Câștiguri:
- Abilitatea de a utiliza inteligența artificială pentru a produce cadre, teste și revizui proiecte bazate pe biblioteci dovedite (de exemplu, OpenZeppelin) și să înțeleagă că oamenii garantează securitatea producției
- Abilitatea de a verifica versiunea codului, modelul și controlul accesului produse de inteligența artificială prin compilare, testare și testnet
- A fi capabil de a distinge acea compilare nu înseamnă a fi sigur și că testnetul și auditul sunt esențiale.
Scrierea unui contract inteligent este diferită de software-ul obișnuit: codul pe care îl scrieți este public, imuabil și un program care mută direct banii. În această unitate, veți învăța cum să utilizați AI ca asistent de dezvoltare a contractelor inteligente; Vom învăța de la producția de schițe până la scrierea testului, de la rechemarea modelului la optimizarea gazelor (taxa de tranzacție). Dar să fim clari de la început: AI produce planuri; Oamenii asigură codul securizat care intră în producție.
Primul teren: limba și mediul
Cel mai comun limbaj de contract inteligent este Solidity (limbajul Ethereum și EVM — Ethereum Virtual Machine, mașina virtuală pe care rulează contractele — lanțuri compatibile). Alternativa este Vyper (un limbaj asemănător Python-ului care își propune să fie mai restrâns și mai ușor de citit). Codul tău consumă gaz (costul fiecărei tranzacții pentru blockchain); Codul ineficient este scump. Menținerea clară a acestor termeni în contextul pe care îi oferiți AI este cheia pentru a obține rezultate precise.
Acolo unde AI este cel mai valoros nu este în „scrierea de la zero”, ci în producerea cadrului + matriță bună: un început care respectă standardele, un plan pe care să-ți adaugi expertiza.
Straturi de utilizare a AI în codificare
1. Generarea de schelete. AI minează rapid scheletul unui token standard (ERC-20) sau NFT (ERC-721 — un standard unic pentru active digitale). Dar asigurați-vă că faceți AI să folosească o bibliotecă dovedită: de exemplu, OpenZeppelin (biblioteca standard de contractare de încredere, auditată a comunității). Regula este să folosiți blocul testat în loc să scrieți securitatea de la zero.
2. Descrierea și revizuirea funcției. Explicarea unei funcții existente la AI vă permite să identificați erorile logice din timp.
3. Generarea testelor. AI este bun la generarea cazurilor de testare pentru cazurile marginale: intrare zero, număr foarte mare, apelant neautorizat, apel repetat. Acest lucru reamintește unul dintre scenariile pe care le omite.
4. Gaz și lizibilitate. AI semnalează modele scumpe, cum ar fi scrierile de stocare inutile și sugerează alternative.
Sugestie: instruiți AI „să construiască pe contractele auditate ale OpenZeppelin, să rescrie securitatea de la zero”. Este mult mai riscant pentru un AI să scrie cod de securitate original decât să folosească o bibliotecă testată.
Prompt slab / Prompt puternic
Prompt slab:
Scrie-mi un contract simbol.
Acest prompt este periculos: nu este clar care standard, ce lanț, ce bibliotecă, ce cerință de securitate. AI generează cod aleatoriu, posibil învechit sau nesigur.
Solicitare puternică:
Rolul dumneavoastră: dezvoltator senior Solidity. Generați un proiect de token ERC-20 pentru un lanț compatibil EVM. Reguli:- Bazat pe contractele ERC20 și Ownable auditate de OpenZeppelin.- Scrieți în mod explicit linia de licență și versiune Solidity (SPDX).- Numai proprietarul are permisiunea de a bate; adăugați un capac împotriva presării infinite. - Adăugați comentariu NatSpec la fiecare funcție. - Scrieți securitate de la zero; Utilizați blocul standard. - Adăugați un avertisment la sfârșit: „Acesta este o schiță; auditarea și testarea sunt necesare”. Marcați zonele despre care nu sunteți sigur cu // TODO.
Diferență: promptul puternic oferă rol clar, standard, bibliotecă, limită de securitate, documentare și așteptări de validare.
Patru șabloane copiabile
1) Schelet bazat pe standarde:
Rolul dvs.: Dezvoltator Solidity. Generați cadru de contract [ERC-20 / ERC-721 / staking] pe baza bibliotecii auditate OpenZeppelin. Scrieți licența SPDX și versiunea pragma. Adăugați controlul accesului (cine poate apela) la fiecare funcție externă. Reinventarea securității; Folosiți blocuri standard. Aceasta este o schiță.
2) Revizuirea funcției:
Examinați următoarea funcție ca un dezvoltator senior: ce face, ce stări se schimbă, cine o poate numi? Marcați posibilele erori de logică și riscuri de securitate ca IPOTEZE, legând fiecare la o linie din cod. Nu spune direct „în siguranță”; enumerați doar punctele de atenție.
3) Schița de scenariu de testare:
Propune cazuri de testare pentru acest contract (ar putea fi o schiță pentru Foundry/Hardhat). Acoperă în mod specific cazurile limită: intrare zero, număr foarte mare, apel neautorizat, apel reintrat, fonduri insuficiente. Scrie ce confirmă fiecare test.
4) Analiza gazului și a lizibilității:
În acest contract, marcați tiparele care pot reduce costul gazului: scriere de stocare inutilă, apel extern în buclă, calcul repetitiv. Explicați diferența înainte/după în fiecare sugestie. Recomandați optimizări de securitate; Dacă nu este clar, spuneți „întreabă auditorul”.
Trei mini cutii (în cifre)
Cazul 1 - Scheletul salvat 4 ore. O echipă a exploatat scheletul unui contract de atribuire auditat bazat pe bibliotecă cu AI în 30 de minute; A durat aproximativ 4 ore manual. Echipa a dedicat timp securității și testării. Câștigul nu a venit din transferul securității, ci din accelerarea cadrului obositor.
