🦉RaveDAO - 온보딩 전략 9

RaveDAO의 온보딩 전략은 크립토 초보가 억지로 공부해서 들어오는 방식이 아니라, 공연을 즐기러 온 사람이 기념 NFT, 리워드, 혜택을 받는 과정에서 자연스럽게 지갑 경험을 하게 만드는 구조입니다.
현장 경험을 중심에 두고 “받아보기 → 써보기 → 다시 참여하기”로 이어지게 설계하는 점이 핵심입니다.

1️⃣진입 동기는 음악/이벤트
처음부터 크립토를 이해시키기보다 공연 경험을 즐기는 것이 출발점입니다

2️⃣기념 NFT
참석 기념, 아티스트/이벤트 한정 같은 형태로 소장 욕구를 온보딩 트리거로 씁니다

3️⃣리워드
미션 참여, 인증, 친구 초대 같은 행동에 리워드를 붙여 지갑 사용을 자연스럽게 만듭니다

4️⃣혜택
다음 이벤트 할인, 우선 입장, 업그레이드 같은 실질 혜택이 있으면 반복 사용 동기가 생깁니다

5️⃣초보 친화 UX
사용자는 “지갑 설치”가 아니라 “기념품 받기/혜택 받기”를 한다고 느끼게 만드는 것이 포인트입니다

6️⃣체크 포인트
지갑 생성 과정이 얼마나 간단한지, 리워드/혜택이 실제로 체감되는지가 성패를 가릅니다

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RaveDAO의 온보딩은 “크립토를 하러 왔다”가 아니라 “공연 즐기러 왔다가 기념과 혜택 때문에 지갑을 써보게 되는” 흐름입니다.
이런 방식이 잘 작동하면 초보 유입이 늘고, 커뮤니티가 이벤트 중심으로 더 단단해질 수 있습니다.
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➡️RaveDAO 스토리텔러 목록

- RaveDAO - EDM 커뮤니티 1
- RaveDAO - 해결하려는 문제 2
- RaveDAO - 소규모 애프터파티에서 시작해 대형 이벤트로 확장된 성장 스토리 3
- RaveDAO - 음악 팬·빌더·얼리어답터가 섞인 현장형 커뮤니티 4
- RaveDAO - “By Ravers, For Ravers”가 뜻하는 운영 철학 5
- RaveDAO - 핵심 키워드 3개 6

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#RaveDAO #레이브다오 #스토리텔링 #디스프레드 #3ridge

🦉RaveDAO -문화 프로토콜 10

이벤트를 “한 번 하고 끝”이 아니라, 참여가 기록되고 혜택으로 환류되며 기부까지 연결되는 구조로 묶어 확장하려는 프레임이라는 점에서 이렇게 볼 수 있습니다.

이 관점에서 분석해보면, 단순 커뮤니티가 아니라 문화(음악) 기반의 반복 가능한 운영 시스템을 만들려는 시도입니다.
IRL 실사용이 붙는 구간이 커질수록 호재 포인트가 생기고, 아티스트/베뉴/페스티벌/자선단체 파트너십이 늘어날수록 프로토콜처럼 확장될 여지가 있습니다.

