原作者:盖伊·沃莱特
原标题:设计令牌前的7项完整性检查
原始来源:a16z
编译:伊冯娜，马斯比特
Token是一个强大的新原语，可以用多种方式定义。我在这里讨论过为什么要考虑代币的研究和设计，而不仅仅是“代币经济学”。
令牌显然允许非常丰富的设计。但我们还处于探索的早期阶段，更不用说改进token设计了。这里要实现的圣杯将是计算机科学家通常所说的“龙之书”的现代版本。这本书是指编译器:原则，技术和工具(由阿尔弗雷德·艾侯，林凯玲，拉维塞西和杰弗里厄尔曼；；有时也可以参考该书的早期版本或者Aho和Ullman的旧作《编译器设计原理》——该书统一、定义并影响了几代计算机科学家对编译器设计的研究。就在几年前，两位作者因“编程语言实现的基本算法和理论”以及“将这些成果与他人的成果融合在他们有影响力的书籍中，教育了一代又一代的计算机科学家”而获得ACM图灵奖。我们还远远没有看到代币设计的“龙之书”——现在对代币做一个明确的文字还为时过早。我们的研究主管Tim Roughgarden指出，虽然我们距离这个目标可能只有不到十年的时间，但这是一项持续的工作。因为《龙之书》有助于把20世纪50年代“不可思议的混乱”和巨大的计算机科学难题——编译器设计，变成一个更容易解决的问题，可以分阶段解决，每个阶段都应用了严格的原则。
但是一些早期的机会和陷阱已经变得很明显——所以我认为，如果我编制一份我们的团队在与他人合作进行令牌设计时经常讨论的合理性检查的列表，将会对构建者有所帮助。我也鼓励大家去看Eddy Lazzarin最近关于token设计的讲座，内容涉及心智模型、常见模式和陷阱、当前token功能以及许多有待探索的设计领域。
现实情况是，许多试图为他们的项目找到“正确”令牌设计的团队经常在没有经过测试的设计框架的情况下工作——所以他们遇到了和其他人一样的挑战。幸运的是，也有早期成功和“好的”令牌设计的例子。最有效的令牌模型将具有针对其目标的独特元素，但是大多数有缺陷的令牌设计都有许多常见的陷阱。因此，这里列出了避免最常见错误模式的指导提示。
1.设定一个明确的目标
令牌设计中最大的痛苦来自于在目标明确之前构建一个复杂的模型。没有好的令牌模型和坏的令牌模型——是否只有一个令牌模型就能达到你的目的。
第一步应该是批判性地检查目标，并确保你(和你的团队)完全理解它:它是什么，为什么它很重要，你真正想要完成什么？没有严格定义目标通常会导致重新设计和浪费时间。明确目标也有助于避免“为了代币经济学而代币经济学”的问题，这是对一些代币设计的常见(并非不公平)批评。
此外，目标应该特定于令牌。这似乎是显而易见的，但它往往被忽视。这种目标的例子包括:
一款希望实现最佳可扩展性，支持封装令牌模型的游戏。
一个DeFi协议，想设计一个令牌模型，在参与者之间最佳分配风险。
希望确保文件以低延迟可用的存储网络。
希望提供最大经济保障的认捐网络。
希望带来最大参与的治理机制。
.....这个清单还可以继续下去。令牌可以支持任何用例及目标，而不是相反。
那么如何开始定义一个明确的目标呢？明确定义的目标通常来自愿景。虽然愿景常常是虚幻和抽象的，但目标应该是具体的，并简化为最基本的形式。
让我们以EIP-1559为例。Roughgarden表达了EIP-1559 best的目标:“EIP-1559应该在需求快速增长期之外，以‘明显最佳出价’的形式，通过简单的成本估算来改善用户体验。”
他接着提出了另一个明确的目标:“我们能否重新设计以太坊的交易收费机制，让设定交易的气价更像在亚马逊上购物？公布价格机制是理想的，这意味着一种机制为每个用户提供了一个被接受或放弃的天然气价格，以纳入下一个区块。我们会看到……EIP-1559中提出的交易成本机制就像一种定价机制，除非需求突然大幅增加……”
这两个例子的共同点是它们都陈述了一个高层次的目标；提供相关的类比(在这种情况下可能)，帮助他人理解目标；然后着手勾勒出最能支持这一目标的设计。
2.根据基本原则评估现有模型。
当创造新事物时，研究已经存在的东西总是一个好主意。你在评估现有协议和现有资料的时候，要根据它们的技术优势客观评估。
代币模型通常根据代币的价格或相关物品的受欢迎程度来评估。这些因素可能与令牌模型满足其既定目标的能力无关。估价、流行或其他评估令牌模型的幼稚方法可能会将构建者引入歧途。
如果你假设其他的令牌模型工作正常，但是它们没有，那么你将创建一个有缺陷的令牌模型。如果您重用一个具有不同目标的令牌模型，您可以隐式地继承对您的令牌模型没有意义的假设。
澄清猜想
清楚地说出你的猜测。当您专注于构建令牌时，很容易认为基本的猜测是理所当然的。也很容易错误地说出你的真实猜测。
我们以一个新协议为例，假设它的硬件瓶颈是计算速度。将这种假设作为令牌模型的一部分——例如，通过限制参与协议所需的硬件成本——可以帮助保持设计与预期行为一致。
然而，如果协议和令牌的设计者没有陈述他们的猜测——或者他们陈述的猜测是错误的——那么知道不匹配的参与者可能从协议中提取价值。“黑客”通常是比最初构建系统的人更了解系统的人。
澄清您的猜测可以更容易理解您的令牌设计，并确保它正常工作。如果你不澄清你的猜测，你就无法验证你的猜测...
