Seiring dengan perkembangan ekosistem Web3 yang terus berkembang, kompetisi untuk berpartisipasi dalam kegiatan Airdrop semakin ketat. Hanya bergantung pada interaksi sederhana sudah tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan saat ini. Sekarang, berhasil berpartisipasi dalam Airdrop tidak hanya memerlukan pemahaman tentang data, pencarian data, tetapi juga mampu menganalisis dengan tepat proyek mana yang mungkin menerbitkan koin, kepada siapa, dan bagaimana cara distribusinya.
Baru-baru ini, alat data ZK (zero-knowledge proof) bernama Lagrange menarik perhatian luas di industri. Ini memberikan kemampuan analisis data yang belum pernah ada sebelumnya bagi para peserta Web3.
Mari kita gunakan contoh konkret untuk menunjukkan kekuatan Lagrange: anggaplah ada proyek airdrop yang mengumumkan "hanya akan memberikan koin kepada alamat lama yang berinteraksi lintas rantai". Metode tradisional mungkin memerlukan pemeriksaan catatan interaksi satu per satu di setiap blockchain, atau menulis skrip kompleks untuk mengumpulkan data, bahkan perlu selalu memantau media sosial untuk mendapatkan petunjuk proyek. Metode ini tidak hanya memakan waktu, tetapi juga tidak efisien.
Dan dengan mekanisme query ZK lintas rantai Lagrange, pengguna hanya perlu beberapa menit untuk menghasilkan gambaran interaksi seluruh rantai yang lengkap, dan dapat dengan cepat memverifikasi kebenaran data. Ini secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam berpartisipasi dalam Airdrop.
Lagrange pada dasarnya adalah "generator pembuktian data lintas rantai". Pengguna biasa dapat menyelesaikan tugas yang sebelumnya memerlukan teknik kompleks dengan memanggil API data, plugin, atau antarmuka produk yang ditujukan untuk pengguna yang disediakan.
Aplikasi Lagrange sangat luas, misalnya:
1. Memungkinkan pencarian cepat alamat yang aktif di beberapa blockchain secara bersamaan, membantu dalam menentukan pola alamat yang disukai oleh pihak proyek.
2. Menganalisis apakah alamat lama aktif di bidang EigenLayer, staking L2, atau penerbitan NFT, untuk mengidentifikasi karakteristik "pemain berpengalaman" sebagai referensi untuk berpartisipasi dalam Airdrop.
3. Di masa depan, agen AI mungkin akan menggunakan Lagrange untuk verifikasi identitas dan prediksi kredit, lebih lanjut mendorong perkembangan ekosistem Web3.
Dengan munculnya alat-alat seperti Lagrange, kemampuan analisis data di ekosistem Web3 sedang mengalami lompatan kualitas. Ini tidak hanya mengubah strategi para peserta, tetapi juga memberikan gambaran pengguna yang lebih akurat bagi pihak proyek, yang diharapkan dapat mendorong seluruh industri menuju arah yang lebih matang dan efisien.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
7 Suka
Hadiah
7
6
Bagikan
Komentar
0/400
MidnightSeller
· 17jam yang lalu
Apakah ada mesin pemotong suckers baru lagi?
Lihat AsliBalas0
TokenBeginner'sGuide
· 17jam yang lalu
Pengingat ramah: Alat pelacakan data memang baik, tetapi jangan lupakan kepatuhan dan manajemen risiko, disarankan untuk terlebih dahulu memahami peraturan dan undang-undang yang relevan.
Lihat AsliBalas0
Anon4461
· 17jam yang lalu
zk paket sudah datang
Lihat AsliBalas0
FarmHopper
· 17jam yang lalu
pemula pemilik pertanian teknologi~fokus pada Airdrop, pekerja lompatan berpengalaman!
Lihat AsliBalas0
MetaLord420
· 17jam yang lalu
Handal, barang ini datang tepat pada waktunya.
Lihat AsliBalas0
ZenChainWalker
· 17jam yang lalu
Vakuum airdrop tidak ada artinya, saya hanya mengelola akun untuk hasilkan uang.
Seiring dengan perkembangan ekosistem Web3 yang terus berkembang, kompetisi untuk berpartisipasi dalam kegiatan Airdrop semakin ketat. Hanya bergantung pada interaksi sederhana sudah tidak cukup untuk memenuhi kebutuhan saat ini. Sekarang, berhasil berpartisipasi dalam Airdrop tidak hanya memerlukan pemahaman tentang data, pencarian data, tetapi juga mampu menganalisis dengan tepat proyek mana yang mungkin menerbitkan koin, kepada siapa, dan bagaimana cara distribusinya.
Baru-baru ini, alat data ZK (zero-knowledge proof) bernama Lagrange menarik perhatian luas di industri. Ini memberikan kemampuan analisis data yang belum pernah ada sebelumnya bagi para peserta Web3.
Mari kita gunakan contoh konkret untuk menunjukkan kekuatan Lagrange: anggaplah ada proyek airdrop yang mengumumkan "hanya akan memberikan koin kepada alamat lama yang berinteraksi lintas rantai". Metode tradisional mungkin memerlukan pemeriksaan catatan interaksi satu per satu di setiap blockchain, atau menulis skrip kompleks untuk mengumpulkan data, bahkan perlu selalu memantau media sosial untuk mendapatkan petunjuk proyek. Metode ini tidak hanya memakan waktu, tetapi juga tidak efisien.
Dan dengan mekanisme query ZK lintas rantai Lagrange, pengguna hanya perlu beberapa menit untuk menghasilkan gambaran interaksi seluruh rantai yang lengkap, dan dapat dengan cepat memverifikasi kebenaran data. Ini secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam berpartisipasi dalam Airdrop.
Lagrange pada dasarnya adalah "generator pembuktian data lintas rantai". Pengguna biasa dapat menyelesaikan tugas yang sebelumnya memerlukan teknik kompleks dengan memanggil API data, plugin, atau antarmuka produk yang ditujukan untuk pengguna yang disediakan.
Aplikasi Lagrange sangat luas, misalnya:
1. Memungkinkan pencarian cepat alamat yang aktif di beberapa blockchain secara bersamaan, membantu dalam menentukan pola alamat yang disukai oleh pihak proyek.
2. Menganalisis apakah alamat lama aktif di bidang EigenLayer, staking L2, atau penerbitan NFT, untuk mengidentifikasi karakteristik "pemain berpengalaman" sebagai referensi untuk berpartisipasi dalam Airdrop.
3. Di masa depan, agen AI mungkin akan menggunakan Lagrange untuk verifikasi identitas dan prediksi kredit, lebih lanjut mendorong perkembangan ekosistem Web3.
Dengan munculnya alat-alat seperti Lagrange, kemampuan analisis data di ekosistem Web3 sedang mengalami lompatan kualitas. Ini tidak hanya mengubah strategi para peserta, tetapi juga memberikan gambaran pengguna yang lebih akurat bagi pihak proyek, yang diharapkan dapat mendorong seluruh industri menuju arah yang lebih matang dan efisien.