LearnToEarn

Anoche volví a revisar el whitepaper de Dusk, especialmente las secciones sobre incentivos, transacciones y Moonlight, y encontré el diseño más matizado de lo que esperaba al principio.

El lado del consenso utiliza 64 créditos de comité, con el poder de voto ponderado por los créditos. El quórum necesita 2/3 para Valid, mientras que Invalid, NoCandidate o NoQuorum pueden aprobarse con 1/2 + 1. La finalidad con rollover también llamó mi atención: si un bloque tiene dos iteraciones previas no atestiguadas, necesita 2×2 = 4 bloques consecutivos atestiguados o confirmados para volverse confirmado.

El modelo de incentivos también es interesante. Las recompensas de bloque se dividen en 80% para el generador, 10% para el comité de votación y 10% para Dusk. El 80% del generador, a su vez, incluye un 70% fijo más un 10% variable vinculado a votos incluidos. Puedo ver por qué existe esto: de lo contrario, los generadores con iteraciones más altas podrían beneficiarse de que fallaran iteraciones anteriores.

En cuanto a las transacciones, Moonlight es basado en cuentas y transparente, con saldos públicos y un nonce para protección contra replays. Phoenix toma la ruta UTXO y usa pruebas ZK y nullifiers para la privacidad.

Lo que todavía me pregunto es si la estructura 80/10/10 crea incentivos suficientes para una participación amplia, y cómo se comporta la descentralización cuando la concentración de stake determina los créditos del comité.

¿Cómo ve la comunidad estos compromisos?


#dusk $DUSK @Dusk

Anoche volví a revisar el whitepaper de Dusk, especialmente las secciones sobre incentivos, transacciones y Moonlight, y encontré el diseño más matizado de lo que esperaba al principio.

El lado del consenso utiliza 64 créditos de comité, con el poder de voto ponderado por los créditos. El quórum necesita 2/3 para Valid, mientras que Invalid, NoCandidate o NoQuorum pueden aprobarse con 1/2 + 1. La finalidad con rollover también llamó mi atención: si un bloque tiene dos iteraciones previas no atestiguadas, necesita 2×2 = 4 bloques consecutivos atestiguados o confirmados para volverse confirmado.

El modelo de incentivos también es interesante. Las recompensas de bloque se dividen en 80% para el generador, 10% para el comité de votación y 10% para Dusk. El 80% del generador, a su vez, incluye un 70% fijo más un 10% variable vinculado a votos incluidos. Puedo ver por qué existe esto: de lo contrario, los generadores con iteraciones más altas podrían beneficiarse de que fallaran iteraciones anteriores.

En cuanto a las transacciones, Moonlight es basado en cuentas y transparente, con saldos públicos y un nonce para protección contra replays. Phoenix toma la ruta UTXO y usa pruebas ZK y nullifiers para la privacidad.

Lo que todavía me pregunto es si la estructura 80/10/10 crea incentivos suficientes para una participación amplia, y cómo se comporta la descentralización cuando la concentración de stake determina los créditos del comité.

¿Cómo ve la comunidad estos compromisos?


#dusk $DUSK @Dusk

Ayer por la noche volví a revisar la documentación de la preventa TermMax, tratando de mapear con precisión cómo se supone que funciona la asignación de TMX una vez que el mainnet esté activo.

La idea central parece sencilla a primera vista: un suministro total de 1.000 millones de TMX, con una porción reservada para campañas mensuales que comienzan el día uno del mainnet. Los participantes elegibles se dividen en dos grupos.... personas que mantienen tokens PT de tasa fija (comprados en la página de préstamos o mediante depósitos en bóveda) y creadores de órdenes que proveen liquidez mediante órdenes en rango o límites personalizados. Las recompensas se acumulan de forma continua durante cada ventana de campaña y permanecen intransferibles hasta el TGE, cuando se convierten 1:1.

