Dans le domaine du Web3, le comportement des utilisateurs sur la chaîne est souvent un critère de mesure important. Cependant, beaucoup de gens exagèrent souvent leur degré de participation, voire fabriquent une histoire d'interaction. Cette situation pourrait bientôt changer.
Un nouveau projet nommé Lagrange est en train de changer la donne. Il est décrit comme un "machine à preuve de comportement" sur la chaîne, capable de valider les activités des utilisateurs sur la chaîne grâce à des preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK proof). Cela signifie que toutes les interactions avec des projets tels que ZKsync, Arbitrum, Starknet, etc. seront enregistrées et vérifiées avec précision.
Le fonctionnement de Lagrange est très intuitif. Les utilisateurs n'ont qu'à rédiger une simple requête SQL, par exemple pour vérifier si un portefeuille a interagi plus de 10 fois avec un protocole spécifique. Le backend de Lagrange extrait les informations pertinentes des données historiques de la blockchain, puis génère une preuve via son module ZK et l'upload sur la blockchain. Ce processus crée un enregistrement sur la blockchain qui est immuable et infalsifiable.
Comparé aux outils d'analyse de données traditionnels, Lagrange offre une méthode de validation plus rapide et plus fiable. Par exemple, effectuer une requête Dune Analytics pour interroger Blast peut prendre 5 minutes et si la requête SQL contient une erreur, il peut falloir attendre une journée entière. Lagrange améliore considérablement l'efficacité de ce processus.
Cette innovation pourrait avoir un impact profond sur l'écosystème Web3. Elle peut non seulement aider les projets à identifier plus précisément les véritables utilisateurs actifs, mais aussi fournir aux utilisateurs un "bulletin de chaîne" fiable, enregistrant leur historique de participation. Cela a une importance significative pour les activités d'airdrop, la certification des contributions communautaires, etc.
Avec l'émergence d'outils comme Lagrange, la transparence et la crédibilité dans le domaine du Web3 seront considérablement améliorées. Cela contribuera non seulement à lutter contre la désinformation et les comportements exagérant l'engagement, mais également à offrir davantage de reconnaissance et d'opportunités de récompense aux membres actifs de la communauté.
À l'avenir, nous pourrions voir davantage de cas d'utilisation basés sur ce mécanisme de preuve de comportement. Que ce soit dans les domaines de la DeFi, du GameFi ou des réseaux sociaux, des enregistrements de comportement utilisateur précis et infalsifiables deviendront une infrastructure essentielle. Cela poussera l'ensemble de l'écosystème Web3 vers une direction plus équitable et transparente.
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AlwaysMissingTops
· 07-21 23:50
Eh bien, maintenant le chien tricheur ne peut plus spammer.
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AirdropCollector
· 07-21 23:50
shorting l'Airdrop, où est-ce que l'on peut gagner de l'argent avec les KOL?
Dans le domaine du Web3, le comportement des utilisateurs sur la chaîne est souvent un critère de mesure important. Cependant, beaucoup de gens exagèrent souvent leur degré de participation, voire fabriquent une histoire d'interaction. Cette situation pourrait bientôt changer.
Un nouveau projet nommé Lagrange est en train de changer la donne. Il est décrit comme un "machine à preuve de comportement" sur la chaîne, capable de valider les activités des utilisateurs sur la chaîne grâce à des preuves à divulgation nulle de connaissance (ZK proof). Cela signifie que toutes les interactions avec des projets tels que ZKsync, Arbitrum, Starknet, etc. seront enregistrées et vérifiées avec précision.
Le fonctionnement de Lagrange est très intuitif. Les utilisateurs n'ont qu'à rédiger une simple requête SQL, par exemple pour vérifier si un portefeuille a interagi plus de 10 fois avec un protocole spécifique. Le backend de Lagrange extrait les informations pertinentes des données historiques de la blockchain, puis génère une preuve via son module ZK et l'upload sur la blockchain. Ce processus crée un enregistrement sur la blockchain qui est immuable et infalsifiable.
Comparé aux outils d'analyse de données traditionnels, Lagrange offre une méthode de validation plus rapide et plus fiable. Par exemple, effectuer une requête Dune Analytics pour interroger Blast peut prendre 5 minutes et si la requête SQL contient une erreur, il peut falloir attendre une journée entière. Lagrange améliore considérablement l'efficacité de ce processus.
Cette innovation pourrait avoir un impact profond sur l'écosystème Web3. Elle peut non seulement aider les projets à identifier plus précisément les véritables utilisateurs actifs, mais aussi fournir aux utilisateurs un "bulletin de chaîne" fiable, enregistrant leur historique de participation. Cela a une importance significative pour les activités d'airdrop, la certification des contributions communautaires, etc.
Avec l'émergence d'outils comme Lagrange, la transparence et la crédibilité dans le domaine du Web3 seront considérablement améliorées. Cela contribuera non seulement à lutter contre la désinformation et les comportements exagérant l'engagement, mais également à offrir davantage de reconnaissance et d'opportunités de récompense aux membres actifs de la communauté.
À l'avenir, nous pourrions voir davantage de cas d'utilisation basés sur ce mécanisme de preuve de comportement. Que ce soit dans les domaines de la DeFi, du GameFi ou des réseaux sociaux, des enregistrements de comportement utilisateur précis et infalsifiables deviendront une infrastructure essentielle. Cela poussera l'ensemble de l'écosystème Web3 vers une direction plus équitable et transparente.