Crypto OS

分析工具箱

十八问、Project Canvas 十三格、统一风险模型。遇到任何一个新项目都能用的固定问题。

学完 72 章,最重要的不是记住了多少知识,而是遇到一个新项目时,脑子里会自动跳出一套问题。这一页把这些问题集中放在一起。

十二问

看到一个 Crypto 项目,先问这十二个问题。每章结尾的「带走的问题」都来自这里。

  1. 1它解决什么问题?
  2. 2为什么需要 Blockchain?
  3. 3为什么需要 Token?
  4. 4用户是谁?
  5. 5谁在支付?
  6. 6收入从哪里产生?
  7. 7Token 如何捕获价值?
  8. 8谁提供流动性?
  9. 9谁承担风险?
  10. 10激励是什么?
  11. 11如果 Token 价格归零,产品还能运行吗?
  12. 12如果补贴停止,还有用户吗?
它在问什么重点练习的章节
1 它解决什么问题?有没有一个真实的人、在真实地难受第 1、13、25 章
2 为什么需要 Blockchain?换成一个数据库会怎样第 2、3、9 章
3 为什么需要 Token?去掉 Token 这件事还成不成立第 10、20、30 章
4 用户是谁?是真实用户,还是刷量与空投猎人第 23、28 章
5 谁在支付?钱从谁的口袋出来第 17、26 章
6 收入从哪里产生?手续费、利差、还是补贴第 17、26 章
7 Token 如何捕获价值?协议赚的钱怎样和持有人有关第 19、20 章
8 谁提供流动性?有人真金白银站在对面吗第 14、15 章
9 谁承担风险?出事时谁先亏钱第 16、18、24 章
10 激励是什么?规则让人更想做什么第 20、28 章
11 Token 归零它还能运行吗?分辨产品与投机品第 26、30 章
12 补贴停止还有用户吗?分辨真实需求与买来的需求第 17、28 章

第 11、12 问是最狠的两问。大多数项目死在这里:Token 价格一跌,激励发不动,用户立刻消失,然后被说成是「市场不好」。

AI 六问

加入 AI 之后,再追加六问:

  1. 13AI 在这里降低什么成本?
  2. 14AI 是否真的需要 Blockchain?
  3. 15Agent 为什么需要 Wallet?
  4. 16Agent 有什么权限?
  5. 17AI 错误时谁承担损失?
  6. 18哪些决策必须保留 Human-in-the-loop?

第 17、18 问最容易被跳过,也最贵。一个能自动执行的系统,必须在出事之前就说清楚谁负责

Project Canvas 十三格

30 分钟理解一个项目的固定格式。填不满的格子,就是你的风险所在——不要用猜测把它填上,标记为「查不到」。

Problem

它到底在解决谁的什么问题?

User

今天真正在用它的是哪一类人?

Protocol

协议层的规则是什么?谁能改?

Product

用户实际看到和操作的是什么?

Market

它在哪个赛道,市场有多大,现在处于周期的哪一段?

Token

有没有 Token?供应、解锁和用途是什么?

Revenue

协议收入从哪里来,归谁?

Team

谁在做,做过什么,能不能被验证?

Capital

谁投了钱,什么价格,什么时候解锁?

Community

社区是用户还是空投猎人?

Competition

同一件事还有谁在做,凭什么是它赢?

Catalyst

接下来三个月有什么会改变它的处境?

Risk

最可能让它归零的那一件事是什么?

用法见第 25 章。一次完整的填写大约 30 分钟;如果超过一小时还填不满一半,通常说明这个项目本身就讲不清楚自己在做什么。

统一风险模型

任何协议都过一遍这十类。真实事故里,它们经常同时出现:一次预言机操纵会触发连环清算,连环清算会抽干流动性,流动性枯竭又让抵押品卖不掉。

Smart Contract Risk代码有没有被审计?升级权限在谁手里?
Liquidity Risk想退出的时候,池子里还有没有钱?
Oracle Risk价格从哪里来?能不能被操纵?
Bridge Risk跨过来的资产,背后到底抵押着什么?
Custody Risk资产由谁保管?私钥在谁手里?
Counterparty Risk对手方跑路,你还剩下什么?
Governance Risk一次投票能不能把钱投走?
Leverage Risk价格下跌 30%,会触发多少连环清算?
Token Risk解锁和增发会把谁稀释掉?
Operational Risk多签、私钥管理和运维出错的概率有多大?

用法见第 24 章。研究报告的风险章节,就按这十项逐条写,写不出来的那几项要明确标注「未评估」。

一次完整的例子:一个新出现的高收益池子

把上面三套工具串起来用一遍。

先问第 5、6 问:谁在支付,收入从哪来。

打开它的文档,找到收益的三个可能来源:交易手续费、借贷利息、代币补贴。算出各自占比。如果补贴占了 80%,剩下的分析都要围绕「补贴什么时候停」展开。

再问第 8 问:谁提供流动性。

查池子深度和 LP 的地址分布。如果流动性主要来自项目方自己或两三个地址,那么「随时可以退出」是不成立的。

过一遍风险模型。

重点看四项:合约是否审计、预言机怎样取价、谁有升级权限、清算参数是多少。这四项在文档里查不到的话,答案就是「风险未知」,而不是「没有风险」。

最后问第 11、12 问。

假设代币价格跌 80%、补贴全部停掉,这个池子还剩下什么?如果答案是「什么都不剩」,那它不是一个收益产品,是一个补贴发放程序。

走完这四步大约 40 分钟。它不能保证你赚钱,但能让你清楚知道:你在承担什么风险,以及为什么。

AI 怎样加速这套流程

可以交给 AI 的:抽取文档字段、生成对比表、列出待验证清单、生成监控规则。

不能交给 AI 的:核对数据、判断来源可信度、形成最终结论、承担后果。

详见 AI 在 Crypto OS 中的位置如何跟上最新的 Crypto 知识

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