กำไร:
- สามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างปลอดภัยในการผลิตเอกสารไวท์เปเปอร์, NatSpec, การแปลที่ง่ายดายทางเทคนิค และการเปิดเผยความเสี่ยงและทำความเข้าใจว่านี่เป็นสาขาที่มีประสิทธิผลมากที่สุด
- ความสามารถในการตรวจสอบการอ้างสิทธิ์ทางเทคนิคแต่ละรายการด้วยรหัสจริง และลบคำพูดที่เกินจริงและภาษาการรับประกันออก เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงจากเอกสารที่ไม่ถูกต้อง
- ความสามารถในการยอมรับความเสี่ยงอย่างตรงไปตรงมา คำเตือน 'ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน' และความสอดคล้องของรหัสเอกสาร
การจัดทำเอกสารใน Web3 ไม่ใช่เรื่องหรูหรา แต่เป็นเรื่องของความปลอดภัยและความไว้วางใจ โดยการโต้ตอบกับสัญญาอัจฉริยะ ผู้ใช้เสี่ยงต่อเงินจริงของเขา หากเขาไม่เข้าใจสิ่งที่เขาทำอยู่ เขาก็พร้อมที่จะถูกหลอก ผู้ตรวจสอบไม่สามารถตรวจสอบรหัสที่ไม่ได้รับการจัดทำเอกสารไว้อย่างดีได้อย่างปลอดภัย ในหน่วยนี้ เราครอบคลุมหัวข้อที่ AI น่าเชื่อถือและมีประสิทธิภาพมากที่สุด: เอกสารและการเขียนทางเทคนิค จากเอกสารไวท์เปเปอร์ไปจนถึงความคิดเห็นในโค้ด จากคู่มือผู้ใช้ไปจนถึงการเปิดเผยความเสี่ยง AI เป็นตัวคูณกำลังที่แท้จริงที่นี่ ตราบใดที่ความแม่นยำได้รับการตรวจสอบอย่างมนุษย์ปุถุชน
ประเภทของเอกสาร Web3
- เอกสารไวท์เปเปอร์ / เอกสารเผยแพร่: เอกสารพื้นฐานที่อธิบายวิสัยทัศน์ กลไก และโทเคโนมิกส์ของโครงการ
- เอกสารทางเทคนิค: อินเทอร์เฟซสัญญา คู่มือการบูรณาการสำหรับนักพัฒนา
- NatSpec (ข้อกำหนดภาษาธรรมชาติของ Ethereum — รูปแบบความคิดเห็นในโค้ดมาตรฐานใน Solidity ที่อธิบายว่าฟังก์ชันทำอะไรได้บ้าง): เอกสารที่ฝังอยู่ในโค้ด อ่านโดยทั้งมนุษย์และเครื่องมือ
- คู่มือผู้ใช้: ข้อความธรรมดาบอกผู้ใช้ว่า "วิธีใช้ ความเสี่ยงอะไรบ้าง"
- ข้อสงวนสิทธิ์: คำเตือนที่จำเป็นตามกฎหมายและจริยธรรม
ปัญหาทั่วไปของประเภทเหล่านี้: นักพัฒนาไม่ชอบเขียนและมักจะปล่อยให้มันเป็นวินาทีสุดท้าย AI เติมเต็มช่องว่างนี้อย่างแน่นอน
เหตุใดการจัดทำเอกสารจึงเป็นพื้นที่ที่ปลอดภัยที่สุดของ AI
ค่าใช้จ่ายของข้อผิดพลาดในเอกสารต่ำกว่าในการตรวจสอบ: แก้ไขประโยคที่ไม่ถูกต้องหนึ่งประโยค เงินไม่ลอยไป (โดยตรง) นอกจากนี้ AI ยังมีความแข็งแกร่งในการผลิตภาษาอีกด้วย ดังนั้น AI จึงมีประสิทธิภาพและค่อนข้างปลอดภัยที่นี่ แต่ยังคงมีความเสี่ยงสำคัญสองประการ:
- การกล่าวอ้างทางเทคนิคที่เป็นเท็จ: AI อาจบิดเบือนความจริงว่าโค้ดทำอะไร สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้เข้าใจผิดและอาจกลายเป็นช่องโหว่ด้านความปลอดภัย (เว้นแต่จะระบุว่า "ฟังก์ชันนี้ปกป้องเงินทุนของคุณ" และไม่ได้ระบุ)
- อติพจน์/ภาษาการตลาด: AI สามารถสร้างภาษาที่ทำให้โครงการดูปลอดภัยหรือทำกำไรได้ นี่เป็นปัญหาทั้งด้านจริยธรรมและกฎหมาย
ข้อควรระวัง: เอกสารอธิบายรหัส มันไม่ใช่รหัสของตัวเอง การยืนยันทางเทคนิคทุกอย่างที่ AI เขียน ("สิ่งนี้เกิดขึ้น", "ที่คงอยู่") จะต้องได้รับการตรวจสอบเทียบกับโค้ดจริง เอกสารที่ไม่ถูกต้องอาจมีอันตรายมากกว่ารหัสที่ถูกต้อง เนื่องจากผู้ใช้เชื่อถือเอกสารประกอบ
ชั้นของการใช้ AI ในเอกสาร
1. การสร้าง NatSpec AI อ่านฟังก์ชันที่มีอยู่และร่างการตีความ NatSpec: มันทำอะไร พารามิเตอร์คืออะไร และส่งคืนอะไร ช่วยให้การตรวจสอบและบำรุงรักษาง่ายขึ้น
2. การแปลเชิงเทคนิคอย่างง่าย AI แปลกลไกที่ซับซ้อนเป็นภาษาที่ผู้ใช้สามารถเข้าใจได้ ซึ่งเป็นหนึ่งในความต้องการที่ใหญ่ที่สุดของ Web3
3. โครงร่างและโครงสร้างสมุดปกขาว AI สร้างโครงกระดูกและส่วนต่างๆ ของเอกสารไวท์เปเปอร์ ความถูกต้องของเนื้อหาเป็นเรื่องของมนุษย์
4. หลายภาษาและการปรับระดับ AI สามารถสร้างเนื้อหาเดียวกันทั้งทางเทคนิคและธรรมดาทั้งในภาษาตุรกีและอังกฤษ
พรอมต์อ่อน / พรอมต์แรง
พรอมต์ที่อ่อนแอ:
เขียน whitepaper สำหรับโครงการนี้
AI สร้างสำเนาที่เกินจริง อาจเป็นเท็จ และเต็มไปด้วยการตลาดโดยไม่ทราบกลไกที่แท้จริง
พรอมต์อันทรงพลัง:
บทบาทของคุณ: นักเขียนด้านเทคนิค Web3 ด้านล่างนี้คือกลไก REAL โทคีโนมิกส์ และโค้ดของโปรเจ็กต์ เขียนร่างสมุดปกขาวโดยอิงจากข้อมูลนี้เพียงอย่างเดียว กฎ:- อย่าพูดเกินจริง อย่าใช้วลีเช่น "รับประกันผลกำไร" "ปลอดภัยอย่างสมบูรณ์" ฯลฯ- ยึดตามการกล่าวอ้างทางเทคนิคแต่ละรายการตามกลไกที่ฉันให้ อย่าเพิ่มการปลอมแปลง- เพิ่มส่วน "ความเสี่ยง" ที่ระบุความเสี่ยงอย่างชัดเจน- เพิ่มคำเตือน "นี่ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน" ทำเครื่องหมายข้อมูลใดๆ ที่คุณไม่แน่ใจหรือที่ฉันไม่มีเป็น [ต้องกรอก]
เทมเพลตที่สามารถคัดลอกได้สี่แบบ
1) การสร้าง NatSpec:
เขียนความคิดเห็น NatSpec มาตรฐานไปยังฟังก์ชันต่อไปนี้: @notice (ทำอะไร ธรรมดา), @dev (บันทึกทางเทคนิค), @param และ @return เขียนเฉพาะสิ่งที่โค้ดทำได้จริงเท่านั้น การเพิ่มพฤติกรรมที่ไม่ได้อยู่ในโค้ด ตั้งค่าสถานะเอฟเฟกต์ที่คุณไม่แน่ใจ
