DAPPOS가 일반 AI와 다른 이유 분석과 실행을 연결하지만 같은 단계로 취급하지 않는다 9편

AI가 좋은 전략을 만들었다고 바로 지갑 서명까지 진행하는 것은 위험할 수 있음. 분석 단계에서는 여러 가능성을 볼 수 있지만, 실행 단계에서는 수량·체인·수수료·슬리피지와 실패 조건이 명확해야 함.

DAPPOS는 Intelligence Layer와 Execution Layer를 분리합니다. 전자는 조사와 계획을 만들고, 후자는 사용자가 확인한 계획을 온체인 상호작용으로 바꾸는 구조임.

두 단계가 연결돼 있지만 자동으로 같은 단계가 되는 것은 아님. 생각하는 영역과 실제 자산을 움직이는 영역을 나눠 설계했다는 점이 아홉 번째 차이임

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#DAPPOS #IntelligenceLayer #ExecutionLayer #Web3AIOS #스토리텔러

DAPPOS가 일반 AI와 다른 이유 실행 방법보다 성공 결과와 실패 보상을 먼저 정한다 10편

일반적인 자동화에서는 사용자가 어떤 경로와 순서로 작업할지 자세히 지정해야 할 때가 많음. 하지만 복잡한 Web3 작업에서는 사용자가 모든 실행 경로를 직접 설계하기 어려움.

DAPPOS Intent Execution Network는 매칭→실행→검증의 세 단계로 운영됩니다. OMS에서는 인텐트를 C를 제공하고 X를 원하며, 실패하면 Y를 받는 작업으로 정의하고, 서비스 제공자는 담보를 맡긴 뒤 결과를 수행합니다.

사용자는 중간 경로보다 원하는 결과·마감 시간·실패 조건을 먼저 정할 수 있음. 작업이 실패로 판정되면 사전에 정한 보상 절차가 작동하도록 설계됐습니다. AI 실행에 결과 책임까지 붙이려는 구조가 DAPPOS의 열 번째 차이임.

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#DAPPOS #IntentExecution #OMS #ExecutionLayer #스토리텔러

📱 트위터 주급 개편, 새로운 리워드 시스템 발표

X가 기존 Revenue Sharing을 종료하고, 오리지널 콘텐츠에만 보상하는 새로운 프로그램인 Original Content Rewards Program을 도입한다고 발표했슴다

1. 주요 변경 사항
- Revenue Sharing 신규 가입 중단
- 기존 가입자는 9월 7일까지 계속 수익을 받을 수 있음.
- 마지막 지급: 8월 14일, 8월 28일 + 9월 7일까지 발생한 수익 (약 9월 11일 지급 예정).
- 9월 8일부터 기존 Revenue Sharing 회원은 새 프로그램에 신청 가능.

2. 새 프로그램 핵심
- 보상 방식: 오리지널 콘텐츠가 받는 Qualified Impressions(프리미엄 유저의 홈 타임라인에서 50% 이상 노출된 고유 노출)에 따라 수익 지급.
- 지급 주기: 2주마다.
- 첫 지급: 8월 28일 (신규), 9월 25일 (기존 회원 전환 시).

3. 자격 요건
- 만 18세 이상
- 프로그램이 제공되는 국가 거주(한국 O)
- 계정 상태 양호 (반복 위반 이력 없음)
- X Premium / Premium+ / Premium Business 구독
- 인증된 팔로워 500명 이상
- 최근 90일간 인증 유저의 홈 타임라인 노출 50만 회 이상 (답글 제외)
- 정기적으로 오리지널 콘텐츠 게시

4. 오리지널 콘텐츠 기준
- 직접 작성한 글·스레드·기사·분석·보도
- 직접 찍은 사진·영상
- 직접 만든 밈·그래픽
- 의미 있는 코멘트·반응·통찰 (기존 콘텐츠에 가치 추가)

5. 오리지널로 인정되지 않는 것
- 단순 복사·재업로드
- 의미 없는 편집(자르기, 필터, 자막만 추가 등)
- 단순 리포스트
- 자동화 생성 콘텐츠
- 수익화 관련 코칭/논의만 하는 콘텐츠
- 허위정보, 선정성, Community Notes가 달린 콘텐츠 등

요약하면, 다른 사람 콘텐츠를 그냥 퍼나르는 게 아니라, 본인만의 새로운 가치를 더하는 크리에이터에게 보상하겠다는 방향이네유

DAPPOS 10일 TGE인가보네욤!!

