永續合約不僅僅依賴激勵措施。它們依賴於流動性密度、風險控制和預言機的衛生。許多交易所通過積分和返佣來提高交易量，但問題在於滑點、資金費用的公平性以及當市場反轉時強制平倉的行爲。
我正在將 @vooi_io 與區分曇花一現與持久場所的行動方案進行對照
重要的問題
• 流動性模型：鏈上訂單簿 vs vAMM/混合，庫存風險，觸及深度
• 預言機：延遲、操縱抵抗、波動期間的時間加權平均價格（TWAP）、故障轉移邏輯
• 風險引擎：交叉/孤立保證金，破產處理，ADL政策，真實部分強制平倉
• LP 經驗：德爾塔敞口，對沖機制，費用現實主義與傭兵 APR
• 做市：透明的程序，報價義務，庫存支持
聚焦於設計權衡
• 深度與去中心化：做市商能否在沒有托管捷徑的情況下提供緊密報價
• 強制平倉：可預測的梯子在懸崖上；保險基金清晰度
• MEV：公平排序，最小夾擊表面，在負載下保持價格完整性
我跟蹤的信號隨時間變化
• 在交易量增加時，做市商和交易者的比例以及價差會衰減
• 1k/10k/100k名義掃單的滑點
• 資金費用基礎與像 dYdX/Hyperliquid 這樣的中心化交易所在壓力期間的對比
• 活動後的用戶留存；洗錢流與自然流
如果@vooi_io 能夠將這些基本面對齊，飛輪就形成了：可靠的成交 → 更粘性的做市商 → 更深的訂單簿 → 真實的交易者 → 更少的激勵依賴。這是從推出熱潮

跨鏈用戶體驗不斷破裂，而用戶卻在支付他們從未同意過的隱形最大可提取價值(MEV)稅。我目前喜歡的技術棧，能夠提供更安全的流程和更好的淨執行效果：
- @SOCKETProtocol 通過一次集成抽象鏈並呈現最佳橋接路徑
- @wallchain_xyz 在交易層捕獲最大可提取價值(MEV)並分享回去，添加交換保護，並通過 gQuack Mindshare 排行榜使關注度可衡量
- @idOS_network 爲可移植的身分 + 聲譽，真正跟隨用戶
淨結果：更少的邊緣情況，更緊的成交，更滿意的用戶
今天你更看重路由質量還是最大可提取價值(MEV)保護？在下面輸入 ROUTE 或 PROTECT，如果你在跟蹤思維分享，請分享你的 gQuack 連結。

我一直在想 @brevis_zk 是如何悄悄成爲所需的 zk 協處理器合約的
→ 無信任訪問歷史鏈上數據
→ 離鏈計算重負載，證明 + 結果在鏈上驗證
→ 跨鏈查詢與可重用證明以降低燃氣費用
→ ICICLE 加速 + 硬件合作夥伴如 @cysic_xyz 以提升速度
→ 激勵驗證以提供安全保障
開發角度:
選擇你的區塊範圍，編寫邏輯，Brevis 返回一個證明，輸出你的合約可以在一次調用中進行檢查
用例：
DeFi風險, 鏈上信用, zkDID, 忠誠積分, 審計
Mindshare 仍然很小。趁現在通路暢通，趕緊建立吧

Web3 的增長與 Web2 的漏鬥不同。錢包是以假名出現的，激勵措施泄露，虛假身分層出不窮，沒有清晰的歸因，你最終只會買到噪音。解決方案是性能軌道，這些軌道在鏈上結算，並準確告訴你你資助了什麼：狀態變化、頭寸、保留隊列
今天的領域
• @boostdotgg 鏈上增長操作系統/ 性能激勵/ 歸因優先
• @Layer3xyz 任務分發/廣泛覆蓋/混合意圖
我爲什麼在關注 @boostdotgg
• 將激勵導向可驗證的鏈上行爲，而非點擊
• 按羣體、鏈和時間窗口進行預算控制
• 反Sybil工具和抗農場信號
• 歸因表面將行爲與留存和 TVL 提升聯繫起來
我將在本季度執行的計劃書
1) 定義北極星事件：LP 發行，金庫存款，橋接完成
2) 價格行爲由下遊價值決定，而非虛榮計數
3) 添加輕量化的個人身分驗證 + 速度限制
4) 鏈上活動旨在引導用戶向深度發展，而非廣度
5) 每週跟蹤羣體並僅在復合出現時回收支出
您會優化每個狀態變化的成本還是鏈上生命週期價值，爲什麼？

