Autor convidado: Luo de Martelo

Os primeiros princípios são um método de resolução de problemas projetado para detalhar problemas complexos com seus princípios ou fatos mais básicos e, em seguida, construir soluções a partir desses fundamentos.

1. A partir das necessidades do usuário

1.1 Atendendo às necessidades dos usuários

Com base nos primeiros princípios, os problemas que uma DEX precisa abordar são os seguintes:

• Problemas de segurança e confiança: As DEXs garantem que os usuários não precisem confiar apenas em uma única entidade centralizada para lidar com seus fundos. Isso significa que, mesmo que a corretora seja atacada, os fundos dos usuários permanecem seguros.

• Problemas de permissão e análise: As DEXs permitem que qualquer pessoa negocie em qualquer lugar sem a análise ou permissão de uma autoridade central.

• Problemas de liquidez: O modelo de livro de ordens pode oferecer uma interface de trading mais tradicional e familiar, o que pode atrair mais traders e, assim, aumentar a liquidez.

• Problemas de cadeia cruzada: Com o aumento dos ativos em várias cadeias, há a necessidade de uma plataforma capaz de fazer trading em várias cadeias.

• Problemas de privacidade: As DEXs podem oferecer maior privacidade de trading do que as exchanges centralizadas, pois as transações não são realizadas por meio de servidores centralizados.

1.2 Problemas e desafios

A fim de alcançar o uso contínuo, uma série de questões técnicas de experiência do usuário (UX) e regulatórias precisam ser tratadas.

• Fácil de usar: Atualmente, muitas interfaces de usuário (UIs) e experiências de DEXs não são tão consistentes quanto as de exchanges centralizadas. Para alcançar uma adoção generalizada, eles precisam se tornar mais fáceis de usar.

• Desempenho e escalabilidade: As DEXs precisam lidar com um grande volume de transações, mas os blockchains de camada 1 limitam seu desempenho. Avanços tecnológicos, como soluções de camada 2, podem ajudar a resolver esse problema.

• Formação e conscientização: A maioria das pessoas ainda não está familiarizada com as DEXs. É necessária uma educação extensa para ajudar as pessoas a entender seus benefícios.

• Regulamentos e conformidade: Em alguns países e regiões, as DEXs podem enfrentar possíveis desafios legais ou questões regulatórias.

StarkEx e outras tecnologias de rollup de ZK deram um impulso significativo às DEXs em termos de desempenho e escalabilidade.

Dadas essas melhorias, os principais desafios agora mudam para facilidade de uso, educação e conscientização.

1.3 Mudanças na mentalidade do usuário com o advento da IA

Na onda da IA, especialmente à medida que grandes modelos como GPT se aproximam gradualmente da era da AGI (inteligência geral artificial no nível humano), vemos, de fato, uma série de mudanças sociais e tecnológicas.

As mudanças na mentalidade do usuário podem ser exploradas pelas seguintes tendências.

• Maior expectativa de gratificação instantânea: Como a tecnologia de IA pode fornecer rapidamente soluções e respostas aos usuários, suas expectativas de feedback imediato também aumentaram de acordo. Isso significa que os produtos e serviços tradicionais podem precisar melhorar seu tempo de resposta para atender às necessidades do usuário.

• Novas demandas por entretenimento: Com a libertação da produtividade, as pessoas têm mais tempo de lazer. Isso leva a maiores demandas por produtos de entretenimento e lazer. Os usuários não apenas esperam que os produtos entretenham, mas também forneçam uma experiência mais profunda e diversificada.

• Busca por experiências personalizadas: O desenvolvimento da tecnologia de IA permite que os produtos “entendam” melhor seus usuários, oferecendo assim uma experiência mais personalizada. Os usuários agora esperam que os produtos os “conheçam” e forneçam experiências e serviços personalizados.

• Novos métodos de educação e aprendizado: Com os avanços na IA, os métodos de aprendizado e educacionais também estão mudando. As pessoas podem confiar cada vez mais em aprendizado assistido por IA, buscando métodos de aprendizado mais eficientes e personalizados.

