Zunächst war ich beim Lernen über Sign immer verwirrt, wie eine riesige Menge an Verifizierungsdaten (attestations) im Web3, wie @SignOfficial verwaltet werden kann und dafür benötigt man einen Standard. Später erfuhr ich, dass bei Sign das Schema der Standardisierungsmechanismus ist, der es ermöglicht, disparate Verifizierungen (attestations) in eine gemeinsame Sprache zu verwandeln, die Computer verstehen können.
Schema ist nicht einfach nur trockener Code, es ist ein Versprechen, damit Fremde Daten in einem dezentralen Netzwerk zusammenfügen können. Anstatt von großen Unternehmen wie Google abhängig zu sein, um Daten zu klassifizieren, spielt Schema die Rolle einer Form, die sicherstellt, dass die Daten von Anfang an klar sind.
Ein praktisches Schema für das Identitätssystem (DID) hat normalerweise 5 zentrale Felder:
1, subject (address): Die Wallet-Adresse der verifizierten Person.
2, dentityType (string): Art der Identität (wie "KYC_Level" oder "Github").
3, platformUID (string): Eine eindeutige Kennung zur Zuordnung der Originaldaten.
4, isVerified (bool): Der Verifizierungsstatus, damit Computer automatisch verarbeiten können.
5, issuedAt (uint64): Der Zeitstempel, der die Frische der Daten bestimmt.
Genau diese Disziplin hat die Kraft der dApps freigesetzt und ermöglicht es dem System, Millionen von Verifizierungen in Sekundenschnelle zu scannen, ohne manuelle Überprüfung.
Das Geschick von Sign liegt darin, dass sie keinen Inhalt verwalten, sondern nur lehren, wie man schreibt, damit die ganze Welt es versteht. Dadurch entkommt die Daten den "Inseln" (silos) und fließt in den gemeinsamen Strom.
Dennoch frage ich mich, wenn ein fehlerhaftes Schema weit verbreitet verwendet wird, ob wir nicht eine Menge Müll für die Zukunft erzeugen? Lassen Sie uns beobachten, was das Team tun wird, um das Ökosystem zu verbessern.