2) การแปลทางเทคนิคอย่างง่าย:
อธิบายกลไกนี้ในภาษาตุรกีธรรมดาว่าผู้ใช้ crypto มือใหม่สามารถเข้าใจได้: มันทำอะไร ผู้ใช้ควรทำอะไร มีความเสี่ยงอะไรบ้าง? การพูดเกินจริง; ไม่มีการรับประกันความปลอดภัย อย่าซ่อนความเสี่ยง จงนำมันมาไว้ข้างหน้า
3) ส่วนความเสี่ยง/คำเตือน:
เขียนส่วน "ความเสี่ยงและคำเตือน" อย่างตรงไปตรงมาสำหรับโครงการนี้: ความเสี่ยงจากสัญญาอัจฉริยะ ความเสี่ยงด้านตลาด ความเสี่ยงด้านสภาพคล่อง ความไม่แน่นอนด้านกฎระเบียบ การสูญเสียที่สำคัญ อธิบายความเสี่ยงแต่ละอย่างเป็นภาษาธรรมดา อย่าประมาทความเสี่ยง ลงท้ายด้วย "นี่ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน"
4) การตรวจสอบความสอดคล้องของรหัสเอกสาร:
ด้านล่างนี้เป็นฟังก์ชันและเอกสารประกอบที่มีอยู่ ทำเครื่องหมายตำแหน่งที่เอกสารขัดแย้งหรือละเว้นพฤติกรรมที่เกิดขึ้นจริงของโค้ด การตัดสินใจขั้นสุดท้าย ส่งเพื่อ "การยืนยันของนักพัฒนา"
มินิเคส 3 อัน (เป็นตัวเลข)
กรณีที่ 1 — NatSpec ยกระดับการตรวจสอบ ทีมหนึ่งส่งสัญญา 25 หน้าที่เพื่อตรวจสอบโดยไม่มีความคิดเห็น ผู้ตรวจสอบบัญชีขอเวลาเพิ่มเติมเพื่อทำความเข้าใจตรรกะ ทีมงานสร้างร่าง NatSpec ด้วย AI และยืนยันแต่ละรายการด้วยโค้ด การเตรียมการตรวจสอบสั้นลงเกือบ 1 วัน บทเรียน: เอกสารที่ดีช่วยลดต้นทุนการตรวจสอบ
กรณีที่ 2 — จับการกล่าวอ้างอันเป็นเท็จ คู่มือผู้ใช้ที่ YZ จัดทำขึ้นระบุว่า “เงินของคุณอาจถูกถอนออกได้ตลอดเวลา”; ในขณะที่มีการล็อคสัญญาไว้ 7 วัน การตรวจสอบทางเทคนิคจับสิ่งนี้ได้ หากมีการเผยแพร่ ผู้ใช้จะเข้าใจผิดและเป็นเหยื่อ บทเรียน: การกล่าวอ้างทางเทคนิคทุกครั้งได้รับการยืนยันด้วยรหัส
กรณีที่ 3 — การพูดเกินจริงได้รับการแก้ไขแล้ว ในร่างเอกสารไวท์เปเปอร์ฉบับแรก AI ใช้สำนวนเช่น "ผลตอบแทนสูงโดยไม่มีความเสี่ยง" ทีมงานได้ลบสิ่งเหล่านี้ออกและเพิ่มส่วนความเสี่ยงที่ตรงไปตรงมา สิ่งนี้ช่วยปกป้องโครงการทั้งทางจริยธรรมและกฎหมาย บทเรียน: อคติทางการตลาดของ AI จะต้องได้รับการตรวจสอบ
ภาระทางจริยธรรมของเอกสาร
เอกสาร Web3 ถูกอ่านในบริบทที่ผู้ใช้เสี่ยงเงิน ดังนั้น:
- ความซื่อสัตย์: ไม่สามารถซ่อนความเสี่ยงได้ และไม่สามารถให้คำมั่นสัญญาที่เกินจริงได้
- ความถูกต้อง: การกล่าวอ้างทางเทคนิคต้องตรงกับรหัส “เอกสารกล่าวเช่นนั้น” ไม่ใช่การป้องกัน แต่เป็นการบิดเบือนความจริง
