„Gesagt: komplett Open Source – wie wurde daraus ein „Wortspiel“?“
Hallo, Freunde! Heute möchte ich mit euch, ganz wie beim Tee-Trinken und Plaudern, ganz offen über den neuesten Hype sprechen: Newton Protocol (Newton-Protokoll) und deren Newton Mainnet Beta (Testnet der Hauptkette).
Wenn man sonst die offizielle Werbung von @NewtonProtocol sieht, wird immer „Open Source zum Mitbauen“ und „Developer-driven“ betont. Klingt das nicht nach maximaler Dezentralisierung und richtig zuverlässig? Aber als jemand, der gern die Logik dahinter versteht, habe ich kürzlich deren offiziellen GitHub-Repository und die Open-Disclosure-Dokumente durchforstet – und das hat mir dann doch ein bisschen den Magen verdorben. Heute zerlege ich mal die Dinge, die sie euch nicht erzählt haben.
Das versprochene Kern-Quellcode – wie wurde er zu einem „versteckten Artikel“?
In den offiziellen Transparenzberichten und im Whitepaper haben sie es doch schwarz auf weiß versprochen:
Vollständige Veröffentlichung der Kernkomponenten: Dazu gehören u. a. das AI-Modell-Register, die Keystore-Schlüssel-Ebene, Staking sowie Governance-Module – alles soll im öffentlichen Code-Repository bereitgestellt werden.
Repository „still und leise“ – wo ist die Lebendigkeit des Ökosystems?
Neben dem nicht offengelegten Kerncode macht vor allem die Aktivität der bestehenden öffentlichen Repositories stutzig.
Ich habe mir das genau angesehen: In den letzten knapp sechs Monaten standen diese Repositories nahezu still:
Keine wesentlichen Code-Iteration: Bei den wenigen Updates handelt es sich im Wesentlichen nur um Tippfehler in Dokumenten oder um Anpassungen der Formulierungen.
Keine Bugfixes und Optimierungen: Man sieht keinerlei Optimierungen oder Versions-Iterationen im Hinblick auf den zugrunde liegenden Code.
Am dezentralsten Ökosystem hängt besonders viel an der Entwickler-Aktivität. Aber aktuell findest du im gesamten Netz schlicht keinen einzigen DApp eines Drittanbieters, kein Plugin für eigene AI-Strategien oder irgendein externes Node-Tool, das auf dem Open-Source-Repository basiert, das aus #Newt hervorgeht. Die offiziellen Repositories liegen „auf dem Sofa“, und externe Entwickler haben gar keine Ansatzpunkte.
Fazit: Lasst euch nicht vom „Wortspiel“ blenden
Kurz gesagt: Für ein als AI-Automatisierungs-Infrastrukturprojekt positioniertes Projekt ist Open Source die Grundlage für Vertrauen, und die hochfrequente Code-Iteration ist der Ausdruck der Lebensfähigkeit des Projekts.
(Hinweis: Dieser Artikel ist Teil einer Plattformaufgabe und stellt keine Anlageberatung dar.)$NEWT
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Hallo, Freunde! Heute möchte ich mit euch, ganz wie beim Tee-Trinken und Plaudern, ganz offen über den neuesten Hype sprechen: Newton Protocol (Newton-Protokoll) und deren Newton Mainnet Beta (Testnet der Hauptkette).
Wenn man sonst die offizielle Werbung von @NewtonProtocol sieht, wird immer „Open Source zum Mitbauen“ und „Developer-driven“ betont. Klingt das nicht nach maximaler Dezentralisierung und richtig zuverlässig? Aber als jemand, der gern die Logik dahinter versteht, habe ich kürzlich deren offiziellen GitHub-Repository und die Open-Disclosure-Dokumente durchforstet – und das hat mir dann doch ein bisschen den Magen verdorben. Heute zerlege ich mal die Dinge, die sie euch nicht erzählt haben.
Das versprochene Kern-Quellcode – wie wurde er zu einem „versteckten Artikel“?
In den offiziellen Transparenzberichten und im Whitepaper haben sie es doch schwarz auf weiß versprochen:
Vollständige Veröffentlichung der Kernkomponenten: Dazu gehören u. a. das AI-Modell-Register, die Keystore-Schlüssel-Ebene, Staking sowie Governance-Module – alles soll im öffentlichen Code-Repository bereitgestellt werden.
Repository „still und leise“ – wo ist die Lebendigkeit des Ökosystems?
Neben dem nicht offengelegten Kerncode macht vor allem die Aktivität der bestehenden öffentlichen Repositories stutzig.
Ich habe mir das genau angesehen: In den letzten knapp sechs Monaten standen diese Repositories nahezu still:
Keine wesentlichen Code-Iteration: Bei den wenigen Updates handelt es sich im Wesentlichen nur um Tippfehler in Dokumenten oder um Anpassungen der Formulierungen.
Keine Bugfixes und Optimierungen: Man sieht keinerlei Optimierungen oder Versions-Iterationen im Hinblick auf den zugrunde liegenden Code.
Am dezentralsten Ökosystem hängt besonders viel an der Entwickler-Aktivität. Aber aktuell findest du im gesamten Netz schlicht keinen einzigen DApp eines Drittanbieters, kein Plugin für eigene AI-Strategien oder irgendein externes Node-Tool, das auf dem Open-Source-Repository basiert, das aus #Newt hervorgeht. Die offiziellen Repositories liegen „auf dem Sofa“, und externe Entwickler haben gar keine Ansatzpunkte.
Fazit: Lasst euch nicht vom „Wortspiel“ blenden
Kurz gesagt: Für ein als AI-Automatisierungs-Infrastrukturprojekt positioniertes Projekt ist Open Source die Grundlage für Vertrauen, und die hochfrequente Code-Iteration ist der Ausdruck der Lebensfähigkeit des Projekts.
(Hinweis: Dieser Artikel ist Teil einer Plattformaufgabe und stellt keine Anlageberatung dar.)$NEWT
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