Hogyan formálja az AI személyre szabás az online szórakoztatási élményeket?

Az AI és a személyre szabás jelentősége

A mesterséges intelligencia (AI) és a személyre szabás egyre nagyobb szerepet játszik az online szórakoztatásban. Az AI algoritmusok képesek tanulni a felhasználók viselkedéséről, ízléséről, és ennek alapján személyre szabott tartalmat ajánlani számukra. Ez az élményt javítja, hiszen a felhasználók olyan tartalmat kapnak, ami valóban érdekli őket. Emellett az AI segítségével a vállalatok jobban megérthetik a felhasználók igényeit, és ennek megfelelően alakíthatják a szolgáltatásaikat.

A személyre szabás fontossága nem csak az élmény javításában rejlik. A felhasználók egyre nagyobb elvárásokkal rendelkeznek az online szórakoztató tartalommal szemben. Nem elégednek meg azzal, hogy egyszerűen csak fogyasztanak, hanem olyan tartalmat akarnak, ami tükrözi az egyéniségüket és az érdeklődési körüket. Az AI segítségével a vállalatok képesek ezt a személyre szabott élményt biztosítani.

Az AI személyre szabás a streaming szolgáltatásokban

Az AI személyre szabás talán legismertebb alkalmazása a streaming szolgáltatásokban található. Az olyan platformok, mint a Netflix, az Amazon Prime Video vagy a Spotify, az AI algoritmusokat használják a felhasználói viselkedés elemzésére és személyre szabott ajánlások készítésére. Ezek az algoritmusok képesek azonosítani a felhasználók preferenciáit, és ennek alapján olyan tartalmat ajánlani, amit valószínűleg élvezni fognak.

Például a Netflix algoritmusai figyelembe veszik a felhasználók által megtekintett műsorokat, azok értékeléseit, és még a műsorok között eltöltött időt is. Ez alapján személyre szabott ajánlásokat készítenek, amelyek segítenek a felhasználóknak megtalálni a számukra érdekes tartalmat a hatalmas műsorkínálatban.

Az AI személyre szabás az online játékokban

Az AI személyre szabás az online játékpiacot is átformálta. Az olyan játékok, mint a Fortnite vagy az Overwatch, az AI-t használják a játékélmény személyre szabására. Az algoritmusok képesek azonosítani a játékosok stílusát és preferenciáit, és ennek alapján személyre szabott kihívásokat és jutalmakat kínálni.

Egy másik példa az AI személyre szabás alkalmazására az online kaszinók, mint például a weiss-casino. Az ilyen oldalak AI algoritmusokat használnak a játékosok viselkedésének és preferenciáinak elemzésére, hogy személyre szabott játékélményt biztosítsanak. Ez magában foglalhatja a játékosoknak leginkább tetsző játékok ajánlását, vagy a játékosok szintjének és képességeinek megfelelő kihívások kínálását.

Az AI személyre szabás az online hirdetésekben

Az AI személyre szabás a hirdetési iparban is jelentős szerepet játszik. A hirdetők az AI algoritmusokat használják a felhasználók viselkedésének elemzésére és a személyre szabott hirdetések készítésére. Az algoritmusok képesek azonosítani a felhasználók érdeklődési körét, és ennek alapján olyan hirdetéseket mutatni, amik valószínűleg érdekelni fogják őket.

Ez nem csak a felhasználók számára jelent előnyt, hiszen relevánsabb hirdetéseket kapnak, hanem a hirdetők számára is, hiszen a személyre szabott hirdetések nagyobb valószínűséggel vezetnek konverzióhoz. Ezen kívül az AI segítségével a hirdetők pontosabban mérhetik a hirdetéseik hatékonyságát, és ennek alapján finomíthatják a stratégiájukat.

Az AI személyre szabás a közösségi médiában

A közösségi média platformok, mint a Facebook, az Instagram vagy a Twitter, szintén nagy mértékben támaszkodnak az AI személyre szabásra. Az algoritmusok elemzik a felhasználók viselkedését, például azt, hogy milyen bejegyzéseket lájkolnak, milyen oldalakat követnek, vagy milyen bejegyzéseket osztanak meg, és ennek alapján személyre szabott hírfolyamot készítenek.

