Web3 ekosisteminin sürekli gelişmesiyle birlikte, airdrop etkinliklerine katılma rekabeti giderek artıyor. Sadece basit etkileşimlere dayanmak artık mevcut ihtiyaçları karşılamıyor. Şimdi, airdrop'a başarılı bir şekilde katılmak yalnızca verileri anlamayı, verileri sorgulamayı değil, aynı zamanda hangi projelerin coin çıkarma olasılığını, kime verileceğini ve nasıl dağıtılacağını doğru bir şekilde analiz edebilme yeteneğini de gerektiriyor.
Son zamanlarda, Lagrange adında bir ZK (sıfır bilgi kanıtı) veri aracı sektörün geniş ilgisini çekti. Web3 katılımcılarına eşi benzeri görülmemiş bir veri analiz yeteneği sunuyor.
Lagrange'in güçlü işlevselliğini somut bir örnekle açıklayalım: Diyelim ki bir Airdrop projesi "sadece çok zincirli etkileşimde bulunan eski adreslere token verecek" diye duyurdu. Geleneksel yöntemler, her bir blockchain üzerinde etkileşim kayıtlarını tek tek kontrol etmeyi gerektirebilir veya verileri çekmek için karmaşık betikler yazmayı, hatta proje ipuçlarını almak için sosyal medyayı sürekli takip etmeyi gerektirebilir. Bu yöntemler yalnızca zaman alıcı değil, aynı zamanda verimsizdir.
Lagrange'ın çapraz zincir ZK sorgulama mekanizmasını kullanarak, kullanıcılar sadece birkaç dakika içinde tam bir tüm zincir etkileşim görüntüsü oluşturabilir ve verilerin doğruluğunu hızlı bir şekilde doğrulayabilirler. Bu, airdrop'a katılımın verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır.
Lagrange esasen bir "kullanıcılar arası veri kanıtı oluşturucu"dur. Sıradan kullanıcılar, sağladığı veri API'sini, eklentileri veya gelecekteki kullanıcı odaklı ürün arayüzünü çağırarak, geçmişte karmaşık teknik yöntemler gerektiren görevleri gerçekleştirebilirler.
Lagrange'ın uygulama alanları oldukça geniştir, örneğin:
1. Birden fazla blok zincirinde aynı anda aktif olan adresleri hızlı bir şekilde sorgulamak, proje tarafının tercih ettiği adres modellerini kesin bir şekilde belirlemeye yardımcı olur.
2. Eski adresin EigenLayer, L2 staking veya NFT minting gibi alanlarda aktif olup olmadığını analiz ederek, "deneyimli oyuncuların" özelliklerini tanımlamak ve airdrop katılımı için referans sağlamak.
3. Gelecekte, AI ajanları Lagrange'ı kimlik doğrulama ve kredi tahmini için kullanabilir, böylece Web3 ekosisteminin gelişimini daha da ilerletebilir.
Lagrange gibi araçların sürekli ortaya çıkmasıyla birlikte, Web3 ekosisteminin veri analiz yetenekleri niteliksel bir sıçrama yaşıyor. Bu sadece katılımcıların stratejilerini değiştirmekle kalmıyor, aynı zamanda proje sahiplerine daha doğru kullanıcı profilleri sunarak, tüm sektörün daha olgun ve verimli bir yöne doğru ilerlemesini umuyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
7 Likes
Reward
7
6
Share
Comment
0/400
MidnightSeller
· 7h ago
Yine yeni bir enayi kesici mi var?
View OriginalReply0
TokenBeginner'sGuide
· 7h ago
Küçük bir hatırlatma: Veri takip araçları iyi olsa da, uyumluluk ve risk yönetimini unutmamalısınız. İlgili yasal düzenlemeleri önceden anlamanızı öneririm.
View OriginalReply0
Anon4461
· 8h ago
zk paket haberleri geldi
View OriginalReply0
FarmHopper
· 8h ago
Teknoloji acemisi çiftçi ~ Airdrop'a odaklanmış, deneyimli sıçrama işçisi!
View OriginalReply0
MetaLord420
· 8h ago
Güvenilir, bu şey çok zamanında geldi.
View OriginalReply0
ZenChainWalker
· 8h ago
Boş Airdrop eğlenceli değil, ben sadece hesap açıp para kazanmak istiyorum.
Web3 ekosisteminin sürekli gelişmesiyle birlikte, airdrop etkinliklerine katılma rekabeti giderek artıyor. Sadece basit etkileşimlere dayanmak artık mevcut ihtiyaçları karşılamıyor. Şimdi, airdrop'a başarılı bir şekilde katılmak yalnızca verileri anlamayı, verileri sorgulamayı değil, aynı zamanda hangi projelerin coin çıkarma olasılığını, kime verileceğini ve nasıl dağıtılacağını doğru bir şekilde analiz edebilme yeteneğini de gerektiriyor.
Son zamanlarda, Lagrange adında bir ZK (sıfır bilgi kanıtı) veri aracı sektörün geniş ilgisini çekti. Web3 katılımcılarına eşi benzeri görülmemiş bir veri analiz yeteneği sunuyor.
Lagrange'in güçlü işlevselliğini somut bir örnekle açıklayalım: Diyelim ki bir Airdrop projesi "sadece çok zincirli etkileşimde bulunan eski adreslere token verecek" diye duyurdu. Geleneksel yöntemler, her bir blockchain üzerinde etkileşim kayıtlarını tek tek kontrol etmeyi gerektirebilir veya verileri çekmek için karmaşık betikler yazmayı, hatta proje ipuçlarını almak için sosyal medyayı sürekli takip etmeyi gerektirebilir. Bu yöntemler yalnızca zaman alıcı değil, aynı zamanda verimsizdir.
Lagrange'ın çapraz zincir ZK sorgulama mekanizmasını kullanarak, kullanıcılar sadece birkaç dakika içinde tam bir tüm zincir etkileşim görüntüsü oluşturabilir ve verilerin doğruluğunu hızlı bir şekilde doğrulayabilirler. Bu, airdrop'a katılımın verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırır.
Lagrange esasen bir "kullanıcılar arası veri kanıtı oluşturucu"dur. Sıradan kullanıcılar, sağladığı veri API'sini, eklentileri veya gelecekteki kullanıcı odaklı ürün arayüzünü çağırarak, geçmişte karmaşık teknik yöntemler gerektiren görevleri gerçekleştirebilirler.
Lagrange'ın uygulama alanları oldukça geniştir, örneğin:
1. Birden fazla blok zincirinde aynı anda aktif olan adresleri hızlı bir şekilde sorgulamak, proje tarafının tercih ettiği adres modellerini kesin bir şekilde belirlemeye yardımcı olur.
2. Eski adresin EigenLayer, L2 staking veya NFT minting gibi alanlarda aktif olup olmadığını analiz ederek, "deneyimli oyuncuların" özelliklerini tanımlamak ve airdrop katılımı için referans sağlamak.
3. Gelecekte, AI ajanları Lagrange'ı kimlik doğrulama ve kredi tahmini için kullanabilir, böylece Web3 ekosisteminin gelişimini daha da ilerletebilir.
Lagrange gibi araçların sürekli ortaya çıkmasıyla birlikte, Web3 ekosisteminin veri analiz yetenekleri niteliksel bir sıçrama yaşıyor. Bu sadece katılımcıların stratejilerini değiştirmekle kalmıyor, aynı zamanda proje sahiplerine daha doğru kullanıcı profilleri sunarak, tüm sektörün daha olgun ve verimli bir yöne doğru ilerlemesini umuyor.