• Preocupações com a privacidade: À medida que a aplicação da tecnologia de IA se torna mais generalizada, as preocupações dos usuários sobre privacidade também aumentarão. Por exemplo, eles podem se preocupar mais com a forma como os produtos coletam, usam e garantem seus dados.

• Definindo o real e o virtual: Com o desenvolvimento de tecnologias como realidade virtual e realidade aumentada, as pessoas podem começar a confundir as linhas entre “real” e “virtual”. Isso pode resultar em usuários escolhendo produtos com base no senso de realismo ou imersão que oferecem.

• Mudanças na interação social: A aplicação da IA no domínio social pode alterar a maneira como as pessoas interagem entre si. Por exemplo, as pessoas podem interagir mais com a IA, enquanto as interações com pessoas reais podem diminuir.

1.4 Gamificação

Aplicar a mecânica de jogos a ambientes que não sejam jogos é uma maneira inovadora de atrair e reter usuários, aumentar a atividade do usuário, melhorar a experiência do usuário e melhorar a satisfação.

• Sistema de recompensas gamificado: Fornece aos usuários tokens, NFTs ou outros itens virtuais como recompensas que os incentivam a concluir certas tarefas, como fazer seu primeiro trade, introduzir novos usuários ou participar de atividades da comunidade.

• Tarefas de aprendizado interativo: As missões do jogo são projetadas para que os usuários aprendam as operações básicas e os conceitos das DEXs ao concluir tarefas, como simular o processo de trading real por meio de trades virtuais.

• Arenas e tabelas de classificação: Criação de arenas para que os usuários participem de competições simuladas de trading, com os usuários mais bem classificados recebendo recompensas. Isso não apenas aumenta a interação entre os usuários, mas também fornece uma plataforma para que eles aprendam e melhorem suas habilidades de trading.

• Tutoriais e enredos gamificados: Crie uma história ou personagem para orientar os usuários a entender a história, o funcionamento e as vantagens das DEXs, tornando o processo educacional mais envolvente e atraente.

• Eventos e desafios da comunidade: Realizando desafios e eventos regulares da comunidade para incentivar a participação dos usuários. Isso não apenas promove a construção da comunidade, mas também oferece aos usuários mais oportunidades de interação e entretenimento.

Ao aplicar a mecânica do jogo a uma DEX, é possível criar um ambiente mais atraente, interativo e divertido, atraindo mais usuários e aumentando a retenção.

No entanto, é essencial garantir que os elementos gamificados se alinhem com as funcionalidades centrais da DEX e evitar distrair os usuários de suas atividades de trading primárias.

2. Projeto de gamificação

2.1 Análise de cenários

Projete a educação do usuário e a interação da DEX como um jogo semelhante a um aplicativo, concentrando-se mais em experiências casuais em vez de grandes jogos pesados.

A gamificação pode permear vários cenários de negócios:

• Conexão com a carteira

• Depósito e saque

• Trading

• Prever o aumento ou queda do mercado

• Mineração

• Interações sociais

Essa abordagem gamificada pode efetivamente reduzir a barreira de entrada para DEXs, tornando-as mais acessíveis e fáceis de entender.

O trading em si não é um jogo, especialmente quando o dinheiro real está envolvido. No entanto, gamificar certos elementos do trading, especialmente dentro de contextos educacionais e de treinamento, pode ajudar novos usuários a entender e se familiarizar mais facilmente com os processos e estratégias de trading.

2.2 Implementação técnica

Mecanismo de jogo leve

Os minijogos exigem o uso de um mecanismo de jogo para desenvolvimento.

O que precisamos aqui é de um mecanismo de jogos leve, como o Unity, para jogos casuais, e não especificamente para fazer jogos.

Ao considerar integrar minijogos em aplicativos que não sejam jogos, há vários motivos para escolher um mecanismo de jogo leve, conforme a seguir.

• Curva de aprendizado simples: Mecanismos de jogos leves são muitas vezes mais concisos, tornando a curva de aprendizado mais suave para os desenvolvedores. O aprendizado e o resultado rápidos são fundamentais, especialmente quando se trata de equipes cujo histórico principal não está no desenvolvimento de jogos.