Lo que seguí repitiendo es el lenguaje de cálculo de la APY. Hace referencia a un volumen diario de 50 millones de dólares y a una cifra de TVL, y luego distribuye TMX en función de los depósitos del día anterior. Todavía no tengo claro si esa suposición de volumen es un parámetro fijo incorporado en los contratos inteligentes o si es solo un ejemplo ilustrativo. Si el volumen real emparejado llega mucho más bajo o más alto, ¿la tasa efectiva escala de manera lineal, o hay un tope o un mínimo que no se detalla aquí?

En el lado de la gobernanza, la nota de que los puntos (Kudos) del protocolo Term Structure anterior están “en discusión” para convertirse en recompensas de TermMax me dejó más preguntas que respuestas. ¿Quién decide la proporción de conversión, y esa decisión es on-chain u off-chain? El descargo de responsabilidad también se reserva el derecho de ajustar el calendario de la preventa si eso beneficia a la plataforma. Esa flexibilidad es práctica, pero plantea el habitual dilema de la descentralización: ¿cuánto control permanece con el equipo frente a los titulares de tokens después del TGE?

Me da curiosidad cómo están interpretando otros la elegibilidad y la mecánica de reclamación. ¿El diseño actual crea algún riesgo evidente de concentración para los creadores de órdenes tempranos frente a los titulares pasivos de PT?

#termmax @TermMax

Anoche volví a revisar el whitepaper de Dusk, especialmente las secciones sobre incentivos, transacciones y Moonlight, y encontré el diseño más matizado de lo que esperaba al principio.

El lado del consenso utiliza 64 créditos de comité, con el poder de voto ponderado por los créditos. El quórum necesita 2/3 para Valid, mientras que Invalid, NoCandidate o NoQuorum pueden aprobarse con 1/2 + 1. La finalidad con rollover también llamó mi atención: si un bloque tiene dos iteraciones previas no atestiguadas, necesita 2×2 = 4 bloques consecutivos atestiguados o confirmados para volverse confirmado.

El modelo de incentivos también es interesante. Las recompensas de bloque se dividen en 80% para el generador, 10% para el comité de votación y 10% para Dusk. El 80% del generador, a su vez, incluye un 70% fijo más un 10% variable vinculado a votos incluidos. Puedo ver por qué existe esto: de lo contrario, los generadores con iteraciones más altas podrían beneficiarse de que fallaran iteraciones anteriores.

En cuanto a las transacciones, Moonlight es basado en cuentas y transparente, con saldos públicos y un nonce para protección contra replays. Phoenix toma la ruta UTXO y usa pruebas ZK y nullifiers para la privacidad.

Lo que todavía me pregunto es si la estructura 80/10/10 crea incentivos suficientes para una participación amplia, y cómo se comporta la descentralización cuando la concentración de stake determina los créditos del comité.

¿Cómo ve la comunidad estos compromisos?


#dusk $DUSK @Dusk

Anoche volví a revisar la documentación de Dusk y me quedé con más interés en las preguntas de diseño que en las afirmaciones técnicas.

Lo primero que me llamó la atención fue la división entre Moonlight y Phoenix. Moonlight es basado en cuentas, con una clave pública, un nonce y un saldo, mientras que Phoenix usa UTXOs como “notas” dentro de un árbol de Merkle. Los campos de transacción de Moonlight incluyen from, to, value, nonce, deposit, data, gas_limit, gas_price y signature, con el gas máximo calculado como gas_limit × gas_price.

Phoenix se pone interesante. Usa la curva Jubjub, con claves públicas (A,B), claves secretas (a,b) y una clave de vista (a,B). La estructura de la nota incluye type, com, enc, npk, R y encsender. La clave de nota de un solo uso se deriva como npk = H(rA)G + B, mientras que la clave de gasto es nsk = H(aR) + b.

Todavía estoy intentando entender el límite de confianza en torno a la generación de pruebas ZK y el escaneo delegado. La documentación dice que terceros pueden generar pruebas o escanear usando claves de vista sin obtener autoridad de gasto, pero ¿dónde están los puntos de fallo?

Y con nullifiers, raíces de Merkle recientes y el gas gestionado dentro de la prueba, ¿cómo se comporta esto bajo condiciones de red adversarias? ¿Qué partes están descentralizadas y qué supuestos deberían examinar los usuarios?

