🧩 No-code + AI = новый вход в Web3? 🧩
Как запускать Web3-продукты без разработчиков и кучи кода
Если раньше запуск Web3-проекта был как экспедиция на Марс — нужны блокчейн-разработчики, понимание Solidity, знание инфраструктуры и куча времени — то теперь всё быстрее, проще и… реально доступно.
AI и no-code платформы резко снижают входной порог.
Хочешь протестить идею, собрать децентрализованное приложение, запустить токен или NFT-дроп — не обязательно быть девом.
🚀 В чём сила этой связки?
Комбо no-code + AI — это когда ты буквально описываешь словами свой проект,
а алгоритмы превращают это в смарт-контракт или интерфейс.
Без ручного кодинга, без боли с документацией и без «ждать две недели, пока освободится Solidity-дев».
📦 Что можно собрать на этом стеке?
✅ NFT-коллекцию с вайтлистом, роялти, минтом и сайтом
✅ Простой DAO с системой голосования и кастомной логикой
✅ Utility-токен с базовой экономикой и условиями обращения
✅ Дроп-платформу с интерактивным фронтом
✅ DApp, подключённый к кошельку (через WalletConnect, MetaMask и т.д.)
💡 Важно: пока это больше MVP и early-stage, но за последние 6 месяцев инструменты сильно прокачались.
🛠 Какие инструменты реально работают?
Вот проверенный стек, который уже можно использовать:
🔹 Thirdweb
– позволяет собрать интерфейс + подключить готовые блокчейн-модули (дропы, marketplace, governance и т.д.)
– есть визуальный редактор контрактов
– интеграция с кошельками и деплой на разные сети в 2 клика
🔹 Moralis
– backend для Web3-приложений: можно быстро подключить авторизацию, базы данных, аналитические дашборды
– теперь добавили Moralis Copilot — AI, который помогает генерировать и деплоить контракты
🔹 AskTheCode / SuperAGI
– генерация смарт-контрактов и тестов на основе текстового описания
– GPT-поддержка: можно задать “сделай NFT с лимитом 500, включи minting и запрети повторную покупку” — и он соберёт всё сам
🔹 FlowGPT + Code Interpreter + Hardhat Playground
– кастомные AI-пайплайны для генерации контрактов и деплоя с минимальным ручным трудом
👀 Кому это особенно полезно?
🧠 Продукт-менеджерам и дизайнерам, которые хотят MVP
🚀 Фаундерам, которым нужно собрать пилот и пойти к инвестору
📚 Начинающим девам, чтобы пощупать Web3 вживую
📣 Маркетологам и комьюнити-лидам, которые хотят сделать NFT-дропы или промо
🧪 Хакатонщикам, чтобы не тратить 2 дня на написание boilerplate
🤯 Куда это всё движется?
AI становится блокчейн-ассистентом: через Copilot или GPT ты можешь просто “сказать” идею.
No-code превращается в DAO-каркас — запуск токеномики или governance будет как создание группы в Telegram.
Hyper-fast MVP development — ты можешь протестить 10 идей за неделю, и только потом кодить «по-взрослому».
💬 А ты уже пробовал собирать Web3-приложения без кода?
Или есть идеи, которые хочется реализовать руками AI?
Делись в комментах — интересно, на чём сейчас экспериментируют девы!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Как запускать Web3-продукты без разработчиков и кучи кода
Если раньше запуск Web3-проекта был как экспедиция на Марс — нужны блокчейн-разработчики, понимание Solidity, знание инфраструктуры и куча времени — то теперь всё быстрее, проще и… реально доступно.
AI и no-code платформы резко снижают входной порог.
Хочешь протестить идею, собрать децентрализованное приложение, запустить токен или NFT-дроп — не обязательно быть девом.
🚀 В чём сила этой связки?
Комбо no-code + AI — это когда ты буквально описываешь словами свой проект,
а алгоритмы превращают это в смарт-контракт или интерфейс.
Без ручного кодинга, без боли с документацией и без «ждать две недели, пока освободится Solidity-дев».
📦 Что можно собрать на этом стеке?
✅ NFT-коллекцию с вайтлистом, роялти, минтом и сайтом
✅ Простой DAO с системой голосования и кастомной логикой
✅ Utility-токен с базовой экономикой и условиями обращения
✅ Дроп-платформу с интерактивным фронтом
✅ DApp, подключённый к кошельку (через WalletConnect, MetaMask и т.д.)