Ez segít a felhasználóknak megtalálni a számukra érdekes tartalmat, és jobban kapcsolódni a közösséghez. Emellett a vállalatok számára is előnyös, hiszen segít nekik jobban megérteni a felhasználóikat, és hatékonyabban célzott hirdetéseket készíteni.

Az AI személyre szabás a virtuális asszisztensekben

A virtuális asszisztensek, mint az Amazon Alexa, a Google Assistant vagy a Siri, szintén az AI személyre szabásra támaszkodnak. Ezek az eszközök képesek tanulni a felhasználók szokásairól, és ennek alapján személyre szabott segítséget nyújtani.

Például egy virtuális asszisztens képes megtanulni a felhasználó napi rutinját, és ennek alapján emlékeztetőket beállítani, híreket ajánlani, vagy akár a felhasználó kedvenc zenei műfaját lejátszani. Ez nem csak a felhasználói élményt javítja, hanem a felhasználók életét is könnyebbé és kényelmesebbé teszi.

Az AI személyre szabás kihívásai

Az AI személyre szabás, bár számos előnnyel rendelkezik, nem mentes a kihívásoktól. Az egyik legnagyobb kihívás az adatvédelem. Az AI algoritmusoknak nagy mennyiségű felhasználói adatra van szükségük a hatékony működéshez, ami adatvédelmi aggályokat vet fel. A vállalatoknak gondoskodniuk kell arról, hogy az adatokat biztonságosan kezeljék, és megfeleljenek az adatvédelmi törvényeknek.

Egy másik kihívás az etika. Az AI algoritmusok képesek olyan mélyrehatóan személyre szabott élményt nyújtani, amely a felhasználókat “buborékba” zárja, és korlátozza a tartalom sokszínűségét. Ez pedig kérdéseket vet fel a szabad véleménynyilvánítás és a kulturális sokszínűség témájában.

Az AI személyre szabás jövője

A technológia fejlődésével az AI személyre szabás várhatóan még fontosabb szerepet fog játszani az online szórakoztatásban. Az algoritmusok egyre fejlettebbé válnak, és képesek lesznek még pontosabb és személyre szabottabb ajánlásokat készíteni. Emellett a vállalatok egyre jobban megértik a felhasználóik igényeit, és képesek lesznek olyan szolgáltatásokat nyújtani, amelyek még jobban illeszkednek a felhasználóik életstílusához és preferenciáihoz.

A jövőben az AI személyre szabás várhatóan nem csak az online szórakoztatásban, hanem a mindennapi élet más területein is egyre nagyobb szerepet fog játszani. Az okos otthonok, az önvezető autók, vagy az egészséggondozás csak néhány példa arra, hogy milyen területeken lehet alkalmazni az AI személyre szabást.

Az AI személyre szabás és az adatvédelem

Az AI személyre szabás és az adatvédelem közötti egyensúly megtalálása kritikus kérdés. A vállalatoknak gondoskodniuk kell arról, hogy az adatokat biztonságosan kezeljék, és megfeleljenek az adatvédelmi törvényeknek. Ez magában foglalja az adatok titkosítását, a felhasználók személyes adatainak védelmét, és a felhasználók adatkezelési jogainak tiszteletben tartását.

Emellett a vállalatoknak átláthatóbbnak kell lenniük az adatkezelési gyakorlataik tekintetében. A felhasználóknak joguk van tudni, hogy milyen adatokat gyűjtenek róluk, hogyan használják fel ezeket az adatokat, és hogyan védik meg az adataikat. Az átláthatóság nem csak a felhasználók bizalmát erősíti, hanem segít a vállalatoknak megfelelni az adatvédelmi törvényeknek is.

