【Cohort1】关于捐赠Web3Insight的提案

Voting ended 4 months agoSucceeded

1 项目简介

Web3Insight.AI 是首个面向 Web3 生态系统的开源软件供应链基础设施平台，致力于构建跨语言、跨仓库的代码依赖关系网络与贡献评估体系。通过引入大语言模型与图数据库技术，项目旨在解决 Web3 生态中的供应链安全黑盒与贡献价值评估失真问题，实现从“依赖黑盒”到“依赖透明”、从“激励失准”到“价值可见”的转变。

https://github.com/web3insight-ai/web3insight

2 申请资金 20,000 U

3 解决的公共问题

系统性供应链安全风险：Web3 项目存在大量跨语言（如 Go 客户端依赖 Solidity 合约）、跨仓库的隐式依赖，传统工具无法识别。Web3Insight 构建跨生态依赖知识图谱，量化风险传播，提供漏洞预警。
贡献价值评估失真：现有评估体系（如 GitHub Star、Commit 数）无法反映真实技术价值，导致激励错配。Web3Insight 建立高维价值贡献评估体系，结合代码复杂度与依赖影响度，识别真正的基础设施贡献者。
生态不透明与激励低效：缺乏统一的贡献者画像与可审计的资金分配机制。平台提供透明可解释的贡献评分与自动化激励执行，提升 Grants 资金使用效率。

4 竞品分析

Web2 工具（Snyk, Dependabot）：仅能分析单语言内部的显式依赖，存在跨语言盲区。
Web3 工具（Deepfunding, dependency-graph）：主要局限于以太坊生态或显式依赖，缺乏跨生态、跨语言、跨仓库的语义级依赖分析。
Web3Insight 优势：构建跨语言、跨链、跨组件的语义依赖图谱，结合 AI 语义理解与混合图分析，填补了 Web3 供应链智能化基础设施的空白。

5 关键数据

数据规模：已处理 600,000 条带地理位置的 GitHub 开发者数据。
身份链接：已关联 2,198 个开发者身份（GitHub、钱包地址、ENS 等）。
访问量：日常独立用户约 100 人，PV 数百（Demo 阶段）。
社区认可：ETH Shenzhen 2024 黑客松基础设施赛道二等奖；OpenBuild 合作伙伴。

6 团队成员

核心团队由中科院（OpenCAS）、Web3Insight 技术团队及 OpenBuild 顾问组成，具备学术研究、工程落地与生态建设的综合能力。

Fjy：中科院计算所硕士，OpenCAS 核心成员，主攻高性能区块链执行引擎与跨链设施。
Justin：中科院计算所博士生，主攻跨链协议栈与基础设施。
skysys.eth：中科院信工所硕士，主攻大模型安全与软件供应链安全，曾在 IJCAI/NDSS 发表论文。
pseudoyu：Web3Insight 创始人，全栈开发，香港大学硕士，前 RSS3 核心开发者。
Vincent Zhang：联合创始人，后端开发，主导 OSKey 开发。
boki & onefly：中科院杭州高等研究院硕士，研究方向涵盖多模态大模型、量化交易与 Agent。
Ian：OpenBuild 创始人，担任战略顾问。

7 GCC权益

利润分享：承诺将年净利润的 15-20% 用于支持其他公共物品项目。
技术回馈：为 GCC 及其他公共物品项目提供免费的安全分析、贡献评估服务与基础设施共享。
生态支持：发布中文版生态系统分析报告，提升华语开发者可见度；支持 GCC 相关的 Web3 开发者年度/季度报告数据。
品牌露出：在官网、报告及相关活动中展示 GCC 为支持方。

8 资金使用计划

总申请预算 20,000 USDT，采用精益开发模式，预算分配如下：

核心贡献者激励 (9,000 USDT)：45% - 保障核心开发团队的基本投入，维持项目持续迭代。
基础设施与计算资源 (5,000 USDT)：25% - 采用按需付费模式，覆盖服务器、图数据库及存储成本。
大模型 API 调用 (4,000 USDT)：20% - 用于代码语义分析与报告生成的 LLM Token 消耗。
社区与运营 (2,000 USDT)：10% - 文档维护、演示 Demo 制作及社区推广。

