5 подписчиков

Эксперимент: как ИИ фильтрует DAO-пропозалы через ценности пользователя

7 февраля7 фев

1 мин

Последнее время увлёкся вайдкодингом (программированием с помощью ИИ-моделей). И увидел задание в Ambient (о нём писал обзор в прошлом посте). Там требовалось создать скрипт для работы ИИ с ДАО. В этот момент я вспомнил идею, которую давно хотел реализовать: ИИ анализирует DAO-пропозал (предложение) на основе ценностей пользователя. Что из этого получилось? Проблема в том, что DAO-пропозалов становится всё больше, а времени и энергии на вдумчивое голосование - всё меньше. Я реализовал прототип, который: 1. принимает ссылку на DAO-пропозал 2. получает данные через API (Snapshot, Tally) или извлечение данных напрямую со страницы из тега script (DAOdao). 3. сопоставляет содержание с набором принципов пользователя (JSON или API запрос) 4. и на выходе даёт отчёт: краткое описание, варианты, риски и рекомендацию по голосованию. Прототип можно запускать в двух режимах: как простой скрипт с сохранением отчёта в JSON и как API-версию для использования в браузере или других скриптах. В репо

В этот момент я вспомнил идею, которую давно хотел реализовать: ИИ анализирует DAO-пропозал (предложение) на основе ценностей пользователя. Что из этого получилось?

Проблема в том, что DAO-пропозалов становится всё больше, а времени и энергии на вдумчивое голосование - всё меньше.

Я реализовал прототип, который:

1. принимает ссылку на DAO-пропозал

2. получает данные через API (Snapshot, Tally) или извлечение данных напрямую со страницы из тега script (DAOdao).

3. сопоставляет содержание с набором принципов пользователя (JSON или API запрос)

4. и на выходе даёт отчёт: краткое описание, варианты, риски и рекомендацию по голосованию.

Прототип можно запускать в двух режимах: как простой скрипт с сохранением отчёта в JSON и как API-версию для использования в браузере или других скриптах.

В репозитории на GitHub я оставил 3 реальных примера пропозалов - по одному на каждый DAO-сервис. Их удобно использовать как тестовые кейсы или основу для доработки под свои ценности.

Там же есть инструкции по установке и использованию.

Интересный момент:

уже после этого я наткнулся на X-статью про DAO в 2026 году, где прямо говорилось, что ИИ будет использоваться для снижения усталости от принятия решений - через сопоставление пропозалов с ценностями пользователя.

В итоге получилось почти то, о чём там писали. Оказалось, я случайно попал в тренды будущего 🙂.

Очевидно, что калибровка ценностей и промпта - следующий шаг, но уже сейчас это выглядит как полезный инструмент на будущее.

Это не замена мышления, а способ заранее отсеять пропозалы или варианты голосования, которые не совпадают с вашими принципами.

Конечно скрипт не голосует за вас - и это плюс. Итоговое решение всё ещё должен принимать человек, потому что нейронные сети могут ошибаться.

Доверили бы вы ИИ помогать с голосованием, если он не голосует за вас? Буду рад обсудить в комментариях. Свой ответ напишу первым.

😎 Незрячий web3 программист (подписаться)

Чат | бот