#GateSquareAIReviewer

GateSquare AI 評審員活動是 Gate Square 社群平台內的重大倡議，係 50,000 美元創作者激勵計畫的一部分。其目標是透過獎勵分享 Gate AI 產品真實體驗的使用者，來擴展 Gate 的 AI 交易生態系統。與典型競賽不同，此活動旨在眾包 AI 交易教育、蒐集真實產品反饋，並透過真正的社群參與來建立 Gate for AI 品牌。

為了理解此活動，有助於瞭解 Gate for AI 的功能。Gate for AI 於 2026 年 3 月 5 日推出，是統一的 AI Agent 基礎設施，整合六項核心功能：現貨、期貨、財富管理和啟動板操作的 CEX；鏈上交換、永續期貨和迷因幣交易的 DEX；在 TEE 安全環境中的 AI 控制錢包；使用 x402 協議進行可編程 AI Agent 支付的 Pay；提供實時市場更新和分析的 News；以及允許查詢代幣、項目、地址和風險的鏈上資訊的 Info。此外，Skills Hub 於 2026 年 3 月 11 日推出，是一個無代碼模組，允許使用者將預建的策略邏輯（套利掃描、部位評估、風險報告）直接整合到 ChatGPT、Claude 或 Manus 等 AI Agent，無需編碼。AI 評審員活動作為此基礎設施之上的社群層，鼓勵真實內容創作和參與。

活動期間為 2026 年 3 月 12 日至 3 月 27 日，每日 10:00 至 16:00 UTC，參與者使用 GateSquare AI 評審員主題標籤加入。它有三個主要賽道。賽道 1 針對新手和休閒使用者，允許參與者發佈 AI 相關內容並參加紅包抽獎。5,000 名使用者獲得獎勵，每篇文章最高 100U，首次發佈者為 200U。獎勵包括部位代金券和「龍蝦代幣」，範圍從 0.01U 至 10U。此賽道適合尋求以最少努力獲得保證獎勵的使用者。

賽道 2（主要 AI 評審員賽道）著重於使用主題標籤的深入評審。參與者根據獎勵一致性和參與度的公式進行評分：總分等於文章數乘以 1、活躍天數乘以 1.2，以及總參與度乘以 1.3。編輯團隊選出前五名評審，每位贏得 30U 代幣，而其他高品質內容可在 AI 評審員排行榜上展示。此賽道適合製作結構化、分析性內容的創作者，如教程、功能細分和 AI 交易策略演練。

賽道 3（AI 交易 PK 冠軍賽道）邀請使用者分享實際的 Gate AI 交易結果。參與者可以發佈展示其交易的螢幕截圖或連結。按利潤百分比計算的前十名獲利者贏得 Gate 品牌運動套組，另有 30 名幸運贏家各獲得 $300 部位代金券。此賽道獎勵想要將績效轉化為實質獎品的活躍交易者。

最有效的內容類別包括具有逐步螢幕截圖的教程、附帶記錄結果的可行交易提示、改善交易效率的實用 AI 提示，以及 Gate AI 與其他 AI 工具的比較評審。原創性和真實性至關重要，因為 AI 生成內容、剽竊和垃圾訊息會被取消資格。評分系統傾向於推動真實參與的文章，而非關鍵字堆砌內容。

參與者必須在申請獎勵前完成 KYC。每人只允許一個帳戶，同一個人的多個帳戶將被禁止。紅包參與者需要提交註冊表格，而賽道 2 和 3 僅需用主題標籤。實物獎品贏家將在活動結束後 14 個營業日內以電子郵件通知，且必須在 30 天內提交運送詳細資訊。部位代金券必須在七天內啟用並在 72 小時內使用，所有獎勵將在活動結束後 30 個營業日內發放。

從策略上講，此活動作為 Gate 的 AI 基礎設施的概念驗證。它實現三個目標：教育尚未嘗試 Gate AI 的使用者、蒐集真實產品反饋，以及製作有機內容以增強行銷和 SEO。50,000 美元的獎池強調高品質參與而非大規模參與，透過優先考慮活躍天數和參與度而非原始文章數量的評分系統來支持。

對於創作者而言，這是一個絕佳機會。此活動持續至 2026 年 3 月 27 日，允許經驗豐富的 Gate 使用者在賽道 2 排行榜上有效競爭。參與度權重很大，因此單篇產生真正討論的高品質文章可以勝過多篇低參與度文章。目前，最具競爭力的內容策略之一是 Gate Skills Hub 與傳統 AI 交易工具的比較分析，並輔以真實交易資料和螢幕截圖。這種方法符合所有評分標準：原創性、深度和參與潛力。

總結來說，GateSquare AI 評審員活動融合社群激勵、產品教育和行銷。賽道 1 以紅包獎勵新手，賽道 2 著重分析性 AI 評審，賽道 3 獎勵實際交易績效。此活動鼓勵真實內容、有意義的互動和高參與度，同時推進 Gate for AI 的採用。活動於 2026 年 3 月 27 日 16:00 UTC 結束，總獎池為 50,000 美元。Gate Square 可在 gate.com/community 存取，Skills Hub 可在 gate.com/skills-hub 存取。