9 里程碑和路线图

Milestone0: 投票通过可先解锁 20% — 4000美金

Milestone 1（2026/04）——完成可解锁 30%，6000美金

若申请通过，达到以下目标后可解锁：

1）完成基础能力搭建及核心系统上线

部署高性能节点、数据库基础设施
建立数据采集→清洗→分析完整流程
图数据库 Neo4j 集成完成，可展示跨生态依赖关系
看板数据可视化 MVP 运行稳定（含仓库/贡献者基本指标）

2）生态覆盖达成与示范能力建立

覆盖 ≥ 500 个核心生态数据

3）API 与用户侧入口初步开放

文档发布、Dashboard 可访问
开放数据查询 API 以支持外部开发者接入

Milestone 2（2026/08）——完成可解锁 30%，6000美金

1）生态规模扩容 & 分析能力增强

覆盖 ≥ 1000 个核心生态并完善其看板数据
扩展语义关联分析、供应链风险识别能力
完成开发者行为分析模型（活跃度/贡献度/依赖关键点）

2）产品能力升级

上线 Web3 开发者社区广场（项目发布 / 招聘 / 协作 & 社交）
支持项目对接开发者、团队协作与生态流动可视化

3）报告能力强化

为 OpenBuild / GCC / 其他社区月度或季度报告提供自动化数据输出
图数据可用于生态健康度、开发者分布与增长追踪

4）外部使用度提升

开发者端访问量与 Dashboard 使用人数明显增长
形成 2-3 个可展示案例（如黑客松队伍数据分析）

Milestone 3（2026/12）——完成可解锁 20%，4000美金

若申请通过，在完成以下目标后解锁：

1）系统能力进阶 & 激励机制上线

覆盖 ≥ 2000 个核心生态，完善看板指标体系
上线 Incentive Layer，支持自动奖励积分/激励分发
可对贡献者、仓库、生态增长做综合评分与奖励结算

2）正式形成可规模化运营能力

自动化数据引擎稳定运行，无需人工干预
支持多社区合作输入数据并自动分析输出结果

3）成果沉淀与学术发布

输出完整白皮书、研究报告或科研论文
算法系统具备再规模化能力，可推广至更多链/生态

4）与社区形成长期价值闭环

长期服务 OpenBuild、GCC 及其他 Web3 开发者网络
季度报告持续生成、指标稳定迭代

附：OP团队Review

技术尽调：核心数据检索服务尚未开源，API 需鉴权，透明度有待提升。部分数据源自 OpenDigger、OSSInsight 等外部服务。Contribution Score 算法存在被自动化 PR 误导的风险
市场竞争：作为数据聚合平台，优势在于 GitHub 数据的全面整理，但需进一步挖掘数据价值以区别于 Developer Report 等竞品。
建议：需进一步开源核心算法与数据服务以证明公共物品属性，并优化评分算法防止作弊。

团队回复：

我们近日会将数据检索服务开源，因此大家也都可以通过我们的方式从 gharchive 中拉取数据并索引自己的数据供分析使用

https://github.com/web3insight-ai/dw已经开源，下述的很多关于如何获取与统计数据相关逻辑都可以看这个代码

electron capital 仅提供仓库归属某个生态的分类，因为已经算是半行业标准，所以我们大多采用他们的分类方式并且自己做一些修改调整，数据索引部分是自己计算并且入库
opendigger 是阿里的一个开源项目，我们跟他们有战略合作，最开始我们有考虑过直接用 opendigger 采集的数据，在这个基础上做筛选，但是因为我们要收敛到 web3 的数据，复杂度比较高，所以才采用现在的通过自己清洗 gharchive 数据的方式来沉淀自己的数据库，但是在一些项目维度还是直接集成了 opendigger、ossinsight 与 github api 直接提供的数据（对于单仓分析基本上与 web3 关联性不强，直接使用第三方数据源比较节约成本且效果是一样的
“Contribution Score 算法存在被自动化 PR 误导的风险” ——这部分我们确实有一些问题，目前主要是基于 sql 一些指标计算，有些自动化标注的部分有一些问题，目前正在集成图数据库的部分，这部分可以详细见这个 PR：https://github.com/web3insight-ai/web3insight-data/pull/3

