Как создавать приложения Crypto и Web3 с помощью ИИ

Искусственный интеллект меняет способы создания программного обеспечения, и мир криптовалют и Web3 не является исключением. Для разработчиков, сборщиков и даже тех, у кого ограниченный опыт программирования, помощники ИИ стали мощными вторыми пилотами, способными ускорить выполнение всего процесса — от прототипирования до отладки.

Но хотя ИИ может значительно ускорить разработку, здесь есть и проблемы. В этой статье вы познакомитесь с современным стеком криптографических приложений, познакомитесь с инструментами ИИ, которые используют сегодня разработчики, и прольете свет на распространенные ошибки при создании приложений с использованием ИИ. Что еще более важно, мы также покажем вам, как преодолеть эти проблемы и повысить надежность разработки с помощью помощников по программированию на базе искусственного интеллекта.

---

Понимание стека разработки криптоприложений

Создание криптографического приложения промышленного уровня — сложная задача, включающая несколько взаимосвязанных уровней стеков разработки. Понимание каждого компонента помогает понять, где ИИ может помочь:

• Смарт-контракты: они составляют основу dApp, определяя логику и правила цепочки на таких языках, как Solidity или Rust.

• Интерфейс интерфейса: это часть приложения, ориентированная на пользователя, обычно созданная с использованием таких фреймворков, как React или Next.js, которая позволяет пользователям взаимодействовать со смарт-контрактами.

• Интеграция кошелька: этот компонент подключает криптокошелек пользователя (например, MetaMask) к dApp, позволяя ему подписывать транзакции и безопасно управлять своими активами. Популярные поставщики интеграции включают WalletConnect и ConnectKit.

• Данные крипторынка: Почти каждое криптоприложение опирается на рыночные данные в реальном времени и исторические рыночные данные (например, цены, объем торгов и рыночную капитализацию) для обеспечения своих функций. Эти данные часто поступают из комплексного источника, такого как API CoinGecko.

Интеграция этих уровней требует значительных усилий по разработке: от разработки архитектуры и написания шаблонного кода до отладки и обеспечения безопасности. Именно здесь блистают помощники ИИ, выступающие в качестве партнера по разработке, который может ускорить итерацию по всему стеку при условии, что им будут даны четкие инструкции.

Инструменты искусственного интеллекта для создания криптоприложений

Чтобы разобраться в сложностях стека Web3, большинство команд разработчиков теперь полагаются на набор инструментов искусственного интеллекта. Вот основные категории:

• IDE на базе искусственного интеллекта: такие инструменты, как Cursor, GitHub Copilot и WindSurf, интегрируются непосредственно в ваш редактор кода. Поскольку они содержат полный контекст вашего рабочего пространства, они отлично подходят для генерации кода, написания тестов и рефакторинга нескольких файлов.

• Универсальные помощники с искусственным интеллектом: такие помощники, как ChatGPT и Claude, идеально подходят для мозгового штурма, создания фрагментов кода и быстрого получения отзывов по конкретным проблемам.

• Облачные среды разработки: такие платформы, как Replit и Google Firebase Studio, предлагают среды для совместной работы на основе браузера, которые отлично подходят для быстрого прототипирования без сложной локальной настройки.

• Улучшения терминала: встроенные в оболочку вторые пилоты, такие как команды автозаполнения Warp AI или Fig.dev, а также написание сценариев для оптимизации задач развертывания и управления.

Хотя эти инструменты искусственного интеллекта могут значительно ускорить разработку, они не являются безупречным решением. Основная проблема заключается в их надежности. Без надлежащего руководства помощники ИИ могут создавать ошибки, уязвимости безопасности и проблемы интеграции, которые в конечном итоге отнимают больше времени, чем экономят.

Проблемы создания криптоприложений с использованием ИИ

ИИ ускоряет разработку, но без должного руководства допускает ошибки.

• Общие ошибки ИИ: модели иногда галлюцинируют неподдерживаемые функции, пропускают проверки, изменяют существующий код или вносят незначительные ошибки.

• Проблемы с интеграцией API: Эта проблема становится еще более очевидной, когда речь идет об интеграции API. Криптоприложения зависят от данных в реальном времени из внешних источников, но моделям ИИ часто не хватает актуальных знаний о сторонних API. Это приводит к типичным ошибкам, таким как:

  • Использование устаревших конечных точек или библиотек: ИИ может сгенерировать код, вызывающий устаревшую версию API, что приведет к сбою приложения.

  • Раскрытие конфиденциальных ключей: Частая и опасная ошибка — жесткое кодирование ключей API непосредственно в исходный код. Это представляет собой серьезную угрозу безопасности, поскольку ключи могут быть легко раскрыты, если код будет опубликован публично.

  • Реализация неправильной обработки ошибок: Вместо использования задокументированных лучших практик для таких вещей, как ограничения скорости и повторные попытки, ИИ часто создает хрупкую, настраиваемую логику, которая склонна к сбоям.

  • Галлюцинирующие структуры API: Помощники ИИ часто угадывают форматы запросов API или имена полей параметров, что приводит к досадным ошибкам, которые трудно отладить.

Качество вывода AI зависит от предоставляемых входных подсказок. Без эффективной подсказки вы потратите больше времени на исправление ошибок, чем сэкономите. Решение заключается в том, чтобы давать ИИ-помощникам четкие и структурированные подсказки, чтобы они следовали правильным инструкциям.

Как лучше всего использовать ИИ для разработки криптовалют?

Самый надежный способ использовать ИИ-помощника для разработки — предоставить ему четкий, структурированный набор написанных экспертами инструкций, часто называемый ИИ-подсказкой. Эти подсказки действуют как руководство, инструктируя модель о том, как правильно использовать конкретный инструмент или API.

Например, при работе с интеграцией данных крипторынка вы можете использовать AI-подсказки CoinGecko. Это заранее написанные инструкции, которые вы предоставляете своему помощнику по искусственному интеллекту, чтобы убедиться, что он использует официальный API и SDK CoinGecko в соответствии с лучшими практиками.

Вот пример того, как выглядит структурированный фрагмент приглашения:

Использование хорошо продуманной подсказки дает несколько преимуществ:

• Меньше ошибок: предотвращает использование ИИ неправильных конечных точек или устаревшего кода.
• Применяет лучшие практики: Он применяет лучшие практики, такие как безопасное управление ключами и надежная обработка ошибок, что приводит к повышению безопасности и надежности.
• Ускоренное развитие: Обеспечивая надежную основу, он позволяет ИИ избежать типичных ошибок, экономя вам бесчисленные часы отладки.

Пример использования подсказок ИИ для создания криптоприложений

Воплотить идею в жизнь несложно. Разработчик просто предоставляет ИИ-подсказку CoinGecko своему помощнику по кодированию в качестве контекста, а затем на простом английском языке описывает проект, который он хочет создать.

Например, мы поручили ИИ-помощнику создать простую панель управления Streamlit, чтобы выделять популярные в настоящее время монеты и обеспечивать быстрый обзор цен. ИИ сгенерировал скрипт Python, макет Streamlit и даже копию интерфейса. Используя подсказку CoinGecko AI в качестве контекста и конкретную подсказку сборки (показанную ниже), полученное веб-приложение запустилось плавно, показывая текущие трендовые монеты.

Быстрый:

«Вы опытный разработчик Python. Используя CoinGecko API, создайте веб-приложение Streamlit под названием «Market Movers», которое выделяет трендовые токены в разных временных горизонтах (24 часа, 7 дней, 30 дней) с ценами в долларах США, процентными изменениями и ссылками на страницы токенов на CoinGecko. Включите краткое объяснение в верхней части панели управления».

Если вы готовы опробовать этот рабочий процесс, CoinGecko предоставляет официальные подсказки AI для своих SDK Python и TypeScript, которые регулярно обновляются последними выпусками.

Создание криптоботов и агентов с использованием ИИ

Для создания крипточат-ботов или агентов искусственного интеллекта вы можете использовать Сервер модели-контекста-протокола CoinGecko (MCP).

Сервер CoinGecko MCP — это специализированный инструмент, который действует как мост, позволяя агенту искусственного интеллекта или LLM (например, Claude или ChatGPT) напрямую запрашивать рыночные данные CoinGecko в реальном времени, используя естественный язык.

Важно понимать разницу между двумя инструментами искусственного интеллекта, которые предлагает CoinGecko:

• Подсказки ИИ помогите ИИ написать код для вашего приложения. Вы используете их для создания нового скрипта, информационной панели или бота с нуля.

• MCP-сервер позволяет работающему ИИ-агенту или чат-боту получать данные в режиме реального времени, чтобы динамически отвечать на вопросы пользователя.

В то время как подсказки AI предназначены для этапа разработки, сервер MCP предназначен для этапа выполнения агента AI.

Ознакомьтесь с официальной документацией сервера CoinGecko MCP и нашим руководством по созданию криптобота Telegram на базе искусственного интеллекта, чтобы узнать больше о практических способах его реализации в своих проектах.

Заключение

ИИ оказался мощным инструментом ускорения разработки криптовалют, особенно в сочетании с четкими экспертными рекомендациями и инструкциями. Его эффективность также зависит от таких факторов, как возможности модели и качество предоставленного контекста.

Используя структурированные инструкции, такие как AI-подсказки CoinGecko, вы можете уберечь своего AI-помощника от распространенных ошибок, гарантируя, что генерируемый им код безопасен, надежен и эффективен. Такой подход экономит драгоценное время на отладку и позволяет вам сосредоточиться на создании отличных продуктов Web3.

Готовы начать строительство? Изучите библиотеку подсказок AI CoinGecko и получите бесплатный демо-ключ API, чтобы начать работу уже сегодня.

Об авторе

Solo_Lucky

Author

Просмотреть все записи