#dusk $DUSK @Dusk

Anoche volví a revisar la documentación de Dusk y me quedé con más interés en las preguntas de diseño que en las afirmaciones técnicas.

Lo primero que me llamó la atención fue la división entre Moonlight y Phoenix. Moonlight es basado en cuentas, con una clave pública, un nonce y un saldo, mientras que Phoenix usa UTXOs como “notas” dentro de un árbol de Merkle. Los campos de transacción de Moonlight incluyen from, to, value, nonce, deposit, data, gas_limit, gas_price y signature, con el gas máximo calculado como gas_limit × gas_price.

Phoenix se pone interesante. Usa la curva Jubjub, con claves públicas (A,B), claves secretas (a,b) y una clave de vista (a,B). La estructura de la nota incluye type, com, enc, npk, R y encsender. La clave de nota de un solo uso se deriva como npk = H(rA)G + B, mientras que la clave de gasto es nsk = H(aR) + b.

Todavía estoy intentando entender el límite de confianza en torno a la generación de pruebas ZK y el escaneo delegado. La documentación dice que terceros pueden generar pruebas o escanear usando claves de vista sin obtener autoridad de gasto, pero ¿dónde están los puntos de fallo?

Y con nullifiers, raíces de Merkle recientes y el gas gestionado dentro de la prueba, ¿cómo se comporta esto bajo condiciones de red adversarias? ¿Qué partes están descentralizadas y qué supuestos deberían examinar los usuarios?

#dusk $DUSK @Dusk

Anoche volví a revisar la documentación de Dusk y me quedé con más interés en las preguntas de diseño que en las afirmaciones técnicas.

Lo primero que me llamó la atención fue la división entre Moonlight y Phoenix. Moonlight es basado en cuentas, con una clave pública, un nonce y un saldo, mientras que Phoenix usa UTXOs como “notas” dentro de un árbol de Merkle. Los campos de transacción de Moonlight incluyen from, to, value, nonce, deposit, data, gas_limit, gas_price y signature, con el gas máximo calculado como gas_limit × gas_price.

Phoenix se pone interesante. Usa la curva Jubjub, con claves públicas (A,B), claves secretas (a,b) y una clave de vista (a,B). La estructura de la nota incluye type, com, enc, npk, R y encsender. La clave de nota de un solo uso se deriva como npk = H(rA)G + B, mientras que la clave de gasto es nsk = H(aR) + b.

Todavía estoy intentando entender el límite de confianza en torno a la generación de pruebas ZK y el escaneo delegado. La documentación dice que terceros pueden generar pruebas o escanear usando claves de vista sin obtener autoridad de gasto, pero ¿dónde están los puntos de fallo?

Y con nullifiers, raíces de Merkle recientes y el gas gestionado dentro de la prueba, ¿cómo se comporta esto bajo condiciones de red adversarias? ¿Qué partes están descentralizadas y qué supuestos deberían examinar los usuarios?

#dusk $DUSK @Dusk

Anoche volví a revisar la documentación de Dusk y me quedé con más interés en las preguntas de diseño que en las afirmaciones técnicas.

Lo primero que me llamó la atención fue la división entre Moonlight y Phoenix. Moonlight es basado en cuentas, con una clave pública, un nonce y un saldo, mientras que Phoenix usa UTXOs como “notas” dentro de un árbol de Merkle. Los campos de transacción de Moonlight incluyen from, to, value, nonce, deposit, data, gas_limit, gas_price y signature, con el gas máximo calculado como gas_limit × gas_price.

Phoenix se pone interesante. Usa la curva Jubjub, con claves públicas (A,B), claves secretas (a,b) y una clave de vista (a,B). La estructura de la nota incluye type, com, enc, npk, R y encsender. La clave de nota de un solo uso se deriva como npk = H(rA)G + B, mientras que la clave de gasto es nsk = H(aR) + b.

Todavía estoy intentando entender el límite de confianza en torno a la generación de pruebas ZK y el escaneo delegado. La documentación dice que terceros pueden generar pruebas o escanear usando claves de vista sin obtener autoridad de gasto, pero ¿dónde están los puntos de fallo?

