🦉DAPPOS, 진짜 어디까지 해줌⁉️ 3/3 - 굴리면서 작업 방식까지 고친다
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1편에서 사이트를 만들고 2편에서 운영까지 붙였습니다. 이제 남은 건 결과가 틀렸을 때 작업 방식도 함께 나아지느냐는 것. 사람이 코드와 지시문을 매번 다시 고치면 AI를 쓰면서도 수정 비용은 계속 남죠.

DAPPOS의 Bubble Up은 결과가 목표에 못 미칠 때 Bubble Engine이 테스트·평가·최적화를 거쳐 Coding SOP를 개선하는 흐름입니다. 제품 하나만 손보는 게 아니라 다음 작업에도 다시 쓸 절차를 고치려는 방식

이건 단순한 수정 버튼이 아닙니다. 일반 생성 AI는 실패할 때마다 사람이 프롬프트와 코드를 다시 손봐야 하고, 그렇게 얻은 해결 방법도 다음 작업에 자동으로 남지 않음. 사용자가 늘수록 수정 인력과 비용도 같이 늘어나는 구조입니다.

DAPPOS가 필요한 이유는 반복되는 실패를 한 번의 수정으로 끝내지 않고, 다음 작업에도 재사용할 SOP로 바꾸려 하기 때문입니다. 검증된 작업 방식이 계속 쌓이면 사용자는 같은 설명과 시행착오를 줄일 수 있고, DAPPOS도 단순히 모델을 빌려주는 서비스보다 자체 실행 자산을 가진 프로젝트가 될 수 있음.

세 편을 이어 보면 흐름이 완성됩니다. Bubble Code가 만들고→Project Workspace가 굴리고→Bubble Up이 작업 방식을 고치는 것. 이 순환이 실제로 품질과 비용을 개선해야 사용자는 계속 돌아오고, 프리미엄 기능·실행 수수료와 $DOS 사용 계획도 의미가 생깁니다.
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➡️DAPPOS 공식 Bubble Up 설명

#스토리텔러 #DAPPOS #DOS

🆘 이거 조심해야할 듯 ㄷㄷㄷ

- 불법주차 경고장 차에 부착하는 놈들 있음
- 여기에 나와있는 QR코드 찍으면 악성사이트나 앱으로 들어가짐
- 소위 QR코드 + 피싱 = Q싱 이라고 불리는 신종 사기 유형
- 개인정보 입력 유도 or 휴대전화 해킹하여 금융 정보 빼내는 수법

참고로 식품 포장지에 있는 QR코드도 조심해야 한다고 함. 아무쪼록 일상 여기저기 스캐머들의 흔적들이 있을 수 있으니 항시 주의 필요!

(공공장소에서 와이파이도 앵간하면 잡지않는 것 추천 / 우리는 투자자이기도 해서 더욱이 주의가 필요)

DAPPOS, AI가 계획만 세우면 끝일까 - xBubble과 Web3 AI OS는 뭐가 다를까 1/5

DAPPOS에서 지금 가장 눈에 띄는 제품은 xBubble입니다. 짧게 목표를 말하면 문서·영상·코딩·리서치 같은 일을 완성하는 저프롬프트 AI

그런데 크립토에서는 분석만 잘한다고 일이 끝나지 않습니다. 실제로 지갑과 체인, 디앱을 거쳐 자산까지 움직여야 하니까요. 그래서 DAPPOS의 Web3 AI OS는 조사와 계획을 맡는 Intelligence Layer 아래에 실제 거래를 처리하는 Execution Layer를 붙였습니다.

그래서 DAPPOS를 쓰는 이유는 AI 답변을 하나 더 받기 위해서가 아닙니다. 조사→판단→실행 사이에서 사용자가 직접 이어 붙이던 일을 한 흐름으로 줄이기 위해서입니다. xBubble이 일반 AI 업무를 쉽게 만든다면, Web3 AI OS는 그 방식을 크립토 실행까지 넓힙니다.

xBubble이 AI 업무의 진입장벽을 낮춘다면, Web3 AI OS는 크립토 계획과 실행 사이를 잇습니다. 이번 시리즈에서는 그 실행망이 어떻게 결과와 책임을 함께 다루는지 함 볼게요.

