Con el continuo desarrollo del ecosistema Web3, la competencia para participar en actividades de Airdrop es cada vez más intensa. Confiar únicamente en interacciones simples ya no satisface las necesidades actuales. Ahora, participar con éxito en un Airdrop no solo requiere entender los datos y consultarlos, sino también poder analizar con precisión qué proyectos pueden emitir moneda, a quién se les dará y cómo se distribuirán.
Recientemente, una herramienta de datos ZK (prueba de conocimiento cero) llamada Lagrange ha llamado la atención en la industria. Ofrece a los participantes de Web3 capacidades de análisis de datos sin precedentes.
Ilustremos la poderosa función de Lagrange con un caso concreto: supongamos que hay un proyecto de Airdrop que anuncia "solo se emitirán monedas a direcciones antiguas con interacciones multichain". Los métodos tradicionales podrían requerir revisar uno por uno los registros de interacciones en cada blockchain, o escribir scripts complejos para extraer datos, e incluso necesitarían estar atentos a las redes sociales para obtener pistas sobre el proyecto. Estos métodos no solo son lentos, sino que también son ineficientes.
Y al usar el mecanismo de consulta ZK entre cadenas de Lagrange, los usuarios solo necesitan unos minutos para generar un retrato de interacción completo de toda la cadena y pueden verificar rápidamente la veracidad de los datos. Esto mejora enormemente la eficiencia y precisión en la participación en Airdrop.
Lagrange es esencialmente un "generador de pruebas de datos entre cadenas". Los usuarios comunes pueden realizar tareas que antes requerían medios técnicos complejos al llamar a su API de datos, complementos o interfaces de productos futuras orientadas a los usuarios.
Los escenarios de aplicación de Lagrange son muy amplios, por ejemplo:
1. Consulta rápida de direcciones que están activas en múltiples blockchains, lo que ayuda a localizar con precisión los patrones de direcciones preferidos por los proyectos.
2. Analizar si la dirección antigua está activa en áreas como EigenLayer, staking en L2 o la acuñación de NFT, para identificar las características de los "jugadores veteranos" y proporcionar referencias para participar en el Airdrop.
3. En el futuro, los agentes de IA podrían utilizar Lagrange para la verificación de identidad y la predicción de crédito, impulsando aún más el desarrollo del ecosistema Web3.
Con la aparición constante de herramientas como Lagrange, la capacidad de análisis de datos en el ecosistema Web3 está experimentando un salto cualitativo. Esto no solo cambia las estrategias de los participantes, sino que también proporciona a los equipos de proyectos perfiles de usuarios más precisos, lo que promete impulsar a toda la industria hacia un desarrollo más maduro y eficiente.
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MidnightSeller
· hace18h
¿Ya hay otra nueva máquina para tomar a la gente por tonta?
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TokenBeginner'sGuide
· hace18h
Pequeño recordatorio: aunque las herramientas de seguimiento de datos son buenas, no olvides el Cumplimiento y el control de riesgos, se recomienda entender primero las leyes y regulaciones relacionadas.
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Anon4461
· hace18h
zk ha llegado a preguntar
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FarmHopper
· hace18h
Tecnología novato granjero~ Enfocado en Airdrop, trabajador saltador experimentado!
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MetaLord420
· hace18h
Confiable, esto llegó en el momento justo.
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ZenChainWalker
· hace18h
El airdrop no tiene sentido, solo cuido la cuenta para hacer dinero.
Con el continuo desarrollo del ecosistema Web3, la competencia para participar en actividades de Airdrop es cada vez más intensa. Confiar únicamente en interacciones simples ya no satisface las necesidades actuales. Ahora, participar con éxito en un Airdrop no solo requiere entender los datos y consultarlos, sino también poder analizar con precisión qué proyectos pueden emitir moneda, a quién se les dará y cómo se distribuirán.
Recientemente, una herramienta de datos ZK (prueba de conocimiento cero) llamada Lagrange ha llamado la atención en la industria. Ofrece a los participantes de Web3 capacidades de análisis de datos sin precedentes.
Ilustremos la poderosa función de Lagrange con un caso concreto: supongamos que hay un proyecto de Airdrop que anuncia "solo se emitirán monedas a direcciones antiguas con interacciones multichain". Los métodos tradicionales podrían requerir revisar uno por uno los registros de interacciones en cada blockchain, o escribir scripts complejos para extraer datos, e incluso necesitarían estar atentos a las redes sociales para obtener pistas sobre el proyecto. Estos métodos no solo son lentos, sino que también son ineficientes.
Y al usar el mecanismo de consulta ZK entre cadenas de Lagrange, los usuarios solo necesitan unos minutos para generar un retrato de interacción completo de toda la cadena y pueden verificar rápidamente la veracidad de los datos. Esto mejora enormemente la eficiencia y precisión en la participación en Airdrop.
Lagrange es esencialmente un "generador de pruebas de datos entre cadenas". Los usuarios comunes pueden realizar tareas que antes requerían medios técnicos complejos al llamar a su API de datos, complementos o interfaces de productos futuras orientadas a los usuarios.
Los escenarios de aplicación de Lagrange son muy amplios, por ejemplo:
1. Consulta rápida de direcciones que están activas en múltiples blockchains, lo que ayuda a localizar con precisión los patrones de direcciones preferidos por los proyectos.
2. Analizar si la dirección antigua está activa en áreas como EigenLayer, staking en L2 o la acuñación de NFT, para identificar las características de los "jugadores veteranos" y proporcionar referencias para participar en el Airdrop.
3. En el futuro, los agentes de IA podrían utilizar Lagrange para la verificación de identidad y la predicción de crédito, impulsando aún más el desarrollo del ecosistema Web3.
Con la aparición constante de herramientas como Lagrange, la capacidad de análisis de datos en el ecosistema Web3 está experimentando un salto cualitativo. Esto no solo cambia las estrategias de los participantes, sino que también proporciona a los equipos de proyectos perfiles de usuarios más precisos, lo que promete impulsar a toda la industria hacia un desarrollo más maduro y eficiente.