코인마켓캡에도 올라 왔네요

에어드랍 6%인데 제발 스토리텔러도 맛있어져라 모에모에큥!

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DAPPOS로 여행을 준비한다면 여행지를 추천받기보다 선택 기준부터 정한다 1편

여행지를 추천해달라고만 하면 유명한 도시 목록이 나오는 경우가 많음. 하지만 실제 선택에는 예산·비행시간·날씨·걷는 양·음식·관광과 휴식의 비율까지 영향을 줌.

xBubble은 사용자가 목표와 조건을 말하면 Bubble Pilot이 요청을 파악하고, 필요한 모델과 도구를 작업 흐름에 연결하는 저프롬프트 AI로 공개됐습니다. 사용자가 AI 운영법보다 원하는 결과에 집중하도록 만든 구조임.

예를 들어 4박 5일·1인 150만 원 이하·비행 6시간 이내·걷는 일정 적게·음식과 휴식 중심처럼 조건을 전달할 수 있음. 여행지를 대신 결정하게 하는 것보다 내가 무엇을 중요하게 보는지 비교표로 만드는 것이 DAPPOS와 xBubble을 활용할 첫 번째 이유임.

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#DAPPOS #xBubble #BubblePilot #여행준비 #스토리텔러

DAPPOS로 여행을 준비한다면 입국 규정과 운영시간은 공식 자료부터 확인한다 2편

여행 블로그에는 유용한 경험이 많지만, 비자·입국서류·면세 규정·교통패스·시설 운영시간처럼 바뀔 수 있는 정보까지 그대로 믿기는 어려움.

xBubble은 Deep Research와 Fact Check를 지원하며, DAPPOS의 Bubble Engine에는 정보가 어디서 나왔는지를 우선하는 Contextual RAG가 포함됩니다. 자료의 개수보다 공식 출처와 근거를 중심으로 조사하는 방향임.

대사관·정부·공항·철도·관광시설 공식 사이트를 우선하고, 블로그는 실제 이용 경험 참고용으로 분리해주세요라고 요청할 수 있음. 다만 입국과 건강 관련 최종 판단은 출발 직전에 해당 기관 원문을 직접 확인해야 함.

여행 정보를 많이 모으는 것보다 지금도 유효한 정보와 오래된 후기를 구분하는 것이 두 번째 사용 이유임.

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#DAPPOS #xBubble #BubbleEngine #FactCheck #스토리텔러

DAPPOS로 여행을 준비한다면 관광지 목록을 실제로 움직일 일정으로 바꾼다 3편

가고 싶은 장소를 모두 저장해도 동선과 운영시간을 고려하지 않으면 하루 일정이 현실적으로 이어지지 않을 수 있음. 공항 도착 직후와 여행 마지막 날도 같은 기준으로 짜기 어려움.

xBubble의 Bubble Computer는 여러 단계가 필요한 작업에서 조사·문서 작성·시각 자료·검증을 한 번의 프로젝트 흐름으로 연결합니다. 사용자가 목표를 한 번 말하면 필요한 작업을 나눠 처리하는 방식임.

예를 들어 다음 조건을 함께 줄 수 있음.

도착·출발 시간
숙소 위치
장소별 운영시간
이동 소요시간
하루 최대 도보 시간
비 오는 날 대체 일정

관광지 목록을 많이 넣는 게 아니라 실제로 이동 가능한 순서와 여유시간을 포함한 일정으로 바꾼다는 점이 세 번째 사용 이유임.

