З розвитком екосистеми Web3 конкуренція за участь в аірдропах стає все більш жорсткою. Прості взаємодії вже не задовольняють сучасні вимоги. Тепер для успішної участі в аірдропах потрібно не лише розуміти дані та їх перевіряти, а й вміти точно аналізувати, які проекти можуть випустити монету, кому її випустять та як буде здійснюватись розподіл.
Нещодавно інструмент даних під назвою Lagrange на базі ZK (нульових знань) привернув широку увагу в галузі. Він надає учасникам Web3 безпрецедентні можливості для аналізу даних.
Давайте розглянемо конкретний приклад, щоб продемонструвати потужність Lagrange: припустимо, що існує проект аірдропу, який оголошує "токени будуть видані лише старим адресам з багатоланцюговими взаємодіями". Традиційні методи можуть вимагати перевірки історії взаємодій по кожному блокчейну один за одним або написання складних скриптів для збору даних, навіть необхідно постійно стежити за соціальними мережами, щоб отримати підказки про проекти. Ці методи не лише займають багато часу, але й є малоефективними.
А використовуючи механізм міжланцюгових ZK запитів Lagrange, користувачеві потрібно лише кілька хвилин, щоб створити повний інтерактивний портрет усіх ланцюгів, а також швидко перевірити достовірність даних. Це значно підвищує ефективність і точність участі в Аірдроп.
Lagrange по суті є "генератором доказів даних між ланцюгами". Звичайні користувачі можуть виконувати завдання, які раніше вимагали складних технічних засобів, просто викликавши його API даних, плагіни або майбутні інтерфейси продуктів для користувачів.
Застосування Лагранжа дуже широке, наприклад:
1. Швидкий пошук адрес, які одночасно активні на кількох блокчейнах, допомагає точно визначити адресні моделі, які подобаються проектним командам.
2. Аналіз старої адреси на активність в таких сферах, як EigenLayer, L2 стейкінг або випуск NFT, щоб визначити характеристики "досвідчених гравців" та надати довідку для участі в Аірдроп.
3. У майбутньому, AI-агенти можуть використовувати Lagrange для автентифікації та прогнозування кредитоспроможності, що сприятиме розвитку екосистеми Web3.
З появою таких інструментів, як Lagrange, аналітичні можливості даних в екосистемі Web3 переживають якісний стрибок. Це не лише змінює стратегії учасників, але й надає проектним командам більш точні профілі користувачів, що обіцяє сприяти розвитку всієї галузі в більш зрілий та ефективний напрям.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
7 лайків
Нагородити
7
6
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MidnightSeller
· 10год тому
Знову з'явився новий обдурювач невдах?
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenBeginner'sGuide
· 10год тому
Нагадуємо: інструменти відстеження даних хоч і корисні, але не забувайте про Відповідність та ризик-менеджмент, рекомендуємо спершу ознайомитися з відповідними законами та нормативами.
Переглянути оригіналвідповісти на0
Anon4461
· 10год тому
приходить zk-пакет
Переглянути оригіналвідповісти на0
FarmHopper
· 10год тому
Технологічний новичок фермер~ зосереджений на аірдропах, досвідчений стрибун-працівник!
Переглянути оригіналвідповісти на0
MetaLord420
· 10год тому
Надійно, ця річ прийшла дуже вчасно.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ZenChainWalker
· 10год тому
Аірдроп не має сенсу, я тільки вирощую акаунти, щоб заробляти гроші.
З розвитком екосистеми Web3 конкуренція за участь в аірдропах стає все більш жорсткою. Прості взаємодії вже не задовольняють сучасні вимоги. Тепер для успішної участі в аірдропах потрібно не лише розуміти дані та їх перевіряти, а й вміти точно аналізувати, які проекти можуть випустити монету, кому її випустять та як буде здійснюватись розподіл.
Нещодавно інструмент даних під назвою Lagrange на базі ZK (нульових знань) привернув широку увагу в галузі. Він надає учасникам Web3 безпрецедентні можливості для аналізу даних.
Давайте розглянемо конкретний приклад, щоб продемонструвати потужність Lagrange: припустимо, що існує проект аірдропу, який оголошує "токени будуть видані лише старим адресам з багатоланцюговими взаємодіями". Традиційні методи можуть вимагати перевірки історії взаємодій по кожному блокчейну один за одним або написання складних скриптів для збору даних, навіть необхідно постійно стежити за соціальними мережами, щоб отримати підказки про проекти. Ці методи не лише займають багато часу, але й є малоефективними.
А використовуючи механізм міжланцюгових ZK запитів Lagrange, користувачеві потрібно лише кілька хвилин, щоб створити повний інтерактивний портрет усіх ланцюгів, а також швидко перевірити достовірність даних. Це значно підвищує ефективність і точність участі в Аірдроп.
Lagrange по суті є "генератором доказів даних між ланцюгами". Звичайні користувачі можуть виконувати завдання, які раніше вимагали складних технічних засобів, просто викликавши його API даних, плагіни або майбутні інтерфейси продуктів для користувачів.
Застосування Лагранжа дуже широке, наприклад:
1. Швидкий пошук адрес, які одночасно активні на кількох блокчейнах, допомагає точно визначити адресні моделі, які подобаються проектним командам.
2. Аналіз старої адреси на активність в таких сферах, як EigenLayer, L2 стейкінг або випуск NFT, щоб визначити характеристики "досвідчених гравців" та надати довідку для участі в Аірдроп.
3. У майбутньому, AI-агенти можуть використовувати Lagrange для автентифікації та прогнозування кредитоспроможності, що сприятиме розвитку екосистеми Web3.
З появою таких інструментів, як Lagrange, аналітичні можливості даних в екосистемі Web3 переживають якісний стрибок. Це не лише змінює стратегії учасників, але й надає проектним командам більш точні профілі користувачів, що обіцяє сприяти розвитку всієї галузі в більш зрілий та ефективний напрям.