残酷共学即将迎来 2.0 版本的升级和重构，新的版本主要围绕 AI 进行产品功能上的升级改造，也会思考商业化的实践。
现在来向大家征集：在残酷共学中，你最想要和最期待的功能是什么？
每人可通过帖子回复自己最想要的 1-3 个功能，不限大小，并附上你的钱包地址。也欢迎大家借此机会给残酷共学提一些建议和意见，项目组会及时跟进～如果你想要的功能被采纳并最终在残酷共学 2.0 版本中上线，你有机会获得残酷共学的神秘空投。
当前残酷共学官网地址：https://intensivecolearn.ing/
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来自 LXDAO 社区成员 huahua 的反馈：
wechat: HHHHHH_1223
钱包地址：0x04A3FA73f6C4c8BF870575037EC06C76F387Aa77
我刚重新逛了一遍残酷共学官网（intensivecolearn.ing），很期待 2.0！我最想要/最期待的 3 个功能是：
1）
夜间模式（Dark / Auto）
学习经常发生在晚上，长文阅读/代码块更需要护眼体验。希望支持 Light / Dark / 跟随系统，并把卡片、按钮、代码块对比度一起适配。
2）
提醒系统（Telegram / 邮件 + 濒临掉队提醒）
共学的核心痛点就是“忙起来就断卡”。希望可以订阅：
每日固定时间提醒（Telegram/邮件）
“濒临掉队提醒”：连续缺卡 1 天温和提示、2 天强提醒，并附快捷入口一键去打卡
3）
个人 Dashboard（连续打卡/完成率/历史共学 + 可分享学习主页）
官网已经支持 GitHub 登录了，希望 2.0 能把它做成真正的“成长面板”：
连续打卡天数、完成率、进行中共学进度
自动生成可分享的学习主页/作品集链接（方便对外展示自己的输出沉淀）
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成员：Howard
钱包地址：0x082251ce1b741a69070f5A91E114D90875279d85
Wechat：Lee1119116255
「稿子让 AI 优化了一下，想法为原创」
一、 品牌升维：从「Web3 技术共学」到「Web3 公共贡献」
核心逻辑： 残酷共学不应仅作为单一活动，而应作为 LXDAO 吸引全球优秀人才、推动 Public Goods 贡献的长期流量入口。
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路径优化： 建立 “吸引 (Attract) – 筛选 (Filter) – 共建 (Build)” 的漏斗模型。
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内容破圈： 降低 Web2 优秀学生群体的准入门槛。建议打破单一的技术瓶颈，将内容领域泛化。
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比例调整： 建议将“硬核技术（Web3/AI）”与“生活/软技能（英语、运动、创意、阅读）”的内容比例调整为 6:4 或 7:3。
理由： 30%-40% 的生活化内容是“诱饵”，旨在通过高频、低门槛的场景（如跑步、英语）筛选出具备“自律”和“长期主义”特质的苗子，再引导其向 Web3 深度共建转化。
二、 交互体验优化：分类索引与发布权下放
核心逻辑： 消除“选择困难症”，提升组织效率。
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首页模块化： 首页应建立清晰的标签化分类（如：#开发者、#创作者、#生活家、#AI前沿），帮助新成员快速定位兴趣领域，激发参与感，而非单纯的 Web3 领域的名词，提高了门槛。
- 流程去中心化： 动员并授权新成员，在各自擅长的领域自主发起共学。建议利用 AI Agent 精简审批流程，通过自动化的模板工具让“发起共学”变得像发朋友圈一样简单，而 LXDAO 仅保留对核心价值观的底线审核。
三、 身份体系创新：引入「Pre-builder」养成机制
核心逻辑： 通过身份标签赋予成员“主人翁”意识，缩短新人的社交距离。
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身份锚点： 针对成功举办或参与残酷共学并通过审核的成员，授予 「Pre-builder」 勋章/身份。
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晋升通路：
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Pre-builder 阶段： 鼓励多尝试、多创新，享受部分 DAO 内资源支持。
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Builder 转化： 建立从 Pre-builder 到正式 Builder 的明确转正路径，通过共学积累的贡献度（Proof of Study）作为转正的重要参考，增强社区凝聚力
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我想要
1.在残酷共学打卡页面可以看到精选优秀笔记，或加入AI总结优秀笔记功能。现在的打卡页面想进去看看别人的笔记太麻烦了，也很难筛选到自己真正感兴趣的笔记，可以给每个人笔记加标签，打卡的时候自动匹配标签摘要，从打卡面板里就能看到别人的优秀笔记，方便给自己找灵感或者多学习，从独学真正变成共学。
2.参照多邻国的机制，打卡可以获得另外的独立积分（不算进学习计划面板内），一定的打卡积分可以兑换连胜激冻也就是换一次补打卡的机会（补打卡可以算进学习计划面板内），因为有时候忘了打卡比较可惜。后续可以按照这种打卡软件想想积分还能有什么作用，例如兑换徽章，例如购买某个功能。最好还能在打卡面板实时你的积分/积分排行/淘汰人数，有紧迫感/成就感。