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#DAPPOS #xBubble #BubbleComputer #여행일정 #스토리텔러

DAPPOS로 여행을 준비한다면여행 예산은 총액보다 항목별 범위로 잡는다 4편

항공권과 숙박비만 더해서 여행 예산을 잡으면 현지 교통·식비·입장료·환전 수수료·예비비가 빠질 수 있음. 반대로 모든 비용을 정확히 맞히려고 하면 계획 자체가 복잡해짐.

xBubble은 Deep Research와 Docs Creation을 지원하며, Bubble Computer에서는 조사한 가격과 조건을 표·문서 같은 결과물로 묶을 수 있습니다.

예산은 하나의 숫자보다 다음처럼 나누는 게 좋음.

확정 비용
현지 예상 비용
선택 활동 비용
가격 변동 가능 항목
10~15% 예비비

각 금액의 통화와 조사 날짜도 함께 표시하도록 요청하면 됨. DAPPOS를 쓰는 이유는 가장 싼 여행을 찾는 데만 있지 않고, 어디에서 예산이 달라질 수 있는지 미리 보이게 만드는 데 있음.

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#DAPPOS #xBubble #DocsCreation #여행예산 #스토리텔러

DAPPOS로 여행을 준비한다면 숙소는 별점보다 내 일정과 맞는지 비교한다 5편

평점이 높은 숙소도 내 여행에는 불편할 수 있음. 관광지와 멀거나 늦은 체크인이 어렵고, 엘리베이터·세탁·조식·짐 보관처럼 필요한 조건이 없을 수도 있기 때문임.

xBubble에 숙소 후보를 전달할 때는 “가장 좋은 곳”보다 동일한 기준으로 비교해달라고 하는 게 좋음.

공항 이동
주요 일정과의 거리
대중교통 접근성
체크인·짐 보관
방 크기와 소음 관련 후기
취소 조건
최종 결제금액

DAPPOS의 Multi-Agent Framework는 다양한 전문 에이전트와 도구를 조정해 조사와 분석을 처리하는 구조로 설명됩니다. 여러 자료를 모을 수 있는 만큼, 사용자가 평가 기준을 먼저 고정하는 게 중요함.

예약 자체를 AI 답변만 믿고 확정하기보다 최종 가격과 취소 규정은 예약 화면에서 다시 확인해야 함. 평점이 아니라 내 동선과 조건에 맞는지 비교하는 것이 다섯 번째 활용법임.

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#DAPPOS #MAF #xBubble #숙소비교 #스토리텔러

DAPPOS로 여행을 준비한다면 짐 목록을 여행 날짜와 활동에 맞춰 만든다 6편

인터넷의 공통 준비물 목록을 그대로 사용하면 필요 없는 물건은 늘고, 내 일정에 꼭 필요한 준비물은 빠질 수 있음.

짐 목록을 만들 때는 목적지뿐 아니라 날짜·예상 날씨·숙박 형태·세탁 가능 여부·트레킹·수영·격식 있는 일정·복용 중인 물품까지 함께 줘야 함.

xBubble은 Docs Creation과 Scheduled Tasks를 지원합니다. 출발 며칠 전 준비 목록을 만들고, 출발 직전에 최신 조건을 반영해 다시 확인하는 흐름을 구성할 수 있음.

목록은 다음처럼 나누면 보기 쉬움.

반드시 가져갈 것
현지 구매 가능한 것
날씨에 따라 결정할 것
출발 당일 넣을 것

여권이나 결제정보 같은 민감한 자료는 불필요하게 업로드하지 않는 게 좋음. 일반적인 짐 목록을 내 여행 전용 체크리스트로 바꾼다는 점이 여섯 번째 사용 이유임.

