Однією з недостатньо оцінених властивостей добре спроектованої ончейн-репутації є те, що вона збільшується з часом. Новий гаманець починає з обмеженої історії, а отже, обмеженої довіри. Гаманець, який протягом багатьох місяців залишався активним у сфері позичання, торгівлі, надання ліквідності, стейкінгу та управлінні, генерує більш щільний і складніший для підробки сигнал. @zerufinance zScore реалізує цей ефект накопичення в масштабах сотень мільйонів гаманців на десятках ланцюгів. Оскільки оцінка видима на головних Дослідниках і запитується через API, додатки можуть негайно пропонувати диференційовані умови: вищі співвідношення кредит-до-вартості для перевірених гаманців, пріоритетний доступ до кампаній, зниження комісій або кращі мультиплікатори стимулів. Для користувачів це створює чіткий раціональний стимул підтримувати постійну, позитивно-сумову діяльність, а не лише короткострокове вилучення. Для протоколів це зменшує небажаний вибір і покращує очікувану якість учасників. Той самий механізм природно поширюється на AI-агенти: агент, який неодноразово виконує високоякісні ончейн-стратегії, може накопичити репутацію, яку подальші контрагенти, протоколи чи ринки можуть читати та цінувати. У середовищі, де ідентичність є необов’язковою, а автоматизовані боти дешево розгортаються, здатність вимірювати та цінувати тривалий поведінковий шаблон стає структурною перевагою як для розподілювачів капіталу, так і для окремих учасників.