Quando a IA aprende a "Blockchain": como os engenheiros do MIT constroem cursores para o mundo Web3 "Cursor e Claude podem brincar com o React da Web2, mas na Web3, eles são como pessoas cegas." ​ Quando Luke disse isso, os jogadores do hackathon na platéia sorriram conscientemente - eles estavam todos muito familiarizados com a dor de "preso". Escrever um contrato inteligente nunca é tão simples quanto "juntar algumas funções". Um pequeno desvio em uma variável de estado pode destruir diretamente dezenas de milhões de dólares em vulnerabilidades de segurança; Uma linha de código que não leva em conta os custos de gás pode dificultar a movimentação de todo o aplicativo na cadeia. O que é ainda mais irônico é que a IA já tornou os programadores da Web2 "full stack da noite para o dia", enquanto os desenvolvedores da Web3 ainda estão alternando repetidamente entre Remix, Hardhat e Foundry, verificando relatórios de teste repetidamente - por medo de entrar nesses "poços invisíveis" na cadeia. Então Luke decidiu fazer isso sozinho: ser uma IA que realmente "entende a semântica do blockchain". Ele pode escrever contratos, testar a segurança e lidar com todo o processo de on-chain. Este é o ponto de partida de Nora. @mynoraai #MyNoraAI #BuiltWithNora #NoraAgent #CodeWithNora #NoraAI

1. Do MIT ao On-Chain: pesquisadores de IA caem na "armadilha do contexto" da Web3 Antes de mergulhar na Web3, Luke foi pesquisador de IA no MIT Media Lab; Mais tarde, ele se tornou um dos poucos especialistas técnicos profundamente envolvidos no desenvolvimento subjacente do blockchain e projetou pessoalmente o mecanismo de consenso HotStuff e o esquema de execução paralela BlockSTM. Essa experiência o fez ver um problema fundamental: o gargalo da Web3 nunca é o código em si, mas o "contexto on-chain" por trás dele. O mundo dos contratos inteligentes nunca é apenas uma operação lógica, mas um complexo "ecossistema de máquina de estado": cada transação é afetada pelos blocos antes e depois, cada linha de código deve ser executada dentro das regras de "consenso on-chain" e até mesmo pequenas otimizações do compilador podem alterar o resultado final da execução. Ele viu muitos jovens desenvolvedores tropeçarem nessas "complexidades invisíveis" - mesmo que a sintaxe seja boa, o contrato trava na cadeia; A função é claramente realizada, mas ninguém a usa porque o gás está muito alto. Foi também nessa época que uma ideia tomou forma em seu coração: "Talvez a IA não deva apenas entender a sintaxe do código, mas também entender a 'lógica da linguagem' do blockchain."

2. Pontos cegos em ferramentas de IA: Por que o Cursor da Web2 não consegue lidar com o desenvolvimento on-chain? Para entender o valor do Nora, devemos primeiro entender o "ponto cego da Web3" das ferramentas tradicionais de codificação de IA. Os assistentes de codificação LLM de hoje – seja Cursor, Claude Code ou Copilot – podem gerar componentes React, escrever interfaces de API e até mesmo criar lógica de site inteiro. Mas fazer com que eles escrevam um contrato inteligente Solidity? Quase sempre haverá um problema. Qual é o problema? A "compreensão semântica" desses modelos é inteiramente baseada no paradigma Web2: renderização front-end, interfaces back-end, chamadas HTTP, entrada e saída de funções...... Eles não podem ver as mudanças de fluxo de estado exclusivas na cadeia, a lógica de execução da máquina virtual, o cálculo do custo do gás e ainda mais difícil descobrir os limites de segurança (como ataques de reentrância, controle de privilégios). "Eles entendem o mundo do JavaScript, mas não entendem o 'dialeto' do blockchain." O resumo de Luke atinge os pontos problemáticos de inúmeros desenvolvedores da Web3. E este é o ponto de entrada de Nora.

3. Momento de epifania: deixe a IA entender a "temperatura do bytecode" No final de 2024, Luke encontrou um problema complicado ao depurar um contrato Move: a sintaxe do código gerado por IA estava completamente correta, mas relatou um erro assim que foi carregado na cadeia - porque a lógica de execução era completamente diferente do que o código original esperava depois que o compilador foi otimizado. Foi nesse momento que ele de repente descobriu que, para que a IA escrevesse contratos seguros, ela deveria primeiro entender a "linguagem subjacente" do compilador e da máquina virtual. Esta se tornou a origem central do design de Nora. Ao contrário dos agentes de IA tradicionais, a arquitetura de modelo do Nora é incorporada diretamente com "Compiler-Aware" e "VM-Level Context". Ele não apenas entende as diferenças de sintaxe de Solidity, Move, Cairo e Rust, mas também rastreia o caminho de execução do bytecode compilado e analisa a lógica de fluxo de cada instrução. Isso significa que Nora não apenas "escreve código", ela pode verificar automaticamente a lógica do contrato, detectar vulnerabilidades de segurança e até otimizar o consumo de gás - mais como um "engenheiro versátil" que entende princípios de compilação, mecanismos de consenso e auditorias de segurança.