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#DAPPOS #xBubble #ScheduledTasks #여행체크리스트 #스토리텔러

DAPPOS로 여행을 준비한다면 필요한 문장은 짧은 카드와 음성으로 준비한다 7편

현지에서 긴 번역문을 찾아 보여주기보다 상황별로 짧은 문장을 미리 준비하는 게 편할 때가 많음. 음식 알레르기·길 찾기·호텔 요청·분실 신고처럼 정확성이 중요한 표현도 있음.

xBubble은 Docs Creation과 Text to Speech를 지원합니다. 필요한 상황을 정리한 뒤, 휴대폰에서 바로 보여줄 짧은 카드와 들을 수 있는 음성 형태로 만드는 활용을 생각할 수 있음.

예를 들어 다음처럼 묶을 수 있음.

알레르기와 먹지 못하는 재료
숙소 체크인 요청
목적지와 주소 확인
분실물 문의
도움 요청과 긴급 연락

의료·알레르기 문구는 AI 결과를 그대로 확정하지 말고 해당 언어를 아는 사람이나 신뢰할 수 있는 전문 자료로 다시 확인해야 함. 필요한 말을 현장에서 바로 꺼낼 수 있는 형태로 준비하는 것이 일곱 번째 활용법임.

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#DAPPOS #xBubble #TextToSpeech #여행회화 #스토리텔러

DAPPOS로 여행을 준비한다면 흩어진 예약정보를 모바일 여행 가이드로 묶는다 8편

항공권·숙소·교통·예약번호·지도·식당 목록이 메일과 앱마다 나뉘어 있으면 현지에서 필요한 정보를 찾는 데 시간이 걸림.

xBubble은 문서·슬라이드·이미지·웹사이트 제작을 지원하고, Bubble Computer는 여러 결과물을 하나의 프로젝트 안에서 연결합니다.

여행 원본 자료를 기준으로 다음 결과물을 만들 수 있음.

날짜별 일정표
예약 확인 목록
숙소와 목적지 주소
교통 이용 순서
비상 연락 정보
휴대폰용 한 페이지 가이드

실제 예약번호·여권번호·카드번호처럼 민감한 정보는 공개 페이지나 공유 문서에 넣지 않아야 함. 여러 앱을 오가기보다 필요한 정보만 한곳에 모으는 것이 여덟 번째 사용 이유임.

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DAPPOS로 여행을 준비한다면 여행 중 바뀐 일정은 전체가 아니라 차이만 본다 9편

날씨·교통·운영시간이 바뀌면 전체 일정을 처음부터 다시 짜기보다 영향을 받는 부분만 수정하는 게 편함.

xBubble은 Scheduled Tasks를 지원하며, Bubble Personal은 허용된 범위에서 브라우저·앱·일정·개인 파일과 연결해 반복 작업을 처리하는 모드로 공개됐습니다. 사용자 기기에서는 명시적으로 허용한 동작만 실행하고, 무거운 처리는 별도의 클라우드 컨테이너에서 다루는 구조입니다.

예를 들어 다음 내용을 중심으로 다시 확인할 수 있음.

운영시간이 달라진 장소
취소되거나 지연된 교통편
날씨 때문에 바꿀 일정
예약 시간이 겹치는 항목
오늘 반드시 확인할 정보

자동으로 수집된 내용도 실제 서비스 앱과 공식 안내에서 다시 확인해야 함. 전체 일정을 흔들지 않고 달라진 부분만 관리하는 것이 아홉 번째 활용법임.

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DAPPOS로 여행을 준비한다면 여행이 끝난 뒤 다음 여행의 방식으로 남긴다 10편

여행이 끝나면 사진·영수증·실제 지출·좋았던 장소·불편했던 동선이 각각 다른 곳에 남음. 다음 여행에서도 같은 실수를 피하려면 기억이 사라지기 전에 정리하는 게 좋음.

Bubble Personal은 사진과 개인 파일을 정리하는 활용을 지원하고, Bubble Engine은 반복 작업에서 검증된 방식을 SOP로 발전시키는 구조로 공개됐습니다.

여행 후에는 다음 내용을 남길 수 있음.

