No domínio do Web3, o comportamento dos usuários na cadeia é frequentemente um importante critério de medida. No entanto, muitas pessoas costumam exagerar seu nível de participação, chegando até a inventar histórias de interação. Esta situação pode estar prestes a mudar.
Um novo projeto chamado Lagrange está a mudar as regras do jogo. É descrito como uma "máquina de prova de comportamento" em cadeia, capaz de verificar as atividades dos usuários na cadeia através de provas de conhecimento zero (ZK proof). Isso significa que, independentemente da interação com projetos como ZKsync, Arbitrum, Starknet, todas serão registadas e verificadas com precisão.
O funcionamento do Lagrange é muito intuitivo. Os usuários apenas precisam escrever uma simples consulta SQL, como verificar se uma determinada carteira interagiu mais de 10 vezes com um protocolo específico. O backend do Lagrange extrai as informações relevantes dos dados históricos na blockchain, gera provas através do seu módulo ZK e as carrega na blockchain. Este processo cria um registro na blockchain que é imutável e à prova de falsificações.
Em comparação com as ferramentas de análise de dados tradicionais, o Lagrange oferece uma forma de validação mais rápida e mais confiável. Por exemplo, usar o Dune Analytics para consultar a interação do Blast pode levar 5 minutos, e se a instrução SQL estiver incorreta, pode ser necessário esperar um dia inteiro. O Lagrange aumentou significativamente a eficiência desse processo.
Esta inovação pode ter um impacto profundo no ecossistema Web3. Ela não só pode ajudar os projetos a identificar com mais precisão os verdadeiros usuários ativos, mas também pode fornecer aos usuários um "histórico de desempenho" confiável em cadeia, que registra seu histórico de participação. Isso tem uma importância significativa em aspectos como atividades de airdrop e certificação de contribuições à comunidade.
Com o surgimento de ferramentas como a Lagrange, a transparência e a credibilidade no campo do Web3 serão significativamente aprimoradas. Isso não apenas ajudará a combater a desinformação e a exageração da participação, mas também proporcionará mais oportunidades de reconhecimento e recompensas para os verdadeiros membros ativos da comunidade.
No futuro, poderemos ver mais cenários de aplicação baseados neste mecanismo de prova de comportamento. Quer seja no DeFi, GameFi ou nas redes sociais, registos de comportamento de utilizadores precisos e imutáveis tornar-se-ão uma infraestrutura importante. Isso irá impulsionar todo o ecossistema Web3 em direção a um desenvolvimento mais justo e transparente.
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AlwaysMissingTops
· 07-21 23:50
Ai, agora o cão trapaceiro não pode mais fazer isso.
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AirdropCollector
· 07-21 23:50
shorting Airdrop onde se ganha dinheiro com KOL?
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StakeHouseDirector
· 07-21 23:50
Esse tipo de contratos inteligentes não é aceitável.
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SerumSquirter
· 07-21 23:50
Tem um pouco de crueldade, o装b vai estar condenado.
No domínio do Web3, o comportamento dos usuários na cadeia é frequentemente um importante critério de medida. No entanto, muitas pessoas costumam exagerar seu nível de participação, chegando até a inventar histórias de interação. Esta situação pode estar prestes a mudar.
Um novo projeto chamado Lagrange está a mudar as regras do jogo. É descrito como uma "máquina de prova de comportamento" em cadeia, capaz de verificar as atividades dos usuários na cadeia através de provas de conhecimento zero (ZK proof). Isso significa que, independentemente da interação com projetos como ZKsync, Arbitrum, Starknet, todas serão registadas e verificadas com precisão.
O funcionamento do Lagrange é muito intuitivo. Os usuários apenas precisam escrever uma simples consulta SQL, como verificar se uma determinada carteira interagiu mais de 10 vezes com um protocolo específico. O backend do Lagrange extrai as informações relevantes dos dados históricos na blockchain, gera provas através do seu módulo ZK e as carrega na blockchain. Este processo cria um registro na blockchain que é imutável e à prova de falsificações.
Em comparação com as ferramentas de análise de dados tradicionais, o Lagrange oferece uma forma de validação mais rápida e mais confiável. Por exemplo, usar o Dune Analytics para consultar a interação do Blast pode levar 5 minutos, e se a instrução SQL estiver incorreta, pode ser necessário esperar um dia inteiro. O Lagrange aumentou significativamente a eficiência desse processo.
Esta inovação pode ter um impacto profundo no ecossistema Web3. Ela não só pode ajudar os projetos a identificar com mais precisão os verdadeiros usuários ativos, mas também pode fornecer aos usuários um "histórico de desempenho" confiável em cadeia, que registra seu histórico de participação. Isso tem uma importância significativa em aspectos como atividades de airdrop e certificação de contribuições à comunidade.
Com o surgimento de ferramentas como a Lagrange, a transparência e a credibilidade no campo do Web3 serão significativamente aprimoradas. Isso não apenas ajudará a combater a desinformação e a exageração da participação, mas também proporcionará mais oportunidades de reconhecimento e recompensas para os verdadeiros membros ativos da comunidade.
No futuro, poderemos ver mais cenários de aplicação baseados neste mecanismo de prova de comportamento. Quer seja no DeFi, GameFi ou nas redes sociais, registos de comportamento de utilizadores precisos e imutáveis tornar-se-ão uma infraestrutura importante. Isso irá impulsionar todo o ecossistema Web3 em direção a um desenvolvimento mais justo e transparente.