主要观点：

• Roblox Studio 让数百万创作者用 Luau（Lua 的变体）编程构建互动体验，创作者群体多样，Luau 需支持广泛受众，包含可选渐进式类型系统且尽量减少假阳性错误。
• 为改进语言及类型系统，设计并实施了伪匿名随机抽样遥测系统，收集超 150 万遥测记录，研究类型错误随时间变化，未泄露私人数据。
• 得出关于 Luau 的多个发现，如选入渐进式类型不受欢迎、类型分析的严格模式对与数据资产交互过于保守、类型分析很少达到内部问题大小限制等，且研究结果有广泛意义。

关键信息：

• 作者包括 Ben Greenman、Alan Jeffrey、Shriram Krishnamurthi 和 Mitesh Shah，分别来自布朗大学和 Roblox。
• 提交日期 2023 - 10 - 01，出版日期 2024 - 02 - 15，DOI 及全文链接。
• 遥测系统记录包括时间戳、会话 ID、发送原因及最近类型分析的数字摘要。
• 数据集及分析脚本可获取。

重要细节：

• Luau 创作者群体广泛，从新手到专业开发者。
• 不能收集源代码片段、错误消息等私人信息，只能通过遥测研究类型错误。
• 遥测系统在 2023 年春季在 Roblox Studio 部署，收集超 34 万会话的 150 多万记录。
• 研究发现对其他渐进式语言如 TypeScript 等有启示，遥测设计可报告类型错误而不泄露敏感信息。