在情感类应用领域，功能设计的意义往往需要通过真实使用场景来体现。多位用户反馈，Deep Attract 在处理关系不确定情境时提供了相对客观的参考，帮助减少因情绪波动带来的判断偏差。

不少使用者提到，在互动过程中最常见的困扰并非不知道说什么，而是不确定对方态度是否发生变化。聊天仍在持续，但情绪回应减少、互动节奏下降或话题深度停滞，往往难以及时察觉。

一位用户表示，在使用该产品之前，面对模糊回应通常只能反复试探，既消耗精力，也可能影响关系稳定。而通过对聊天记录进行整体分析，可以看到趋势变化，从而更理性地调整沟通方式。

另一位用户提到，在关系初期阶段最难判断的是是否值得继续投入。分析结果提供的风险提示，使其能够避免单方面投入过多情绪资源，从而减少失衡带来的挫败感。

从反馈内容来看，多数用户并未将该产品视为“成功保证工具”，而是作为辅助参考。系统既不承诺结果，也不会强制指导行为，这种中性定位更容易被接受。

业内人士认为，情感关系本身具有高度不确定性，技术无法提供绝对答案，但能够降低误判概率，本身就具备现实意义。对于习惯线上沟通的人群而言，这类工具可能成为新的支持方式。

总体来看，Deep Attract 在实际使用中的表现显示，情感AI应用正在从提供技巧转向帮助用户理解互动本身，这一变化可能成为未来发展的重要方向。