3.加入共学PK赛机制，和你的好友进行1v1短时间打卡PK，由AI按照某个评分标准对你和对手的笔记质量进行打分（持续三天之类），赢的人可以获得相应积分。积分机制如第二点所言，如果加入进去的话可以考虑，有很多用途。或者是正向驱动：你和你的好友已经共学xx天了/你的好友没有打卡快去提醒ta吧。
钱包地址：0x8d5f44d32d328c8a5d4d39d71206799f3145db6d
首先恭喜残酷共学单项目报名人数已经突破4位数了，希望残酷共学越办越好。想想以前刚起始时候，单项目报名人数才十几人，还得在github上，手动push。简直大眼登小眼。（交互不能说不方便，其实都没什么交互）。现在某种意义残酷共学也算是能够独立交互了。不过某种意义上，还是只能算github app。既然2.0即将开启，可能希望融入一些更多元素，更去中心化的基础叙事。
so so 简单提几点建议
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web移动端适配：如果残酷共学需要重构级调整，首先需要考虑的问题，是web的移动端适配的问题（虽然现在也web手机也能用，但是网页布局上更像老派门户网站，就目前局面很难适合现在移动端浏览与交互，即使保留门户，都可能需要与移动端做切割适配处理）。需要针对手机端进行一定竖屏处理。在交互原则上，最好实现传说中，点击不超过3次就能实现一个完整功能。简化一些不便浏览内容。说易行难，其实在多尺寸设备的移动端适配上，需要解决的细节问题多如牛毛。可能很费时间与人员测试。
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去中心化泛社交化转变：目前残酷共学是否有点单一依赖github oauth以及github的笔记存储（其实也有后端笔记存储）？作为主要针对web3的学习平台，是否应该引入更多身份验证系统方式，实现wallet验证登陆，did登陆方式等等？从学交互上，让共学者都可以体验web3。即使不一定非要接入web3的验证，也可以接入一些google oauth2.0传统老牌的web2身份验证。最近好像南塘dao好像也弄出来他们自己did的oauth2.0 API接口，是否考虑接入？多元化身份接口以后，就应该考虑如何做共学者在残酷共学的身份系统资源服务了，包括共学者身份基础信息，学习历史记录情况（其实这是点很麻烦，但是某种意义又不得不做，没有它后面很多东西做不了，包括学习积分，徽章都可能最后依赖这些）。同时，这儿因为身份系统与历史记录存储问题。早已不可能是单纯github的目前能够解决的问题，当然引入后端处理倒是好解决。但是作为web3时代，可能还是要考虑长远一点，看看能不能利用引入web3.storage、Pinata，filebase来解决一部分存储的问题 。实现存储走入去中心化开始。可以参考一下Fileverse的例子。解决github为主单一依赖问题，走出github app。做自己的开放学习平台。同时如果纯零碎数据流，可能考虑先上supabase进行过度性处理（其实自己弄PGS也不麻烦，看后期怎么走）
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每日一问 其实个人感觉目前推出AI辅助学习意义不大。对接AI说容易也容易，说麻烦也麻烦。现在AI平台多如牛毛。但是相对来说真正接入AI以后，怎么用？怎么体现有必要效果（提高交互实用频率，解决用户必须需求？简化用户阅读难度？简化实现自动化（这个更没必要））？倒是感觉有一个小功能也许可以尝试做一下。用ai收集当前学习进度以及相关学习项目资源，生成输出一个每天关于学习项目的启发性的提问，来引导共学者学习兴趣，学习方向？（很多适合共学者不知道怎么学，需要学习什么？需要什么方向）。
最期待：
可视化学习路线图 / 能力地图（Capability-based Map）
能力—任务—资料—进度可视化
任务驱动和能力驱动同时的双驱动学习系统，
帮助AI 怎么精细辅助 或怎么方向性/系统性辅助
解决痛点
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该学什么，在学什么，我的周边是什么了解这个任务在整个学习体系中的位置
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即便问AI也清楚自己的状态问题，让AI有效辅助
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完成该任务后，我的能力结构发生了什么变化
（
信息量太大，不知道怎么学真的很 痛苦 
1. 能力板块为中心的学习地图
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比如我们的残酷共学被拆解为若干「核心能力模块」如：以太坊基础 /Solidity/合约/链上交互与调试/工程化与部署
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每个能力模块下区分：核心能力(必须掌握) 和 边缘能力(进阶 / 拓展 / 实战强化)
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任务不再是孤立存在，而是挂载在能力模块之下 标注：1)该任务训练的是哪一项能力 2)属于核心还是边缘 3)在整体路径中的前后依赖关系
2. AI 辅助的任务 × 资料 × 能力强绑定
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每个任务节点直连官方与补充资料板块