💡 Важно: пока это больше MVP и early-stage, но за последние 6 месяцев инструменты сильно прокачались.
🛠 Какие инструменты реально работают?
Вот проверенный стек, который уже можно использовать:
🔹 Thirdweb
– позволяет собрать интерфейс + подключить готовые блокчейн-модули (дропы, marketplace, governance и т.д.)
– есть визуальный редактор контрактов
– интеграция с кошельками и деплой на разные сети в 2 клика
🔹 Moralis
– backend для Web3-приложений: можно быстро подключить авторизацию, базы данных, аналитические дашборды
– теперь добавили Moralis Copilot — AI, который помогает генерировать и деплоить контракты
🔹 AskTheCode / SuperAGI
– генерация смарт-контрактов и тестов на основе текстового описания
– GPT-поддержка: можно задать “сделай NFT с лимитом 500, включи minting и запрети повторную покупку” — и он соберёт всё сам
🔹 FlowGPT + Code Interpreter + Hardhat Playground
– кастомные AI-пайплайны для генерации контрактов и деплоя с минимальным ручным трудом
👀 Кому это особенно полезно?
🧠 Продукт-менеджерам и дизайнерам, которые хотят MVP
🚀 Фаундерам, которым нужно собрать пилот и пойти к инвестору
📚 Начинающим девам, чтобы пощупать Web3 вживую
📣 Маркетологам и комьюнити-лидам, которые хотят сделать NFT-дропы или промо
🧪 Хакатонщикам, чтобы не тратить 2 дня на написание boilerplate
🤯 Куда это всё движется?
AI становится блокчейн-ассистентом: через Copilot или GPT ты можешь просто “сказать” идею.
No-code превращается в DAO-каркас — запуск токеномики или governance будет как создание группы в Telegram.
Hyper-fast MVP development — ты можешь протестить 10 идей за неделю, и только потом кодить «по-взрослому».
💬 А ты уже пробовал собирать Web3-приложения без кода?
Или есть идеи, которые хочется реализовать руками AI?
Делись в комментах — интересно, на чём сейчас экспериментируют девы!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥2
🔐🧠 Как Web3 помогает ИИ выйти из-под контроля Big Tech 🔓🧠
Когда мы говорим "искусственный интеллект", большинство сразу думает про OpenAI, Google, Meta.
Но что, если ИИ мог бы жить и развиваться не под контролем корпораций, а в децентрализованной экосистеме?
📦 В мире Web3 это уже происходит.
Проекты вроде Ocean Protocol и SingularityNET строят платформы, где ИИ может обучаться, делиться данными и даже продавать свои модели — без посредников.
Тут каждый разработчик может добавить свой кирпичик в общее ИИ-решение, а пользователи — выбирать, кому доверять.
🟢 Зачем вообще это нужно?
Централизованные ИИ-системы — это black box: ты не знаешь, как они устроены, кто контролирует данные, какие цели стоят за алгоритмами.
В Web3 всё иначе:
✔️ Код и модели доступны на смарт-контрактах
✔️ Решения принимаются DAO, а не топ-менеджментом
✔️ Участники получают вознаграждение за вклад
⚠️ Но есть и минусы.
Децентрализация = гибкость, но не всегда скорость.
Сложнее масштабировать, больше рисков фрагментации.
А главное — нужна сильная комьюнити и хорошие протоколы безопасности, иначе такой ИИ может стать хаосом.
💬 А как думаешь ты:
Какой ИИ безопаснее — централизованный (OpenAI) или децентрализованный (SingularityNET)? Пиши в комменты 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Когда мы говорим "искусственный интеллект", большинство сразу думает про OpenAI, Google, Meta.
Но что, если ИИ мог бы жить и развиваться не под контролем корпораций, а в децентрализованной экосистеме?
📦 В мире Web3 это уже происходит.
Проекты вроде Ocean Protocol и SingularityNET строят платформы, где ИИ может обучаться, делиться данными и даже продавать свои модели — без посредников.
Тут каждый разработчик может добавить свой кирпичик в общее ИИ-решение, а пользователи — выбирать, кому доверять.
🟢 Зачем вообще это нужно?
Централизованные ИИ-системы — это black box: ты не знаешь, как они устроены, кто контролирует данные, какие цели стоят за алгоритмами.