➡️DAPPOS 생태계 공식 설명
➡️Web3 AI OS 구조

#DAPPOS #DOS #3ridge

DAPPOS, AI가 계획만 세우면 끝일까 - 원하는 결과와 실패 보상을 먼저 정한다 2/5

실제 자산을 맡기려면 “알아서 해줘”만으로는 부족합니다. 얼마를 맡기고 어떤 결과를 받을지, 실패하면 어떻게 처리할지가 먼저 정해져야 하죠.

DAPPOS의 OMS는 인텐트를 사용자가 C를 제공하고 X라는 결과를 원하며, 실패하면 Y를 받는 일로 정의합니다. 서비스 제공자는 담보를 걸고 작업을 맡으며, 정해진 시간 안에 결과를 만들지 못하면 DAPPOS가 사전에 정한 보상 절차가 작동합니다.

DAPPOS를 쓰면 사용자가 모든 중간 단계를 설계하는 대신 내가 무엇을 내고 어떤 결과를 받을지를 기준으로 작업을 맡길 수 있습니다. 복잡한 방법은 실행자가 찾고, 사용자는 결과에 집중할 수 있습니다

➡️OMS 공식 기술 설명

#DAPPOS #DOS #3ridge

DAPPOS, AI가 계획만 세우면 끝일까 - 견적·실행·검증을 나눠 맡는다 3/5

DAPPOS 실행망에서는 한 업체가 견적부터 판정까지 전부 맡지 않습니다. 매처는 여러 서비스 제공자의 조건을 모아 사용자가 비교하게 하고, 선택된 제공자는 담보를 걸고 실제 작업을 수행합니다. 실행 검증자는 약속한 결과가 나왔는지 확인하고요.

흐름은 견적·매칭→실행→검증으로 이어집니다. 여러 제공자가 실행 조건을 제시하니 사용자는 더 나은 경로를 고를 수 있고, 담보와 검증 절차가 결과에 책임을 붙입니다.

AI가 세운 계획을 실제 경제활동으로 바꾸려면 실행자뿐 아니라 가격 경쟁과 결과 판정도 필요합니다. DAPPOS는 이 역할을 하나의 네트워크로 묶었습니다.

➡️인텐트 실행망 참여자와 절차

#DAPPOS #DOS #3ridge

DAPPOS, AI가 계획만 세우면 끝일까 - 자산 실행망이라면 보안 자료도 보여줘야 한다 4/5

AI가 글이나 이미지를 만들 때와 실제 자산을 움직일 때의 무게는 다릅니다. 실행망이라면 편리한 기능과 함께 컨트랙트 보안 자료도 확인할 수 있어야 하죠.

DAPPOS 공식 보안 문서에는 2023년 8월부터 2024년 11월까지 완료된 외부 감사 8건이 공개돼 있습니다. CertiK, Secure3, Trail of Bits, SlowMist, BlockSec, Halborn이 컨트랙트와 Intent Assets 관련 감사를 진행했습니다.

여러 감사사의 자료를 한 페이지에서 직접 확인할 수 있게 공개한 점도 DAPPOS가 단순 AI 챗봇이 아니라 자산 실행 인프라를 준비해온 프로젝트라는 근거로 볼 수 있겠습니다.

➡️DAPPOS 외부 감사 목록

#DAPPOS #DOS #3ridge

DAPPOS, AI가 계획만 세우면 끝일까 - 실행이 끝날 때까지 담보도 남긴다 5/5

DAPPOS 문서상 서비스 제공자와 검증자는 시스템에서 나가거나 스테이킹을 회수할 때 14일을 기다립니다. 맡은 작업과 이의 제기 기간이 끝나기 전에 담보를 빼지 못하게 해 실행 책임이 남도록 만든 장치입니다.

5편을 연결하면 DAPPOS의 그림이 보입니다. AI가 목표를 이해해 계획을 만들고, 매처가 견적을 모으며, 담보를 맡긴 제공자가 실행합니다. 검증자는 결과를 확인하고 실패하면 약정된 보상 절차가 이어집니다.

결국 DAPPOS를 쓰는 이유는 간단합니다. AI가 계획만 알려주는 데서 끝나지 않고, 여러 경로의 견적→담보를 건 실행→결과 검증→실패 보상까지 한 구조에서 맡기기 위해서입니다.

AI가 생각만 하는 데서 끝나지 않고 실제 결과까지 만들려면 실행과 책임이 함께 가야 합니다. 이 작업이 반복될수록 DAPPOS 실행망과 $DOS 활용 계획에도 실제 수요가 쌓일 수 있겠네요.