1️⃣ 글로벌 레이브 프랜차이즈
도시/이벤트 단위로 반복 가능한 포맷을 만들고 커뮤니티를 확장하려는 방향입니다

2️⃣온체인 멤버십
참석과 참여를 멤버십처럼 누적시키며, 팬의 정체성과 소속감을 구조화하려는 개념입니다

3️⃣온체인 리워드
참여·인증·기여가 혜택으로 돌아오게 만들어 재참여 루프를 강화하려는 포인트입니다

4️⃣기부 결합
커뮤니티의 행동이 기부로 이어지면 명분과 지속성이 함께 커질 수 있습니다

5️⃣호재가 되는 지점
티켓/테이블/현장 결제 같은 IRL 실사용이 실제로 붙는 순간, 밈/포인트와 결이 달라집니다

6️⃣파트너십 확장 지점
아티스트·클럽·페스티벌·자선단체 파트너십이 붙을수록 문화 프로토콜 서사가 강해집니다

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RaveDAO는 레이브 문화를 “프랜차이즈처럼 확장”하고, 그 위에 “온체인 멤버십/리워드”와 “기부”를 얹어 하나의 시스템으로 굴리려는 문화 프로토콜로 정리할 수 있습니다.
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- RaveDAO - EDM 커뮤니티 1
- RaveDAO - 해결하려는 문제 2
- RaveDAO - 소규모 애프터파티에서 시작해 대형 이벤트로 확장된 성장 스토리 3
- RaveDAO - 음악 팬·빌더·얼리어답터가 섞인 현장형 커뮤니티 4
- RaveDAO - “By Ravers, For Ravers”가 뜻하는 운영 철학 5
- RaveDAO - 핵심 키워드 3개 6

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🦉RaveDAO - 웹3 이벤트의 흔한 함정 11

웹3 이벤트는 에어드랍만 보고 사람들이 몰렸다가, 이벤트가 끝나는 순간 관심도 같이 꺼지는 함정이 자주 나옵니다.
참가 동기가 “보상 1회 수령”에 머무르면 커뮤니티는 남지 않고, 결국 다음 이벤트도 같은 방식으로 소모되는 구조가 되기 쉽습니다.

RaveDAO는 이 지점에서 반복 이벤트와 지역 챕터 확장으로 지속성을 만들려는 방향에 가깝습니다.
한 번의 보상보다 “다음에도 참여할 이유”를 설계하고, 커뮤니티가 계속 굴러가게 만드는 프레임을 가져가려는 관점입니다.

1️⃣흔한 함정
에어드랍만 보고 모였다가 이벤트가 끝나면 바로 흩어지는 구조가 자주 반복됩니다

2️⃣왜 문제가 되는지
보상 중심 유입은 관계와 문화가 남기 어렵고, 다음 이벤트도 단발성으로 소모되기 쉽습니다

3️⃣지속성의 조건
반복 참여 동기, 관계의 누적, 그리고 다음 이벤트로 이어지는 루프가 있어야 커뮤니티가 남습니다

4️⃣RaveDAO의 방향
반복 이벤트를 통해 경험을 누적시키고, 단발성 참여를 장기 참여로 전환하려는 쪽입니다

5️⃣챕터 전략
지역별 챕터로 확장하면 이벤트가 “한 도시의 한 번”이 아니라 “네트워크”로 굴러갈 여지가 생깁니다

6️⃣호재 포인트
반복 이벤트와 챕터가 실제로 늘어날수록 단발성 에어드랍형과 결이 달라집니다

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웹3 이벤트의 흔한 함정은 “에어드랍으로 모였다가 끝”입니다.
RaveDAO는 반복 이벤트와 챕터 확장으로 ‘지속성’을 만들려는 설계에 가깝고, 이 부분이 실제 실행으로 쌓일수록 신뢰와 호재 포인트가 강화될 수 있습니다.
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🦉스토리텔러 체크체크

1️⃣Minara AI 참여하러가기
- 켐페인 기간: 1월 22일부터 2월 5일까지
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#MinaraAI #미나라 #Despread #스토리텔러 #Storyteller #디스프레드 #3ridge

2️⃣Magma Finance 참여하러가기
- 켐페인 기간: 1월 26일부터 2월 9일까지
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#Magma_Finance #마그마파이낸스 #디스프레드 #Despread #스토리텔러 #Storyteller

🦉Minara AI Product Hunt 오늘의 제품 1위 등극!

우리의 미나라가 전 세계 혁신가들의 투표를 통해 @ProductHunt 1위 제품으로 선정되었다고 합니다.

곧 더 자세한 소식으로 돌아온다고 하네요~~~

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#MinaraAI #미나라 #Despread #스토리텔러 #Storyteller #디스프레드 #3ridge

🦉Minara AI 미나라 스토리텔러 이벤트 리마인드

오늘 마감이니 아직 안 하신분은 바로 참여하세용!

