【內容創作也能挖礦？Yap-to-Earn 的社區經濟學】 在 Web3 的眾多“X-to-Earn”嘗試中，大多數都陷入了“短期激勵-數據空轉-用戶流失”的惡性循環。而 OpenLedger 推出的 Yap-to-Earn 模塊，試圖在激勵與表達之間建立更強的正向關係，推動鏈上行為轉化為內容、認知與長期社區貢獻。這不僅是一種新型的內容激勵模型，更是一種社區經濟學試驗。 一、Yap 不是噪音，是結構化表達 Yap-to-Earn 的核心在於引導用戶圍繞鏈上行為生成內容表達。用戶可以在鏈上留言、評論他人交互、點贊模型、撰寫簡評等，系統會將這些行為結構化為“貢獻數據”，並進行歸因、記錄與積分獎勵。每一條 Yap 都不僅是信息，而是“可被識別與激勵的社交貢獻”。 與傳統 Web2 內容平臺不同，OpenLedger 的 Yap 機制基於鏈上調用軌跡，確保發言者與交互者具有真實參與關係，同時系統根據被點贊、被引用、與鏈上調用結果的匹配程度進行綜合評估。這讓內容不再只是“熱鬧”，而是具備了“參與價值”的維度。 二、激勵機制設計：不獎勵“高聲量”，而獎勵“高參與度” 在 Yap-to-Earn 中，並不是“發的多”就能獲得最多積分。系統設計了反濫用機制，如：每日貢獻上限、重複內容降權、機器生成內容檢測等；同時也設置了正向激勵機制，例如：被高聲譽用戶點贊會獲得更高積分、Yap 內容被模型引用或採納將獲得二次激勵。 這類設計使 Yap-to-Earn 更像是一種“社交型挖礦機制”——通過鼓勵真實表達、觀點碰撞與跨模型反饋，來促成 AI 模型訓練、用戶留存與內容網絡增長的正循環。 三、Web3 敘事的新舞臺：不是內容平臺，而是聲譽生成系統 從更深層角度看，Yap-to-Earn 並不是一個“內容分發平臺”，而是 OpenLedger 聲譽系統的重要組成部分。每一條 Yap 都記錄下作者的行為路徑、內容深度與社區反饋，成為其聲譽積分的關鍵因子。這種機制讓內容創作者不再依附於平臺中心化規則，而是通過鏈上表現獲得可遷移的聲譽資產。 因此，OpenLedger 的 Yap-to-Earn 並不是把“Web2 內容搬上鏈”，而是嘗試構建一個“以表達驅動參與，以參與生成聲譽”的社區模型。在這裡，內容創作者是一類特別的鏈上協作者，Yap 是他們參與 AI 城市治理的第一步。 #OpenLedger #COOKIE #全面拆解OpenLedger系列 @OpenledgerHQ @cookiedotfun