aPriori. Ранні активності в проєкті

aPriori – це платформа ліквідного стейкінгу на базі MEV (Miner Extractable Value) на Monad. Проєкт перебуває на дуже ранній стадії, але вже є Twitter та Discord, де можна отримати ролі, детальніше читайте нижче. Це проєкт екосистеми Monad, а значить, його не варто пропускати. Ми розраховуємо на дроп від самого проєкту aPriori та від Monad за активність у проєкті екосистеми.

Посилання на проєкт:

  • Web – https://www.apr.io/
  • Twitter – https://x.com/aprmev
  • Discord – https://discord.gg/apriori

до 555% Bybit · Savingsдо 555%річних на Savings + до 5 100 USDT новачкам · 3 крокиПочни зараз

Інвестиції в aPriori

Проєкт aPriori вже залучив мінімум $10M на двох раундах інвестування, також у проєкт інвестував Binance Labs, але сума інвестицій не розголошується. Лідерами інвестування виступили Hashed Fund, Arringron XRP Capital, Pantera Capital. Також інвестували: ConsenSys, OKX Ventures, CMS Holdings та інші.

TwitterScore aPriori

TwitterScore aPriori

Проєкт aPriori має 24 бали за TwitterScore. Це дуже багато для проєкту на такому етапі. Але нас найбільше цікавить Monad, і він тут є.

Отримуємо ролі в Discord

Для отримання ролей, переходимо в Discord.

  • Caterpillar – роль для всіх верифікованих користувачів.
  • Laprrr – для користувачів, які додадуть у біо в Twitter символ ⌘. Для перевірки ролі потрібно додати посилання на свій Twitter у профіль Discord.
  • Philosopher – для творців Twitter-тредів, відео або мемів про aPriori.
  • Searcher – роль для користувачів, які вносять суттєвий вклад у розвиток ком’юніті.
до 555% Bybit · Savingsдо 555%річних на Savings + до 5 100 USDT новачкам · 3 крокиПочни зараз
Поділитися
Зв'язатися:
Крипто- та data-аналітик, інженер-програміст (факультет комп'ютерних наук ХНУРЕ). В IT з 2008 року: адміністрував корпоративний моніторинг у «Vodafone Україна», сім років розробляв і просував веб-проєкти, п'ять років керував маркетингом на метриках — конверсія, CTR, ROI, LTV.Криптовалютними ринками займаюся з 2021 року: ончейн-метрики, токеноміка, макроекономічні індикатори. Розробив власну data-driven модель аналізу ринку на 30+ метрик. Стек — Python (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), математична статистика та EDA; збір і звірку даних автоматизую AI-агентами.Принцип — «Don't trust, verify»: кожна цифра перевірена за першоджерелом, ключові — щонайменше за двома незалежними; прогнози — лише сценарії з умовами. Теза без даних не публікується.