مؤخراً، شاركت في نشاط تسجيل قائمة السماح لمشروع AI Agent، لكنني تلقيت ردًا غريبًا جعلني أضحك وأبكي في نفس الوقت: "نشاطك داخل السلسلة هو C، درجة المطابقة غير كافية، ولا يُوصى بالتعاون في الوقت الحالي." هذا الشعور بـ"الرفض" جعلني أتذكر الموقف المحرج الذي يتعرض له الشخص عند نصحه بالتراجع أثناء المشاركة في ترتيب زواج.
في الأصل، قام المشروع بدمج نظام تقييم سلوك الهوية ZK من Lagrange. هذا النظام سيقوم تلقائيًا بإنشاء "تقرير فحص سلوك داخل السلسلة" لكل عنوان، ويغطي حالة رهن أصول المستخدم، والبروتوكولات التي تم استخدامها، وعمق التفاعل الفعلي، بالإضافة إلى تاريخ التعاون مع الوكلاء في عدة أبعاد. في النهاية، سيقوم النظام بناءً على هذه البيانات بحساب درجة ائتمان، وإنشاء دليل ZK، وتخزينه في DID (الهوية اللامركزية).
لقد أدركت من خلال هذا الاكتشاف أنه في البيئة الحالية لـ Web3، سواء كان ذلك من خلال المشاركة في التوزيعات المجانية، أو التقدم إلى قائمة السماح، أو البحث عن فرص التعاون، قد يتعين على المرء إثبات مصداقيته من خلال "داخل السلسلة". هذه الآلية لتقييم الائتمان المستندة إلى السلوك داخل السلسلة، أصبحت تدريجياً معياراً جديداً لاختيار الشركاء من قبل المشاريع.
عندما أفكر في الأمر، لم أكن أدرك حقًا أهمية "الائتمان داخل السلسلة". لكن الآن يبدو أنه إذا لم يتم إجراء إثبات سلوك ZK، فسيكون الأمر مشابهًا لعدم وجود وظيفة مستقرة في سوق المواعدة. في البيئة الحالية، يعتبر إثبات سلوك ZK داخل السلسلة موثوقًا به أكثر بكثير من تأييد KOL أو مختلف لقطات الشاشة.
إذن، لماذا يُفضل نظام تقييم لاغرانج على نطاق واسع؟ هناك عدة أسباب رئيسية لذلك: 1. يدعم تجميع الأنشطة عبر سلاسل متعددة، مما يمكنه من عكس تاريخ أنشطة المستخدمين بشكل شامل على سلاسل الكتل المختلفة. 2. استخدام تقنية ZK (إثبات المعرفة الصفرية) لحماية الخصوصية أثناء التحقق من سلوك المستخدم، مع كشف نوع السلوك فقط وليس التفاصيل المحددة. 3. توفير واجهات استدعاء معيارية، مما يسمح للعديد من المشاريع بالوصول بسهولة، وتشكيل معيار تقييم ائتماني معترف به على نطاق واسع.
يعمل هذا النظام لتقييم الائتمان القائم على سلوك داخل السلسلة بهدوء على تغيير نماذج التعاون وآليات الثقة في بيئة Web3. إنه يوفر معيار تقييم موضوعي وقابل للقياس للمستخدمين لمشروعات، وفي الوقت نفسه يحفز المستخدمين على المشاركة بشكل أكثر نشاطًا في الأنشطة داخل السلسلة، وبناء سمعة رقمية جيدة. مع انتشار هذه الآلية، قد نشهد ظهور عصر جديد من التعاون في Web3 أكثر شفافية وكفاءة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
مؤخراً، شاركت في نشاط تسجيل قائمة السماح لمشروع AI Agent، لكنني تلقيت ردًا غريبًا جعلني أضحك وأبكي في نفس الوقت: "نشاطك داخل السلسلة هو C، درجة المطابقة غير كافية، ولا يُوصى بالتعاون في الوقت الحالي." هذا الشعور بـ"الرفض" جعلني أتذكر الموقف المحرج الذي يتعرض له الشخص عند نصحه بالتراجع أثناء المشاركة في ترتيب زواج.
في الأصل، قام المشروع بدمج نظام تقييم سلوك الهوية ZK من Lagrange. هذا النظام سيقوم تلقائيًا بإنشاء "تقرير فحص سلوك داخل السلسلة" لكل عنوان، ويغطي حالة رهن أصول المستخدم، والبروتوكولات التي تم استخدامها، وعمق التفاعل الفعلي، بالإضافة إلى تاريخ التعاون مع الوكلاء في عدة أبعاد. في النهاية، سيقوم النظام بناءً على هذه البيانات بحساب درجة ائتمان، وإنشاء دليل ZK، وتخزينه في DID (الهوية اللامركزية).
لقد أدركت من خلال هذا الاكتشاف أنه في البيئة الحالية لـ Web3، سواء كان ذلك من خلال المشاركة في التوزيعات المجانية، أو التقدم إلى قائمة السماح، أو البحث عن فرص التعاون، قد يتعين على المرء إثبات مصداقيته من خلال "داخل السلسلة". هذه الآلية لتقييم الائتمان المستندة إلى السلوك داخل السلسلة، أصبحت تدريجياً معياراً جديداً لاختيار الشركاء من قبل المشاريع.
عندما أفكر في الأمر، لم أكن أدرك حقًا أهمية "الائتمان داخل السلسلة". لكن الآن يبدو أنه إذا لم يتم إجراء إثبات سلوك ZK، فسيكون الأمر مشابهًا لعدم وجود وظيفة مستقرة في سوق المواعدة. في البيئة الحالية، يعتبر إثبات سلوك ZK داخل السلسلة موثوقًا به أكثر بكثير من تأييد KOL أو مختلف لقطات الشاشة.
إذن، لماذا يُفضل نظام تقييم لاغرانج على نطاق واسع؟ هناك عدة أسباب رئيسية لذلك:
1. يدعم تجميع الأنشطة عبر سلاسل متعددة، مما يمكنه من عكس تاريخ أنشطة المستخدمين بشكل شامل على سلاسل الكتل المختلفة.
2. استخدام تقنية ZK (إثبات المعرفة الصفرية) لحماية الخصوصية أثناء التحقق من سلوك المستخدم، مع كشف نوع السلوك فقط وليس التفاصيل المحددة.
3. توفير واجهات استدعاء معيارية، مما يسمح للعديد من المشاريع بالوصول بسهولة، وتشكيل معيار تقييم ائتماني معترف به على نطاق واسع.
يعمل هذا النظام لتقييم الائتمان القائم على سلوك داخل السلسلة بهدوء على تغيير نماذج التعاون وآليات الثقة في بيئة Web3. إنه يوفر معيار تقييم موضوعي وقابل للقياس للمستخدمين لمشروعات، وفي الوقت نفسه يحفز المستخدمين على المشاركة بشكل أكثر نشاطًا في الأنشطة داخل السلسلة، وبناء سمعة رقمية جيدة. مع انتشار هذه الآلية، قد نشهد ظهور عصر جديد من التعاون في Web3 أكثر شفافية وكفاءة.