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Team-Intelligenz-Engine

Vartovii Team Intelligence ist ein automatisiertes System, das entwickelt wurde, um die Qualität, Glaubwürdigkeit und Sicherheit von Entwicklungsteams hinter Krypto-Projekten zu bewerten, insbesondere mit Fokus auf Pre-Launch- und Tokenless-Phasen, in denen On-Chain-Daten begrenzt sind.

Kernzweck​

Um drei grundlegende Fragen zu jedem Projektteam zu beantworten:

  1. Fähigkeit: Können sie das bauen, was sie versprechen? (Code-Aktivität)
  2. Glaubwürdigkeit: Wer sind sie? (Hintergrund & Reputation)
  3. Sicherheit: Sind sie Betrüger? (Risiko & Rug Pull Erkennung)

Analysemethodik​

Die Engine aggregiert Daten von GitHub (primäre Quelle) und gleicht sie mit internen Reputationsdatenbanken ab.

1. Der Team Score (0-100)​

Der finale Team Score ist eine zusammengesetzte Metrik, die aus mehreren Faktoren abgeleitet wird. Er beginnt bei einem Basiswert von 50 und wird basierend auf positiven Signalen (Boosts) und negativen Signalen (Penalties) angepasst.

A. Technische Fähigkeit (Aktivität)​

  • Teamgröße:
    • 50+ Mitwirkende: +20 Punkte (Unternehmensgröße)
    • 20+ Mitwirkende: +10 Punkte (Starkes Startup)
    • 5+ Mitwirkende: +5 Punkte (Kleines Team)
    • < 3 Mitwirkende: -20 Punkte (Hohes Risiko, "Ein-Mann-Armee")
  • Beitragsintensität:
    • Top-Mitwirkender > 500 Commits: +10 Punkte (Sehr engagierter Leiter)
    • Top-Mitwirkender > 100 Commits: +5 Punkte

B. Reputation & Hintergrund (Glaubwürdigkeit)​

  • Tier 1 Hintergrundüberprüfung (+20 Punkte):
    • Das System scannt Bio-/Unternehmensfelder der Top 5 Mitwirkenden.
    • Übereinstimmungen: Google, Meta, Apple, Coinbase, OpenSea, Paradigm, a16z, Jump Crypto, Citadel, etc.
    • Logik: Ehemalige FAANG- oder VC-Gründer erhöhen die Projekterfolgswahrscheinlichkeit erheblich.
  • Organisations-Glaubwürdigkeit:

    • 10k Follower: +10 Punkte

    • 1k Follower: +5 Punkte

C. Anonymitätsstrafe​

  • Undoxxed Team (-15 Punkte):
    • Wenn mehr als 60 % der Top 5 Kernmitwirkenden keinen echten Namen, Twitter-Link oder persönlichen Blog auf GitHub aufgeführt haben.
    • Begründung: Anonyme Teams haben historisch gesehen eine höhere Abbruchrate.

D. Risiko & Rug Pull Erkennung (Sicherheit)​

  • Kritisches Risiko-Flag (-50 Punkte):
    • Bekannte schlechte Akteure: Überprüft Benutzernamen gegen eine interne Blacklist bekannter Betrüger/Rug-Puller.
    • Verdächtige Signale: Scannt Benutzer-Bios nach Schlüsselwörtern, die mit minderwertigen "Pump and Dump"-Schemata assoziiert sind (z.B. "pump fun", "safemoon killer", "ponzi").
    • Auswirkung: Ein Flag hier zerstört im Wesentlichen den Score und markiert das Projekt als "Kritisches Risiko".

Technische Implementierung​

Dienstarchitektur​

  • Module: vartovii.modules.crypto.services.team_analyzer
  • Class: TeamAnalyzer

Datenfluss​

  1. Entdeckung: Identifizieren Sie die korrekte GitHub-Organisation (z.B. solana-labs).
  2. Extraktion: Abrufen öffentlicher Repos, Follower-Zahlen und Iteration durch Mitwirkende.
  3. Identifizierung des Kernteams: Sortieren nach Beiträgen, um die "Core 5" Entwickler zu isolieren.
  4. Tiefenscan: Abrufen detaillierter Benutzerprofile für das Kernteam (Bio, Standort, Unternehmen).
  5. Bewertung: Anwenden des oben beschriebenen Algorithmus.
  6. Persistenz: Speichern von team_score, team_size, core_contributors (JSON) und reputation_flags in PostgreSQL.