コンピレーション: Deep Wave TechFlow はどのようにして暗号通貨のすべてを調査し、理解しているのでしょうか?基本的に、2 つの重要なステップが必要です: 分析と合成 通常、あなたはレゴブロックを組み立てて全体を作っていると想像してください。しかし、私たちがやろうとしているのはその逆のプロセスです。 1. 主題を理解したい場合、最良の方法の 1 つは、物事を小さな部分に分解して各部分の機能を理解することです。科学的な観点から見ると、分析とは研究対象の要素を詳細に調べることです。特に @eigenlayer に関連して、再ステークがどのように機能するかを知りたいとします。 Google で 10 分ほどかけて、EigenLayer の説明を見つけると、再ステーキングの主なコンポーネントをリストアップできます: Actively Validated Services (AVS) Operator Re-stakeholder Asset
もちろん、他の部分も見つけることができますが、これらはが主要な部分です。構造を主要な部分に分割した後、各部分間の関係を見つけることが重要です:
これらの 4 つのポイントを通じて、各主要部分が互いにどのように関連しているかを理解することができ、再ステーキングについて一般的に理解することができます。
自分自身に質問して、研究しているテーマを完全に理解することが重要です。
アイデアは、各部分の機能とその制限を明確に定義するために、できるだけ多くの質問を自分自身に問いかけることです。これが、既存のソリューションの問題を解決するために新しいスタートアップが設立される理由です。
これが、@eigenlayer の上に構築されたプロトコルではなく、直接の競合他社が存在する理由です:
製品の主要部分に関連するより具体的な質問を自分自身に問いかけることで、製品をより深く理解できるだけでなく、バグや未解決の問題に対する潜在的な解決策も見つけることができます。
あなたは多くの質問を自問し、おそらく主要な部分を小さな部分に分割したでしょう。
例:オペレーターがAVSに接続する方法を研究するとき、以下について学ぶことができます:
これで、すべてがどのように機能するかがわかりました。次のステップは、それを最初から再構築することです。
科学的な観点から見ると、「合成」とは、要素を組み合わせて一貫した全体を作り、学んだことすべてを取り入れて、最初に分解したものを再構築しようとすることです。
子供の頃、私はコンピューターのコンポーネントを分解して、その特徴とそれらがなぜ重要なのかを理解していました。
これにより、優れた学習スキルが身につきます。何かを理解したい場合は、それを分解して、再度組み立てます。
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