Y con nullifiers, raíces de Merkle recientes y el gas gestionado dentro de la prueba, ¿cómo se comporta esto bajo condiciones de red adversarias? ¿Qué partes están descentralizadas y qué supuestos deberían examinar los usuarios?

#dusk $DUSK @Dusk

Anoche volví a revisar la documentación de Dusk y me quedé con más interés en las preguntas de diseño que en las afirmaciones técnicas.

Lo primero que me llamó la atención fue la división entre Moonlight y Phoenix. Moonlight es basado en cuentas, con una clave pública, un nonce y un saldo, mientras que Phoenix usa UTXOs como “notas” dentro de un árbol de Merkle. Los campos de transacción de Moonlight incluyen from, to, value, nonce, deposit, data, gas_limit, gas_price y signature, con el gas máximo calculado como gas_limit × gas_price.

Phoenix se pone interesante. Usa la curva Jubjub, con claves públicas (A,B), claves secretas (a,b) y una clave de vista (a,B). La estructura de la nota incluye type, com, enc, npk, R y encsender. La clave de nota de un solo uso se deriva como npk = H(rA)G + B, mientras que la clave de gasto es nsk = H(aR) + b.

Todavía estoy intentando entender el límite de confianza en torno a la generación de pruebas ZK y el escaneo delegado. La documentación dice que terceros pueden generar pruebas o escanear usando claves de vista sin obtener autoridad de gasto, pero ¿dónde están los puntos de fallo?

Y con nullifiers, raíces de Merkle recientes y el gas gestionado dentro de la prueba, ¿cómo se comporta esto bajo condiciones de red adversarias? ¿Qué partes están descentralizadas y qué supuestos deberían examinar los usuarios?

#dusk $DUSK @Dusk

Anoche volví a revisar la documentación de Dusk y me quedé con más interés en las preguntas de diseño que en las afirmaciones técnicas.

Lo primero que me llamó la atención fue la división entre Moonlight y Phoenix. Moonlight es basado en cuentas, con una clave pública, un nonce y un saldo, mientras que Phoenix usa UTXOs como “notas” dentro de un árbol de Merkle. Los campos de transacción de Moonlight incluyen from, to, value, nonce, deposit, data, gas_limit, gas_price y signature, con el gas máximo calculado como gas_limit × gas_price.

Phoenix se pone interesante. Usa la curva Jubjub, con claves públicas (A,B), claves secretas (a,b) y una clave de vista (a,B). La estructura de la nota incluye type, com, enc, npk, R y encsender. La clave de nota de un solo uso se deriva como npk = H(rA)G + B, mientras que la clave de gasto es nsk = H(aR) + b.

Todavía estoy intentando entender el límite de confianza en torno a la generación de pruebas ZK y el escaneo delegado. La documentación dice que terceros pueden generar pruebas o escanear usando claves de vista sin obtener autoridad de gasto, pero ¿dónde están los puntos de fallo?

Y con nullifiers, raíces de Merkle recientes y el gas gestionado dentro de la prueba, ¿cómo se comporta esto bajo condiciones de red adversarias? ¿Qué partes están descentralizadas y qué supuestos deberían examinar los usuarios?

#dusk $DUSK @Dusk

Anoche volví a revisar la documentación de Dusk y me quedé con más interés en las preguntas de diseño que en las afirmaciones técnicas.

Lo primero que me llamó la atención fue la división entre Moonlight y Phoenix. Moonlight es basado en cuentas, con una clave pública, un nonce y un saldo, mientras que Phoenix usa UTXOs como “notas” dentro de un árbol de Merkle. Los campos de transacción de Moonlight incluyen from, to, value, nonce, deposit, data, gas_limit, gas_price y signature, con el gas máximo calculado como gas_limit × gas_price.

Phoenix se pone interesante. Usa la curva Jubjub, con claves públicas (A,B), claves secretas (a,b) y una clave de vista (a,B). La estructura de la nota incluye type, com, enc, npk, R y encsender. La clave de nota de un solo uso se deriva como npk = H(rA)G + B, mientras que la clave de gasto es nsk = H(aR) + b.

