【La création de contenu peut-elle aussi miner ? L'économie communautaire de Yap-to-Earn】 Dans les nombreuses tentatives "X-to-Earn" de Web3, la plupart sont tombées dans le cycle vicieux de "récompenses à court terme - gaspillage de données - perte d'utilisateurs". Le module Yap-to-Earn lancé par OpenLedger tente d'établir une relation positive plus forte entre incitation et expression, en transformant les comportements sur la chaîne en contenu, en cognition et en contributions communautaires à long terme. Ce n'est pas seulement un nouveau modèle d'incitation au contenu, mais aussi une expérience d'économie communautaire. 1. Yap n'est pas du bruit, c'est une expression structurée Le cœur de Yap-to-Earn réside dans l'orientation des utilisateurs à générer des expressions de contenu autour des comportements sur la chaîne. Les utilisateurs peuvent laisser des messages sur la chaîne, commenter les interactions des autres, aimer des modèles, rédiger des critiques, etc. Le système structurera ces comportements en "données de contribution", et procédera à l'attribution, à l'enregistrement et à la récompense par points. Chaque Yap n'est pas seulement une information, mais une "contribution sociale identifiable et incitative". Contrairement aux plateformes de contenu Web2 traditionnelles, le mécanisme Yap d'OpenLedger est basé sur les trajectoires d'appel sur la chaîne, garantissant que les intervenants et les interacteurs ont une relation de participation réelle, tandis que le système évalue de manière globale en fonction du degré de correspondance des likes, des citations et des résultats d'appels sur la chaîne. Cela fait que le contenu n'est plus seulement "bruyant", mais possède une dimension de "valeur de participation". 2. Conception du mécanisme d'incitation : ne pas récompenser "le volume élevé", mais récompenser "le haut niveau de participation" Dans Yap-to-Earn, ce n'est pas "publier beaucoup" qui permet d'obtenir le plus de points. Le système a conçu des mécanismes anti-abus, tels que : un plafond de contribution quotidien, une réduction de poids pour le contenu répété, la détection de contenu généré par des machines, etc. ; tout en mettant également en place des mécanismes d'incitation positive, par exemple : être aimé par des utilisateurs de haute réputation rapportera plus de points, le contenu Yap cité ou adopté par le modèle obtiendra une incitation secondaire. Ce type de conception fait de Yap-to-Earn un mécanisme de "minage social" - en encourageant l'expression authentique, les collisions d'idées et les retours inter-modèles, pour favoriser un cycle positif de formation de modèles d'IA, de rétention des utilisateurs et de croissance du réseau de contenu. 3. Une nouvelle scène de narration Web3 : pas une plateforme de contenu, mais un système de génération de réputation D'un point de vue plus profond, Yap-to-Earn n'est pas une "plateforme de distribution de contenu", mais une partie importante du système de réputation d'OpenLedger. Chaque Yap enregistre le parcours d'action de l'auteur, la profondeur du contenu et les retours de la communauté, devenant un facteur clé de son score de réputation. Ce mécanisme permet aux créateurs de contenu de ne plus dépendre des règles centralisées de la plateforme, mais d'acquérir des actifs de réputation transférables grâce à leurs performances sur la chaîne. Ainsi, Yap-to-Earn d'OpenLedger ne consiste pas à "transférer le contenu Web2 sur la chaîne", mais à essayer de construire un modèle communautaire "où l'expression motive la participation, et la participation génère la réputation". Ici, les créateurs de contenu sont une catégorie particulière de collaborateurs sur la chaîne, et Yap est leur première étape pour participer à la gouvernance de la ville AI. #OpenLedger #COOKIE #Analyse complète de la série OpenLedger @OpenledgerHQ @cookiedotfun