В Web3 всё иначе:
✔️ Код и модели доступны на смарт-контрактах
✔️ Решения принимаются DAO, а не топ-менеджментом
✔️ Участники получают вознаграждение за вклад
⚠️ Но есть и минусы.
Децентрализация = гибкость, но не всегда скорость.
Сложнее масштабировать, больше рисков фрагментации.
А главное — нужна сильная комьюнити и хорошие протоколы безопасности, иначе такой ИИ может стать хаосом.
💬 А как думаешь ты:
Какой ИИ безопаснее — централизованный (OpenAI) или децентрализованный (SingularityNET)? Пиши в комменты 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍3
🛡️AI против скама: как искусственный интеллект очищает Web3 от мошенников
Разработчики реагируют. Один из главных инструментов в арсенале — искусственный интеллект. Он не просто автоматизирует поиск уязвимостей — он помогает анализировать поведение и предугадывать скам.
💡 Что делает AI в этой войне?
🔍 1. Ончейн-анализ в реальном времени
Web3 — это огромный поток данных: тысячи транзакций ежеминутно. Ручной анализ тут невозможен.
AI-мониторинг от проектов вроде Forta и Chainalysis позволяет отслеживать аномалии:
– неожиданное перемещение средств из контрактов
– резкое снижение ликвидности
– манипуляции в DAO-голосованиях
– фишинговые адреса и токены-клоны
Forta, например, анализирует поведение смарт-контрактов и децентрализованных приложений, выявляя потенциальные угрозы ещё до взлома. У них даже есть библиотека "агентов", которые обучены находить конкретные типы атак.
🧠 2. AI как умный аудит
Раньше аудит смарт-контрактов делался только вручную, что занимало недели.
Теперь ИИ-системы вроде CertiK Skynet и OpenZeppelin Defender позволяют:
– запускать статический анализ кода
– тестировать поведение в разных сценариях
– проверять уязвимости по базе известных эксплойтов
Хотя AI ещё не заменяет аудиторов, он сильно снижает нагрузку на команды и повышает базовый уровень безопасности для небольших проектов с ограниченным бюджетом.
🔎 3. Поиск и отслеживание мошеннических сетей
Chainalysis использует AI для построения графов связей между адресами. Это помогает:
– выявлять “мулов” (адреса-перенаправители)
– отслеживать отмывание средств
– определять связи между скам-проектами
– сотрудничать с правоохранительными органами
По их данным, более 25% всех украденных в Web3 средств проходят через одни и те же “хабы” кошельков.
📌 Что важно понимать?
AI в Web3 — это не просто модный тренд. Это необходимость.
Мошенники совершенствуются, а у разработчиков наконец появился инструмент, который может работать 24/7 и реагировать в реальном времени.
💬 А ты что думаешь?
Нужен ли каждому Web3-проекту AI-аудит?
Или старый добрый ручной аудит по-прежнему незаменим?
👇Поделись мнением в комментах — обсудим!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Мир Web3 растёт — но вместе с ним растёт и число атак. Только в 2023 году убытки от скама и хаков в криптоиндустрии превысили $1,7 млрд. Это и взломы смарт-контрактов, и эксплойты в DeFi-протоколах, и банальный rug pull.
Разработчики реагируют. Один из главных инструментов в арсенале — искусственный интеллект. Он не просто автоматизирует поиск уязвимостей — он помогает анализировать поведение и предугадывать скам.
💡 Что делает AI в этой войне?
🔍 1. Ончейн-анализ в реальном времени
Web3 — это огромный поток данных: тысячи транзакций ежеминутно. Ручной анализ тут невозможен.
AI-мониторинг от проектов вроде Forta и Chainalysis позволяет отслеживать аномалии:
– неожиданное перемещение средств из контрактов
– резкое снижение ликвидности
– манипуляции в DAO-голосованиях
– фишинговые адреса и токены-клоны
Forta, например, анализирует поведение смарт-контрактов и децентрализованных приложений, выявляя потенциальные угрозы ещё до взлома. У них даже есть библиотека "агентов", которые обучены находить конкретные типы атак.
🧠 2. AI как умный аудит
Раньше аудит смарт-контрактов делался только вручную, что занимало недели.
