@RallyOnChain
그냥 알아서 Twitter Data 를 Parsing 해서 판단하는 것이 아니라
Task 를 주고, Tweet 을 한 후, 링크를 등록하면
그것이 Task 에 맞는지 Quality 를 세세하게 분석해서, 점수를 매기고,
'평가 기준과 그에 대한 Point Breakdown 을 세세히 알려준다' 라는 점 입니다.
일단 링크 등록은, Twitter API 가 비싸서 그런건지, 과부하 때문에 그런건지 아무튼 사실 별로 좋게 판단되긴 힘든 부분이긴 한데,
뒷부분인, Breakdown 과 평가 Feedback 을 세세히 알려주는 점은 매우 긍정적 입니다.
사실상 이건 좀 공개해서 보여주긴 어려운데, 그만큼 세세한 Curation 을 하겠다는 포부이기도 하고,
자신들의 단점을 충분히 포장하기에도 좋아 보이는 방식이네요.
커맨트 중 일부를 보면,
1. 후크 효과성: 트윗은 작성자가 화이트리스트에 포함되었다고 선언하며 시작하는데, 이는 독점적 기회에 관심 있는 이들의 주목을 끌 수 있으나 강력한 후크나 흥미 유발 요소가 부족합니다.
2. 행동유도문 품질: 트윗에는 직접적인 행동유도문이 포함되어 있지 않습니다. 화이트리스트 코드 언급이 암묵적 행동유도문 역할을 할 수 있으나, 설득력이나 명확성이 부족합니다.
3. 콘텐츠 구조: 트윗은 명확한 단락 구성으로 가독성을 높였으나, 참여도를 높일 수 있는 이미지나 이모티콘 같은 시각적 요소가 부족합니다.
4. 대화 유도 가능성: 탈중앙화 네트워크 참여와 독점성을 암시하여 대화의 불씨를 제공할 수 있으나, 직접적인 토론이나 공유를 유도하지 않습니다.
5. 가치 전달: 트윗은 Rally와 후원자에 대한 일부 정보를 제공하여 팔로워의 관심을 끌 수 있으나, 가입의 가치나 북마크할 이유를 명확히 전달하지 못합니다.
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이렇게 나와 있는데, 이걸 가지고 고민과 Ai 를 통해서 자신의 포스팅 품질을 향상시키는데 도움이 되지 않을까 합니다
사실상 Web3 의 InfoFi 는 Quality 를 평가하기 어렵다는게 제 관점이었는데, Project Specific 한 부분이 아닌, 이런 General 한 포스팅에 대한 평가는 충분히 일원화가 가능하고, Ai 가 판단하여 Quality 를 가늠할 수 있으며,
개인의 발전에도 도움이 되는 매우 재밌는 컨셉의 프로젝트라 생각됩니다.
게임하듯 자신을 발전시키는게 재밌어서 여러개 트윗하게 되네요
파구퍼럴 (웨잇리스트)
https://waitlist.rally.fun/joinme/NewPaguinfo