永续合约不仅仅依赖激励措施。它们依赖于流动性密度、风险控制和预言机的卫生。许多交易所通过积分和返佣来提高交易量，但问题在于滑点、资金费用的公平性以及当市场反转时强制平仓的行为。
我正在将 @vooi_io 与区分昙花一现与持久场所的行动方案进行对照
重要的问题
• 流动性模型：链上订单簿 vs vAMM/混合，库存风险，触及深度
• 预言机：延迟、操纵抵抗、波动期间的时间加权平均价格（TWAP）、故障转移逻辑
• 风险引擎：交叉/孤立保证金，破产处理，ADL政策，真实部分强制平仓
• LP 经验：德尔塔敞口，对冲机制，费用现实主义与佣兵 APR
• 做市：透明的程序，报价义务，库存支持
聚焦于设计权衡
• 深度与去中心化：做市商能否在没有托管捷径的情况下提供紧密报价
• 强制平仓：可预测的梯子在悬崖上；保险基金清晰度
• MEV：公平排序，最小夹击表面，在负载下保持价格完整性
我跟踪的信号随时间变化
• 在交易量增加时，做市商和交易者的比例以及价差会衰减
• 1k/10k/100k名义扫单的滑点
• 资金费用基础与像 dYdX/Hyperliquid 这样的中心化交易所在压力期间的对比
• 活动后的用户留存；洗钱流与自然流
如果@vooi_io 能够将这些基本面对齐，飞轮就形成了：可靠的成交 → 更粘性的做市商 → 更深的订单簿 → 真实的交易者 → 更少的激励依赖。这是从推出热潮

跨链用户体验不断破裂，而用户却在支付他们从未同意过的隐形最大可提取价值(MEV)税。我目前喜欢的技术栈，能够提供更安全的流程和更好的净执行效果：
- @SOCKETProtocol 通过一次集成抽象链并呈现最佳桥接路径
- @wallchain_xyz 在交易层捕获最大可提取价值(MEV)并分享回去，添加交换保护，并通过 gQuack Mindshare 排行榜使关注度可衡量
- @idOS_network 为可移植的身份 + 声誉，真正跟随用户
净结果：更少的边缘情况，更紧的成交，更满意的用户
今天你更看重路由质量还是最大可提取价值(MEV)保护？在下面输入 ROUTE 或 PROTECT，如果你在跟踪思维分享，请分享你的 gQuack 链接。

我一直在想 @brevis_zk 是如何悄悄成为所需的 zk 协处理器合约的
→ 无信任访问历史链上数据
→ 离链计算重负载，证明 + 结果在链上验证
→ 跨链查询与可重用证明以降低燃气费用
→ ICICLE 加速 + 硬件合作伙伴如 @cysic_xyz 以提升速度
→ 激励验证以提供安全保障
开发角度:
选择你的区块范围，编写逻辑，Brevis 返回一个证明，输出你的合约可以在一次调用中进行检查
用例：
DeFi风险, 链上信用, zkDID, 忠诚积分, 审计
Mindshare 仍然很小。趁现在通路畅通，赶紧建立吧

Web3 的增长与 Web2 的漏斗不同。钱包是以假名出现的，激励措施泄露，虚假身份层出不穷，没有清晰的归因，你最终只会买到噪音。解决方案是性能轨道，这些轨道在链上结算，并准确告诉你你资助了什么：状态变化、头寸、保留队列
今天的领域
• @boostdotgg 链上增长操作系统/ 性能激励/ 归因优先
• @Layer3xyz 任务分发/广泛覆盖/混合意图
我为什么在关注 @boostdotgg
• 将激励导向可验证的链上行为，而非点击
• 按群体、链和时间窗口进行预算控制
• 反Sybil工具和抗农场信号
• 归因表面将行为与留存和 TVL 提升联系起来
我将在本季度执行的计划书
1) 定义北极星事件：LP 发行，金库存款，桥接完成
2) 价格行为由下游价值决定，而非虚荣计数
3) 添加轻量化的个人身份验证 + 速度限制
4) 链上活动旨在引导用户向深度发展，而非广度
5) 每周跟踪群体并仅在复合出现时回收支出
您会优化每个状态变化的成本还是链上生命周期价值，为什么？

与 @HeyElsaAI 一起，Agentic 链上体验终于感觉正确，这是一种跨越 8 条以上链的聊天原生加密 AI
您获得的：
- 基于意图的通过自定义多模型LLM的操作
- 只需告诉 Elsa 要做什么，就可以交换、质押、管理和跨链
- 基础冲刺：在聊天中桥接到@base，快速获取基础
- 真实例子：“Elsa，发送100 $USDC 到Base的(地址)” 在链上执行，无压力
这很重要：
- 在DEXes/桥梁之间切换用户体验的跳跃
- 透明的交易，您可以验证
- 一个代理，多链协同
在50K的Elsians中，你首先会信任哪种流动性：交换、质押还是桥接？请回复或引用你的选择

. @AlloraNetwork 正在悄然构建我希望能够连接到我运行的每个代理和去中心化金融系统的智能层
带有经济利益的集体预测
性能加权信号 (dSignals) 你可以组合
开放任务市场，让模型构建者竞争准确性
链上问责，让您的风险引擎不再盲目
把它看作是可以融入资金、AMM价差、收益曲线、清算缓冲区，甚至代理路由决策的连续预测。预言机提供状态，预测市场提供离散结果，Allora提供你可以进行交易的前瞻性信号。
alpha 将来自选择正确的任务 + 权重具有良好业绩记录的预测者。如果他们能准确把握尾部风险和政策变动，将其融入代理的风险回报比是巨大的
谁已经将 Allora 接入机器人或风险模块？我很想听听建设者和交易台的看法。你会选择今天通过 dSignals 路由你的代理，还是等更多的轨迹记录，或是暂时坚持使用集中式 API？选项：现在路由 / 等待 / 保持集中化。标记一个你认为应该集成的团队，也许是 @GoKiteAI 或你最喜欢的永续合约场所。让我们讨论真正的用例而不是炒作。

如果智能合约能够从实时数据中学习，并在每个区块中优化决策，市场的变化速度将会加快。这正是@AlloraNetwork所推动的方向：自适应模型，链上逻辑，链下信号，以及一个集体的“脑”用于#DeFi
- 更智能的预测：代理生成价格、波动性、流动性的实时预测
- 模块化堆栈：数据、算法和计算是可组合的
- 自适应选择：你不锁定在一个模型上；权重随着证据的流动而变化
- 反馈循环：每一次成功和失败都能改善未来的信号
将其与来自 @CryptoRubic 的深层跨链流动性相结合，您将获得由智能而非静态启发式指导的无摩擦交换。
如何插入:
1) 连接数据源 / 预言机
2) 订阅信号并纳入策略
3) 让代理评分模型并更新权重
4) 将政策部署到您的智能合约
哪个用例应该主导：做市、风险，还是预言机升级？A) 做市 B) 风险 C) 预言机 D) 其他 请选择并告诉我为什么您会信任链上的自适应模型而不是固定规则

BTCfi的下一个阶段取决于一个可信的本地质押→流动性工具管道，而$LBTC 来自@Lombard_Finance正在形成比特币资本市场的默认路径
它是如何运作的 ↓
• 原生BTC锁定在比特币上
• 基于联盟的安全性，带有链上证明/认证
• 通过 @babylonlabs_io 的链外收益引擎
• 1:1 收益型 $LBTC 铸造到 EVM 以实现可组合性
为什么这很重要
• stETH等价设计用于BTC → 可用抵押品，MM接入，以及跨链流动性
• 分发 + 集成是护城河：140+ DeFi 接入点，认可的资金池，以及像 @aave 这样的核心货币市场
• BTC在不放弃来源的情况下变得具有生产力
Mindshare 飞轮正在旋转:
• 30k+ 大使申请
• 第二季Yap活动上线 → 0.16% 的$BARD 分配到两个季度，TGE时分配一半，6个月后分配一半，每月向顶级贡献者流入80万$BARD
• 创作者主导的发现 → 更深的流动性 → 更粘的实用性
你的行动：$LBTC 接下来应该在哪里扩展以获得最大影响，货币市场还是质押基础设施？分享你的论点并标记一个应该下一个整合它的开发者。