• Desempenho eficiente: Os minijogos casuais muitas vezes não têm demandas de alto desempenho. Ao omitir muitos recursos desnecessários, os mecanismos de jogos leves podem funcionar sem problemas na maioria dos dispositivos, reduzindo o consumo de bateria.

• Rápido desenvolvimento e iteração: Os motores leves tendem a ser mais flexíveis e não exigem definições ou configurações complexas. Isso significa que você pode passar mais rapidamente do protótipo para o produto final e iterar mais rapidamente.

• Integração perfeita com recursos que não são jogos: Ao integrar minijogos em um aplicativo ou plataforma principal, os mecanismos leves normalmente são mais fáceis de integrar. Além disso, eles não entram em conflito com outras partes da inscrição.

• Menor consumo de recursos: Os mecanismos leves geralmente não vêm com os recursos e arquivos pesados que os grandes mecanismos de jogos têm, o que significa que o tamanho geral e a pegada de memória do aplicativo serão menores.

Flutter e Flutter Flame

Flutter é um kit de ferramentas de desenvolvimento de software de interface do usuário de código aberto desenvolvido pelo Google. Inicialmente, ele foi projetado para ajudar os desenvolvedores a criar aplicativos nativos de alta qualidade para iOS, Android e web.

No entanto, posteriormente, ela se expandiu para outras plataformas, como desktops.

Os principais recursos do Flutter incluem o uso da linguagem Dart, um mecanismo de renderização de alto desempenho e uma infinidade de componentes e plugins para simplificar o processo de desenvolvimento.

Flutter Flame é uma estrutura de desenvolvimento de jogos leve, construída na plataforma Flutter. Seu objetivo é fornecer uma maneira simples e fácil de criar jogos e aplicativos relacionados a jogos usando o Flutter.

A relação entre os dois pode ser compreendida das seguintes perspectivas.

• Plataforma básica: O Flame foi desenvolvido com base no Flutter, o que significa que ele aproveita todos os seus recursos e benefícios, como recursos entre plataformas, renderização de alto desempenho e uma rica biblioteca de componentes.

• Idioma de desenvolvimento: Como o Flame foi projetado para Flutter, ele também usa Dart como sua linguagem de programação.

• Extensibilidade: O Flame se integra perfeitamente a outras bibliotecas e plugins do Flutter, permitindo que os desenvolvedores adicionem facilmente áudio, animações ou outras funcionalidades.

• Objetivo: Embora o Flutter em si seja uma estrutura de desenvolvimento robusta, seu foco principal é criar aplicativos, não jogos. É por isso que há necessidade de uma estrutura como o Flame para preencher essa lacuna. O Flame oferece funcionalidades centrais relacionadas ao jogo, como o loop do jogo, a renderização de sprite e a detecção de colisão.

• Comunidade e recursos: Como o Flame é baseado no Flutter, ele se beneficia naturalmente da forte comunidade e dos recursos do Flutter. Isso significa que os desenvolvedores têm mais recursos para procurar ao procurar tutoriais, solução de problemas ou ajuda.

Em resumo, embora o Flutter forneça um ambiente de desenvolvimento de aplicativos entre plataformas, o Flutter Flame adiciona ferramentas e recursos otimizados para o desenvolvimento de jogos, tornando o desenvolvimento de jogos no Flutter viável.

2.3 Estratégia de lançamento

Ao considerar o desenvolvimento de jogos com Flutter e implantá-lo na web, há duas estratégias distintas:

1. Use o Flutter especificamente para o desenvolvimento do jogo e faça o jogo funcionar na web.

2. Migre todo o front end para o Flutter.

Cada estratégia tem suas próprias vantagens e considerações.

Por exemplo, a primeira abordagem se concentra na utilização dos recursos do Flutter para o desenvolvimento de jogos e garante que o jogo seja otimizado para a web.

A segunda abordagem é mais ampla, implicando na adoção total do Flutter para todos os aspectos front-end, não apenas para o jogo. Isso pode oferecer uma interface/UX consistente em todo o aplicativo, mas pode envolver um trabalho mais extenso em termos de migração e adaptação.

3. Gamificação e trading social

Gamificação e trading social são tópicos atualmente importantes nos campos de moeda digital e DEXs.

