xBubble_ai는 SOP 시스템을 사용해 Binance Alpha 프로젝트를 깊이 분석하고, 포괄적인 평가와 위험 경고를 제공합니다.
가장 적은 말로 가장 완전한 답을 얻는다, @dappOS_com의 @xBubble_ai
최근 Binance Alpha 프로젝트가 늘어나면서, 나는 AI에게 아주 간단한 질문을 던졌다:
“Binance Alpha에서 참여할 만한 프로젝트가 있나요?”
예전엔 이런 질문에 대부분의 AI가 먼저 정보를 펼쳐 주었다: 어떤 프로젝트가 인기가 높고, 어떤 것이 새로 출시됐으며, 어떤 것이 에어드롭이 있고, 어떤 것이 급등하고 있는지.
그 정보도 물론 유용하지만, 본질적으로는 다음을 대답하고 있다:
“지금 무슨 일이 일어나고 있나요?”
실제 문제가 되는 것은 다음 단계이다. 어떤 프로젝트를 계속 주시할 가치가 있는지, 어떤 것이 단기적인 감정인지를 판단하고, 어디서 검증을 시작해야 하는지는 보통 사용자가 직접 정리해야 한다.
그 후 같은 질문을 xBubble에 던졌는데, "몇 개의 프로젝트를 나열해줘" 단계에 머물지 않고 자동으로 Crypto Research SOP를 매칭해 결과는 대략 다음과 같다:
먼저 판단 프레임을 제시했다: 현재 Alpha 생태계에서 "Binance Alpha + Binance 선물"이라는 두 가지 열기를 겹친 프로젝트는 전체적인 탄력성이 더 클 것이다. 그런 다음 그 프레임을 따라 구체적인 프로젝트와 경로를 전개했다.
예를 들어 MYX와 ZORA 같은 경우, Alpha에 계약 열기가 추가되면 단기 성과가 과장될 수 있다. 하나는 약 14배, 다른 하나는 약 7배 정도이다.
더 나아가 "어떤 프로젝트를 볼까"에 머물지 않고 참여 방식을 함께 제시했다.
자본이 적은 경우는 포인트 루트를 선호한다: 일일 로그인, 테스트넷 과제 수행, 차근차근 230점을 모아 Alpha Box를 뽑는다.
자본이 큰 경우는 BNB를 바로 Launchpool에 스테이킹해 신토큰을 분배받는다.
이 두 경로는 차이가 크지만, 동일한 판단 프레임 안에 포함시켜 설명했으며 별도로 나열하지 않았다.
또한 위험 정보도 추가했다. 예를 들어, 과거 데이터에 따르면 Alpha에 상장된 토큰 중 약 40%가 단기 내에 50% 이상의 회수를 경험한다.
이 데이터가 최신은 아니지만 전체 구조에 포함되면 "참여 여부"를 판단하는 데 더 완전해진다.
나는 이것이 많은 AI 도구와 차별화되는 부분이라고 생각한다. 종종 사용자는 어떻게 질문해야 할지 모를 뿐만 아니라, 어떤 도구를 사용하고 어떤 연구 과정을 밟아야 할지도 모른다.
xBubble은 사용자가 간단한 프롬프트로 목표를 제시하면 중간 경로를 대신 채워준다.
SOP 시스템을 이용해 낮은 진입 장벽 입력으로 높은 품질의 출력을 보장하는 것은 의미가 있다.
일반인이 점점 높아지는 학습 비용 때문에 AI 생산성의 문앞에서 차단돼서는 안 된다. 이 장벽을 낮추는 것은 단순히 모델이 강해지는 것만으로 해결되지 않으며, AI가 스스로 AI를 활용하는 방법을 배워야 한다.