Cazul 2 — Versiune învechită. AI a produs un model care trimite Ether brut prin transfer, care nu mai este recomandat deoarece datele de antrenament sunt depășite. Dezvoltatorul a observat acest lucru și l-a schimbat la modelul actual bazat pe apel și protejat de reintrare. Lecție: Biblioteca/modelul AI este întotdeauna confirmat a fi actualizat; AI nu știe dincolo de data limită a antrenamentului.
Cazul 3 — Proba de testare a apărut o eroare ascunsă. Testul „apelant neautorizat” pe care l-a produs AI a dezvăluit că dezvoltatorul a uitat controlul accesului într-o funcție. onlyOwner lipsește 1 linie, prins în 5 minute pe testnet; Ar fi putut fi o pierdere de fonduri pe rețeaua principală. Lecție: AI acoperă punctul mort uman în testare.
Amintirea tiparelor de securitate cu AI
AI este bun să vă reamintească de modelele de vulnerabilitate cunoscute, cum ar fi o listă de verificare. Cele mai comune modele:
- Reintrare: Efectuarea unui apel extern fără a actualiza starea. Soluție: ordine de verificări-efecte-interacțiuni, garda de reintrare.
- Lipsa controlului accesului: oricine poate apela funcția critică.
- Integer overflow/underfall: Modern Solidity prinde majoritatea, dar încă un risc în codul de nivel scăzut.
- Validare inadecvată a intrării: Adresă zero, control cantități zero.
- Dependență de Oracle: încredere oarbă în datele externe (cum ar fi prețul).
Atenție: AI poate reaminti această listă, dar nu poate garanta dacă un articol din listă se află în codul dvs. specific. Lista de verificare este un început; Nu este un înlocuitor pentru controlul containerului.
Obținerea contextului corect: secretul unui cod bun din AI
Calitatea codului pe care îl produce AI depinde direct de calitatea contextului pe care îl oferiți. În Web3, acest lucru este deosebit de critic deoarece un mic detaliu (care lanț, ce versiune Solidity, ce standard de simbol) schimbă întreaga ieșire. Un context bun include:
- Lanț țintă și mediu: rețea principală Ethereum sau un Layer 2 (un lanț lateral mai ieftin care rulează pe partea superioară a mainchain-ului)? Costul gazului și unele caracteristici variază în funcție de lanț.
- Versiune și bibliotecă: care versiune Solidity, care versiune OpenZeppelin? Dacă nu este specificată nicio versiune, AI poate produce modele învechite, depreciate.
- Cerințe de securitate: Există un plafon, poate fi întrerupt, poate fi mărit? Acestea ar trebui spuse de la bun început.
- Constrângeri: Limite clare precum „nu utilizați asamblarea”, „evitați apelurile externe”, „optimizați gazul, dar mențineți lizibilitatea”.
O altă tehnică puternică este să ceri mai întâi AI-ului planul, apoi codul: „Enumeră mai întâi funcțiile acestui contract și ce va face fiecare; scrie codul odată ce îl aprob”. Acest lucru prinde devreme IA care merge în direcția greșită și vă permite să păstrați decizia arhitecturală.
Sugestie: Întrebați AI „de ce ați scris acest cod așa?” intreaba. Explicarea rațiunii vă va accelera atât învățarea, cât și va scoate la suprafață orice erori logice (de exemplu, o presupunere falsă de securitate). Nu aveți încredere în rezultatul unui AI care nu își poate apăra propriul cod.
Greșeli comune
- Punerea securității în AI de la zero. Utilizați o bibliotecă testată.
- Nu se confirmă versiunea/modelul produs de AI. Datele de antrenament pot fi vechi.
- Ocolind testnetul. Fiecare schiță ar trebui să ruleze în rețeaua de testare înainte de a fi difuzată.
- Nu se adaugă NatSpec/documentație. Inspecția și întreținerea devin dificile.
- Concepție greșită „Este compilat, deci este sigur”. A fi compilat nu înseamnă a fi în siguranță.
- Am uitat controlul accesului. Este una dintre cele mai frecvente și costisitoare greșeli.
Pe scurt
- În scrierea inteligentă a contractelor, AI produce cadre, teste și proiecte de revizuire; Omul garantează siguranța producției.
- Construiți securitatea nu de la zero, ci pe baza unor biblioteci dovedite (de exemplu, OpenZeppelin).
- Actualitatea versiunilor și modelelor produse de YZ este întotdeauna confirmată.
- Stub-urile de testare sunt valoroase în capturarea punctelor moarte umane (cazuri limită, control acces).
- A fi compilat nu înseamnă a fi în siguranță; testnet și auditul sunt obligatorii.
Sarcina de aplicare
Pentru un simplu jeton ERC-20, generați o schiță folosind promptul „schelet bazat pe standarde” de mai sus. Apoi: (1) verificați dacă folosește o bibliotecă verificată, (2) verificați controalele de acces, (3) generați teste cu promptul „schiță de caz de testare” și rulați efectiv cel puțin un test de apelant necinstiți. Găsiți și notați cel puțin un punct de securitate pe care AI l-a ratat.
lista de verificare
- [ ] Am precizat clar standardul și lanțul în prompt.
- [ ] Am vrut o producție dovedită bazată pe biblioteci.
- [ ] Licență SPDX și versiune pragma disponibile.
- [ ] Există control de acces în fiecare funcție critică.
- [ ] Am creat și rulat teste pentru cazuri limită.
- [ ] Am confirmat că biblioteca/modelul este actualizat.
- [ ] Am marcat codul pentru auditare și testare; Nu l-am primit nesupravegheat pe mainnet.