➡️14일 출금 지연

#DAPPOS #DOS #3ridge

정부, 가상자산 과세 2027년 시행 재확인

구윤철 부총리가 7월 29일 국회 기재위에서 내년부터 예정대로 가상자산 과세를 추진 중이라고 밝힘. 세 차례 미뤄진 과세를 2027년 1월 1일부터 시작한다는 입장임.

가상자산 양도·대여 이익은 기타소득으로 잡히고, 연간 250만원을 뺀 금액에 국세 20%가 붙음. 지방소득세까지 합치면 22% 수준.

현재 제도에는 올해 손실을 다음 해 이익에서 빼는 이월공제가 없음. 국회에는 과세 자체를 없애는 법안도 올라와 있고, 7월 29일 기재위 소위원회로 넘겨짐.

정부는 시행 쪽인데 과세 방식과 폐지 법안은 아직 국회에 남아 있음.

➡️원문

나쁜놈아!!!!😵‍💫😵‍💫

DAPPOS, 같은 AI인데 왜 결과가 다를까 - 1/5

같은 AI 모델을 써도 숙련자는 좋은 결과를 만들고 일반 사용자는 헤매는 경우가 많습니다. 모델보다 프롬프트 구성, 도구 연결, 자료 준비, 결과 테스트와 실패 수정에서 차이가 나기 때문이죠.

DAPPOS는 이걸 AI의 성능 문제가 아니라 사용성 격차로 봤습니다. 사용자가 모델 선택자·프롬프트 엔지니어·API 운영자·QA 담당자까지 전부 맡으면 강한 모델도 쓰기 어려우니까요.

그래서 xBubble을 쓰는 첫 번째 이유는 AI 사용법을 공부하는 시간을 줄이고, 내가 원하는 결과에 바로 집중하기 위해서입니다.

➡️xBubble 저프롬프트 AI 공식 설명

#DAPPOS #xBubble #DOS #3ridge

DAPPOS, 짧게 말해도 되는 이유 - 2/5

xBubble의 저프롬프트는 아무 정보도 주지 않아도 된다는 뜻이 아닙니다. 사용자는 목표와 맥락, 예시, 조건, 취향과 피드백을 줍니다. 대신 어떤 모델과 도구를 쓸지, API와 실행 환경을 어떻게 연결할지, 결과를 어떻게 검사하고 다시 고칠지는 시스템이 더 많이 맡습니다.

즉 프롬프트 글자 수를 줄이는 게 핵심이 아니라 사용자가 내려야 할 운영 결정을 줄이는 것이 핵심입니다.

AI가 똑똑해도 매번 사용법을 다시 배워야 한다면 생산성이 나오기 어렵죠. 목표를 말하면 완성된 결과까지 가는 과정이 짧아지는 것, 그게 xBubble을 쓰는 두 번째 이유입니다.

➡️Low-Prompt Does Not Mean No Intent

#DAPPOS #xBubble #DOS #3ridge

DAPPOS, 한 번 찾은 방법을 다시 찾지 않는다 - 3/5

AI 작업이 잘됐어도 다음번에 같은 품질이 나오려면 어떤 프롬프트와 도구 조합이 통했는지 사용자가 기억하고 다시 재현해야 할 때가 많습니다.

xBubble은 좋은 결과 사례를 기준으로 SOP를 훈련합니다. 사용자가 예시를 주면 Bubble Engine이 프롬프트·결과 쌍을 만들고, 요구사항 충족 여부와 예시 유사도를 평가하며 작업 경로를 고칩니다. 완성된 SOP는 잘 맞는 요청에만 추천되도록 적용 범위도 정합니다.

사용자가 매번 성공 공식을 다시 찾지 않고, 검증된 작업 방식을 재사용할 수 있다는 게 세 번째 이유입니다.

➡️xBubble SOP 훈련 방식

#DAPPOS #xBubble #DOS #3ridge

DAPPOS 목표 한 번으로 여러 작업을 묶는다 - 4/5

리서치 하나도 자료 조사→문서 작성→이미지 제작→사실 확인까지 이어지면 여러 AI와 도구를 오가게 됩니다. 단계가 늘수록 파일과 맥락을 다시 넘기는 일도 많아지고요.

Bubble Computer는 이런 다단계 작업을 위한 xBubble의 프로젝트 공간입니다. 사용자가 목표를 한 번 말하면 샌드박스와 필요한 전문 스킬을 불러오고, 한 번의 실행 안에서 조사·문서·시각 자료·검증을 연결합니다.