我们通过开源之夏：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/25dc00535?list=org&navpage=org

招募了一位中科大研究所的博士参与开发，并且已经与一些图数据库厂商沟通，只是因为工程量和维护成本相对较高，还未投入生产，近日也会上线 4. “具体的用户页面内，如该页面，其中大部分数据直接来自 github-readme-stats 项目。该项目是一个输出如下 SVG 图片的项目，Web3Insight 从 svg 内部使用正则表达式抽取了需要的信息，这是一个不太优雅的做法。” ——确实，这部分是之前为了完成 ETH Shenzhen 黑客松时客户 OpenBuild 的临时需求，近日会优化一下通过 github api 进行统计与计算

附：投委打分及意见

“感覺會過度強調可量化的貢獻指標，較軟性的貢獻容易被忽略。”

解决问题的公共性	赛道潜力	对华语区（潜在）贡献	执行能力与团队	可持续性	平均分
					3.32
3	4	3	4	4	3.6
4	3	3	4	3	3.4
4	4	4	3	2	3.4
3	2	4	3	2	2.8
4	3	3	4	3	3.4

附：Demo Day记录

Q1：网站当前访问量？

最近 24 小时约 193 次访问
日常独立用户约 100 人左右
PV 会更高一些（数百）
已在新增地域分类、开发者报告、热门项目趋势等模块

Q2：数据规模？

已处理 600,000 条带 location 的 GitHub 开发者数据
对乱写 location 的情况使用 AI 归类
预计未来增长到百万级

Q3：商业化或融资计划？

当前仍以合作为主（开发者社区、生态、Accelerator、Holder 机构）
API / 看板可能被生态方使用
自身需要一定营收覆盖云资源开销
正与日本 Fract 等孵化器接触
当前没有 token 计划，倾向寻找认可数据基建方向的投资方

PPT 链接：

https://web3insightai-g9887yg.gamma.site/

投票规则

共有9名投委，投票率超过50%(>4人），赞成/总票数≥2/3视为通过
投委可以继续选择是否增减金额（+10%，+5%，0，-5%，-10%），最终增减比例将直接加总

Off-Chain Vote

赞成

4 GCC33.3%

反对

0 GCC0%

弃权

4 GCC33.3%

维持原金额

2 GCC16.7%

增加5%

0 GCC0%

增加10%

1 GCC8.3%

减少5%

0 GCC0%

减少10%

1 GCC8.3%

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Discussion

【Cohort1】关于捐赠Web3Insight的提案

Timeline

Nov 28, 2025Proposal created

Nov 28, 2025Proposal vote started

Dec 05, 2025Proposal vote ended

Mar 23, 2026Proposal updated

1 项目简介

https://github.com/web3insight-ai/web3insight

2 申请资金 20,000 U

3 解决的公共问题

系统性供应链安全风险：Web3 项目存在大量跨语言（如 Go 客户端依赖 Solidity 合约）、跨仓库的隐式依赖，传统工具无法识别。Web3Insight 构建跨生态依赖知识图谱，量化风险传播，提供漏洞预警。
贡献价值评估失真：现有评估体系（如 GitHub Star、Commit 数）无法反映真实技术价值，导致激励错配。Web3Insight 建立高维价值贡献评估体系，结合代码复杂度与依赖影响度，识别真正的基础设施贡献者。
生态不透明与激励低效：缺乏统一的贡献者画像与可审计的资金分配机制。平台提供透明可解释的贡献评分与自动化激励执行，提升 Grants 资金使用效率。

4 竞品分析

Web2 工具（Snyk, Dependabot）：仅能分析单语言内部的显式依赖，存在跨语言盲区。
Web3 工具（Deepfunding, dependency-graph）：主要局限于以太坊生态或显式依赖，缺乏跨生态、跨语言、跨仓库的语义级依赖分析。
Web3Insight 优势：构建跨语言、跨链、跨组件的语义依赖图谱，结合 AI 语义理解与混合图分析，填补了 Web3 供应链智能化基础设施的空白。

