Модель токеномики DeFi-проекта с вестингом и метриками
Промпт выдает аналитический отчет по токеномике DeFi-проекта: описывает use cases, конкурентные бенчмарки, распределение, вестинг, APY, ключевые метрики и один реалистичный сценарий провала.
Разработай модель токеномики для проекта [YOUR_COMPANY_NAME] на основе предоставленных данных. Используй входные материалы: - [PROJECT_VISION] - [MARKET_ANALYSIS] - [TOKEN_UTILITY] - [TARGET_COMMUNITY] - [TOKENOMICS_PARAMETERS] Не задавай вопросов. Не добавляй внешние факты и необоснованные прогнозы. Если чего-то не хватает, явно пометь это как допущение. Верни отчет на русском языке в такой структуре: 1. Краткая исполнительная сводка. 2. Сценарии использования токена. 3. Рыночный анализ и бенчмарки. 4. План распределения токенов. 5. Функции полезности и механики. 6. Ключевые метрики токеномики. 7. Самое слабое предположение и как его тестировать. 8. Один реалистичный сценарий провала и сигналы раннего предупреждения. 9. Рекомендуемые следующие шаги. Обязательные требования: - опиши primary и secondary use cases и их влияние на спрос; - сравни 3-5 проектов из [MARKET_ANALYSIS], выдели удачные и рискованные паттерны; - в разделе распределения дай проценты по категориям, чтобы сумма была ровно 100%, добавь cliff, vesting и долю циркулирующего предложения на TGE; - в механиках раскрой управление, стейкинг, APY-диапазоны, источник вознаграждений и дополнительные механики вроде burn, buyback или ve-модели; - в метриках укажи общую эмиссию, начальную циркуляцию, инфляцию в год 1-3 и целевые рыночные показатели, если данные есть; - укажи только одно слабое предположение, конкретный тест и один сценарий провала с ранними сигналами. Тон аналитический, объем 800-2000 слов, все числовые значения делай явными.
ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT