既然DAO是作为人类新一代的协作组织形式，那就意味着我们对DAO提出了，DAO相比于传统组织要实现更优的生产效益，DAO的民主制只是服务于这一目的辅助手段。例如DAICO范式类型的DAO，具有在全球范围内高效的募资能力，尽管存在不完善与风险点，但是这一能力是传统金融机构所不具备的，并且可能永远都不具备。ChatGPT：既然DAO是作为人类新一代的协作组织形式，我们对DAO的期望是它能够实现比传统组织更优的生产效益。DAO的民主制度只是为了实现这一目标而存在的辅助手段。例如，DAICO范式类型的DAO具有在全球范围内高效的募资能力，虽然存在一些不足与风险点，但这一能力是传统金融机构所不具备的，甚至可能永远都不可能具备。
我们对于DAO的追求，是一个相比于传统组织，能够实现更高效的整合网络资源与配置社会生产关系的协作组织，因此我们需要定义DAO的生产飞轮模式，用于直观上指导我们如何提高DAO的生产效益。DAO的生产飞轮应该包含以下几个特点1，线程协作：单线程还是多线程，进入无障碍的高速通道；2，减少打断：无论是投票交互，还是其他审核，都是在增加环节；3，正反馈：支撑执行过程中的反馈与激励；4，即时调优：基于链上网络可以进行即时性的调整与优化我将以上这段话发到ChatGPT，得到了一些不错的建议
那么，基于ChatGPT的建议，进行完善与总结；
随后，针对DAO的生产飞轮这一定义，进行一个场景描述
DAO飞轮的业务架构
在DAO的飞轮模式中，我们将按照项目制进行业务的设计，从业务架构上我们按照业务执行单元，业务决策模块，业务角色单位，进行一个简单的三层业务关系。通过决策模块，分配角色单位，定义执行单元，并指定角色单元参与到某个执行单元中。在一个项目的执行过程中，如果反复存在大量的需要确认的投票动作，那么是极大地影响生产效率。因此，应该按照项目制定义好执行规则，以及尽可能的潜在判断逻辑与应对方案，并整合业务决策模块中。那么对于角色单位而言，基本上就形成了以执行单元为执行路径，决策模块进行执行辅助，得以完成高效率的线程工作。其中，决策模块可以引入ChatGPT这样的AI，进行预定义规则的即时判断，避免任务执行过程存在大量的中断节点。决策模块的引用，意味着投票交互的频率降低，甚至在业务执行过程中不需要参与投票。飞轮模式的异步协作网络
在DAO的飞轮模式中，业务的单元/单位/模块都是由一系列合约来控制实现的，因此业务的从0到1的启动，以及业务的迭代优化，就是一组智能合约在业务的线程中进行迭代。为了验证合约的有效性与适用性，因此不太可能一开始就全员使用，或者大规模使用，为了兼顾验证业务的缓冲，同时又确保业务的冷启动执行，我们需要引入一个异步协作的业务共创网络，这个业务网络可分为三个阶段前期：基于成员网络的筛选中期：基于业务网络的优化后期：基于协作网络的执行从最基本的执行、决策、角色作为三组智能合约开始，我们通过建立一个启动与验证可行性的DAO，该DAO由一小部分专家成员构成，通过专家成员实施对一个项目组合约的搭建与测试，并筛选出经过验证可行的智能合约组，进入业务网络。在业务网络中，我们从最基本的智能合约开始验证对业务的适应性，并从中进行相关需求的完善。例如，我们围绕三组基础的智能合约进行DAO的飞轮模式运作，为了降低打断与信息同步，我们发现了决策模块需要新增一个知识系统，用于积累共同的经验知识，并基于业务协作的过程发现的问题，逐步建立基于知识系统的风控机制，由此，我们的业务架构，经过业务网络的优化，形成了至少5个维度的业务业务执行单元业务角色单位业务决策模块业务知识系统业务风控机制随着业务网络的优化与完善，持续建立了相对完善的DAO生产力飞轮业务架构,业务的成熟就意味着大规模的落地应用执行，因此我们可以基于DAO的互通性协议，将这套业务合约部署在整个DAOs网络当中，实现大规模的应用执行。正是基于上文所说的分层治理架构的成立，我们才得以有所依据，构建一个具有分层架构的异步协作的业务共创网络。关于5个业务介绍与之间的关系，我将解释交给ChatGPT
虽然可能是网络问题或ChatGPT的处理问题，在末段的总结中没有将5个业务之间的关系描述完整，但是已描述部分的业务之间的关系是正确的，是我想表达的。其次，业务执行单元可以是一组智能合约，也是我想重点补充描述的功能特性。也帮我进行了表达补充，真不错。
共创协作中的互动形成治理秩序
基于DAO的生产飞轮的业务共创模式，得以逐步形成DAO的大规模应用的治理机制。智能合约基于业务逻辑形成了一种社会生产的互动结构，并在互动中实现共识的高频迭代，进而形成可广泛执行的秩序。正如演说与辩论是雅典民主生成秩序的互动结构，而基于智能合约人机交互的业务生产互动结构，则形成了DAO治理机制的互动结构。一个DAO的创建是从零到一的开始，所以早期治理秩序是基于社会互动而共同生成的，而不是通过提案-投票的方式进行治理秩序的完善。互动结构是生成社会秩序的关键，我会在下一篇文中进行详细的讲解。正如上文提到的，由于分层结构与差序格局的DAOs网络特征，因此治理机制的规则建立，也应该包含是三个维度的规则建立。元规则公共规则自定义规则
对应上文提到的异步协作的共创网络，元规则由早期的专家成员进行制定，公共规则由业务网络的业务成员制度，而自定义规则则是在协作网络中，参与人员根据自身的需求进行自定义机制的创建，即每个人都可以根据自己的需求，创建一个智能合约丢到DAOs网络当中，进行链上协作的自由撮合。基于DAO的生产力飞轮的业务决策模块，对自定义合约进行审核与匹配。因此，我们改变了提案-投票的DAO治理机制，由ChatGPT为我们提供了可以基于自然语言，对智能合约进行需求撰写、自动创建与链上部署的自动化能力。随着我们在链上协作的深入，我们自定义的初始合约，也将逐步形成一组合约，多组合约，又进一步将多组合约并入到一个大合约集群分类，并定义为特定的合约模块，用于处理特定的业务需求。而随着业务复杂度的增加，又将需要一套智能合约的调度系统来协助我们高效地应对DAOs网络协作中的工作任务。在自定义的智能合约组中，每个人的执行单元在决策模块的评估审核中，就被赋予了相应的治理条件，每个人都将得以带着任务目标、执行规则与合作权限参与到DAOs网络的协作，最终形成一个自下而上涌现的开放式的大规模自由协作DAOs网络。总而言之，DAO的治理机制依赖于治理秩序的形成路径，治理秩序的形成是网络共创的结果，AI在决策模块中扮演了裁判与教练的角色，而隐藏在公共规则与治理规则之下的元规则，以底层协议的形式扮演了DAOs网络的无人可干涉天道系统。
案例演示：通过ChatGPT实现DAO的无投票治理机制
我们目前通过社区的线上会议/线上论坛，进行提案讲解与完成投票，而基于业务共创模式下的治理机制的形成，是可以基于ChatGPT这类通过IM对话，并以Feed信息流的方式呈现共创的过程，治理机制的形成一定基于人机交互的集体互动中形成规则的制定，在一个特定的空间中完成治理机制的完整性。我们暂且引入DAOOS这一概念，作为本文所提到的DAO相关业务的底层支撑系统，用于实现DAO的生产力飞轮构建，DAO的业务模块系统，DAO的异步协作网络，进而实现DAO的自定义决策与无投票治理机制。*注意：以下示例仅为ChatGPT的实测演示路径，不代表真实的产品开发路径，本次演示依据上文的理论与业务，基于ChatGPT的模糊设计，具体字段可能不精准首先，我们需要创建一个DAOOS的基本功能，基于DAOOS可以创建一个DAO，这是最基本的功能需求；
要求其生成一段可执行的代码
目前的我，并不知道DAOOSbeta版本具体包含哪些功能，因此可以让chatGPT告诉我。
OK，这下我总算知道了，DAOOS的基本功能都有哪些，接下来我们引入DAO生成飞轮的业务需求，我们接下来新增DAOOS的业务系统，用于满足业务模块的需求；
此处可以进一步要求，将这套业务模型转化为5组智能合约模块，并进行代码的撰写；
那么当前DAOOSBeta1.0都有哪些功能，我需要进一步明确下
大致定义了业务模块后，我们进一步要求其实现DAO的三层治理架构，ChatGPT给出了不同的回答，其中出现了元规则，公共规则，与自定义规则三层治理的描述，也就是学习了在上文互动中的内容而生成的结果。
在元规则架构中，基于DAOOS新增一个网络协议，用于实现DAO与DAO之间的互通性
在公共规则的架构中，设计一个可以在任何DAO中无缝迁移与使用的任务系统
基于公共规则架构，设计出一个AI决策系统；
基于自定义规则架构，设计一个可以自由发起合约的功能，由于我对功能不清晰，我要求AI帮我整理下功能。
要求AI进行功能的总结汇总
最后，让AI进行一次总结分析，以及商业前景的判断