5 关键数据

数据规模：已处理 600,000 条带地理位置的 GitHub 开发者数据。
身份链接：已关联 2,198 个开发者身份（GitHub、钱包地址、ENS 等）。
访问量：日常独立用户约 100 人，PV 数百（Demo 阶段）。
社区认可：ETH Shenzhen 2024 黑客松基础设施赛道二等奖；OpenBuild 合作伙伴。

6 团队成员

核心团队由中科院（OpenCAS）、Web3Insight 技术团队及 OpenBuild 顾问组成，具备学术研究、工程落地与生态建设的综合能力。

Fjy：中科院计算所硕士，OpenCAS 核心成员，主攻高性能区块链执行引擎与跨链设施。
Justin：中科院计算所博士生，主攻跨链协议栈与基础设施。
skysys.eth：中科院信工所硕士，主攻大模型安全与软件供应链安全，曾在 IJCAI/NDSS 发表论文。
pseudoyu：Web3Insight 创始人，全栈开发，香港大学硕士，前 RSS3 核心开发者。
Vincent Zhang：联合创始人，后端开发，主导 OSKey 开发。
boki & onefly：中科院杭州高等研究院硕士，研究方向涵盖多模态大模型、量化交易与 Agent。
Ian：OpenBuild 创始人，担任战略顾问。

7 GCC权益

利润分享：承诺将年净利润的 15-20% 用于支持其他公共物品项目。
技术回馈：为 GCC 及其他公共物品项目提供免费的安全分析、贡献评估服务与基础设施共享。
生态支持：发布中文版生态系统分析报告，提升华语开发者可见度；支持 GCC 相关的 Web3 开发者年度/季度报告数据。
品牌露出：在官网、报告及相关活动中展示 GCC 为支持方。

8 资金使用计划

总申请预算 20,000 USDT，采用精益开发模式，预算分配如下：

核心贡献者激励 (9,000 USDT)：45% - 保障核心开发团队的基本投入，维持项目持续迭代。
基础设施与计算资源 (5,000 USDT)：25% - 采用按需付费模式，覆盖服务器、图数据库及存储成本。
大模型 API 调用 (4,000 USDT)：20% - 用于代码语义分析与报告生成的 LLM Token 消耗。
社区与运营 (2,000 USDT)：10% - 文档维护、演示 Demo 制作及社区推广。

9 里程碑和路线图

Milestone0: 投票通过可先解锁 20% — 4000美金

Milestone 1（2026/04）——完成可解锁 30%，6000美金

若申请通过，达到以下目标后可解锁：

1）完成基础能力搭建及核心系统上线

部署高性能节点、数据库基础设施
建立数据采集→清洗→分析完整流程
图数据库 Neo4j 集成完成，可展示跨生态依赖关系
看板数据可视化 MVP 运行稳定（含仓库/贡献者基本指标）

2）生态覆盖达成与示范能力建立

覆盖 ≥ 500 个核心生态数据

3）API 与用户侧入口初步开放

文档发布、Dashboard 可访问
开放数据查询 API 以支持外部开发者接入

Milestone 2（2026/08）——完成可解锁 30%，6000美金

1）生态规模扩容 & 分析能力增强

覆盖 ≥ 1000 个核心生态并完善其看板数据
扩展语义关联分析、供应链风险识别能力
完成开发者行为分析模型（活跃度/贡献度/依赖关键点）

2）产品能力升级

上线 Web3 开发者社区广场（项目发布 / 招聘 / 协作 & 社交）
支持项目对接开发者、团队协作与生态流动可视化

3）报告能力强化

为 OpenBuild / GCC / 其他社区月度或季度报告提供自动化数据输出
图数据可用于生态健康度、开发者分布与增长追踪

4）外部使用度提升

开发者端访问量与 Dashboard 使用人数明显增长
形成 2-3 个可展示案例（如黑客松队伍数据分析）

Milestone 3（2026/12）——完成可解锁 20%，4000美金

若申请通过，在完成以下目标后解锁：

1）系统能力进阶 & 激励机制上线

覆盖 ≥ 2000 个核心生态，完善看板指标体系
上线 Incentive Layer，支持自动奖励积分/激励分发
可对贡献者、仓库、生态增长做综合评分与奖励结算

2）正式形成可规模化运营能力

自动化数据引擎稳定运行，无需人工干预
支持多社区合作输入数据并自动分析输出结果

3）成果沉淀与学术发布

输出完整白皮书、研究报告或科研论文
算法系统具备再规模化能力，可推广至更多链/生态

4）与社区形成长期价值闭环

长期服务 OpenBuild、GCC 及其他 Web3 开发者网络
季度报告持续生成、指标稳定迭代

附：OP团队Review

技术尽调：核心数据检索服务尚未开源，API 需鉴权，透明度有待提升。部分数据源自 OpenDigger、OSSInsight 等外部服务。Contribution Score 算法存在被自动化 PR 误导的风险
市场竞争：作为数据聚合平台，优势在于 GitHub 数据的全面整理，但需进一步挖掘数据价值以区别于 Developer Report 等竞品。
建议：需进一步开源核心算法与数据服务以证明公共物品属性，并优化评分算法防止作弊。

团队回复：

我们近日会将数据检索服务开源，因此大家也都可以通过我们的方式从 gharchive 中拉取数据并索引自己的数据供分析使用

https://github.com/web3insight-ai/dw已经开源，下述的很多关于如何获取与统计数据相关逻辑都可以看这个代码

electron capital 仅提供仓库归属某个生态的分类，因为已经算是半行业标准，所以我们大多采用他们的分类方式并且自己做一些修改调整，数据索引部分是自己计算并且入库
opendigger 是阿里的一个开源项目，我们跟他们有战略合作，最开始我们有考虑过直接用 opendigger 采集的数据，在这个基础上做筛选，但是因为我们要收敛到 web3 的数据，复杂度比较高，所以才采用现在的通过自己清洗 gharchive 数据的方式来沉淀自己的数据库，但是在一些项目维度还是直接集成了 opendigger、ossinsight 与 github api 直接提供的数据（对于单仓分析基本上与 web3 关联性不强，直接使用第三方数据源比较节约成本且效果是一样的
“Contribution Score 算法存在被自动化 PR 误导的风险” ——这部分我们确实有一些问题，目前主要是基于 sql 一些指标计算，有些自动化标注的部分有一些问题，目前正在集成图数据库的部分，这部分可以详细见这个 PR：https://github.com/web3insight-ai/web3insight-data/pull/3

我们通过开源之夏：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/25dc00535?list=org&navpage=org

附：投委打分及意见

“感覺會過度強調可量化的貢獻指標，較軟性的貢獻容易被忽略。”

解决问题的公共性	赛道潜力	对华语区（潜在）贡献	执行能力与团队	可持续性	平均分
					3.32
3	4	3	4	4	3.6
4	3	3	4	3	3.4
4	4	4	3	2	3.4
3	2	4	3	2	2.8
4	3	3	4	3	3.4

附：Demo Day记录

Q1：网站当前访问量？

最近 24 小时约 193 次访问
日常独立用户约 100 人左右
PV 会更高一些（数百）
已在新增地域分类、开发者报告、热门项目趋势等模块

Q2：数据规模？

已处理 600,000 条带 location 的 GitHub 开发者数据
对乱写 location 的情况使用 AI 归类
预计未来增长到百万级

Q3：商业化或融资计划？

当前仍以合作为主（开发者社区、生态、Accelerator、Holder 机构）
API / 看板可能被生态方使用
自身需要一定营收覆盖云资源开销
正与日本 Fract 等孵化器接触
当前没有 token 计划，倾向寻找认可数据基建方向的投资方

PPT 链接：

https://web3insightai-g9887yg.gamma.site/

投票规则

共有9名投委，投票率超过50%(>4人），赞成/总票数≥2/3视为通过
投委可以继续选择是否增减金额（+10%，+5%，0，-5%，-10%），最终增减比例将直接加总