예상 예산과 실제 지출 차이
필요 없었던 준비물
빠뜨린 준비물
이동시간이 과했던 구간
다시 방문할 장소
다음 여행에서도 유지할 체크리스트

한 번의 여행 기록을 사진첩으로만 끝내지 않고 다음 여행에서 다시 사용할 준비 방식으로 바꾸는 것이 열 번째 사용 이유임.

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DAPPOS 스마트컨트랙트만으로 맡기기 어려운 일이 있다

일반적인 온체인 작업은 사용자가 지갑에서 체인·디앱·수량·수수료를 직접 확인하고 서명하는 방식임. 여러 체인과 프로토콜을 거치거나 정해진 시간 안에 결과를 만들어야 하는 작업은 단계가 늘어나고, 중간 과정을 다른 실행자에게 안전하게 맡기기도 어려움.

DAPPOS 공식 문서는 현재 Web3에서 여러 체인의 자산을 처리하거나 시간 조건이 붙은 작업을 위임하기 어렵다는 점을 문제로 제시합니다. 기존 인텐트 시스템도 특정 거래나 한정된 용도에는 적합하지만, 복잡한 크로스체인·다중 프로토콜 작업으로 확장하기 어렵다고 설명합니다.

DAPPOS Intent Execution Network는 사용자가 모든 경로를 직접 설계하는 대신 원하는 결과를 제시하고, 제3의 서비스 제공자가 실행을 맡을 수 있게 만든 구조임. 단순 거래 자동화보다 복잡한 작업을 위임할 수 있는 실행 시장을 만드는 것이 첫 번째 기술적 출발점임.

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#DAPPOS #IntentExecution #ExecutionLayer #Web3인프라 #스토리텔러

DAPPOS, 실행 결과를 어떻게 믿음 인텐트는 결과를 객관적으로 판정할 수 있어야 한다

사용자가 원하는 결과를 자연어로 말할 수 있다고 해서 모든 요청을 실행망에 맡길 수 있는 것은 아님. “최대한 잘해주세요”처럼 판단 기준이 사람마다 달라지는 요청은 성공과 실패를 명확하게 나누기 어려움.

DAPPOS의 OMS에서는 인텐트 실행 성공 여부가 온체인 규칙을 통해 명확하고 객관적으로 판정될 수 있어야 한다고 설명합니다. 그래야 서비스 제공자와 사용자 사이에 주관적인 다툼이 생기지 않고, 실패 여부와 보상 조건도 동일한 기준으로 처리할 수 있음.

따라서 DAPPOS 인텐트는 원하는 결과뿐 아니라 수량·마감 시간·최소 조건·실패 시 보상처럼 판정 가능한 기준이 중요함. AI가 요청을 이해하는 것과 네트워크가 성공 여부를 검증하는 것은 별개의 기술 문제라는 얘기임.

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#DAPPOS #OMS #IntentTask #OnchainVerification #스토리텔러

DAPPOS, 실행 결과를 어떻게 믿음 매처가 여러 서비스 제공자의 견적을 모은다 3/10

사용자가 온체인 작업을 다른 사람에게 맡기려면 누가 실행할 수 있는지 찾고, 비용과 조건을 비교해야 함. 실행자를 한 명씩 직접 찾는다면 인텐트 방식의 편의성이 줄어들 수밖에 없음.

DAPPOS 실행망에서는 사용자가 매처에게 인텐트를 전달하면, 매처가 연결된 여러 서비스 제공자의 실행 견적을 받아 사용자에게 보여줍니다. 사용자가 조건에 맞는 견적을 고르면 인텐트 거래가 확정되고 실행 단계로 넘어감.

DAPPOS와 통합된 디앱에서는 Intent Task Framework가 사용자의 행동을 인텐트 형태로 자동 구성하고, 같은 화면 안에서 여러 제공자의 조건을 비교할 수 있도록 설계됐습니다. 인텐트 생성과 실행자 탐색을 분리하지 않고 하나의 흐름으로 묶는 것이 매처의 역할임.

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