4.验证猜想
俗话说，让你陷入困境的不是你不知道的，而是你以为你知道的其实是错的。”(这句话通常归功于马克·吐温等人，随着时间的推移而演变。)
令牌模型通常做出一组假设。这种方法部分来自拜占庭系统设计的历史，是区块链的灵感来源。系统做出假设并构造一个函数。如果假设成立，可以保证一定的产量。比如比特币保证了同步网络模型的活跃性，如果网络中51%的计算能力是诚实的，就保证了一致性。几个小区块链被攻击了51%，违背了中本聪共识中区块链正常运行的假设，即大部分节点是诚实的。
令牌设计者可以用许多方法来验证他们的猜测。严格的统计建模(通常以基于主体的模型的形式)可以帮助测试这些推测。关于人类行为的假设通常可以通过与用户交谈来验证，甚至更好的是，通过观察人们实际做什么(而不是说他们做什么)。这是可能的，特别是通过在沙盒环境中产生实证结果的激励测试网络。
正式验证或密集审计也将有助于确保代码库按预期工作。
5.明确定义的抽象障碍
抽象屏障是系统或协议不同层之间的接口。它用于分离系统的不同组件，允许独立地设计、实现和修改每个组件。清晰的抽象障碍在所有工程领域都是有用的，尤其是在软件设计中，但对于以一个人无法理解的分布式方式开发和构建复杂系统的大型团队来说，它们更有必要。
在令牌设计中，定义抽象障碍的目标是最小化复杂性。减少令牌模型不同组件之间的相互依赖将导致更清晰的代码、更少的错误和更好的令牌设计。
例如，许多区块链是由大型工程团队建造的。一个团队可以对一段时间内的硬件成本进行假设，并使用它来确定有多少矿工以给定的象征性价格向区块链贡献硬件。如果另一个团队依赖令牌价格作为参数，但不知道第一个团队对硬件成本的假设，他们很容易做出相互矛盾的猜测。
在应用层，清晰的抽象障碍是实现可组合性的关键。随着越来越多的协议相互结合，匹配、构建、扩展和再混合的能力只会变得越来越重要。更大的组合会带来更多的可能性，但也会带来更多的复杂性。当应用程序想要组合时，它们必须知道它们组合的协议的细节。
不透明的假设和接口偶尔会导致模糊的错误，尤其是在早期的DeFi协议中。模糊的抽象障碍也延长了开发时间，因为它增加了不同团队在交流协议组件时的交流时间。模糊的抽象障碍也增加了协议的整体复杂性，使得任何人都难以完全理解该机制。
通过创建清晰的抽象障碍，令牌设计者可以更容易地预测具体的变化将如何影响令牌设计的每个部分。真正的抽象障碍还可以使扩展令牌或协议变得更容易，并创建一个更具包容性和扩展性的开发人员社区。
6.减少对外来参数的依赖
外部参数不是系统固有的，但会影响整体性能和成功-例如计算资源的成本、吞吐量或延迟-并且通常用于创建令牌模型。
危险在于，当代货币模型只有在参数保持在有限范围内时才起作用，可能会出现意想不到的行为。例如，考虑以固定代币奖励的形式销售服务和提供回扣的协议:如果代币的价格出乎意料地高，代币奖励的价值可能大于服务的成本。这种情况下，从协议中购买没有* *的服务是有利可图的，会导致奖励用尽或者服务得不到充分利用。
或者再举一个例子:去中心化的网络通常依赖于密码学或者计算问题，这些问题很难解决，但并非不可能解决。这些问题的难度通常取决于外生变量——比如计算机计算哈希函数的速度或者零知识证明。想象一个协议，它假设一个给定的散列函数计算得有多快，并相应地支付一个令牌奖励。如果有人发明了一种新的方法来更快地计算哈希函数，或者只是拥有巨大的资源来解决与他们在系统中的实际工作不相称的问题，他们就可以获得意想不到的巨额令牌奖励。
7.重新验证猜想
设计令牌应该像设计对策系统一样。假设拜占庭的行为。用户的行为会随着令牌的工作而改变。
一个常见的错误是调整您的令牌模型，而没有确保用户行为仍然会导致可接受的结果。不要假设用户行为会随着令牌模型的改变而保持不变。通常，这种错误发生在设计过程的后期:有人花费大量时间定义令牌的目标和功能，并验证它以确保它按预期工作。然后，他们确定一个边际情况，并改变令牌设计以适应它...但是忘记了重新验证整个令牌模型。通过解决一个边缘案例，他们导致了另一个(或几个)意想不到的后果。(注:边缘情况是指在计算机编程中，只出现在可能值范围的最高端或最低端或极端情况下的问题或情况。)
不要让你的努力白费:每次一个项目改变它的令牌模型，重新验证它是否如预期的那样工作。
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