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AI 可基于能力结构，解释：1)为什么要做这个任务 2)这个任务对哪项能力最关键 3)若卡住，优先补哪一类资料 4)学习行为从“完成任务”，转为“补齐某项能力”。
3. 或可以 双形态可视化呈现（满足不同认知偏好）
A. 地图视角（学习全局感）
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类似“能力版图 / 技能树” 从宏观上看到整个共学营的能力分布
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适合小白快速建立认知地图/ 判断自己卡在哪个能力层
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使AI辅助更具针对性策略
B. 流程视角（行动与进度）
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以「能力 → 任务 → 资料 → 打卡 → 反馈」为主线
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清楚展示当前所处阶段、下一步任务
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适合每日执行
对应后台 助教侧或者管理者等等 是同一套能力模型与任务映射，同一套数据
或也可以帮助……
- 判断资料/任务对能力贡献程度，补充/调整任务及资料
- 让小白们如何继续后续学习 或工作offer做准备
- 大家快来我们DAO 的群星闪耀池！！！冲鸭——
0x137478227c3bd4851be8981c8500c64569452ab9
(post deleted by author)
想要外部第三方機構對殘酷共學的認可性。像通過這個殘酷共學後，其他組織或機構對此的承認有多少或者是否知道這個共學。
深度集成 AI：
- AI 帮忙策划学习主题或者 deep research，类似 NotebookLM
- 学习过程可以跟 NotebookLM 深度集成，大家笔记可以自动导入
- 优秀学习笔记可以通过 AI 筛选出来自动展示，提供真正的帮助
- 通过 AI 判断打卡是否有价值或者是水打卡
用户体验优化：
- 增强的编辑器体验
- 支持轻松的自发共学
- 即时反馈是否打卡成功，以及打卡规则等
用户功能升级：
- 自定义的运营平台，支持动态申请表单和驳回等功能，支持后台查看和管理
商业化：
- 支持极其残酷共学质押池，失败的学费扣掉，成功的返还
- 支持第三方 API 等集成，方便对外集成其他系统
1.查看打卡记录太麻烦，我想直接在打卡界面查看打卡记录，进Github又要搜索又要跳转太麻烦
2.打卡的link功能失效，上传到github上不能点进去直达链接
不知道是我把信息塞进Table里面的原因还是什么 他应该是这样的
我的笔记啊 
3.成功打卡整个周期没有Fail后有没有对应的证书或者特别设计的NFT，咱WEB3的奖项也应该跟去中心化挂钩不是吗 
地址：0x785F8302bd968c2D89712e52b79c41c5C0793dFb
我认为“共学”不是单向的输入与输出，而是一个共创、共建、共生的生态系统。当前平台是一个高效的任务分发与完成系统，像是一个“学习管理系统“而不是一个”学习共创平台“。如果升级可以让每个人的学习过程可视化、可连接、可沉淀，让每位学员从“参与者”转变为“共建者”。
1、笔记索引功能
**现状：**现状的笔记承载是在Github，按用户名划分，比较分散，且个人化。
功能优化：
- 可以做标签化的管理，比如可以允许学员为打卡笔记打上标签。
- 引入AI对笔记质量进行初筛，自动生成“热门标签墙”、“本周最佳笔记”、“高赞问题解答”。一篇优秀的笔记能被所有后来者轻松找到，笔记的价值从个人记录升维为社区资源。
2、个人看板与目标可视化
**现状：**目前任务进度仅以列表形式展示，缺乏个人规划与进度追踪功能（当然可以学员自己用Notion进行管理）
功能优化：
- 任务日历化：允许用户在日历视图中编辑每周任务安排（将任务计划插入自己的日历表里），支持拖拽调整计划。
- 打卡提醒：支持通过微信或 Telegram 订阅任务提醒，帮助用户养成打卡习惯。
- 进度看板：可视化展示个人目标完成情况，如任务完成进度、连续打卡天数等。
1.希望可以接入notion之类常用笔记软件的api直接导入笔记
因为残酷共学这种把笔记放GitHub的方式实际上完全无法整理，我本人也是在notion整理后复制到打卡里的。这样的结果就是残酷共学的笔记实际没有重复利用性，复习时我会回软件看我整理得更整齐的笔记。
2.希望增加笔记外的打卡方式
每个人有自己不同的学习方式，不是所有人都需要复杂的笔记。且笔记记得再好看和实际学习到知识的多少并不挂钩，笔记好看但是知识没记住的情况并不少见（整理笔记本身也要占据更多学习时间）。
而且有的时候某一天主要在做练习（比如写代码，写文案），不会写太多笔记，这些练习内容无法作为打卡依据是不太方便的。
3.激励机制？
不断签要是有成就拿就好了。
地址：0xbdF9561e33f868736b8A23e5d681526A6004D06f
- 功能1：付费参与共学，所有学费进入奖池，结束后平分给坚持到底或者成绩及格的人。
- 功能2：增加更多打卡方式，而不是每天提交一段文本。比如，可以由主办方设置一些固定答案的问题或开放式任务，就像Web3实习计划这样，支持后台审核或AI自动审核。
功能1算是一种商业化尝试，平台可以从中收取一定手续费。功能2可以更准确地评估学习进度，防止欺骗行为。
地址：0xa8F89EfD7aAA772F7cB22074409Aa47ca0615410
补充一个可与大家商业化点子形成协同的框架，供参考：
特点：事件驱动、透明清晰、资金可持续
基于残酷共学的演示demo如下，已获得一些生态方的正面反馈，后续也有潜在的合作空间：