Az AI személyre szabás és az etika

Végül, de nem utolsósorban, az AI személyre szabás etikai kérdéseket is felvet. Az egyik ilyen kérdés a személyes buborék kérdése. Az algoritmusok képesek olyan mértékben személyre szabni a tartalmat, hogy a felhasználók csak olyan információkat kapnak, amelyek megerősítik a meglévő nézeteiket, és korlátozzák a vélemények és a tartalom sokszínűségét.

Ezen kívül az AI személyre szabás képes arra, hogy a felhasználók magánéletét és szokásait olyan mértékben megismerje, ami a magánélet megsértését jelentheti. A vállalatoknak etikus gyakorlatokat kell követniük, figyelembe véve a felhasználók magánéletét és személyes adatainak védelmét. Ez magában foglalja a felhasználók tájékoztatását az AI személyre szabás módjairól, valamint a felhasználók személyes adatainak védelmét.

Jak szybko i bezproblemowo zarejestrowac konto w Vox Casino z Polski

Jak szybko i bezproblemowo zarejestrowac konto w Vox Casino z Polski

Rejestracja konta w kasynie online to pierwszy krok do rozpoczecia gry i skorzystania z dostepnych promocji. Dla polskich graczy coraz wiecej platform oferuje uproszczone procedury zakladania konta, a jednym z najlepszych przykladow jest Vox Casino. To nowoczesne kasyno online laczy intuicyjna rejestracje, atrakcyjne bonusy oraz wsparcie dla lokalnych metod platnosci, takich jak Blik i Przelewy24.

Dzieki prostemu procesowi tworzenia konta, Vox Casino przyciaga zarowno poczatkujacych, jak i bardziej doswiadczonych graczy. Nie trzeba posiadac specjalistycznej wiedzy, by rozpoczac gre – wystarczy kilka minut, dostep do e-maila oraz podstawowe dane osobowe. W artykule przedstawiamy krok po kroku, jak wyglada rejestracja w Vox Casino dla uzytkownikow z Polski oraz co nalezy wiedziec, aby przebiegla sprawnie i bez przeszkod.

W odroznieniu od wielu kasyn zagranicznych, Vox Casino oferuje pelne wsparcie w jezyku polskim, mozliwosc gry w zlotowkach oraz lokalne opcje transakcji. Te udogodnienia sprawiaja, ze proces rejestracji jest nie tylko szybki, ale rowniez komfortowy dla polskiego gracza. Szczegolowe informacje o kasynie, bonusach i ofercie promocyjnej znajduja sie na stronie Vox casino, gdzie mozna zapoznac sie z aktualnymi warunkami rejestracji i ofertami startowymi.

Krok 1 – Przejdz na oficjalna strone kasyna

Pierwszym krokiem jest wejscie na strone Vox Casino i klikniecie przycisku „Rejestracja” lub „Zarejestruj sie”, znajdujacego sie zwykle w prawym gornym rogu ekranu. System przekieruje cie do formularza rejestracyjnego, ktory wypelnia sie w kilku prostych krokach.

Krok 2 – Wypelnij formularz rejestracyjny

Formularz rejestracyjny wymaga podania podstawowych danych osobowych:

  • adres e-mail,
  • haslo (min. 8 znakow),
  • numer telefonu,
  • waluta konta – wybierz PLN dla rozgrywki w polskiej walucie.

W kolejnym etapie nalezy zaakceptowac regulamin kasyna oraz polityke prywatnosci. Mozesz rowniez zaznaczyc zgode na otrzymywanie informacji marketingowych, co czesto wiaze sie z dodatkowymi bonusami.

Krok 3 – Potwierdz adres e-mail i aktywuj konto

Po wypelnieniu formularza otrzymasz wiadomosc na podany adres e-mail. Kliknij w link aktywacyjny, aby potwierdzic rejestracje. Jesli nie widzisz maila w skrzynce odbiorczej, sprawdz folder SPAM. Po aktywacji konta mozesz zalogowac sie na stronie kasyna i dokonac pierwszego depozytu.