복잡한 일을 여러 도구로 쪼개 관리하지 않고 최종 결과물 단위로 맡길 수 있다는 것, 이게 xBubble을 쓰는 네 번째 이유입니다.

➡️Bubble Computer 공식 설명

#DAPPOS #xBubble #DOS

DAPPOS 내 파일·브라우저·일정까지 이어진다 - 5/5

AI가 답만 주고 끝나면 실제 일은 다시 사람이 해야 합니다. 개인 계정이 필요한 웹사이트를 조작하거나, 캘린더와 메일을 묶어 아침 브리핑을 만들고, 사진을 정리하거나 밤새 시장 데이터를 모으는 일처럼요.

Bubble Personal은 xBubble을 로컬 파일·브라우저·앱·일정과 연결하는 모드입니다. 무거운 연산과 설치는 작업 후 폐기되는 클라우드 컨테이너에서 처리하고, 사용자 기기에서는 명시적으로 허용한 동작만 실행하도록 설계됐습니다.

결국 xBubble을 쓰는 이유는 강한 모델 하나를 더 쓰기 위해서가 아닙니다. 목표만 말해도 검증된 작업 방식이 복합 업무와 개인 환경까지 이어지게 만들기 위해서입니다.

➕Bubble Personal 공식 설명

#DAPPOS #xBubble #DOS

이번 주 LA·PROVE·IN·STABLE·MOVE 락업 해제

- 8월 4일 LA: 2,903만 개
총공급량 2.90% / 기존 유통량 대비 +15.0%
- 8월 5일 PROVE: 2억3,320만 개
총공급량 23.32% / 기존 유통량 대비 +119.6%
- 8월 7일 IN: 7,005만 개
총공급량 7.01% / 기존 유통량 대비 +20.3%
- 8월 8일 STABLE: 8억8,889만 개
총공급량 0.89% / 기존 유통량 대비 +3.6%
- 8월 9일 MOVE: 1억6,267만 개
총공급량 1.63% / 기존 유통량 대비 +3.9%

➡️원문

DAPPOS 프로젝트도 자기 AI OS를 가질 수 있다 - 1/5

Web3 프로젝트가 AI를 붙이려면 자기 서비스의 기능과 데이터, 사용자가 자주 묻는 질문, 실제 실행 경로까지 다시 가르쳐야 합니다. 일반 챗봇 하나를 연결하는 것만으로는 프로젝트 안에서 쓸 전용 AI가 되기 어렵죠.

DAPPOS는 V3를 기반으로 프로젝트별 Web3 AI OS를 만들 수 있는 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 각 생태계와 사용자 요구에 맞춘 대화형 인터페이스를 구축하는 방식입니다.

프로젝트는 AI와 실행 기반을 처음부터 따로 만들 필요를 줄이고, 사용자는 복잡한 메뉴를 먼저 익히는 대신 자신의 목적부터 말할 수 있습니다. 구축 부담과 사용자 진입 장벽을 동시에 줄일 수 있다는 점이 DAPPOS를 선택할 첫 번째 이유입니다.

➡️DAPPOS 맞춤형 Web3 AI OS

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#DAPPOS #DOS #Web3AI #3ridge

DAPPOS GMX 사용자는 거래까지 더 짧게 이동한다 - 2/5

프로젝트에 AI를 붙이는 목적은 설명을 잘하는 데서 끝나지 않습니다. 사용자가 실제 서비스까지 더 짧게 들어와 행동하게 만들어야 하죠.

DAPPOS가 구축한 GMX 전용 화면에서는 스왑·매수·거래·수익 상품을 한곳에서 볼 수 있고, 현재도 gmx.dappos.com에서 지갑 연결과 포지션 화면을 확인할 수 있습니다.

2023년 GMX 그랜트 신청서에서 DAPPOS는 자동화된 실행으로 사용자의 단계를 70% 줄이고, Ethereum·BSC·Polygon·Optimism 이용자를 GMX로 연결하는 것을 목표로 제시했습니다.

GMX는 다른 체인의 신규 이용자를 받기 쉬워지고, 사용자는 체인과 실행 단계를 덜 오갑니다. 프로젝트의 사용자 확보와 이용자의 편의성을 함께 연결한다는 점이 두 번째 사용 이유입니다.

➡️GMX용 DAPPOS 화면
➡️GMX 그랜트 신청서

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#DAPPOS #DOS #GMX #3ridge