- การเข้าถึง: การเขียนในภาษาที่ผู้ใช้เข้าใจจริงถือเป็นมาตรการรักษาความปลอดภัย เอกสารที่ไม่เข้าใจถือเป็นการเชิญชวนให้หลอกลวง
- ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: ควรระบุให้ชัดเจนว่าไม่ใช่คำแนะนำทางการเงินและความไม่แน่นอนด้านกฎระเบียบ
เคล็ดลับ: การทดสอบความซื่อสัตย์ของเอกสาร Web3: "หากผู้ใช้ฝากเงินโดยเชื่อถือเอกสารนี้เท่านั้น เขาจะรู้สึกถูกหลอกเมื่อต้องเผชิญกับความจริงหรือไม่" ให้ AI เน้นส่วนที่เสี่ยงเสมอไม่ใช่ฝังไว้ตอนท้าย
ข้อผิดพลาดทั่วไป
- ไม่ยืนยันการเคลมทางเทคนิคด้วยรหัส เอกสารผิดทำให้ผู้ใช้เข้าใจผิด
- ทิ้งโฆษณาเกินจริง/ภาษาทางการตลาด ความเสี่ยงด้านจริยธรรมและกฎหมาย
- การลดหรือซ่อนความเสี่ยง การละเมิดความไว้วางใจ
- การพิมพ์เอกสารไวท์เปเปอร์โดยไม่มอบกลไกที่แท้จริงให้กับ AI มันผลิตสิ่งประดิษฐ์
- เพิกเฉยต่อคำเตือน "ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน" ภาระผูกพันทางกฎหมาย
- ไม่เก็บเอกสารให้ตรงกับรหัส เมื่อรหัสเปลี่ยนแปลงเอกสารจะทำให้เข้าใจผิด
โดยสรุป
- การจัดทำเอกสารเป็นเรื่องของความปลอดภัยและความไว้วางใจใน Web3; เป็นสาขาที่มีประสิทธิผลมากที่สุดของ AI
- ค่าใช้จ่ายของข้อผิดพลาดค่อนข้างต่ำ แต่การกล่าวอ้างทางเทคนิคที่เป็นเท็จและการพูดเกินจริงถือเป็นความเสี่ยงร้ายแรง
- การเรียกร้องทางเทคนิคทุกครั้งจะต้องได้รับการยืนยันด้วยรหัสจริง เอกสารไม่ได้แทนที่รหัส
- ความเสี่ยงควรเขียนอย่างตรงไปตรงมาและเด่นชัด ภาษาที่เกินจริงและการรับประกันควรถูกลบออก
- “ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน” และจำเป็นต้องมีคำเตือนด้านกฎระเบียบ
งานสมัคร
รับฟังก์ชันสัญญาอัจฉริยะ แจ้ง "สร้าง NatSpec" ให้กับ AI และเปรียบเทียบการตีความที่สร้างขึ้นทีละบรรทัดกับพฤติกรรมที่แท้จริงของโค้ด มีความขัดแย้งหรือไม่ จากนั้นสร้าง "คำแปลทางเทคนิค" และ "ส่วนความเสี่ยง/คำเตือน" สำหรับฟังก์ชันเดียวกัน ค้นหาและแก้ไขคำสั่ง AI อย่างน้อยหนึ่งคำสั่งที่เกินจริงหรือขัดแย้งกับโค้ด
รายการตรวจสอบ
- [ ] ฉันยืนยันทุกคำกล่าวอ้างทางเทคนิคด้วยรหัสจริง
- [ ] ฉันลบการพูดเกินจริง/การรับประกันออกแล้ว
- [ ] ฉันเขียนความเสี่ยงอย่างตรงไปตรงมาและเน้นย้ำความเสี่ยงเหล่านั้น
- [ ] ฉันให้กลไกที่แท้จริงแก่ AI ฉันไม่ปล่อยให้เขาทำมันขึ้นมา
- [ ] ฉันเพิ่มคำเตือนว่า "นี่ไม่ใช่คำแนะนำทางการเงิน"
- [ ] ฉันเขียน NatSpec แบบเต็มๆ สำหรับยานพาหนะและการควบคุม
- [ ] ฉันวางแผนที่จะเก็บเอกสารให้ซิงค์กับโค้ด