【内容创作也能挖矿？Yap-to-Earn 的社区经济学】 在 Web3 的众多“X-to-Earn”尝试中，大多数都陷入了“短期激励-数据空转-用户流失”的恶性循环。而 OpenLedger 推出的 Yap-to-Earn 模块，试图在激励与表达之间建立更强的正向关系，推动链上行为转化为内容、认知与长期社区贡献。这不仅是一种新型的内容激励模型，更是一种社区经济学试验。 一、Yap 不是噪音，是结构化表达 Yap-to-Earn 的核心在于引导用户围绕链上行为生成内容表达。用户可以在链上留言、评论他人交互、点赞模型、撰写简评等，系统会将这些行为结构化为“贡献数据”，并进行归因、记录与积分奖励。每一条 Yap 都不仅是信息，而是“可被识别与激励的社交贡献”。 与传统 Web2 内容平台不同，OpenLedger 的 Yap 机制基于链上调用轨迹，确保发言者与交互者具有真实参与关系，同时系统根据被点赞、被引用、与链上调用结果的匹配程度进行综合评估。这让内容不再只是“热闹”，而是具备了“参与价值”的维度。 二、激励机制设计：不奖励“高声量”，而奖励“高参与度” 在 Yap-to-Earn 中，并不是“发的多”就能获得最多积分。系统设计了反滥用机制，如：每日贡献上限、重复内容降权、机器生成内容检测等；同时也设置了正向激励机制，例如：被高声誉用户点赞会获得更高积分、Yap 内容被模型引用或采纳将获得二次激励。 这类设计使 Yap-to-Earn 更像是一种“社交型挖矿机制”——通过鼓励真实表达、观点碰撞与跨模型反馈，来促成 AI 模型训练、用户留存与内容网络增长的正循环。 三、Web3 叙事的新舞台：不是内容平台，而是声誉生成系统 从更深层角度看，Yap-to-Earn 并不是一个“内容分发平台”，而是 OpenLedger 声誉系统的重要组成部分。每一条 Yap 都记录下作者的行为路径、内容深度与社区反馈，成为其声誉积分的关键因子。这种机制让内容创作者不再依附于平台中心化规则，而是通过链上表现获得可迁移的声誉资产。 因此，OpenLedger 的 Yap-to-Earn 并不是把“Web2 内容搬上链”，而是尝试构建一个“以表达驱动参与，以参与生成声誉”的社区模型。在这里，内容创作者是一类特别的链上协作者，Yap 是他们参与 AI 城市治理的第一步。 #OpenLedger #COOKIE #全面拆解OpenLedger系列 @OpenledgerHQ @cookiedotfun