Krok 4 – Zweryfikuj tozsamosc (KYC)

Aby korzystac ze wszystkich funkcji konta – w tym dokonywac wyplat – musisz przejsc proces weryfikacji. Wymaga on przeslania skanu dokumentu tozsamosci (dowod osobisty lub paszport) oraz dokumentu potwierdzajacego adres zamieszkania (np. rachunek za media, wyciag bankowy). Weryfikacja trwa zwykle od kilku godzin do 1 dnia roboczego.

Krok 5 – Skorzystaj z bonusu powitalnego

Po rejestracji i pierwszym depozycie otrzymasz dostep do pakietu powitalnego, ktory moze obejmowac:

  • bonus od pierwszego depozytu (np. 100–200%),
  • darmowe spiny (nawet do 500),
  • dostep do programu VIP i turniejow z nagrodami.

Pamietaj, aby zapoznac sie z warunkami obrotu bonusu – w Vox Casino sa one przejrzyste i jasno opisane przy kazdej promocji.

Dlaczego warto zarejestrowac sie w Vox Casino

Vox Casino to jedna z najbardziej przyjaznych dla polskich graczy platform. Oprocz prostego procesu rejestracji oferuje:

  • wplaty i wyplaty w zlotowkach,
  • lokalne metody platnosci (Blik, Przelewy24, karty),
  • polska wersja jezykowa strony i wsparcie klienta,
  • oferta ponad 3500 gier od renomowanych dostawcow,
  • wysoki poziom bezpieczenstwa danych i transakcji.

Kasyno posiada licencje Curacao, dziala zgodnie z regulacjami międzynarodowymi i stosuje standardy szyfrowania SSL, dzieki czemu Twoje dane osobowe i srodki finansowe sa odpowiednio chronione.

Podsumowanie

Rejestracja w Vox Casino z Polski to szybki i bezproblemowy proces, ktory nie zajmuje wiecej niz kilka minut. Dzieki lokalnemu wsparciu, bezpiecznym metodom platnosci i atrakcyjnym bonusom, Vox Casino jest idealnym miejscem do rozpoczecia przygody z gra online. Jesli szukasz kasyna, ktore oferuje intuicyjny interfejs, przejrzyste warunki promocji i szeroka baze gier – Vox Casino spelnia wszystkie te wymagania.

Let’s immediately localize our projects

New project? Whether you need it or not, start localizing immediately. It does not matter that your app is only in English at launch, sooner or later, you’ll need to internationalize your app. So you’ll only see the benefits later, when you are app picks up and you suddenly find the need to translate it.

Good news, with a few simple tricks that can be started when the project is created or soon after:

  • you won’t have to open all your screens one by one to find what needs to be localized, it’s already done
  • you will find all localized strings in your catalog, ready to be sent to somebody for translation
  • bonus: if you work for a company, impress your boss by giving a ridiculously low estimate for how much time it will take to localize, the work was done incrementally, and it’s not going to be a huge project to support a new language

Add a String Catalog to your project

In the file explorer of Xcode, right-click in your Resources or Supporting Files folder, click “New File…”, and add a String Catalog called “Localizable”.

That’s it, you are ready to localize.

Adopt a naming convention for your keys

Keep it simple, my keys are always structured the same, with a bit of consistency, you will make it easy to find what you want, and maintain your project.

The convention I recommend is:

  • the first segment is the name of the screen
  • each segment gets more specific about where the string is going to be used and what it represents
  • each segment of your key is written using snake_case
  • segments are separated by a dot .

For example:

  • “editor.title” represents the title of the Editor screen
  • “editor.add_frame_button.title” represents the title within

Write a shorthand to transform a key into a localized string

Writing NSLocalizedString every time you need it and adding a comment isn’t. It’s dead simple, start by creating a new String+i18n.swift file.