Todavía estoy intentando entender el límite de confianza en torno a la generación de pruebas ZK y el escaneo delegado. La documentación dice que terceros pueden generar pruebas o escanear usando claves de vista sin obtener autoridad de gasto, pero ¿dónde están los puntos de fallo?

Y con nullifiers, raíces de Merkle recientes y el gas gestionado dentro de la prueba, ¿cómo se comporta esto bajo condiciones de red adversarias? ¿Qué partes están descentralizadas y qué supuestos deberían examinar los usuarios?

#dusk $DUSK @Dusk

Anoche volví a revisar los documentos de TermMax, específicamente la utilidad TMX y las secciones de riesgo. La oferta total está fija en 1B, con Community en 150M (15%). La circulación inicial se sitúa alrededor del 20%.

Lo que más me llamó la atención es cómo los titulares de $TMX pueden hacer stake para sTMX (tokens FT del protocolo denominados en TMX) o hacer LP en algo como PancakeSwap. Las recompensas de staking pueden provenir de la asignación de Community más una parte de los fondos de Treasury. Esos flujos de Treasury deberían provenir de comisiones de trading en tokens FT/XT, comisiones del protocolo por préstamos, comisiones de liquidación y otras fuentes. Parece una forma de vincular a los titulares a largo plazo con ingresos reales del protocolo, pero todavía no tengo claro cuánto de los fondos de Treasury realmente llega a los stakers frente a otros usos.

Los derechos de gobernanza mejorados para los stakers incluyen ajustar parámetros de riesgo del mercado y la lista blanca de curadores. Eso plantea dudas sobre qué tan descentralizado es el proceso en la práctica una vez en funcionamiento. En el lado del riesgo, enumeran abiertamente el riesgo de smart contracts (sin considerar auditorías, concursos, monitoreo y recompensas), la dependencia de un doble oráculo que aún podría fallar, congestión de red, volatilidad de precios, riesgo de liquidez, incertidumbre regulatoria y la competencia de otros protocolos con tasa fija.

Me queda la duda de cómo el sistema de doble oráculo maneja los casos límite en la práctica, y si la gobernanza mejorada para los titulares de sTMX realmente cambia el control o más bien solo refina parámetros definidos por el equipo. Para quienes hayan profundizado en los contratos o en los flujos de comisiones: ¿cómo interpretan la sostenibilidad de la ruta Treasury→staker?

#termmax @TermMax

Anoche volví a revisar la documentación de Dusk y me quedé con más interés en las preguntas de diseño que en las afirmaciones técnicas.

Lo primero que me llamó la atención fue la división entre Moonlight y Phoenix. Moonlight es basado en cuentas, con una clave pública, un nonce y un saldo, mientras que Phoenix usa UTXOs como “notas” dentro de un árbol de Merkle. Los campos de transacción de Moonlight incluyen from, to, value, nonce, deposit, data, gas_limit, gas_price y signature, con el gas máximo calculado como gas_limit × gas_price.

Phoenix se pone interesante. Usa la curva Jubjub, con claves públicas (A,B), claves secretas (a,b) y una clave de vista (a,B). La estructura de la nota incluye type, com, enc, npk, R y encsender. La clave de nota de un solo uso se deriva como npk = H(rA)G + B, mientras que la clave de gasto es nsk = H(aR) + b.

Todavía estoy intentando entender el límite de confianza en torno a la generación de pruebas ZK y el escaneo delegado. La documentación dice que terceros pueden generar pruebas o escanear usando claves de vista sin obtener autoridad de gasto, pero ¿dónde están los puntos de fallo?

Y con nullifiers, raíces de Merkle recientes y el gas gestionado dentro de la prueba, ¿cómo se comporta esto bajo condiciones de red adversarias? ¿Qué partes están descentralizadas y qué supuestos deberían examinar los usuarios?

#dusk $DUSK @Dusk

Anoche volví a revisar los documentos de TermMax, específicamente la utilidad TMX y las secciones de riesgo. La oferta total está fija en 1B, con Community en 150M (15%). La circulación inicial se sitúa alrededor del 20%.

