إحدى الخصائص التي تُهمل كثيرًا في سمعة السلسلة المُصممة جيدًا هي أنها تتراكم مع مرور الوقت. تبدأ المحافظ الجديدة بسجل محدود وبالتالي ثقة محدودة. أما المحفظة التي ظلت نشطة عبر التمويل، والتداول، وتوفير السيولة، والرهن، والحوكمة لشهور عديدة، فتُنتج إشارة أكثر كثافة وأصعب للتزييف. يُطبّق @zerufinance zScore هذا التأثير المتراكم على نطاق مئات الملايين من المحافظ عبر dozens من السلاسل. بما أن الدرجة مرئية على مستكشفات رئيسية وقابلة للاستعلام عبر واجهة برمجة التطبيقات، يمكن للتطبيقات تقديم شروط متميزة فورًا، مثل نسب قروض أعلى للمحافظ الموثوقة، وصول أولوي إلى الحملات، وتخفيض الرسوم، أو مضاعفات حوافز أفضل. بالنسبة للمستخدمين، يخلق هذا حافزًا عقلانيًا واضحًا للحفاظ على نشاط مستمر ومربح للجميع بدلاً من الاستخراج قصير الأجل البحت. بالنسبة للبروتوكولات، يقلل من التحيز السلبي ويعزز الجودة المتوقعة للمشاركين. يمتد نفس الميكانيكية بشكل طبيعي إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي: يمكن لوكيل ينفذ بشكل متكرر استراتيجيات عالية الجودة على السلسلة أن يجمع سمعة يمكن للطرف المقابل التالي، أو البروتوكولات، أو الأسواق قراءتها وتسعيرها. في بيئة يكون فيها الهوية اختيارية والروبوتات الآلية رخيصة النشر، يصبح القدرة على قياس وتسعير السلوك الطويل الأمد ميزة بنيوية لكل من موزعي رأس المال والمشاركين الأفراد.