Avec le développement constant de l'écosystème Web3, la concurrence pour participer aux activités d'Airdrop devient de plus en plus intense. S'appuyer uniquement sur des interactions simples ne suffit plus à répondre aux besoins actuels. Désormais, réussir à participer à un Airdrop nécessite non seulement de comprendre les données, de consulter les données, mais aussi d'être capable d'analyser précisément quels projets pourraient émettre un jeton, à qui, et comment les distribuer.
Récemment, un outil de données ZK (preuve à connaissance nulle) nommé Lagrange a suscité un large intérêt dans l'industrie. Il offre aux participants de Web3 des capacités d'analyse de données sans précédent.
Illustrons la puissance de Lagrange avec un cas concret : supposons qu'un projet d'Airdrop annonce "des jetons ne seront distribués qu'aux anciennes adresses ayant interagi sur plusieurs chaînes". Les méthodes traditionnelles peuvent nécessiter de consulter les enregistrements d'interaction sur chaque blockchain un par un, ou d'écrire des scripts complexes pour extraire des données, voire de rester constamment à l'affût des réseaux sociaux pour obtenir des indices sur le projet. Ces méthodes sont non seulement chronophages, mais aussi peu efficaces.
Et en utilisant le mécanisme de requêtes ZK inter-chaînes de Lagrange, les utilisateurs peuvent générer en quelques minutes un portrait d'interaction complet sur toute la chaîne et valider rapidement l'authenticité des données. Cela améliore considérablement l'efficacité et la précision de la participation à l'Airdrop.
Lagrange est essentiellement un "générateur de preuves de données inter-chaînes". Les utilisateurs ordinaires peuvent accomplir des tâches qui nécessitaient auparavant des moyens techniques complexes en utilisant les API de données, les plugins ou les interfaces de produits destinées aux utilisateurs que Lagrange propose.
Les cas d'utilisation de Lagrange sont très variés, par exemple :
1. Recherchez rapidement les adresses actives sur plusieurs blockchains, ce qui aide à localiser précisément les modèles d'adresses privilégiés par les équipes de projet.
2. Analyser si l'ancienne adresse est active dans des domaines tels qu'EigenLayer, le staking L2 ou la création de NFT, afin d'identifier les caractéristiques des "joueurs expérimentés" et de fournir des références pour participer à l'Airdrop.
3. À l'avenir, les agents AI pourraient utiliser Lagrange pour l'authentification et la prévision de crédit, favorisant ainsi le développement de l'écosystème Web3.
Avec l'émergence d'outils comme Lagrange, la capacité d'analyse des données de l'écosystème Web3 connaît un saut qualitatif. Cela change non seulement les stratégies des participants, mais offre également aux porteurs de projets des portraits d'utilisateurs plus précis, promettant de faire évoluer l'ensemble de l'industrie vers une direction plus mature et efficace.
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MidnightSeller
· Il y a 10h
Encore une nouvelle machine à prendre les gens pour des idiots ?
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TokenBeginner'sGuide
· Il y a 10h
Petit rappel : Bien que les outils de suivi des données soient utiles, n'oubliez pas la conformité et la gestion des risques. Il est conseillé de se familiariser d'abord avec les lois et règlements pertinents.
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Anon4461
· Il y a 10h
Le paquet zk est arrivé !
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FarmHopper
· Il y a 10h
Technologie débutant fermier ~ axé sur l'Airdrop, travailleur sautant expérimenté !
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MetaLord420
· Il y a 10h
C'est fiable, cette chose est arrivée à point nommé.
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ZenChainWalker
· Il y a 10h
Le véritable airdrop n'a pas de sens, je ne fais que garder le compte pour faire de l'argent.
Avec le développement constant de l'écosystème Web3, la concurrence pour participer aux activités d'Airdrop devient de plus en plus intense. S'appuyer uniquement sur des interactions simples ne suffit plus à répondre aux besoins actuels. Désormais, réussir à participer à un Airdrop nécessite non seulement de comprendre les données, de consulter les données, mais aussi d'être capable d'analyser précisément quels projets pourraient émettre un jeton, à qui, et comment les distribuer.
Récemment, un outil de données ZK (preuve à connaissance nulle) nommé Lagrange a suscité un large intérêt dans l'industrie. Il offre aux participants de Web3 des capacités d'analyse de données sans précédent.
Illustrons la puissance de Lagrange avec un cas concret : supposons qu'un projet d'Airdrop annonce "des jetons ne seront distribués qu'aux anciennes adresses ayant interagi sur plusieurs chaînes". Les méthodes traditionnelles peuvent nécessiter de consulter les enregistrements d'interaction sur chaque blockchain un par un, ou d'écrire des scripts complexes pour extraire des données, voire de rester constamment à l'affût des réseaux sociaux pour obtenir des indices sur le projet. Ces méthodes sont non seulement chronophages, mais aussi peu efficaces.
Et en utilisant le mécanisme de requêtes ZK inter-chaînes de Lagrange, les utilisateurs peuvent générer en quelques minutes un portrait d'interaction complet sur toute la chaîne et valider rapidement l'authenticité des données. Cela améliore considérablement l'efficacité et la précision de la participation à l'Airdrop.
Lagrange est essentiellement un "générateur de preuves de données inter-chaînes". Les utilisateurs ordinaires peuvent accomplir des tâches qui nécessitaient auparavant des moyens techniques complexes en utilisant les API de données, les plugins ou les interfaces de produits destinées aux utilisateurs que Lagrange propose.
Les cas d'utilisation de Lagrange sont très variés, par exemple :
1. Recherchez rapidement les adresses actives sur plusieurs blockchains, ce qui aide à localiser précisément les modèles d'adresses privilégiés par les équipes de projet.
2. Analyser si l'ancienne adresse est active dans des domaines tels qu'EigenLayer, le staking L2 ou la création de NFT, afin d'identifier les caractéristiques des "joueurs expérimentés" et de fournir des références pour participer à l'Airdrop.
3. À l'avenir, les agents AI pourraient utiliser Lagrange pour l'authentification et la prévision de crédit, favorisant ainsi le développement de l'écosystème Web3.
Avec l'émergence d'outils comme Lagrange, la capacité d'analyse des données de l'écosystème Web3 connaît un saut qualitatif. Cela change non seulement les stratégies des participants, mais offre également aux porteurs de projets des portraits d'utilisateurs plus précis, promettant de faire évoluer l'ensemble de l'industrie vers une direction plus mature et efficace.