是的，我们正在积极调整平板电脑界面，使其摆脱过于技术化的抽象表达，转而采用以风味为中心的术语，从而提供有用的调整指导。过去，界面并未清楚说明：如果萃取味道不对或过酸，应当调整哪个变量。为弥合这一差距，我们正在设计智能曲线，可根据直观的用户滑块自动更改后台参数，例如针对"浅烘焙与深烘焙"进行调整，或在"醇厚度与清晰度"之间滑动。选择这些用户友好的调整项后，系统将同时协调预浸泡时长、温度和水流曲线的变化，使咖啡专业人士无需掌握复杂的工程数据，即可执行有针对性的风味调整。
当我们最初开始研发 Decent Espresso 机器时，整个行业在很大程度上仍处于前科学状态，咖啡师缺乏测量萃取数据的基本工具。由于缺乏客观数据，意式咖啡界常常诉诸周期性的潮流，而非严谨的实验——某一年把冷冻咖啡豆视为绝对必要，下一年又声称加热磨豆机才是获得更佳风味的关键。真正的科学需要提出明确的假说，并执行可重复、严密监控的实验，以系统地证实或推翻该假说。我们打造 Decent 平台，正是为了通过提供精确的实时测量来建立这一科学基础。
John 十年前为机器编写的几乎所有自定义萃取配方，最终都被证明大体上是错误的，唯一的例外是我们基本的默认曲线。多年来，我们充满热情的用户社区利用折射仪和盲测来挑战旧有范式，围绕意式咖啡萃取建立了全新的共识。通过分享原始图表数据，用户精确地厘清了毛细作用、滴液速度和目标压力如何影响粉饼动态。我们将这些经社区验证的理论综合成一份专门的"最佳实践曲线"，明确针对浅烘焙萃取进行优化，以保持粉饼完整性并减轻微通道效应。
磨豆机刀盘的物理结构——具体而言，是产生平刀单峰还是锥刀双峰的粒径分布——从根本上影响咖啡粉饼的降解方式。在意式咖啡萃取的后半段，当水流穿过压实的咖啡渣时，粉饼的内部完整性会因这些研磨颗粒的形状而发生显著变化。十年前，我们根本不具备这种颗粒级别的认知。认识到这些不同的刀盘几何形状如何改变流量和压力，使我们能够动态调整软件曲线，以补偿特定的磨豆机配置，从而确保在不同设备配置下都能获得最佳的萃取品质。