DAO如何做激勵 - ArrowDAO_DAO

開個新坑寫寫DAO的激勵，形式以CaseStudy為主，包括激勵機制和具體的激勵水平。。每篇只寫一個DAO，不定期更新，預計可能會變成跨年坑。即會寫一些激勵結構復雜的DAO，也會寫一些結構簡單，甚至根本還沒建起激勵結構的DAO。每篇爭取不寫的太長，寫起來壓力沒那么大，大家看起來也比較輕松。

第一篇從一個很特別的DAO開始-ArrowDAO。它的體系簡單易懂，做的東西也足夠有趣。

背景

Arrow是一個專注未來交通的DAO，他們用開源的方式設計垂直起降航空器并構建未來的點對點航空交通網絡。Arrow啟動是在年初，經過幾個月的，5月1號ArrowDAO開始正式進入了工作季。

貢獻者資格

ArrowDAO是完全開放的，任何人都能夠申請加入貢獻，但這并不意味著無需許可。和現在大部分泛Web3方向的DAO不同，ArrowDAO的目標獨特，有著極強的專業性。這就意味著它對貢獻者有很高的專業要求。而大家是否符合要求則由一個子委員會來判斷。當然也并不是所有的工作都跟飛行器設計相關，也有一些運營性質的工作不需要太專業的知識。

Arkham：一套利機器人從MakerDAO執行了一筆2億美元的閃電貸交易:金色財經報道，據加密情報平臺Arkham監測，大約七小時前，一個套利機器人從MakerDAO執行了一筆2億美元的閃電貸交易，該機器人執行該操作是為了以280美元的價格在Balancer的wstETH池中進行價格套利。[2023/6/10 21:28:36]

子委員會?

一個組織的運行需要多個領域的人才，而不同工作之間需要的專業知識差別巨大，因此ArrowDAO正在構建不同方向的子委員會，如結構委員會，電子委員會，空氣動力委員會等。委員會成員從社區產生，子委員會是ArrowDAO里重要的組織結構，在治理激勵協作等各個方面都會發揮核心的作用。

貢獻方式和激勵

人才可以有不同的方式加入貢獻，也對應著不同的激勵方式。

承諾激勵(Commitmentcompensation)?

承諾貢獻更像是正式的工作，每周投入一定的時間在DAO的工作中，具體工作是持續性的，根據組織的需求而不斷安排，不以個人在固定的時間產出具體成果為要求。

MakerDAO社區拒絕向Cogent銀行提供1億美元貸款的提案:金色財經報道，根據MakerDAO協議的治理網站顯示，MakerDAO社區拒絕了美國Cogent向其借款1億美元的提案，大約73%的投票者拒絕了該計劃。Cogent Bank是一家總部位于佛羅里達州的州立特許銀行，總資產超過10億美元，該公司提議從Maker借入高達1億美元的DAI穩定幣，并將利用這筆資金向其企業和工業客戶提供貸款。

MakerDAO是一個去中心化自治組織，通過提案和投票來管理借貸平臺Maker。Maker發行價值50億美元的穩定幣DAI，通過借款人的抵押數字資產支持其價值，還通過現實世界資產(RWA)，例如銀行等傳統金融機構的負債來支持其價值。[2023/2/28 12:32:57]

承諾貢獻以兩個月為一個周期循環進行。所有有意參加的同學應該在開始前提出申請，由委員會進行能力，工作量評估，形成一個覆蓋兩個月的激勵金額，并做入預算。

追溯激勵

追溯激勵對應的是臨時接活，對應著明確的工作成果，通常是能在中短期完成的，容易量化的工作。

波場聯合儲備（TRON DAO Reserve）正式成立:據官方消息，波場聯合儲備（TRON DAO Reserve）正式成立。

波聯儲成立的主要目的是保護區塊鏈行業與市場，緩解極端與長期下行行情，解決金融危機所帶來的恐慌性問題。波場聯合儲備成立之初將保存與托管區塊鏈行業發起人所籌集的100億美元高流動性資產作為早期儲備，所有儲備將在未來6-12個月進入波場聯合儲備。[2022/4/21 14:39:40]

具體來說又分兩種，一種是DAO主動發布懸賞需求，任何有興趣的貢獻者進行認領，比如設計一個文檔。這部分需求是通過一個叫Dework的Web3工具進行任務發布及過程管理。這類工作大都跟飛行器沒關系，但從工作量來說，只占社區內工作的很小一部分。

另一類是貢獻者主動提出想法以及需要的資助，寫提案交給社區討論投票，如果社區決定接受其想法，則進行資助。同樣最后會有一個工作認定的過程。只有通過了認定才能拿到全部獎勵。目前只是這個架構設計，還并沒見過申請。

激勵水平

MakerDAO發起調整基本費率和添加BAL和YFI作為抵押品的投票:據官方博客消息，10月12日，Maker Foundation臨時風險小組已將一系列治理民意測驗納入投票系統 ，該系統將進行民意測驗以調整基本費率，以及添加BAL和YFI作為抵押品等。其中基本費率投票支持的范圍選項為-4％至4％。[2020/10/13]

