Com o contínuo desenvolvimento do ecossistema Web3, a competição para participar de atividades de Airdrop está se tornando cada vez mais intensa. Confiar apenas em interações simples já não atende às necessidades atuais. Agora, para participar com sucesso de um Airdrop, é necessário não apenas entender dados e consultá-los, mas também ser capaz de analisar com precisão quais projetos podem emitir moeda, para quem, e como a distribuição será feita.
Recentemente, uma ferramenta de dados ZK (prova de zero conhecimento) chamada Lagrange chamou a atenção generalizada na indústria. Ela oferece aos participantes do Web3 uma capacidade de análise de dados sem precedentes.
Vamos ilustrar o poderoso recurso do Lagrange com um exemplo concreto: suponha que há um projeto de Airdrop que anuncia "apenas distribuir moeda para endereços antigos com interações multichain". Os métodos tradicionais podem exigir a verificação individual dos registros de interações em cada blockchain, ou a escrita de scripts complexos para extrair dados, ou até mesmo a necessidade de estar sempre atento às redes sociais para obter pistas sobre o projeto. Esses métodos não são apenas demorados, mas também ineficientes.
E ao usar o mecanismo de consulta ZK entre cadeias de Lagrange, os usuários podem gerar uma imagem interativa completa de toda a cadeia em apenas alguns minutos e verificar rapidamente a veracidade dos dados. Isso aumentou significativamente a eficiência e a precisão da participação em Airdrop.
Lagrange é essencialmente um "gerador de prova de dados entre cadeias". Os usuários comuns podem realizar tarefas que anteriormente exigiam meios técnicos complexos, simplesmente chamando a API de dados, plugins ou interfaces de produtos voltadas para o usuário que ele oferece.
Os cenários de aplicação de Lagrange são muito amplos, por exemplo:
1. Consulta rápida de endereços ativos em várias blockchains ao mesmo tempo, ajudando a localizar com precisão os padrões de endereços preferidos pelos projetos.
2. Analisar se o endereço antigo está ativo em áreas como EigenLayer, staking L2 ou mintagem de NFT, a fim de identificar as características dos "jogadores experientes" como referência para participar de Airdrop.
3. No futuro, os agentes de IA podem usar Lagrange para a autenticação e previsão de crédito, impulsionando ainda mais o desenvolvimento do ecossistema Web3.
Com o surgimento de ferramentas como Lagrange, a capacidade de análise de dados no ecossistema Web3 está a ter um salto qualitativo. Isso não só altera as estratégias dos participantes, mas também fornece perfis de usuários mais precisos para os projetos, prometendo impulsionar toda a indústria em direção a um desenvolvimento mais maduro e eficiente.
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MidnightSeller
· 10h atrás
又有新idiotas fazer as pessoas de parvas了？
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TokenBeginner'sGuide
· 10h atrás
Pequeno lembrete: embora a ferramenta de rastreamento de dados seja boa, não se esqueça da conformidade e do controle de riscos, é aconselhável primeiro entender as leis e regulamentos relevantes.
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Anon4461
· 10h atrás
zk pacotes de informação chegaram
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FarmHopper
· 10h atrás
Tecnologia novato agricultor de fazenda ~ focado em Airdrop, trabalhador experiente em saltos!
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MetaLord420
· 10h atrás
Confiável, isso chegou na hora certa.
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ZenChainWalker
· 10h atrás
O airdrop não tem sentido, eu só crio contas para fazer dinheiro.
Com o contínuo desenvolvimento do ecossistema Web3, a competição para participar de atividades de Airdrop está se tornando cada vez mais intensa. Confiar apenas em interações simples já não atende às necessidades atuais. Agora, para participar com sucesso de um Airdrop, é necessário não apenas entender dados e consultá-los, mas também ser capaz de analisar com precisão quais projetos podem emitir moeda, para quem, e como a distribuição será feita.
Recentemente, uma ferramenta de dados ZK (prova de zero conhecimento) chamada Lagrange chamou a atenção generalizada na indústria. Ela oferece aos participantes do Web3 uma capacidade de análise de dados sem precedentes.
Vamos ilustrar o poderoso recurso do Lagrange com um exemplo concreto: suponha que há um projeto de Airdrop que anuncia "apenas distribuir moeda para endereços antigos com interações multichain". Os métodos tradicionais podem exigir a verificação individual dos registros de interações em cada blockchain, ou a escrita de scripts complexos para extrair dados, ou até mesmo a necessidade de estar sempre atento às redes sociais para obter pistas sobre o projeto. Esses métodos não são apenas demorados, mas também ineficientes.
E ao usar o mecanismo de consulta ZK entre cadeias de Lagrange, os usuários podem gerar uma imagem interativa completa de toda a cadeia em apenas alguns minutos e verificar rapidamente a veracidade dos dados. Isso aumentou significativamente a eficiência e a precisão da participação em Airdrop.
Lagrange é essencialmente um "gerador de prova de dados entre cadeias". Os usuários comuns podem realizar tarefas que anteriormente exigiam meios técnicos complexos, simplesmente chamando a API de dados, plugins ou interfaces de produtos voltadas para o usuário que ele oferece.
Os cenários de aplicação de Lagrange são muito amplos, por exemplo:
1. Consulta rápida de endereços ativos em várias blockchains ao mesmo tempo, ajudando a localizar com precisão os padrões de endereços preferidos pelos projetos.
2. Analisar se o endereço antigo está ativo em áreas como EigenLayer, staking L2 ou mintagem de NFT, a fim de identificar as características dos "jogadores experientes" como referência para participar de Airdrop.
3. No futuro, os agentes de IA podem usar Lagrange para a autenticação e previsão de crédito, impulsionando ainda mais o desenvolvimento do ecossistema Web3.
Com o surgimento de ferramentas como Lagrange, a capacidade de análise de dados no ecossistema Web3 está a ter um salto qualitativo. Isso não só altera as estratégias dos participantes, mas também fornece perfis de usuários mais precisos para os projetos, prometendo impulsionar toda a indústria em direção a um desenvolvimento mais maduro e eficiente.