Quando l'AI impara il "blockchain": come un ingegnere del MIT sta costruendo il mondo Web3 con Cursor "Cursor e Claude possono gestire React di Web2, ma quando si tratta di Web3, sono come ciechi che toccano un elefante." Quando Luke ha pronunciato questa frase, i partecipanti all'hackathon in sala hanno sorriso compiaciuti: conoscono bene il dolore di questo "blocco". Scrivere contratti intelligenti non è mai stato così semplice come "mettere insieme qualche funzione". Una piccola deviazione in una variabile di stato può aprire direttamente una vulnerabilità di sicurezza da milioni di dollari; una riga di codice che non considera i costi del gas può rendere l'intera applicazione impossibile da utilizzare sulla blockchain. Più ironico è che l'AI ha già trasformato i programmatori di Web2 in "full stack" da un giorno all'altro, mentre gli sviluppatori di Web3 continuano a passare da Remix, Hardhat e Foundry, controllando ripetutamente i rapporti di test - temendo di cadere in quei "buchi invisibili" sulla blockchain. Così Luke ha deciso di rimboccarsi le maniche: creare un'AI che "comprenda realmente il significato della blockchain". In grado di scrivere contratti, testare la sicurezza e gestire l'intero processo di messa in rete. Questo è l'inizio di Nora. @mynoraai #MyNoraAI #BuiltWithNora #NoraAgent #CodeWithNora #NoraAI

Uno, da MIT alla blockchain: i ricercatori di AI cadono nella "trappola del contesto" di Web3 Prima di immergersi in Web3, Luke era un ricercatore di AI al MIT Media Lab; in seguito, è diventato uno dei pochi esperti tecnici profondamente coinvolti nello sviluppo della blockchain, avendo progettato personalmente il meccanismo di consenso HotStuff e la soluzione di esecuzione parallela BlockSTM. Questa esperienza gli ha fatto capire un problema chiave: il collo di bottiglia di Web3 non è mai stato il codice stesso, ma il "contesto on-chain" dietro il codice. Il mondo dei contratti intelligenti non è mai stato solo un semplice calcolo logico, ma un insieme complesso di "ecologie delle macchine a stati": ogni transazione è influenzata dai blocchi precedenti e successivi, ogni riga di codice deve essere eseguita secondo le regole del "consenso on-chain", e persino le piccole ottimizzazioni del compilatore possono cambiare il risultato finale dell'esecuzione. Ha visto troppi giovani sviluppatori inciampare in questa "complessità invisibile" - chiaramente la sintassi non ha problemi, ma il contratto si rompe sulla blockchain; chiaramente la funzionalità è stata implementata, ma a causa di gas troppo elevati nessuno lo utilizza. È stato anche in questo momento che un pensiero si è formato nella sua mente: "Forse, l'AI non dovrebbe solo comprendere la sintassi del codice, ma dovrebbe anche comprendere la 'logica linguistica' della blockchain."

Due, le zone cieche degli strumenti AI: perché il Cursor di Web2 non riesce a gestire lo sviluppo on-chain?​ Per comprendere il valore di Nora, è necessario prima capire il “buco nero” degli strumenti di codifica AI tradizionali in Web3. ​ Oggi, gli assistenti alla codifica LLM — che si tratti di Cursor, Claude Code o Copilot — generano componenti React e scrivono interfacce API con facilità, riuscendo persino a costruire la logica di un intero sito. Ma farli scrivere un contratto intelligente in Solidity? È quasi certo che ci saranno problemi. ​ Dove sta il problema?​ La “comprensione semantica” di questi modelli si basa completamente sul paradigma di Web2: rendering front-end, interfacce back-end, chiamate HTTP, input e output delle funzioni… Non riescono a vedere le variazioni di flusso di stato uniche della blockchain, la logica di esecuzione della macchina virtuale, il calcolo dei costi del gas, e non riescono a comprendere i confini di sicurezza (come gli attacchi di ri-entrata e il controllo degli accessi).​ “Capiscono il mondo di JavaScript, ma non riescono a comprendere il ‘dialetto’ della blockchain.” La sintesi di Luke colpisce nel segno per innumerevoli sviluppatori Web3. ​ E questo è esattamente il punto di ingresso di Nora.

Tre, momento di illuminazione: far comprendere all'AI "la temperatura del bytecode"​ Alla fine del 2024, Luke ha incontrato un problema difficile mentre stava debugando un contratto Move: il codice generato dall'AI era sintatticamente corretto, ma una volta messo sulla blockchain restituiva un errore — la ragione era che, dopo l'ottimizzazione del compilatore, la logica di esecuzione era completamente diversa da quella prevista nel codice originale. ​ In quel momento, ha improvvisamente capito: per far scrivere contratti sicuri all'AI, è necessario prima farle comprendere il "linguaggio di basso livello" del compilatore e della macchina virtuale. ​ Questo è diventato il punto di partenza più centrale del design di Nora. ​ A differenza dei tradizionali agenti AI, nell'architettura del modello di Nora sono stati direttamente integrati **“consapevolezza del compilatore (Compiler-Aware) e “contesto a livello di macchina virtuale (VM-Level Context)”**. Non solo comprende le differenze sintattiche tra Solidity, Move, Cairo e Rust, ma è anche in grado di tracciare il percorso di esecuzione del bytecode compilato, analizzando la logica di flusso di ogni istruzione. ​ Questo significa: Nora non si limita a “scrivere codice”, ma può anche convalidare automaticamente la logica del contratto, rilevare vulnerabilità di sicurezza e persino ottimizzare il consumo di gas — più simile a un “ingegnere onnipotente” che comprende sia i principi di compilazione, i meccanismi di consenso e la revisione della sicurezza.