Lo que más me llamó la atención es cómo los titulares de $TMX pueden hacer stake para sTMX (tokens FT del protocolo denominados en TMX) o hacer LP en algo como PancakeSwap. Las recompensas de staking pueden provenir de la asignación de Community más una parte de los fondos de Treasury. Esos flujos de Treasury deberían provenir de comisiones de trading en tokens FT/XT, comisiones del protocolo por préstamos, comisiones de liquidación y otras fuentes. Parece una forma de vincular a los titulares a largo plazo con ingresos reales del protocolo, pero todavía no tengo claro cuánto de los fondos de Treasury realmente llega a los stakers frente a otros usos.

Los derechos de gobernanza mejorados para los stakers incluyen ajustar parámetros de riesgo del mercado y la lista blanca de curadores. Eso plantea dudas sobre qué tan descentralizado es el proceso en la práctica una vez en funcionamiento. En el lado del riesgo, enumeran abiertamente el riesgo de smart contracts (sin considerar auditorías, concursos, monitoreo y recompensas), la dependencia de un doble oráculo que aún podría fallar, congestión de red, volatilidad de precios, riesgo de liquidez, incertidumbre regulatoria y la competencia de otros protocolos con tasa fija.

Me queda la duda de cómo el sistema de doble oráculo maneja los casos límite en la práctica, y si la gobernanza mejorada para los titulares de sTMX realmente cambia el control o más bien solo refina parámetros definidos por el equipo. Para quienes hayan profundizado en los contratos o en los flujos de comisiones: ¿cómo interpretan la sostenibilidad de la ruta Treasury→staker?

#termmax @TermMax

Anoche volví a revisar la documentación de Dusk y me quedé con más interés en las preguntas de diseño que en las afirmaciones técnicas.

Lo primero que me llamó la atención fue la división entre Moonlight y Phoenix. Moonlight es basado en cuentas, con una clave pública, un nonce y un saldo, mientras que Phoenix usa UTXOs como “notas” dentro de un árbol de Merkle. Los campos de transacción de Moonlight incluyen from, to, value, nonce, deposit, data, gas_limit, gas_price y signature, con el gas máximo calculado como gas_limit × gas_price.

Phoenix se pone interesante. Usa la curva Jubjub, con claves públicas (A,B), claves secretas (a,b) y una clave de vista (a,B). La estructura de la nota incluye type, com, enc, npk, R y encsender. La clave de nota de un solo uso se deriva como npk = H(rA)G + B, mientras que la clave de gasto es nsk = H(aR) + b.

Todavía estoy intentando entender el límite de confianza en torno a la generación de pruebas ZK y el escaneo delegado. La documentación dice que terceros pueden generar pruebas o escanear usando claves de vista sin obtener autoridad de gasto, pero ¿dónde están los puntos de fallo?

Y con nullifiers, raíces de Merkle recientes y el gas gestionado dentro de la prueba, ¿cómo se comporta esto bajo condiciones de red adversarias? ¿Qué partes están descentralizadas y qué supuestos deberían examinar los usuarios?

#dusk $DUSK @Dusk

Anoche volví a revisar los documentos de TermMax, específicamente la utilidad TMX y las secciones de riesgo. La oferta total está fija en 1B, con Community en 150M (15%). La circulación inicial se sitúa alrededor del 20%.

Lo que más me llamó la atención es cómo los titulares de $TMX pueden hacer stake para sTMX (tokens FT del protocolo denominados en TMX) o hacer LP en algo como PancakeSwap. Las recompensas de staking pueden provenir de la asignación de Community más una parte de los fondos de Treasury. Esos flujos de Treasury deberían provenir de comisiones de trading en tokens FT/XT, comisiones del protocolo por préstamos, comisiones de liquidación y otras fuentes. Parece una forma de vincular a los titulares a largo plazo con ingresos reales del protocolo, pero todavía no tengo claro cuánto de los fondos de Treasury realmente llega a los stakers frente a otros usos.