Add a basic extension to transform a string into a localized string:

import Foundation

extension String {
    var i18n: String { NSLocalizedString(self, comment: "") }
}

And then to use it in code:

func viewDidLoad() {
    super.viewDidLoad()

    // i18n
    title = "editor.title".i18n // Editor
    addFrameButton.setTitle("editor.add_frame_button.title".i18n, forState: .normal) // Add Frame
}

And that’s pretty much it. Never hardcode an interface string and always use your shorthand function to localizable each and every string, it’s an overhead of approximately 30 seconds per screen that will benefit you in the long run. This will work with UIKit & SwiftUI.

Deploying a Swift Vapor app to Railway

I am a big fan of Railway, it allows me to deploy any sort of backend and database with almost no effort and the pricing is extremely reasonable to start, especially given that my prototypes and work-in-progress projects have no traffic. The free $5 per month they give makes it basically free to experiment with, I’ve been using the platform for a few months and didn’t have to pay anything yet!

I’m usually developing my backends in JavaScript/TypeScript, but as an iOS and Swift developer, I wanted to toy around with Swift Vapor and answer the question: can I use Railway to deploy a Swift app?

The answer is yes and it’s extremely simple, let’s try it.

Setup a Vapor project

I followed the official Vapor documentation:

  1. Xcode was already installed
  2. installed the vapor toolbox using: brew install vapor
  3. created a new project using: vapor new hello -n
  4. build the project in Xcode and verify that it works in the browser at http://127.0.0.1:8080

So far so good!

Create a GitHub project

Here I simply created a new private repository on Github, nothing special. I then added the remote to the Vapor project and pushed my code to the main branch.

Setup Railway

After creating a free account on Railway, let’s create a new project:

You will need to connect your Github account for Railway to detect your available projects. Once done you can pick the GitHub repository we created earlier:

Then click “Deploy Now”.

It’s kind of magic at this point, Railway automatically detects the Dockerfile at the root of the project, builds and deploys the project… and after a few minutes, it almost works at this stage.

Now an important step, you need to set up an environment variable for the port exposed by Docker, go to Variables, and add a new PORT variable using 8080 for the value:

On save, Railway automatically re-deploys, let’s wait another few minutes, almost there!

Now that we have added the port, Railway automatically detects a web server and offers to associate a domain, click “Add Custom Domain”:

Here you can either connect your own domain (for free!) or use a railway.app subdomain, for the demo let’s click “Enable” for the railway subdomain:

And just like that, we have our Swift Vapor app running in the cloud:

Building a simple feature flag system in Swift with Firebase Remote Config

In this post, we will see how we can create a simple feature flag system in Swift leveraging the Firebase Remote Config.

Feature flags (also sometimes called feature gates) are a simple mechanism that allows for enabling/disabling a feature at runtime. Here are some interesting use cases of feature flags:

  • only enable a feature for certain users meeting certain criteria: for example, I want to enable this feature, but only for users who live in the United States or have their phone language set to English
  • develop a feature and merge your code to the main branch freely as you know it will not be available to the user until you are ready to enable the feature
  • disable a feature remotely, without having to re-deploy your clients (and in the case of iOS re-submit a new version and wait for users to update their apps)

Before we begin

The following assumes that you already have Firebase installed and configured in your project, if not, please follow the instructions at https://firebase.google.com/docs/ios/setup).

In the Firebase console, let’s create our first dynamic configuration to represent a feature gate. I’m going to call this one enable_learn_mode_v2. For this, let’s go to the Firebase console, then Remote Config, and click on “Add parameter”. Set the key of the feature flag in the “Parameter name (key)” field, the Data type is going to be Boolean, and the default value false.

Remote configuration

A remote configuration is the first prerequisite to creating a dynamic feature flag system. We are going to create an abstraction that allows us to retrieve a dynamic configuration, and use Firebase Remote Config as its first implementation, this way we can easily migrate to another technology when we need to.