這估計是大家最感興趣的部分，在ArrowDAO里干活，到底能拿到多少錢呢？

ArrowDAO是通過專業度和承諾度兩個指標決定貢獻者的月薪。專業度分為1-5級，最低的1級就是新手級別，但也不可以是純小白，要對自己希望貢獻的領域有基本的技能。而5級在需要在對應的領域是行業內被認可的專家。對應的月薪級別則是1級3000美元，5級為12000美元。

定級完成后，每月具體能拿多少錢，還要取決于貢獻承諾度，即，每周拿出多少時間投入在ArrowDAO中，以及Arrow在個人工作中是什么優先級，最高級是全職，最低級要求每周10-15小時的時間投入。

MakerDAO潘超：Maker預言機引入公開機構 將能更好的抵御鏈下威脅:金色財經報道，在由金色財經獨家直播的“NOVA會客間”第二期線上會議上，針對“如何看待MakerV2版預言機方案將引入4個DeFi合作伙伴”問題，MakerDAO中國區負責人潘超表示，預言機確實是DeFi項目的關鍵，是區塊鏈世界與外部信息的連接。MakerDAO采取的是分布式預言機解決方案，并穩定運行了2年的時間，也被很多DeFi項目所采用。Maker第一個版本的預言機是來自于14個分布式個人喂價，新的預言機解決方案引入了公開的機構。引入機構喂價的好處在于機構可以用聲譽作為擔保，同時相比匿名喂價更能夠抵御鏈下威脅。長遠來看，采用混合模型或許是最優的方案，既能保持個人匿名喂價的特性，也能受益于生態系統中利益相關者的良好聲譽。[2020/3/13]

具體貢獻者的情況社區內也有公示，絕大部分貢獻者的背景和項目方向有很高的契合度。我隨便截取了其中一個，隱藏了部分隱私信息。

“在NASA某分布部為XX任務進行了三年飛行軟件開發和集成測試，在XX進行了兩年儀器軟件開發。具有編寫和評估軟件系統需求的經驗。具有嵌入式、靜態分析、高安全要求RTOS時空方面的經驗。

FDM3D打印、Fusion360建模的愛好經驗。使用KiCAD設計和組裝了多塊PCB。”

激勵發放

激勵分為兩部分發放，USDC和ArrowDAO自己的治理代幣，其中治理代幣以一個社區商量的價格作為錨定，當前為0.3$，對應3000萬美元的全流通市值。而治理幣的部分并不是即時發放，有1年的鎖定期，隨后分3年解鎖。而選擇治理代幣激勵的部分會自動獲得50%的加成，用來獎勵大家對社區的長期承諾。(由于希望大家專注放在貢獻和工作上，社區達成共識，在相當長時間內token不會在市場有任何流通。也不會有公開募資)

USDC部分是通過一個叫sablier.finance的智能合約工具發放，特點是支持薪資的實時發放。不再有發薪日的概念了，在周期內每一分鐘都會解鎖一點點給貢獻者。

貢獻者都可以選擇自己激勵方案里兩種幣的比例，其中治理幣的部分要求最少10%，最多50%。設置50%的上限大概是怕大家全選的治理幣導致吃不上飯？

而Bounty類的工作由于是短平快的任務，所以用USDC進行發放，目前見過的幾個任務都是差不多可以2周左右兼職完成的，賞金都是650USDC。

除了上面提到的兩種貢獻獎勵，每個月DAO還設置了一個額外的獎金池，使用coordinape工具，通過成員互評的方式來決定誰從獎金池里拿多少錢。關于Coordinape大家可以搜索一下相關資料做延申閱讀，不再詳細講其原理。

激勵周期流程

承諾性激勵以兩個月為周期，貢獻者需要在周期開始前提交表單，委員會會根據DAO的工作需要和預算情況和潛在貢獻者溝通，并和貢獻者就激勵水平，投入時間等達成一致。而在60天的周期內，每20天進行一次中期評估。

Bounty類則每月進行一次社區會議決定發布多少需求，同時評估上個月的任務是否都被完成，如果完成則發放激勵給認領了bounty的同學。

值得注意的是參與持續性的貢獻者有一個流程是SignoffonArrowDAOmissionandvalues(簽署DAO使命及價值觀)，也就是說參與工作的前提是認可DAO的使命和價值觀，并以書面的方式確認。

ArrowDAO使用Github管理大部分研發相關事宜，如果是需要參與到Gitcoin相關的貢獻者，還需要簽署一個貢獻者協議，只有簽署了貢獻者協議的代碼提交才會被合并進項目，確保未來不會因為知識產權產生糾紛。

任務管理

Bounty類的工作是使用Dework進行全流程管理以及激勵發放。而日常的工作，目前也在使用Dework進行任務管理，由于不涉及發放，任務大都設置的比較簡單，更多起到一個社區內做狀態跟蹤的。真正工作和協作大家還是使用github等web2工具進行的。

最后

ArrowDAO還算是搭出來一個不錯的協作和激勵的框架，但也不能細看，細看全是窟窿。比如尚未形成完整的委員會體系，持續性激勵部分的評定機制還不完善，任務跟蹤粗糙等等問題。即使這樣，這套激勵體系已經在DAO圈已經算是中上水平了。

不過我對此保持樂觀。激勵體系別說是在DAO里，就算在已經跑了400年的公司體系里也都很難說有完美的方案。比起設計一套精密無比的體系，先跑起來更重要，有了問題再調整。

致敬所有貢獻者

來源：Bress

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