宝子们Web3情报市场正在进入一个新阶段，从过去免费的API服务，转向更有价值的付费洞察, @GlintAnalytics 最近推出了NFT化的分析报告，尝试构建分析师经济新模式。
过去，像Dune、Nansen这样的平台通过免费API让链上数据变得触手可及，但也带来了信息过载的问题，同时创作者往往得不到足够的激励。
现在， @GlintAnalytics 支持用自然语言提问，30秒就能生成支持ETH、SOL、BNB、Polygon等多条链的可视化仪表盘，涵盖钱包行为、NFT地板价、协议动态等关键信息。
简单来说， @GlintAnalytics 让你能用最自然的语言提问，半分钟内就能生成一个涵盖ETH、SOL、BNB等多链数据的可视化仪表盘。但核心的创新在于，每一份你精心创作的报告，都能被铸造成一枚独一无二的NFT。
意味着：
1.作为创作者，依然牢牢掌握知识产权；
2.当你的报告被使用、传播甚至被二次创作时，收益都能通过智能合约自动分配给你；
3.整个生态用 $GLINT 代币激励，让好洞察直接产生回报。
这其实回归了一个很朴素的道理：真正优质的洞察是稀缺的，理应成为一种可持续的资产，而不仅是一次性的信息。Glint 正是让报告变成了可流转的资产，让创作者的努力得到长期回报，也让使用者获得专属的深度分析。
有兴趣的小伙伴可以去 试试.
@GlintAnalytics @cookiedotfun #SNAPS #CookieDotFun #Glint
宝子们，最近看到 @GlintAnalytics 的 GLINT 机制，说实话，感觉还是可以的，核心在于将数据贡献量化为可计算的代币奖励。其采用的三维评价模型，贡献度 = 数据量 × 准确率 × 独特性，在理论层面较为完善。
简单的说就是你上传的数据，经过验证后，可以按贡献度换成 GLINT 代币。
公式也很直白，贡献度 = 数据量 × 准确率 × 独特性
1⃣数据量：上传的条数或体积；
2⃣准确率：系统会交叉验证，错的要扣分；
3⃣独特性：跟已有数据重复度高，权重就低；首次提供的新信息会高一些。
举个例子：上传 1000 条 TVL 数据，准确率 98%，独特性算出来是 0.9，
贡献度就是 1000 × 0.98 × 0.9 = 882 GLINT，奖励当块到账。
同时防刷也考虑到了：
🔹重复上传同一条，权重会逐步下降；
🔹错误数据扣 3 倍贡献度，恶意上传封地址；
🔹质押 GLINT 可以把贡献度乘个 1.2 倍。
代币总量 10 亿，没有预挖，全靠贡献释放，每 15 秒按比例结算。
数据本身也能继续用，可以授权给模型训练，拿分红，用 GLINT 订阅别人的数据集，持币可以参与投票，影响平台支持的方向。
总的来说， @GlintAnalytics 构建了一个将数据价值量化为实际收益的创新模式。通过数据量×准确率×独特性的三维评估体系，既认可基础贡献，又激励质量与创新。其实时结算机制与防刷设计，让数据贡献者在付出后能获得即时、公平的回报。
@GlintAnalytics @cookiedotfun #SNAPS #CookieDotFun #Glint
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