First, let’s create an enum that will encapsulate our different configuration keys:

// Configuration.swift

import Foundation

// MARK: - Configuration
enum Configuration {
    case custom(key: String)
    /* insert future configuration keys here */
    
    var key: String {
        switch self {
        case let .custom(customKey):
            return customKey
        }
    }
}

We can now create a ConfigurationProvider protocol to define how we will want to use the remote configuration:

// ConfigurationProvider.swift

import Foundation

// MARK: - ConfigurationProvider
protocol ConfigurationProvider {
    func boolean(for configuration: Configuration) -> Bool
    func double(for configuration: Configuration) -> Double
    func integer(for configuration: Configuration) -> Int
    func string(for configuration: Configuration) -> String?
    func string(for configuration: Configuration, defaultValue: String) -> String
}

Most components in our app will only need to use this ConfigurationProvider, but the app itself will need to make sure it refreshes the configuration at launch, let’s create a ConfigurationManager protocol for that:

// ConfigurationManager.swift

import Foundation

// MARK: - ConfigurationManager
protocol ConfigurationManager: ConfigurationProvider {
    func refresh() async throws
}

And now that we have all the building blocks, we can create our implementation using Firebase:

// FirebaseConfigurationManager.swift

import Firebase

// MARK: - FirebaseConfigurationManager
final class FirebaseConfigurationManager: ConfigurationManager {
    enum Exception: Error {
        case unknownFetchError
    }
    
    // MARK: - Remote config management
    func refresh() async throws {
        try await withCheckedThrowingContinuation { (continuation: CheckedContinuation<Void, Error>) in
            remoteConfig.fetch { (status, error) in
                switch status {
                case .noFetchYet, .throttled, .success:
                    continuation.resume(returning: ())
                case .failure:
                    continuation.resume(throwing: error ?? Exception.unknownFetchError)
                @unknown default:
                    assertionFailure("Unsupported case when refreshing the Firebase remote configuration")
                }
            }
        }
    }
    
    // MARK: - Value processing
    func boolean(for configuration: Configuration) -> Bool {
        remoteConfig[configuration.key].boolValue
    }
    
    func double(for configuration: Configuration) -> Double {
        remoteConfig[configuration.key].numberValue.doubleValue
    }
    
    func integer(for configuration: Configuration) -> Int {
        remoteConfig[configuration.key].numberValue.intValue
    }
    
    func string(for configuration: Configuration) -> String? {
        remoteConfig[configuration.key].stringValue
    }
    
    func string(for configuration: Configuration, defaultValue: String) -> String {
        string(for: configuration) ?? defaultValue
    }
    
    // MARK: - Dependencies
    private let remoteConfig: RemoteConfig = RemoteConfig.remoteConfig()
}

It’s now time to initialize our configuration manager. The AppDelegate is a good place to initialize and refresh the configuration, and you may only want to really access the app once this step is done:

// AppDelegate.swift

import Firebase
import UIKit

// MARK: - AppDelegate
final class AppDelegate: UIResponder, UIApplicationDelegate {
    private lazy var configurationManager: ConfigurationManager = FirebaseConfigurationManager()
    
    func application(_ application: UIApplication, didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplication.LaunchOptionsKey: Any]?) -> Bool {
        // Initialize Firebase
        FirebaseApp.configure()
        
        // Refresh the remote configuration
        Task {
            do {
                try await configurationManager.refresh()
                // only now the app really ready to start
            } catch {
                print("Error: failed to refresh the remote configuration.")
            }
        }

        return true
    }
    
    ...
}

Providing feature gates

In a similar way, we are going to create an abstraction for the feature flag system that uses our ConfigurationProvider as a data source.

We start with an enum that will encapsulate our feature flag keys. The string associated values will be the configuration keys:

// FeatureGate.swift

import Foundation

// MARK: - FeatureGate
enum FeatureGate: String {
    case enableLearnModeV2 = "enable_learn_mode_v2"
    
    var key: String { rawValue }
}

And as you will see, the feature gate provider implementation is quite simple:

// FeatureGateProvider.swift

import Foundation

// MARK: - FeatureGateProvider
protocol FeatureGateProvider {
    func isGateOpen(_ featureGate: FeatureGate) -> Bool
}

