Sugerencias para mejorar el proyecto Alpha de la plataforma de trading Gate

Como usuario que ha estado involucrado a largo plazo en el proyecto Alpha de la plataforma de trading Gate, me gustaría compartir algunas ideas sobre cómo mejorar este proyecto.

Desde obtener airdrops casi sin costo al principio, pasando por el sistema de números finales afortunados y deducción de puntos, hasta el actual modelo de distribución por fases y por orden de llegada, así como la introducción de la verificación previa y el deslizador, el proyecto Alpha ha recorrido un camino bastante largo.

Sin duda, Gate ofrece muchas oportunidades para que los usuarios comunes ganen dinero, lo cual es digno de elogio. También podemos ver que la plataforma está escuchando las opiniones de los usuarios y optimizando continuamente las formas de participación. Sin embargo, creo que ya ha llegado el momento de ajustar las reglas nuevamente.

Muchos usuarios han informado que es muy difícil conseguir airdrops bajo el actual modo de primero en llegar, primero en ser atendido. Entonces, ¿por qué Gate aún no ha cambiado este método? Creo que esto podría ser un intento de la plataforma por eliminar una gran cantidad de estudios.

Análisis de los tipos de estudio

Vamos a entender primero los diferentes tipos de estudios que existen actualmente:

1. Tipo puramente técnico (con más de 300 cuentas) Estos estudios dependen principalmente de métodos de alta tecnología, como la tecnología de reconocimiento facial, la tecnología de falsificación de volumen de transacciones y scripts para la recepción automática de airdrops. Aunque se dice comúnmente que es difícil vencer a estos "científicos", Gate ha estado ajustando sus estrategias para hacer frente a esto, como reducir el tiempo de preinspección, aumentar los pasos de verificación y llevar a cabo prohibiciones masivas de cuentas sospechosas. En una situación en la que casi todo es por orden de llegada, es difícil para los estudios puramente técnicos sobrevivir de manera continua.

2. Tipo de control semiautomático (con 20-300 cuentas) Estos estudios obtienen la calificación KYC a través de varios canales, invirtiendo grandes cantidades de equipos y fondos, y contratando personas para realizar transacciones y recibir airdrops. En el modelo anterior, aún podían mantenerse a flote, pero en un modelo puramente de primer llegado, primer servido, les resulta difícil manejar todas las cuentas al mismo tiempo, y su espacio de supervivencia se ha reducido drásticamente.

3. Grupos pequeños de usuarios reales (con 5-30 cuentas) Este tipo suele ser liderado por una persona, invitando a amigos y familiares a participar. Cada cuenta es un usuario real, pero es difícil escalar rápidamente. Aunque esta parte de los usuarios no se preocupa mucho por el modelo de "primer llegado, primer servido", también enfrentará situaciones en las que no pueden conseguir lo que quieren, reflejando que actualmente el número de participantes es efectivamente demasiado alto.

Análisis de la situación actual

En resumen, los más afectados son en realidad los estudios de primera y segunda categoría. Han invertido grandes costos, pero sus ganancias están disminuyendo drásticamente. Si no reciben financiamiento de manera escalonada a largo plazo, tendrán dificultades para mantener sus operaciones.

Si todos tienen dificultades para obtener el airdrop, puede ser que todavía haya muchos expertos técnicos o que haya demasiados participantes. Creo que la razón principal es esta última: demasiados participantes y una oferta que no satisface la demanda.

¿Por qué digo esto? Porque aún podemos ver a algunos usuarios que han logrado manualmente obtener el airdrop, lo que indica que incluso con la participación de expertos técnicos, solo representan una pequeña parte. No deberíamos creer fácilmente en las supuestas capturas de pantalla de "científicos" que circulan en línea, los verdaderos expertos técnicos no se exponen fácilmente.

Sugerencias de optimización

Dado que el problema radica en el número excesivo de participantes, la dirección de la optimización es bastante clara: o se aumenta la recompensa por período, o se reduce el número de participantes por período. Evidentemente, aumentar la recompensa no es realista.

Por lo tanto, mi sugerencia es: implementar un sistema de desvío de participantes en cada período.

Específicamente, se puede agregar un sistema de números impares y pares en el último dígito del ID de usuario, sobre la base del umbral de puntos existente. De esta manera, el número de participantes se reducirá naturalmente a la mitad en cada período, y todos tendrán el doble de oportunidades de obtener el airdrop.

Esta solución tiene las siguientes ventajas:

1. Reducir significativamente la presión instantánea del servidor y mejorar la experiencia del usuario.
2. Aumentar la tasa teórica de ganancia de los usuarios comunes.
3. Suprimir eficazmente las ventajas de los expertos en tecnología y los scripts automáticos.
4. Inyectar nueva diversión y temas de conversación al proyecto.

Espero que Gate considere esta sugerencia, creo que puede ayudar al proyecto Alpha a crear valor para más usuarios reales mientras se mantiene la equidad.