Para entender melhor as funções e o potencial desses dois no contexto de uma DEX, vamos analisá-los um a um.

3.1 Gamificação

vantagens

• Envolvimento do usuário: A introdução de mecanismos de competição, desafios e recompensas pode aumentar o engajamento e a fidelidade dos usuários.

• Formação: Usuários iniciantes podem aprender mais facilmente as complexidades e estratégias de trading por meio da gamificação.

• Retenção de usuários: Recompensas e desafios contínuos podem incentivar os usuários a participar e negociar a longo prazo.

Desafios

• Sobressimplificação: A gamificação excessiva pode levar os usuários a ignorar os riscos do trading, potencialmente resultando em decisões insensatas.

• Sustentabilidade: Para manter o interesse do usuário, é necessário atualizar e adicionar continuamente novos elementos do jogo.

3.2 Trading social

vantagens

• Sabedoria coletiva: Os usuários podem tomar decisões com base nas estratégias e ações de outros traders bem-sucedidos.

• Construindo a comunidade: Incentiva a interação e a comunicação entre os usuários, melhorando a coesão da comunidade.

• Barreira de entrada reduzida: Os novatos podem começar rapidamente imitando traders experientes.

Desafios

• Amplificação de risco: Se um grande número de usuários seguir um trader específico, isso pode aumentar os riscos sistêmicos.

• Confiança excessiva: Os usuários podem se tornar excessivamente dependentes de outros traders, em vez de conduzir suas próprias pesquisas e análises.

• Preocupações com privacidade: Publicar estratégias e ações de trading pode levar a violações de privacidade ou atenção indesejável.

Então, entre gamificação e trading social, qual é a direção do futuro?

Na verdade, isso depende do público alvo e do posicionamento a mercado da DEX.

Se o objetivo é atrair mais usuários jovens e iniciantes, a gamificação pode ser mais adequada, pois pode fornecer uma experiência de trading mais relaxada e divertida.

Para traders profissionais que desejam compartilhar experiências e estratégias, o trading social pode ser mais atraente.

No entanto, a direção futura não é escolher uma em vez da outra, mas combinar os pontos fortes de ambas.

Uma DEX que integra elementos de gamificação e trading social pode oferecer uma experiência de usuário agradável e aprofundada, atendendo às necessidades de diferentes usuários.

Na onda da IA, os usuários já se acostumaram com experiências inteligentes e automatizadas, e esperam serviços mais convenientes e personalizados.

Ao mesmo tempo, a demanda por entretenimento e interação social está em constante crescimento.

Se pensarmos na perspectiva de slogans ou percepções externas, acredito que há várias estratégias:

• Gamificação como principal, trading social como secundário: Nessa abordagem, a ênfase está na diversão e no engajamento do trading. Por exemplo:

• “Trading: É muito divertido!” 

• “Experimente a aventura de trading mais divertida.” 

Essa abordagem é adequada para aqueles que desejam atrair usuários jovens, iniciantes ou aqueles que buscam uma experiência de trading única.

• Trading social como principal, gamificação como secundário: Aqui, podemos enfatizar o valor dos aspectos sociais e o poder da conexão. Por exemplo:

• “Faça trades com o mundo.” 

• “Torne o trading mais social.” 

Essa estratégia pode atrair aqueles que desejam interagir com outras pessoas e compartilhar experiências e estratégias.

• Combine os dois: Você também pode tentar mesclar elementos de gamificação e trading social, criando uma mensagem exclusiva da marca. Por exemplo:

• “Faça trades, divirta-se e compartilhe livremente.” 

Essa estratégia pode atrair uma ampla gama de usuários, mas pode exigir mais esforço para garantir a clareza e o apelo da mensagem.

Considerando as mudanças na mentalidade do usuário sob a onda da IA, acredito que a terceira estratégia seja a mais promissora, pois, na era da IA, os usuários não apenas esperam serviços inteligentes, mas também buscam mais interações e oportunidades sociais.

A fusão de elementos de gamificação e trading social pode oferecer aos usuários uma experiência de trading divertida e aprofundada.

