Cuando la IA aprende "blockchain": cómo un ingeniero del MIT está construyendo el Cursor del mundo Web3 "Cursor y Claude pueden manejar React de Web2, pero en Web3 son como ciegos tocando un elefante." Cuando Luke pronunció esta frase, los participantes del hackathon en la audiencia sonrieron con complicidad: conocen muy bien ese dolor de "atasco". Escribir contratos inteligentes nunca ha sido tan simple como "juntar algunas funciones". Un pequeño desvío en una variable de estado puede abrir una vulnerabilidad de seguridad de millones de dólares; una línea de código que no considera el costo del gas puede hacer que toda la aplicación se quede atascada en la cadena. Más irónico es que la IA ya ha hecho que los programadores de Web2 se conviertan en "full stack de la noche a la mañana", mientras que los desarrolladores de Web3 aún están cambiando entre Remix, Hardhat y Foundry, revisando los informes de prueba una y otra vez, temerosos de caer en esos "agujeros invisibles" en la cadena. Así que Luke decidió actuar: crear una IA que realmente "entienda la semántica de blockchain". Que pueda escribir contratos, medir la seguridad y manejar todo el proceso de incorporación a la cadena. Este es el punto de partida de Nora. @mynoraai #MyNoraAI #BuiltWithNora #NoraAgent #CodeWithNora #NoraAI

Uno. De MIT a la cadena: los investigadores de IA caen en la "trampa de contexto" de Web3 Antes de sumergirse en Web3, Luke era investigador de IA en el MIT Media Lab; más tarde, se convirtió en uno de los pocos expertos técnicos que participan profundamente en el desarrollo de la capa base de blockchain, habiendo diseñado personalmente el mecanismo de consenso HotStuff y el esquema de ejecución paralela BlockSTM. Esta experiencia le permitió ver un problema clave: el cuello de botella de Web3 no es el código en sí, sino el "contexto en cadena" detrás del código. El mundo de los contratos inteligentes nunca ha sido simplemente operaciones lógicas, sino un conjunto complejo de "ecosistemas de máquinas de estado": cada transacción se ve afectada por los bloques anteriores y posteriores, cada línea de código debe ejecutarse bajo las reglas del "consenso en cadena", e incluso una pequeña optimización del compilador puede cambiar el resultado final de la ejecución. Ha visto a demasiados jóvenes desarrolladores tropezar con esta "complejidad invisible": claramente la sintaxis no tiene errores, pero el contrato se cae en la cadena; claramente la funcionalidad se ha implementado, pero debido a que el gas es demasiado alto, nadie lo usa. Fue en este momento cuando una idea comenzó a formarse en su mente: "Quizás, la IA no debería solo entender la sintaxis del código, sino que también debería entender la 'lógica del lenguaje' de la blockchain."

II. Las zonas ciegas de las herramientas de IA: ¿por qué el Cursor de Web2 no puede manejar el desarrollo en la cadena?​ Para entender el valor de Nora, primero hay que comprender las "zonas ciegas de Web3" de las herramientas de codificación de IA tradicionales. ​ Hoy en día, los asistentes de codificación LLM —ya sea Cursor, Claude Code o Copilot— generan componentes de React y escriben interfaces API con facilidad, e incluso pueden construir la lógica de un sitio completo. Pero, ¿hacer que escriban un contrato inteligente en Solidity? Casi siempre habrá problemas. ​ ¿Dónde está el problema?​ La "comprensión semántica" de estos modelos se basa completamente en el paradigma de Web2: renderizado en el frontend, interfaces en el backend, llamadas HTTP, entradas y salidas de funciones... No pueden ver los cambios de flujo de estado únicos de la cadena, la lógica de ejecución de la máquina virtual, el cálculo de costos de gas, y mucho menos entender los límites de seguridad (como los ataques de reentrada y el control de permisos).​ "Entienden el mundo de JavaScript, pero no pueden entender el 'dialecto' de la blockchain." El resumen de Luke ha tocado el punto doloroso de innumerables desarrolladores de Web3. ​ Y este es precisamente el punto de entrada de Nora.

Tres, momento de iluminación: hacer que la IA entienda "la temperatura del bytecode"​ A finales de 2024, Luke se encontró con un problema complicado al depurar un contrato Move: el código generado por la IA tenía una sintaxis completamente correcta, pero al subirlo a la cadena, daba error — la razón era que, tras la optimización del compilador, la lógica de ejecución era completamente diferente a la esperada en el código original. ​ En ese momento, de repente se dio cuenta: para que la IA escriba contratos seguros, primero debe entender el "lenguaje de bajo nivel" del compilador y la máquina virtual. ​ Esto se convirtió en el núcleo del diseño de Nora. ​ A diferencia de los agentes de IA tradicionales, en la arquitectura del modelo de Nora se integraron directamente **"conciencia del compilador (Compiler-Aware) y contexto a nivel de máquina virtual (VM-Level Context)"**. No solo entiende las diferencias de sintaxis entre Solidity, Move, Cairo y Rust, sino que también puede rastrear la ruta de ejecución del bytecode compilado, analizando la lógica de flujo de cada instrucción. ​ Esto significa que: Nora no solo "escribe código", sino que también puede validar automáticamente la lógica del contrato, detectar vulnerabilidades de seguridad e incluso optimizar el consumo de gas — más parecido a un "ingeniero todoterreno" que entiende simultáneamente los principios de compilación, los mecanismos de consenso y la auditoría de seguridad.