Với sự phát triển không ngừng của hệ sinh thái Web3, sự cạnh tranh để tham gia các hoạt động airdrop ngày càng trở nên gay gắt. Chỉ dựa vào những tương tác đơn giản đã khó đáp ứng được nhu cầu hiện tại. Bây giờ, việc tham gia thành công vào airdrop không chỉ cần hiểu dữ liệu, tra cứu dữ liệu, mà còn phải có khả năng phân tích chính xác những dự án nào có thể phát hành coin, phát cho ai, và cách phân bổ như thế nào.

Gần đây, một công cụ dữ liệu ZK (bằng chứng không kiến thức) có tên là Lagrange đã thu hút sự chú ý rộng rãi trong ngành. Nó cung cấp cho những người tham gia Web3 khả năng phân tích dữ liệu chưa từng có.

Hãy để tôi minh họa sức mạnh của Lagrange bằng một ví dụ cụ thể: giả sử có một dự án Airdrop thông báo "chỉ phát hành coin cho các địa chỉ cũ có tương tác đa chuỗi". Phương pháp truyền thống có thể cần kiểm tra từng chuỗi blockchain một cách lần lượt để xem hồ sơ tương tác, hoặc viết các kịch bản phức tạp để thu thập dữ liệu, thậm chí cần phải theo dõi thường xuyên các phương tiện truyền thông xã hội để có được manh mối về dự án. Những phương pháp này không chỉ tốn thời gian mà còn kém hiệu quả.

Với cơ chế truy vấn ZK đa chuỗi của Lagrange, người dùng chỉ cần vài phút để tạo ra hình ảnh tương tác toàn chuỗi hoàn chỉnh và có thể nhanh chóng xác minh tính xác thực của dữ liệu. Điều này đã cải thiện đáng kể hiệu quả và độ chính xác trong việc tham gia Airdrop.

Lagrange về bản chất là một "trình tạo chứng minh dữ liệu đa chuỗi". Người dùng thông thường có thể thực hiện các nhiệm vụ mà trước đây cần các phương tiện kỹ thuật phức tạp chỉ bằng cách gọi API dữ liệu, plugin hoặc giao diện sản phẩm hướng tới người dùng mà nó cung cấp.

Lagrange có nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như:

1. Tra cứu nhanh các địa chỉ đang hoạt động trên nhiều blockchain cùng một lúc, giúp xác định chính xác mô hình địa chỉ mà dự án ưa chuộng.

2. Phân tích xem địa chỉ cũ có hoạt động trong các lĩnh vực như EigenLayer, L2 staking hoặc NFT minting hay không, từ đó nhận diện đặc điểm của "người chơi lâu năm", cung cấp tham khảo cho việc tham gia Airdrop.

3. Trong tương lai, các đại lý AI có thể sử dụng Lagrange để xác thực và dự đoán tín dụng, thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái Web3.

Khi các công cụ như Lagrange liên tục xuất hiện, khả năng phân tích dữ liệu của hệ sinh thái Web3 đang trải qua một bước nhảy vọt về chất. Điều này không chỉ thay đổi chiến lược của các bên tham gia, mà còn cung cấp cho các dự án những bức tranh người dùng chính xác hơn, hứa hẹn thúc đẩy toàn ngành phát triển theo hướng trưởng thành và hiệu quả hơn.