4. Machine learning no dispositivo

O aprendizado de máquina no dispositivo (também conhecido como aprendizado de máquina de borda, ou aprendizado de máquina de borda) refere-se à realização de cálculos de aprendizado de máquina diretamente no dispositivo do usuário, em vez de em servidores ou centros de nuvem.

Isso traz benefícios, como maior proteção de privacidade e menor latência. Aplicar o aprendizado de máquina de ponta a uma DEX pode oferecer vantagens em vários aspectos.

4.1 Experiência de trading personalizada

O Edge ML pode ajudar a criar uma experiência de trading personalizada, adaptada aos dados históricos e preferências de trading de um usuário.

Cenários de negócios

• Recomendações personalizadas: Recomende novos pares de trading ou oportunidades de investimento com base no histórico e comportamento de trading do usuário.

• Notificações inteligentes: Ofereça aos usuários atualizações e alertas direcionados às tendências do mercado.

4.2 Assistente de trading inteligente

Este aplicativo desenvolve um assistente inteligente que pode fornecer aconselhamento de trading em tempo real e análise de mercado.

Cenários de negócios:

• Otimização da estratégia de trading: Analise a estratégia de trading de um usuário e forneça sugestões de otimização.

• Gerenciamento de risco: Analise as condições do mercado em tempo real para ajudar os usuários a gerenciar seus riscos de forma mais eficaz.

4.3 Utilização otimizada de rede e recursos

Ao executar cálculos no dispositivo, uma DEX pode reduzir a carga nos servidores centrais, aumentando assim o desempenho e a eficiência geral.

4.4 Proteção de privacidade aprimorada

Como os dados são processados e armazenados principalmente localmente, a privacidade do usuário é melhor protegida.

Cenários de negócios

• Análise de transações privadas: Os usuários podem analisar seu histórico de trading localmente sem precisar carregar informações confidenciais em servidores.

4.5 Mecanismo Anti-Cheat em jogos

Usar o aprendizado de máquina para detectar trapaças no jogo é uma área de interesse emergente.

A fraude interrompe a justiça dos jogos e pode resultar na saída de jogadores honestos.

Etapas para abordar fraudes

• Coleta de dados: Reúna dados de comportamento de jogadores regulares e trapaceiros conhecidos. Esse conjunto de dados pode abranger parâmetros como velocidade de movimento dos caracteres, precisão da correspondência, taxa de aquisição de recursos, frequência de toques de tecla e comportamento da rede.

• Engenharia de recursos: Com base nos dados mencionados acima, crie um conjunto de recursos com o objetivo de distinguir entre jogadores regulares e trapaceiros. Por exemplo, se um jogador concluir uma série de tarefas complexas em um tempo extremamente curto, isso pode indicar trapaça.

• Treinamento do modelo: Use dados rotulados (por exemplo, saber quais jogadores enganam e quais não) para treinar um modelo de classificação, como árvores de decisão, redes neurais ou máquinas de vetor de suporte.

• Detecção em tempo real: Durante a jogabilidade em tempo real, colete dados do comportamento do jogador e preveja usando o modelo treinado. Se o modelo prever uma alta probabilidade de um jogador trapacear, ações apropriadas podem ser tomadas, como avisos, restrições de conta ou outras penalidades.

• Ciclo de feedback: Como os trapaceiros podem alterar estratégias para evitar a detecção, é crucial atualizar e treinar modelos regularmente. É possível configurar um sistema de feedback para os jogadores denunciarem comportamentos suspeitos, com esses relatórios servindo como novos dados de treinamento.

• Considere a privacidade: Garanta a conformidade com os regulamentos de privacidade ao coletar dados dos jogadores e informe claramente os jogadores sobre a finalidade da coleta de dados.

• Endereço falso positivo: Qualquer sistema de detecção pode exibir falsos alarmes. Portanto, garanta uma baixa taxa de falsos positivos e forneça um mecanismo para os jogadores recorrerem contra detecções erradas.

O Edge ML cria possibilidades para uma experiência de DEX mais privada, personalizada e eficiente. Além disso, reduz os elementos centralizados na operação de uma DEX, o que se alinha com a filosofia central de descentralização.

#Bybit #TheCryptoArk