С развитием экосистемы Web3 конкуренция за участие в Аирдропах становится все более напряженной. Полагаться только на простые взаимодействия уже недостаточно для удовлетворения текущих потребностей. Теперь для успешного участия в Аирдропе нужно не только понимать данные и запрашивать их, но и уметь точно анализировать, какие проекты могут выпустить монету, кому именно они будут выданы и как будет происходить распределение.

В последнее время инструмент данных под названием Lagrange, использующий ZK (ноль знаний), привлек широкое внимание в отрасли. Он предоставляет участникам Web3 беспрецедентные возможности анализа данных.

Давайте поясним мощные возможности Lagrange на конкретном примере: предположим, что существует проект аирдропа, который объявил, что "токены будут выданы только старым адресам с многоплановой интеракцией". Традиционные методы могут потребовать проверки взаимодействий по каждой блокчейн-сети по отдельности или написания сложных скриптов для сбора данных, или даже постоянного мониторинга социальных сетей для получения подсказок о проекте. Эти методы не только отнимают много времени, но и неэффективны.

Используя механизм кросс-чейн ZK-запросов от Lagrange, пользователи всего за несколько минут могут создать полное изображение взаимодействия всей цепи и быстро проверить истинность данных. Это значительно повышает эффективность и точность участия в Аирдроп.

Lagrange по сути является "генератором доказательств данных между цепями". Обычные пользователи могут выполнять задачи, которые ранее требовали сложных технических средств, через вызов предоставляемого им API данных, плагинов или будущих интерфейсов продуктов, ориентированных на пользователей.

Применение Лагранжа非常广泛，例如：

1. Быстрый поиск адресов, одновременно активных на нескольких блокчейнах, помогает точно определить модели адресов, предпочитаемых проектом.

2. Проанализируйте, активен ли старый адрес в таких областях, как EigenLayer, L2-стейкинг или чеканка NFT, чтобы выявить характеристики "опытных игроков" и предоставить справочную информацию для участия в Аирдроп.

3. В будущем AI-агенты могут использовать Лагранж для аутентификации и кредитного прогнозирования, что будет способствовать дальнейшему развитию экосистемы Web3.

С появлением таких инструментов, как Lagrange, аналитические возможности данных в экосистеме Web3 переживают качественный скачок. Это не только меняет стратегии участников, но также предоставляет проектам более точные пользовательские профили, что должно способствовать развитию всей отрасли в более зрелом и эффективном направлении.