Die meisten Teilnehmer von CreatorPad versuchen derzeit einfach, „Aufgaben abzuschließen“. Aber wenn man genauer hinsieht, bieten einige Projekte mehr als nur Punkte. Genau deshalb habe ich auf @MidnightNetwork und den Token $NIGHT geachtet.
Mitternacht — das ist nicht nur ein weiterer Blockchain „für alles und sofort“. Es ist Layer-1, das auf programmierbare Privatsphäre setzt — gesteuerte Vertraulichkeit durch Zero-Knowledge-Technologien. Und hier gibt es einen entscheidenden Unterschied zu klassischen Lösungen: Du entscheidest selbst, welche Daten privat bleiben und welche öffentlich sind.
Besonders erwähnenswert ist das Token-Modell. In Midnight wird eine Verbindung von $NIGHT + DUST verwendet. Das Halten von $NIGHT ermöglicht die Generierung von DUST – ein Ressource, die für Gebühren und die Ausführung von Smart Contracts verwendet wird. Das bedeutet, dass der Hauptwert nicht direkt ausgegeben wird, sondern als Basis des Ökosystems fungiert. Dieser Ansatz erscheint langfristig stabiler und logischer.
Wenn man breiter schaut – es ist der Versuch, eines der Hauptprobleme von Web3 zu lösen: das Gleichgewicht zwischen Transparenz und Privatsphäre. Die meisten Blockchains sind entweder vollständig offen oder vollständig geschlossen. Midnight versucht, einen Mittelweg zu finden.
Was die Aktivität im CreatorPad betrifft – hier gibt es ebenfalls Nuancen. Es wird nicht nur die Tatsache der Veröffentlichung, sondern auch deren Qualität berücksichtigt:
— einzigartiger Text
— Fehlen von Kopien
— lebendige Interaktion ohne Bots
— Übereinstimmung mit dem Thema
Deshalb funktioniert einfacher „Spam-Inhalt“ nicht mehr. Der Algorithmus filtert schwache Beiträge heraus, und in die Top gelangen diejenigen, die wirklich verstehen, worüber sie schreiben.
Ich betrachte die Teilnahme an dieser Kampagne nicht nur als Möglichkeit, einen Teil von 1 000 000 $NIGHT zu erhalten, sondern auch als Chance, frühzeitig in das Projekt einzusteigen und seine Entwicklung zu verfolgen.
Ich beobachte, teste und analysiere weiterhin. Es ist interessant zu sehen, wie sich dieses Modell beim Skalieren schlägt.