May isang makabuluhang pagkakaiba sa kasalukuyang XP system ng MINT na nagbabago sa paraan kong tingnan ang kanyang layer ng pag-unlad. Ang XP ay hindi simpleng universal na counter na mekatok sa bawat aksyon sa buong platform. Ang amount ng XP ay maaaring mag-iba ayon sa produkto at laro, na may weighting na nakaaapekto sa ekonomiks ng aktibidad. May ilang aktibidad na maaaring makatanggap ng reduced XP o walang XP, at ang live Rewards Dashboard ang tumutukoy sa mga patakaran na kasalukuyang nagsisilbi. Ang mas interesanteng detalye ay ang nasa labas ng loop na ito ng pag-unlad. Ang kasalukuyang dokumentasyon ng MINT ay nagsasabi na ang prediction markets ay hindi nakakakuha ng XP kundi habang ang MINT ay eksplisitong nagbabago sa konfigurasyong ito. Ibig sabihin, hindi tinuturing ng platform ang bawat uri ng aktibidad ng user bilang magkakapareho kapag tinatawag ang pag-unlad. Naniniwala ako na ang pagkakaiba na ito ay mahalaga mula sa pananaw ng product-design. Kung ang XP ay dapat kumakatawan sa makabuluhang pag-unlad, ang paggamit ng iisang parehong formula sa lahat ay magiging mas madaling maintindihan ang metric ngunit maaaring mas kaunting kumakatawan sa iba’t ibang produkto sa ilalim nito. Sa halip, mayroon ang MINT ng configurable layer kung saan ang eligibility, weighting, temporary boosts, at rank requirements ay maaaring magbago batay sa kasalukuyang reward structure. Ito rin ay ginagawa ang XP system na higit pa sa simpleng points counter. Ito ay naging isang policy layer na nasa pagitan ng user activity at pag-unlad. Ang @PlayOnMint ay epektibong naghihiwalay sa tanong na “Ano ang maaaring gawin ng mga user?” mula sa “Ano ang kumikita ng pag-unlad?” Ang dalawang bagay na ito ay hindi kailangang magkapareho, at ang kasalukuyang XP architecture ay nagpapakita nang eksplisito ang paghihiwalay na ito. Ang bukas na tanong ay kung paano naiintindihan nang consistent ang mga user ang mga patakaran na ito habang patuloy na idinadagdag ng produkto ang iba’t ibang uri ng aktibidad. Ang isang sistema ng pag-unlad ay gumagana bilang isang behavioral layer lamang kapag ang lohika nito ay malinaw sa mga gumagamit nito. Ito ay isang impormasyonal/reference post at hindi nagpapayo ng pakikilahok.