Los derechos de gobernanza mejorados para los stakers incluyen ajustar parámetros de riesgo del mercado y la lista blanca de curadores. Eso plantea dudas sobre qué tan descentralizado es el proceso en la práctica una vez en funcionamiento. En el lado del riesgo, enumeran abiertamente el riesgo de smart contracts (sin considerar auditorías, concursos, monitoreo y recompensas), la dependencia de un doble oráculo que aún podría fallar, congestión de red, volatilidad de precios, riesgo de liquidez, incertidumbre regulatoria y la competencia de otros protocolos con tasa fija.

Me queda la duda de cómo el sistema de doble oráculo maneja los casos límite en la práctica, y si la gobernanza mejorada para los titulares de sTMX realmente cambia el control o más bien solo refina parámetros definidos por el equipo. Para quienes hayan profundizado en los contratos o en los flujos de comisiones: ¿cómo interpretan la sostenibilidad de la ruta Treasury→staker?

#termmax @TermMax

Anoche volví a revisar la documentación de Dusk y me quedé con más interés en las preguntas de diseño que en las afirmaciones técnicas.

Lo primero que me llamó la atención fue la división entre Moonlight y Phoenix. Moonlight es basado en cuentas, con una clave pública, un nonce y un saldo, mientras que Phoenix usa UTXOs como “notas” dentro de un árbol de Merkle. Los campos de transacción de Moonlight incluyen from, to, value, nonce, deposit, data, gas_limit, gas_price y signature, con el gas máximo calculado como gas_limit × gas_price.

Phoenix se pone interesante. Usa la curva Jubjub, con claves públicas (A,B), claves secretas (a,b) y una clave de vista (a,B). La estructura de la nota incluye type, com, enc, npk, R y encsender. La clave de nota de un solo uso se deriva como npk = H(rA)G + B, mientras que la clave de gasto es nsk = H(aR) + b.

Todavía estoy intentando entender el límite de confianza en torno a la generación de pruebas ZK y el escaneo delegado. La documentación dice que terceros pueden generar pruebas o escanear usando claves de vista sin obtener autoridad de gasto, pero ¿dónde están los puntos de fallo?

Y con nullifiers, raíces de Merkle recientes y el gas gestionado dentro de la prueba, ¿cómo se comporta esto bajo condiciones de red adversarias? ¿Qué partes están descentralizadas y qué supuestos deberían examinar los usuarios?

#dusk $DUSK @Dusk

Anoche volví a revisar los documentos de TermMax, específicamente la utilidad TMX y las secciones de riesgo. La oferta total está fija en 1B, con Community en 150M (15%). La circulación inicial se sitúa alrededor del 20%.

Lo que más me llamó la atención es cómo los titulares de $TMX pueden hacer stake para sTMX (tokens FT del protocolo denominados en TMX) o hacer LP en algo como PancakeSwap. Las recompensas de staking pueden provenir de la asignación de Community más una parte de los fondos de Treasury. Esos flujos de Treasury deberían provenir de comisiones de trading en tokens FT/XT, comisiones del protocolo por préstamos, comisiones de liquidación y otras fuentes. Parece una forma de vincular a los titulares a largo plazo con ingresos reales del protocolo, pero todavía no tengo claro cuánto de los fondos de Treasury realmente llega a los stakers frente a otros usos.

Los derechos de gobernanza mejorados para los stakers incluyen ajustar parámetros de riesgo del mercado y la lista blanca de curadores. Eso plantea dudas sobre qué tan descentralizado es el proceso en la práctica una vez en funcionamiento. En el lado del riesgo, enumeran abiertamente el riesgo de smart contracts (sin considerar auditorías, concursos, monitoreo y recompensas), la dependencia de un doble oráculo que aún podría fallar, congestión de red, volatilidad de precios, riesgo de liquidez, incertidumbre regulatoria y la competencia de otros protocolos con tasa fija.

Me queda la duda de cómo el sistema de doble oráculo maneja los casos límite en la práctica, y si la gobernanza mejorada para los titulares de sTMX realmente cambia el control o más bien solo refina parámetros definidos por el equipo. Para quienes hayan profundizado en los contratos o en los flujos de comisiones: ¿cómo interpretan la sostenibilidad de la ruta Treasury→staker?

#termmax @TermMax