// MARK: - DefaultFeatureGateProvider
final class DefaultFeatureGateProvider: FeatureGateProvider {
    // MARK: - Initializers
    init(configurationProvider: ConfigurationProvider) {
        self.configurationProvider = configurationProvider
    }
    
    // MARK: - Gate management
    func isGateOpen(_ featureGate: FeatureGate) -> Bool {
        configurationProvider.boolean(for: .custom(key: featureGate.key))
    }
    
    // MARK: - Dependencies
    private let configurationProvider: ConfigurationProvider
}

Usage

We now have a FeatureGateProvider class we can inject in our code (view controllers, view models, presenters, etc.) to determine if a feature is enabled or not. Then it’s a simple matter of writing a bit of conditional code:

if featureGateProvider.isGateOpen(.enableLearnModeV2) {
  // new behavior to only be active when the gate is open
} else {
  // default behavior for when the gate is closed
}

Unit testing

Since we have created protocols for most things, it’s going to be very easy to mock our feature flag system in unit tests:

// ConfigurationManagerMock.swift

@testable import FeatureGateSystem

// MARK: - ConfigurationManagerMock
final class ConfigurationManagerMock: ConfigurationManager {
    private(set) var refreshCallCount: Int = 0
    func refresh() async throws {
        refreshCallCount += 1
    }
    
    var booleanOverride: Bool = false
    private(set) var booleanCallCount: Int = 0
    func boolean(for configuration: Configuration) -> Bool {
        booleanCallCount += 1
        return booleanOverride
    }
    
    var doubleOverride: Double = 0.0
    private(set) var doubleCallCount: Int = 0
    func double(for configuration: Configuration) -> Double {
        doubleCallCount += 1
        return doubleOverride
    }
    
    var integerOverride: Int = 0
    private(set) var integerCallCount: Int = 0
    func integer(for configuration: Configuration) -> Int {
        integerCallCount += 1
        return integerOverride
    }
    
    var stringOverride: String? = nil
    private(set) var stringCallCount: Int = 0
    func string(for configuration: Configuration) -> String? {
        stringCallCount += 1
        return stringOverride
    }
    
    private(set) var stringWithDefaultValueCallCount: Int = 0
    func string(for configuration: Configuration, defaultValue: String) -> String {
        stringWithDefaultValueCallCount += 1
        return defaultValue
    }
}
// ConfigurationProviderMock.swift

@testable import FeatureGateSystem

// MARK: - ConfigurationProviderMock
final class ConfigurationProviderMock: ConfigurationProvider {
    var booleanOverride: Bool = false
    private(set) var booleanCallCount: Int = 0
    func boolean(for configuration: Configuration) -> Bool {
        booleanCallCount += 1
        return booleanOverride
    }
    
    var doubleOverride: Double = 0.0
    private(set) var doubleCallCount: Int = 0
    func double(for configuration: Configuration) -> Double {
        doubleCallCount += 1
        return doubleOverride
    }
    
    var integerOverride: Int = 0
    private(set) var integerCallCount: Int = 0
    func integer(for configuration: Configuration) -> Int {
        integerCallCount += 1
        return integerOverride
    }
    
    var stringOverride: String? = nil
    private(set) var stringCallCount: Int = 0
    func string(for configuration: Configuration) -> String? {
        stringCallCount += 1
        return stringOverride
    }
    
    private(set) var stringWithDefaultValueCallCount: Int = 0
    func string(for configuration: Configuration, defaultValue: String) -> String {
        stringWithDefaultValueCallCount += 1
        return defaultValue
    }
}
// FeatureGateProviderMock.swift

@testable import FeatureGateSystem

// MARK: - FeatureGateProviderMock
final class FeatureGateProviderMock: FeatureGateProvider {
    var isGateOpenOverride: [FeatureGate: Bool] = [:]
    private(set) var isGateOpenCallCount: Int = 0
    func isGateOpen(_ featureGate: FeatureGate) -> Bool {
        isGateOpenCallCount += 1
        return isGateOpenOverride[featureGate] ?? false
    }
}