30초면 간단하게 참여 가능합니당~

✔️상세 내용
- 기간: 1월 26일 ~ 1월 28일
- 주제: 미나라 3행시
- 참여 방법: 미나라 한국 공식 텔레그램 커뮤니티 → 이벤트 채널에 콘텐츠 업로드
- 선정 인원: 20명

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🦉스토리텔러 체크체크

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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

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 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

DAPPOS 통합이 실제 사용량으로 이어진 사례도 있다 - 3/5

프로젝트 입장에서는 AI 화면 하나를 붙이는 것보다 실제 사용자·거래량·TVL이 늘어나는지가 더 중요합니다.

GMX 거버넌스 포럼에 제출된 DAPPOS 최종 보고서에 따르면, DAPPOS는 10만 ARB 그랜트로 12주 동안 GMX V2 사용자 3만 명, 거래량 5천만 달러, TVL 500만 달러를 목표로 잡았고 모든 KPI를 달성했다고 보고했습니다. 보고서에는 TVL·사용자·거래량 Dune 대시보드도 함께 제출됐습니다.

프로젝트가 DAPPOS를 붙일 이유도 여기에 있습니다. AI라는 간판을 하나 더 다는 게 아니라, 다른 체인의 사용자를 실제 거래와 유동성으로 연결해 사용자·거래량·TVL이라는 결과를 만들 수 있기 때문입니다.

➡️GMX 그랜트 최종 보고서

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#DAPPOS #DOS #GMX #3ridge

DAPPOS BENQI에서는 대출·스테이킹에 맞춰 바뀐다 - 4/5

무기한 선물 거래와 대출 프로토콜은 사용법이 완전히 다릅니다. DAPPOS가 여러 프로젝트에서 쓰이려면 각 프로토콜의 기능에 맞춰 실행 화면도 달라져야 하죠.

현재 benqi.dappos.com에는 Markets·Rewards·Liquid Staking 메뉴와 자산 공급·대출 화면이 운영되고 있습니다. 사용자는 공급 APY와 담보 비율을 확인하고, 지갑을 연결해 BENQI 기능으로 이어질 수 있습니다.

GMX에서는 거래를, BENQI에서는 대출과 유동성 스테이킹을 다룹니다. BENQI는 별도 AI·실행 화면을 처음부터 다시 만들 필요를 줄이고, 사용자는 공급·대출·스테이킹 선택지를 한 화면에서 확인할 수 있습니다. 프로젝트와 사용자 양쪽이 DAPPOS를 붙여 쓸 네 번째 이유입니다.

➡️BENQI용 DAPPOS 화면

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#DAPPOS #DOS #BENQI #3ridge

DAPPOS 하나의 기반이 거래·대출·스왑으로 확장된다 - 5/5

같은 기반이 DEX에 들어가면 역할은 또 달라집니다. 현재 quickswap.dappos.com에서는 Polygon과 Manta Pacific 시장을 고르고 Swap·Pool·Farm 화면으로 이동할 수 있습니다.

GMX의 포지션 거래, BENQI의 대출·스테이킹, QuickSwap의 스왑·유동성처럼 프로젝트마다 필요한 행동은 다릅니다. DAPPOS는 그 차이를 프로젝트별 화면과 실행 흐름으로 묶으려 합니다.

그래서 DAPPOS가 필요한 이유는 자체 AI 앱 하나를 더 만드는 데 있지 않습니다. 프로젝트는 거래·대출·스왑에 맞는 실행 경험을 빠르게 붙이고, 사용자는 체인과 서비스 구조를 먼저 공부하기보다 스왑·대출·거래 같은 목적에서 바로 시작할 수 있습니다.

여러 Web3 프로젝트가 함께 재사용할 수 있는 공통 기반이라는 점이 DAPPOS를 선택해야 하는 가장 큰 이유입니다.

➡️QuickSwap용 DAPPOS 화면

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#DAPPOS #DOS #QuickSwap #3ridge