Cuando la IA aprende a "Blockchain": cómo los ingenieros del MIT construyen cursores para el mundo Web3 "Cursor y Claude pueden jugar con React de Web2, pero en Web3, son como personas ciegas". ​ Cuando Luke dijo esto, los jugadores del hackathon en la audiencia sonrieron a sabiendas: todos estaban muy familiarizados con el dolor de "atascado". Escribir un contrato inteligente nunca es tan simple como "armar algunas funciones". Una ligera desviación en una variable de estado puede destrozar directamente decenas de millones de dólares en vulnerabilidades de seguridad; Una línea de código que no tiene en cuenta los costos de gas puede dificultar que toda la aplicación se mueva en la cadena. Lo que es aún más irónico es que la IA ya ha hecho que los programadores de Web2 sean "full stack de la noche a la mañana", mientras que los desarrolladores de Web3 siguen cambiando repetidamente entre Remix, Hardhat y Foundry, revisando los informes de prueba una y otra vez, por temor a entrar en esos "pozos invisibles" de la cadena. Así que Luke decidió hacerlo él mismo: ser una IA que realmente "entienda la semántica de blockchain". Puede escribir contratos, probar la seguridad y manejar todo el proceso en cadena. Este es el punto de partida de Nora. @mynoraai #MyNoraAI #BuiltWithNora #NoraAgent #CodeWithNora #NoraAI

1. Del MIT a la cadena en cadena: los investigadores de IA caen en la "trampa del contexto" de Web3 Antes de sumergirse en Web3, Luke fue investigador de IA en MIT Media Lab; Más tarde, se convirtió en uno de los pocos expertos técnicos profundamente involucrados en el desarrollo subyacente de blockchain, y diseñó personalmente el mecanismo de consenso HotStuff y el esquema de ejecución paralela BlockSTM. Esta experiencia le hizo ver un problema clave: el cuello de botella de Web3 nunca es el código en sí, sino el "contexto on-chain" detrás de él. El mundo de los contratos inteligentes nunca es solo una operación lógica, sino un complejo "ecosistema de máquina de estado": cada transacción se ve afectada por los bloques antes y después, cada línea de código debe ejecutarse dentro de las reglas del "consenso en cadena", e incluso las optimizaciones menores del compilador pueden cambiar el resultado final de la ejecución. Ha visto a demasiados desarrolladores jóvenes tropezar con estas "complejidades invisibles": aunque la sintaxis está bien, el contrato se estrella en la cadena; La función se realiza claramente, pero nadie la usa porque el gas es demasiado alto. También fue en este momento que una idea tomó forma en su corazón: "Quizás, la IA no solo debería comprender la sintaxis del código, sino también comprender la 'lógica del lenguaje' de blockchain".

2. Puntos ciegos en las herramientas de IA: ¿Por qué Cursor de Web2 no puede manejar el desarrollo en cadena? Para comprender el valor de Nora, primero debemos comprender el "punto ciego de Web3" de las herramientas tradicionales de codificación de IA. Los asistentes de codificación LLM de hoy en día, ya sea Cursor, Claude Code o Copilot, pueden generar componentes React, escribir interfaces API e incluso crear lógica de sitio completo. Pero, ¿hacer que escriban un contrato inteligente de Solidity? Casi siempre habrá un problema. ¿Cuál es el problema? La "comprensión semántica" de estos modelos se basa completamente en el paradigma Web2: renderizado front-end, interfaces back-end, llamadas HTTP, entrada y salida de funciones...... No pueden ver los cambios de flujo de estado únicos en la cadena, la lógica de ejecución de la máquina virtual, el cálculo del costo del gas e incluso más difícil de averiguar los límites de seguridad (como los ataques de reentrada, el control de privilegios). "Entienden el mundo de JavaScript, pero no entienden el 'dialecto' de blockchain". El resumen de Luke golpea los puntos débiles de innumerables desarrolladores de Web3. Y este es el punto de entrada de Nora.

3. Momento de epifanía: deje que la IA comprenda la "temperatura del código de bytes" A finales de 2024, Luke se encontró con un problema complicado al depurar un contrato de Move: la sintaxis del código generado por IA era completamente correcta, pero informó de un error en cuanto se cargó en la cadena, porque la lógica de ejecución era completamente diferente de lo que esperaba el código original después de optimizar el compilador. Fue en este momento que de repente se dio cuenta de que para que la IA escriba contratos seguros, primero debe comprender el "lenguaje subyacente" del compilador y la máquina virtual. Este se convirtió en el origen central del diseño de Nora. A diferencia de los agentes de IA tradicionales, la arquitectura del modelo de Nora está directamente integrada con "Compiler-Aware" y "VM-Level Context". No solo comprende las diferencias de sintaxis de Solidity, Move, Cairo y Rust, sino que también rastrea la ruta de ejecución del código de bytes compilado y analiza la lógica de flujo de cada instrucción. Esto significa que Nora no solo "escribe código", sino que puede verificar automáticamente la lógica del contrato, detectar vulnerabilidades de seguridad e incluso optimizar el consumo de gas, más como un "ingeniero completo" que comprende los principios de compilación, los mecanismos de consenso y las auditorías de seguridad.