事实上，我们完全可以基于思维导图，将以上的需求进行更加精细化的问答，ChatGPT将会提供颗粒度更加精细，以及逻辑关联度更高的输出内容。本次仅为预览式的实测展示，但是效果其实还是挺令人震惊的。至于代码的可用性，需要在测试环境上进行策划。DAOOS这一产品的开发，我也会和技术伙伴一起尝试真实的可用性。总而言之，ChatGPT几乎是革命性颠覆了互联网产品的生产方式，基于ChatGPT进行产品MVP的开发，我认为是具有可行性的。所有的创业团队应该尽快拥抱ChatGPT，构建自己的咒语本。本次演示测试的咒语本1，让我们来创建一个DAOOS，可以实现创建并运营一个DAO的基本功能2，回答真棒，请将你对DAOOS的回答，创建成为可执行的代码程序，并将该版本定义为DAOOSbeta版本3，DAOOSBeta版本具体包含哪些功能点，请用一个二级目录进行功能描述4，为了DAOOS能够支撑业务活动，我们需要引入DAO增长飞轮的业务模型，你还记得DAO增长飞轮的特点以及业务模型吗？5，请将DAO增长飞轮的业务模型，新增为DAOOSBeta的业务系统，并将5个业务模型根据功能，分别生成该业务系统的5组智能合约模块，并将该版本定义为DAOOSbeta_1.06，请输出上述5组智能合约的代码，并整合到DAOOSBeta版本的代码中，并将该完善后的代码定义为DAOOSBeta1.0，7，请完整描述，当前DAOOSBeta1.0版本的具体功能，并用2级目录进行描述8，请结合上文所叙，完整规划DAO的三层治理架构，并进行功能介绍与场景案例描述9，请在DAOOS的元规则层建立一个网络协议系统，用于支撑DAO与DAO之间可以实现底层数据的互通性，包括经济活动，通讯交流，资产交易，业务合作等，并将网络协议的代码展示出来10，请在DAOOS的公共规则中，建立一个任务OKR系统，该OKR系统可以在任何DAO之中实现任务协作的无缝迁移与使用，请将这一功能需求进行2级目录的描述，并将相关代码撰写展示出来。11，在DAOOS的公共规则架构中，建立一个AI决策系统，该AI决策系统用于评估任务系统的分配与调度。请将该功能需求通过2级目录进行描述，并将这一功能需求进行代码的撰写，并展示出来。12，请在DAOOS的自定义规则层中，建立一个自定义业务需求的功能，该功能支持DAO的任意成员可以发起一个智能合约，提交到DAO的协议网络中，获得任务协作的机会。由于我对这一需求也不是特别清晰，请帮我整理下相关的功能，包括你的建议，请将结果输出为2级目录的描述形式。13，请将上述DAOOS的所有功能，包括DAOOSBeta1.0的功能进行总结，并按照2级目录展示出来14，不够完整，我需要更加具体的目录，要有功能点的体现15，请对DAOOS进行优势分析，并谈谈DAOOS的商业价值与未来前景04
通过本文的研究输出，展示了利用ChatGPT从理论到代码，实现理论分析与创新设计到代码实现。输出的过程依旧是存在瑕疵与不精准得问题，但是如果多花一些时间进行体系化的精细化提问，是会获得更高的可用性。我们不必担心ChatGPT淘汰掉内容创作者，ChatGPT反而是深度内容创作者的辅助利器，尽管当前的版本的训练数据截止2021且不联网，但是非常值得期待的是，当有一天基于GPT4的可联网的付费版本的ChatGPT正式问世，我相信在专业领域的可用性方面将会上一层台阶，并直接成为我们日常的生产力系统，哪怕是一个月几千美金的专业版本，都值得任何一家公司买入。而对于大部分非前沿领域的创新输出活动，当前版本的ChatGPT已经完全能够提供可用性很高的内容的，ChatGPT完全有能力服务于大多数内容创造者。不得不感慨，Web3与AIGC的齐头并进，我们真的迎来了一个内容创作者的黄金时代。欢迎加入DAOstoWorld的创新研究内容输出小组1，具有一定的输出能力，并对Web3&AICG具有强烈兴趣的任何专业领域从业者；2，该小组将基于ChatGPT进行内容创作的深度交流与指导，以及定期的互相学习交流；3，我们将基于跨学科的研究方式，进行从学术理论到商业落等相关命题的创新研究与输出；加入小组的好处1，小组成员的输出内容将会得到内容的优化指导，掌握新时代武器的输出优化；2，研究输出的文章将通过Web3Caff研究板块进行发布，以及运营渠道的宣传；3，完成研究命题的小组成员可以免费获得Web3caff研究板块的付费会员权益，阅读研究板块的其他付费内容；4，完成深度文章创作的小组成员，将举办一期Space进行内容的交流传播，并发布纪念NFT加入小组的变现1，深度研究文章通过Web3Caff的渠道宣传，推特活动的影响，可以获得付费会员转化的收益分成；2，基于深度文章的研究，Web3Caff的研究板块与DAOstoWorld进行专家咨询的对接3，参与到DAOstoWorld的Web3品牌课程的撰写，提供课程培训的变现服务等关于DAOstoWorld介绍
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