Recientemente vi que @CoreonMCP abrirá la preventa en @four_meme_, el proyecto tiene puntos interesantes, pero la idea es muy clara: usar un "motor de ejecución AI modular" para convertir el lenguaje humano en acciones verificables en la cadena. En pocas palabras, se trata de descomponer una frase en una cadena de ejecución ToolCall auditable, permitiendo que cada paso deje un rastro en la cadena, sea rastreable y verificable. ¿Por qué recomiendo seguirlo?: 🔹Menor barrera de entrada: No es necesario escribir scripts complejos, simplemente se puede activar operaciones en la cadena usando lenguaje natural, lo que es adecuado para principiantes y equipos que buscan implementar rápidamente. 🔹Seguridad y verificabilidad: Cada paso se registra en la cadena, el proceso es transparente, lo que reduce la incertidumbre que puede traer la ejecución de "caja negra". 🔹Expansión modular: Se pueden combinar diferentes "herramientas/módulos" según sea necesario, adaptándose a operaciones DeFi, automatización de tareas, estrategias de trading, Bots en la cadena, procesos RWA, entre otros escenarios. 🔹Aumento de eficiencia: Desde "idea -> ejecución" es casi una línea recta, eliminando el costo laboral de hacer clic manualmente. 🔹Orientado a un Web3 nativo de AI: Lleva la intención de la AI directamente a la lógica de la cadena, adecuado para crear agentes (Agent) y flujos de trabajo de un solo clic. Información de la preventa ( $COM ): 🔹Tiempo: 17 de octubre 17:00 – 19 de octubre 17:00 (UTC+8) 🔹Moneda de suscripción: USD1 🔹Límite por billetera: 50 – 500 USD1 🔹Requisitos de participación: Se requiere ≥ 40 Credits Nota: Durante el evento, alcanzar 40 puntos también permite participar, no es necesario un snapshot. Si estás interesado en la dirección de "AI × ejecución en cadena", el paradigma de este proyecto vale la pena seguir. Se recomienda reunir los Credits con anticipación, la ventana de preventa solo dura dos días, y los cupos y límites son limitados. Equipos o individuos que deseen implementar estrategias de automatización, agentes en la cadena o ejecución de tareas en lote, pueden investigar a fondo el diseño de la cadena de herramientas y la combinabilidad de Coreon MCP.