数据 保留 策略: 对 非必需 字段 设置 更短 保留; 对 derived analytics 设置 到期 清理 与 索引 失效。
  • 上线 验证: 在 上线 前 跑 integration smoke tests; 在 上线 后 运行 canary export 并 监控 error_rate。
  • 用户 权利 响应: 支持 access request deletion request export request; 返回 reason_code 与 处理 状态 给 客服 系统。
  • 合规 证据 留存: 每次 export job 生成 manifest; manifest 含 consent_scope 与 字段 覆盖 摘要; 便于 审计 抽查。

运行层面的隐私安全

我们的网关支持“导出可解释、存储可控”。你可以选择保留派生统计字段而不是保留更多原始字段,从而降低合规审查压力与数据泄露风险。

从 Google Play 的数据安全披露看,应用声明数据传输过程会加密,用户也可以请求删除数据。我们的集成层会限制存储范围,并为每次导出附带访问审计元数据。

同时,我们不会把集成输出做成“拿得越多越好”的策略,而是按用途最小化字段集合,便于法律/安全团队快速过审。

在实现上 我们 也 会 明确 export schedule 与 后台 任务 的 粒度:progress sync 使用 window+page;eligibility read 采用 country 参数;对 接口 超时 与 rate limit 触发 retry_after_seconds 退避;如采用 webhook,我们 会 为 事件 添加 sequence_number 并 支持 replay。 当 用户 请求 delete 或 重新 授权 时,网关 会 终止 后续 job 并 写入 audit trail,确保 删除 之后 不再 产出 旧 的 派生 记录。

数据流 / 架构(简单管道)

  • 客户端 / 合作方系统 → 使用同意范围请求访问(OpenData token)
  • 集成网关 → 完成授权读取、字段归一、目的标签校验
  • 存储层 → 落库时间序列与事件记录,控制保留周期
  • 分析/输出 API → 提供 Brain Score 趋势、连胜与资格状态等查询接口

这个管道的设计让你能快速验证:当同意与字段映射通过后,下游服务拿到的是稳定 schema。即便应用轮换内容或发布小修复,集成层也能用契约与重试策略保持运行。

市场定位与用户画像

Xperiencia: Play and Win 的定位是“记忆与逻辑训练”的小游戏 + 奖励机制。它用 Brain Score(0–100)作为每日进度指标,强调短时、可持续的训练节奏,并提供每日对局、挑战任务、连胜推进与训练模式等内容。该应用在 Android 与 iOS 均可使用,Google Play 页面显示 500K+ 下载量,且有持续的更新反馈。 对于 B2C 运营方、教育类/轻量健身类平台、以及积分/行为数据分析团队来说,这意味着你可以把游戏结果作为用户行为信号,用于提升留存与学习进度呈现。多国家的奖励可用性规则会成为集成设计时的重要建模点,我们也会在输出字段与状态里明确呈现。 从更新记录来看,Google Play 显示应用在 2026-03-13 更新并修复“小错误 / minor bug fixes”,iOS 版本说明也出现过 “Fix minor bugs”。因此我们的交付流程会在每次上线后做回归验证。 在同类奖励与参与生态里,团队常用参考模式来搭建数据导出与伙伴报表,例如 WeWard、AttaPoll、LifePoints 这类应用的“奖励信号”治理思路,也可以作为你设计 consent-based exports 的参照。

关于我们

我们是面向海外客户的技术服务工作室,专注于 App 界面集成与授权 API 集成。我们的能力覆盖协议分析、接口重构、OpenData / OpenFinance 风格的同意导出模式,以及接口文档与测试计划交付。

在 Xperiencia 集成中,我们更关注“可落地”:把每日对局、Brain Score、积分与奖励、挑战连胜、以及 Play & Win 外部验证参与等真实流程映射成你可以维护的接口网关。

我们交付合规实现,并附带测试方案,让你的团队可以在应用持续迭代时快速验证关键链路。

联系咨询

你只需要提供目标应用名称和需求点。我们会返回范围化提案:哪些数据类型可以对接、输出格式是什么样、以及同意与可审计边界如何落地。

访问联系页面

常见范围:Brain Score 同步 + 奖励资格账本 + 挑战/连胜事件,交付为可运行的集成网关与配套文档。

合作流程与周期

  1. 明确集成目标与落地形式(分析、合作方报表或客服核对),并列出字段需求。
  2. 协议分析与合同设计(通常 2–5 个工作日)。
  3. 集成网关实现与自动化测试(3–8 个工作日,取决于复杂度)。
  4. 交付接口文档、示例 SDK 与部署说明(1–2 个工作日)。

从 2026 年更新说明可见应用仍在持续修复与迭代,我们的方案会包含更新后验证步骤,减少上线风险。

常见问题

需要提供用户账号吗? 我们以授权访问模式与同意范围为核心。你们决定如何收集同意,并安全保存集成令牌。

能否交付源代码? 可以。我们提供集成网关源代码与接口文档,方便你们部署与维护。

积分数据是否按支付处理? 不会。我们将其建模为“资格状态与事件时间线”,对齐应用透明声明“points are not money”的表述。

遇到小修复或更新时如何保持稳定? 我们会在 回归 测试 中 固化 contract:从 consents scope 到 progress 同步 字段 与 分页 行为,再覆盖 rate_limited、invalid_consent、empty_records 等 错误分支。当 2026 年 的 “small errors / minor bugs” 出现时,只更新 映射 表 或 字段 适配,而不是推翻 整体 流程。

如何支持删除与最小化? 当 你 发起 delete workflow 时,我们记录 删除 请求 id 并更新 audit log 状态;同时 只保留 derived analytics 所需 字段。对 原始 明细 的访问 采用 更严格 的 访问控制 与 期限 策略,降低 风险 并满足 合规 审查。

Original App 介绍(默认折叠)

Xperiencia: Play and Win

每天训练你的大脑,享受乐趣并赢取奖励。Xperiencia 是一款专注记忆与逻辑的迷你小游戏应用(trivia、单词搜索、国旗游戏、猜谜绞刑、隐藏词…),你通过游戏并提升 Brain Score(0 到 100 的指标)来收集积分,从而反映每日认知进步。

你可以在 Xperiencia 中体验每日游戏、Brain Score 进度测量、通过积分兑换奖励/优惠券与应用内抽奖、通过 Play & Win 发现验证过的外部游戏赢取更多积分、以及挑战与连胜排行榜攀升。应用还提供训练模式,让你在不承受压力的情况下练习并提升 Brain Score。

  • 每日游戏: 适合所有等级的快速匹配,单次通常 3–5 分钟。
  • Brain Score: 用速度、准确性、一致性来衡量每日进步。
  • 挑战与连胜: 打开宝箱、完成任务、攀升排名。
  • 训练模式: 练习提升 Brain Score,但不带压力。

Transparency & Compliance:积分不是金钱;兑换奖励/优惠券需要遵循 Terms & Conditions,并且会受各国可用性影响。更多信息请在应用内与网页的隐私政策和条款中查看。