Chainbase & Manuscript Layer : Infrastructure de Données AI-native pour Blockchain

Dans le monde de la blockchain, les données existent à l'état brut (raw logs) — des chaînes d'octets, des événements et des états difficiles à lire pour les humains et presque "indigestes" pour l'IA. Chainbase change cela. Ils ne se contentent pas d'organiser les données pour les rendre faciles à utiliser pour les humains, mais construisent également une infrastructure permettant à l'IA de lire et de comprendre les données blockchain de manière naturelle. 🧠 Manuscript Layer — Transformer les logs bruts en tableaux intelligents Manuscript Layer est un coprocesseur de données en temps réel, permettant de convertir les journaux on-chain et off-chain en jeux de données relationnels (riches en schéma — c'est-à-dire des données ayant une structure claire, des clés étrangères, facilement interrogeables, modélisables ou pour l'entraînement de l'IA. Les utilisateurs peuvent écrire des "Manuscript" — des scripts de conversion de données — dans de nombreux langages populaires tels que Python, Rust, Go, WASM. Les résultats peuvent être sous des formats familiers comme JSON, SQL, CSV, ORC, et peuvent se connecter directement à des entrepôts comme S3, MySQL. Points forts : au lieu de passer des heures à exécuter un nœud, à déchiffrer des journaux ou à construire soi-même un pipeline ETL, il suffit maintenant de définir la transformation une fois et de recevoir immédiatement des données prêtes pour l'IA — réduisant ainsi le temps de plusieurs heures à quelques minutes. 🏗️ Pas besoin d'ETL — Il suffit de décrire ce que vous voulez Traditionnellement, pour obtenir des données prêtes pour l'IA à partir de la blockchain, vous devez : Exécutez un nœud ou dépendez d'un fournisseur RPC. Décodez les journaux et les événements manuellement. Construisez un pipeline ETL pour filtrer et normaliser les données.

Avec Manuscript, cette chaîne de processus est remplacée par une approche simplifiée : Écrivez un script selon vos souhaits ) dans un langage familier(. Le système s'exécute et renvoie immédiatement des données riches en schéma. L'IA peut ingérer sans traitement supplémentaire. 💡 Tokenisation de la connaissance Différence majeure : Manuscript n'est pas seulement une infrastructure de données - c'est aussi un marché de la connaissance.

Les utilisateurs peuvent contribuer : Script de traitement de données réutilisables. Le modèle d'IA a été entraîné à partir de ces données. Ces actifs peuvent être tokenisés sous forme de NFT ou de module et vendre des droits d'auteur ou recevoir des récompenses en token C.

Cela transforme la connaissance en un actif liquide - où chaque ligne de code, chaque pipeline de données a une valeur d'échange. 👀 Pourquoi cela change-t-il la donne ? Données riches en schéma : Lisible immédiatement, sans étape de parsing manuel. Multilingue & modulaire : Les développeurs de n'importe quelle stack peuvent facilement participer. Infrastructure socialisée : Le savoir devient un actif échangeable. AI-native par conception : Né pour les agents IA, pas seulement pour les tableaux de bord d'analyse. 🔮 L'avenir : Les données deviennent une économie liquide Si auparavant les données blockchain nécessitaient de nombreux intermédiaires pour être exploitées, avec Chainbase et Manuscript, les données se transforment en une forme que l'IA peut utiliser directement. À ce moment-là: L'agent IA peut « lire » la blockchain de manière autonome et répondre en temps réel. Les développeurs et les chercheurs peuvent partager & monétiser des pipelines de données. Un écosystème de connaissance liquide émerge — où les données et l'intelligence sont échangées comme des actifs numériques. 💬 La question posée : Êtes-vous prêt à écrire un manuscrit pour nourrir votre agent IA on-chain ? Lorsque la connaissance peut être achetée et vendue comme des tokens, comment le marché des données va-t-il exploser ? ♡𝐥𝐢𝐤𝐞💬 ➤ #Chainbase @ChainbaseHQ $C {spot})CUSDT(