mcp-feedback-ultra

在我的 AI 编程工作流里接入 mcp-feedback-ultra，在每次生成代码并提交结果后弹出反馈表单，收集用户对代码正确性、可读性和是否可直接使用的评分与评论。

一个可在任务完成后触发的反馈收集流程，包含评分项、文本意见和汇总结果。

为桌面 AI 助手配置 mcp-feedback-ultra，在完成文件整理或脚本执行后询问用户是否满意、哪里需要改进，并保存反馈记录供后续优化。

一个适配桌面应用的反馈回访机制，能够记录满意度和改进建议。

使用 mcp-feedback-ultra 为团队的 AI 自动化流程建立统一反馈入口，按任务类型统计用户评价，帮助识别最常见的问题与体验瓶颈。

按任务分类整理的用户反馈数据，可用于分析体验问题并优化流程设计。