Коли ШІ навчиться "блокчейну": як інженери Массачусетського технологічного інституту будують курсори для світу Web3 «Курсор і Клод можуть грати з React Web2, але в Web3 вони схожі на сліпих людей». ​ Коли Люк це сказав, гравці хакатону в залі зі знанням справи посміхнулися - вони всі були добре знайомі з болем від "застрягання". Написання смарт-контракту ніколи не буває таким простим, як «зібрати воєдино кілька функцій». Незначне відхилення в змінній стану може безпосередньо розірвати вразливості безпеки на десятки мільйонів доларів; Рядок коду, який не враховує витрати на газ, може ускладнити перехід усієї програми в ланцюжок. Що ще більш іронічно, так це те, що штучний інтелект вже зробив програмістів Web2 «повним стеком за одну ніч», тоді як розробники Web3 все ще постійно перемикаються між Remix, Hardhat і Foundry, перевіряючи звіти про тести знову і знову — боячись потрапити в ці «невидимі ями» на ланцюжку. Тож Люк вирішив зробити це сам: бути штучним інтелектом, який по-справжньому «розуміє семантику блокчейну». Він може писати контракти, тестувати безпеку та керувати всім процесом ончейн. Це відправна точка для Нори. @mynoraai #MyNoraAI #BuiltWithNora #NoraAgent #CodeWithNora #NoraAI

1. Від Массачусетського технологічного інституту до ончейну: дослідники штучного інтелекту потрапляють у «контекстну пастку» Web3 До того, як зануритися в Web3, Люк був дослідником штучного інтелекту в MIT Media Lab; Пізніше він став одним з небагатьох технічних експертів, які глибоко займалися розробкою блокчейну, і особисто розробив механізм консенсусу HotStuff і схему паралельного виконання BlockSTM. Цей досвід змусив його побачити ключову проблему: вузьким місцем Web3 є не сам код, а «контекст у мережі», що стоїть за ним. Світ смарт-контрактів – це не просто логічна операція, а складна «екосистема «машини станів»: на кожну транзакцію впливають блоки до і після, кожен рядок коду повинен бути виконаний в рамках правил «консенсусу в ланцюжку», і навіть незначні оптимізації компілятора можуть змінити кінцевий результат виконання. Він бачив, як занадто багато молодих розробників натикаються на ці "невидимі складності" - навіть якщо з синтаксисом все в порядку, контракт вилітає на ланцюжку; Функція чітко реалізована, але нею ніхто не користується, тому що газ занадто високий. Саме в цей час в його серці зародилася ідея: «Можливо, штучний інтелект повинен не тільки розуміти синтаксис коду, але й розуміти «логіку мови» блокчейну».

2. Сліпі зони в інструментах штучного інтелекту: чому Cursor Web2 не може впоратися з розробкою в мережі? Щоб зрозуміти цінність Нори, ми повинні спочатку зрозуміти «сліпу зону Web3» традиційних інструментів кодування штучного інтелекту. Сучасні помічники з кодування LLM – будь то Cursor, Claude Code або Copilot – можуть генерувати компоненти React, писати API-інтерфейси і навіть створювати логіку цілого сайту. Але змусити їх написати смарт-контракт Solidity? Майже завжди буде виникати проблема. У чому проблема? «Семантичне розуміння» цих моделей повністю базується на парадигмі Web2: фронтенд-рендеринг, внутрішні інтерфейси, HTTP-виклики, введення та виведення функцій...... Вони не можуть бачити унікальні зміни потоку станів у ланцюжку, логіку виконання віртуальної машини, розрахунок вартості газу та ще складніші для визначення межі безпеки (такі як атаки повторного входу, контроль привілеїв). «Вони розуміють світ JavaScript, але не розуміють «діалекту» блокчейну». Резюме Люка вражає больові точки незліченної кількості розробників Web3. І це точка входу для Нори.

3. Момент прозріння: дозвольте штучному інтелекту зрозуміти «температуру байт-коду» Наприкінці 2024 року Люк зіткнувся з каверзною проблемою під час налагодження контракту Move: синтаксис коду, згенерованого штучним інтелектом, був повністю правильним, але він повідомляв про помилку, як тільки його завантажували в ланцюжок – тому що логіка виконання повністю відрізнялася від тієї, яку очікував оригінальний код після оптимізації компілятора. Саме в цей момент він раптом зрозумів, що для того, щоб ШІ міг писати безпечні контракти, він повинен спочатку зрозуміти «мову, що лежить в основі» компілятора і віртуальної машини. Це і стало основним дизайнерським походженням Nora. На відміну від традиційних агентів штучного інтелекту, архітектура моделі Nora безпосередньо вбудована в «Compiler-Aware» і «VM-Level Context». Він не тільки розуміє синтаксичні відмінності Solidity, Move, Cairo і Rust, але і відстежує шлях виконання скомпільованого байт-коду і аналізує логіку потоку кожної інструкції. Це означає, що Nora не просто «пише код», вона може автоматично перевіряти логіку контрактів, виявляти вразливості безпеки і навіть оптимізувати споживання газу – більше схоже на «універсального інженера», який розуміє принципи компіляції, механізми консенсусу та аудит безпеки.