與 @HeyElsaAI 一起，Agentic 鏈上體驗終於感覺正確，這是一種跨越 8 條以上鏈的聊天原生加密 AI
您獲得的：
- 基於意圖的通過自定義多模型LLM的操作
- 只需告訴 Elsa 要做什麼，就可以交換、質押、管理和跨鏈
- 基礎衝刺：在聊天中橋接到@base，快速獲取基礎
- 真實例子：“Elsa，發送100 $USDC 到Base的(地址)” 在鏈上執行，無壓力
這很重要：
- 在DEXes/橋梁之間切換用戶體驗的跳躍
- 透明的交易，您可以驗證
- 一個代理，多鏈協同
在50K的Elsians中，你首先會信任哪種流動性：交換、質押還是橋接？請回復或引用你的選擇

. @AlloraNetwork 正在悄然構建我希望能夠連接到我運行的每個代理和去中心化金融系統的智能層
帶有經濟利益的集體預測
性能加權信號 (dSignals) 你可以組合
開放任務市場，讓模型構建者競爭準確性
鏈上問責，讓您的風險引擎不再盲目
把它看作是可以融入資金、AMM價差、收益曲線、清算緩衝區，甚至代理路由決策的連續預測。預言機提供狀態，預測市場提供離散結果，Allora提供你可以進行交易的前瞻性信號。
alpha 將來自選擇正確的任務 + 權重具有良好業績記錄的預測者。如果他們能準確把握尾部風險和政策變動，將其融入代理的風險回報比是巨大的
誰已經將 Allora 接入機器人或風險模塊？我很想聽聽建設者和交易臺的看法。你會選擇今天通過 dSignals 路由你的代理，還是等更多的軌跡記錄，或是暫時堅持使用集中式 API？選項：現在路由 / 等待 / 保持集中化。標記一個你認爲應該集成的團隊，也許是 @GoKiteAI 或你最喜歡的永續合約場所。讓我們討論真正的用例而不是炒作。

如果智能合約能夠從實時數據中學習，並在每個區塊中優化決策，市場的變化速度將會加快。這正是@AlloraNetwork所推動的方向：自適應模型，鏈上邏輯，鏈下信號，以及一個集體的“腦”用於#DeFi
- 更智能的預測：代理生成價格、波動性、流動性的實時預測
- 模塊化堆棧：數據、算法和計算是可組合的
- 自適應選擇：你不鎖定在一個模型上；權重隨着證據的流動而變化
- 反饋循環：每一次成功和失敗都能改善未來的信號
將其與來自 @CryptoRubic 的深層跨鏈流動性相結合，您將獲得由智能而非靜態啓發式指導的無摩擦交換。
如何插入:
1) 連接數據源 / 預言機
2) 訂閱信號並納入策略
3) 讓代理評分模型並更新權重
4) 將政策部署到您的智能合約
哪個用例應該主導：做市、風險，還是預言機升級？A) 做市 B) 風險 C) 預言機 D) 其他 請選擇並告訴我爲什麼您會信任鏈上的自適應模型而不是固定規則

BTCfi的下一個階段取決於一個可信的本地質押→流動性工具管道，而$LBTC 來自@Lombard_Finance正在形成比特幣資本市場的默認路徑
它是如何運作的 ↓
• 原生BTC鎖定在比特幣上
• 基於聯盟的安全性，帶有鏈上證明/認證
• 通過 @babylonlabs_io 的鏈外收益引擎
• 1:1 收益型 $LBTC 鑄造到 EVM 以實現可組合性
爲什麼這很重要
• stETH等價設計用於BTC → 可用抵押品，MM接入，以及跨鏈流動性
• 分發 + 集成是護城河：140+ DeFi 接入點，認可的資金池，以及像 @aave 這樣的核心貨幣市場
• BTC在不放棄來源的情況下變得具有生產力
Mindshare 飛輪正在旋轉:
• 30k+ 大使申請
• 第二季Yap活動上線 → 0.16% 的$BARD 分配到兩個季度，TGE時分配一半，6個月後分配一半，每月向頂級貢獻者流入80萬$BARD
• 創作者主導的發現 → 更深的流動性 → 更粘的實用性
你的行動：$LBTC 接下來應該在哪裏擴展以獲得最大影響，貨幣市場還是質押基礎設施？分享你的論點並標記一個應該下一個整合它的開發者。