Теперь ИИ-системы вроде CertiK Skynet и OpenZeppelin Defender позволяют:
– запускать статический анализ кода
– тестировать поведение в разных сценариях
– проверять уязвимости по базе известных эксплойтов
Хотя AI ещё не заменяет аудиторов, он сильно снижает нагрузку на команды и повышает базовый уровень безопасности для небольших проектов с ограниченным бюджетом.
🔎 3. Поиск и отслеживание мошеннических сетей
Chainalysis использует AI для построения графов связей между адресами. Это помогает:
– выявлять “мулов” (адреса-перенаправители)
– отслеживать отмывание средств
– определять связи между скам-проектами
– сотрудничать с правоохранительными органами
По их данным, более 25% всех украденных в Web3 средств проходят через одни и те же “хабы” кошельков.
📌 Что важно понимать?
AI в Web3 — это не просто модный тренд. Это необходимость.
Мошенники совершенствуются, а у разработчиков наконец появился инструмент, который может работать 24/7 и реагировать в реальном времени.
💬 А ты что думаешь?
Нужен ли каждому Web3-проекту AI-аудит?
Или старый добрый ручной аудит по-прежнему незаменим?
👇Поделись мнением в комментах — обсудим!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥3
🛠️ Как ChatGPT превращается в DevTool для Web3-разработчиков: гайд с примерами
🔸 1. Генерация смарт-контрактов на Solidity
Задача: нужно быстро собрать шаблон для DAO, NFT или DeFi-протокола.
Как использовать GPT:
Промпт:
"Напиши смарт-контракт на Solidity для DAO с голосованием. Участники должны вносить токены, чтобы иметь право голосовать. Побеждает предложение с наибольшим числом голосов. Объясни каждую функцию."
Что получишь: каркас, функции vote(), propose(), логику подсчета голосов, часто — с комментариями.
⚠️ Проверь совместимость с нужной версией Solidity. GPT иногда вставляет устаревшие методы.
🔸 2. Чтение и ревью чужих контрактов
Пример: кто-то прислал контракт на 500 строк — и нужно понять, где логика DAO, а где администрирование.
Решение: скопируй часть кода и попроси:
"Поясни, что делает этот смарт-контракт. Есть ли здесь уязвимости или нестандартная логика?"
GPT разбивает код по частям и комментирует, что делает каждая функция, где могут быть уязвимости (reentrancy, неправильное управление доступом и т.п.).
🔸 3. Генерация тестов для Foundry / Hardhat
Промпт:
"Сгенерируй юнит-тесты на Foundry для смарт-контракта, в котором пользователь может создать и удалить предложение в DAO. Добавь проверки доступа и edge-case’ы."
GPT выдаёт тесты с использованием vm.prank, assertEq, expectRevert — почти готовые к вставке.
🧠 Инсайт: даже если код требует доработки, вы получаете структуру тестов и идеи на проверку крайних случаев.
🔸 4. Автогенерация документации
Не хочешь писать Readme вручную?
Дай GPT описание функций или весь контракт, и он сгенерирует Markdown-документацию, описания входов/выходов, общую архитектуру.
Также можно запросить Swagger/OpenAPI спецификацию, если строишь API к Web3-бэкенду.
🔸 5. Бонус — AI Dev Agents (если хочется автоматизации)
Примеры инструментов, где GPT-интеграция уже встроена:
⚙️ Autonomous GPT Agents (AutoGPT + Hardhat/Forta)
⚙️ AI + Thirdweb — пиши, что ты хочешь, и получай готовый фронт и контракт
⚙️ AI Code Companion от Moralis — работает как Copilot, но заточен под Web3
⚠️ Ограничения
GPT не знает всех нюансов Web3-безопасности (нет threat modeling, он не заменит аудитора).
Иногда генерирует невалидный код (особенно для нестабильных библиотек или новых EVM-фич).
Работает в контексте — длинный контракт может не влезть в один промпт.
🗨 Вопрос к вам:
А ты уже используешь GPT как DevTool?
Пиши в комментах, какие задачи ты делегировал ИИ — и какие были фейлы или успехи 🔽
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
ИИ — больше не игрушка. Всё чаще его используют как реального ассистента в пайплайне Web3-разработки: от генерации контрактов до юнит-тестов и ревью чужого кода. Ниже — практический гайд, как ChatGPT уже встраивается в рабочий процесс.
🔸 1. Генерация смарт-контрактов на Solidity
Задача: нужно быстро собрать шаблон для DAO, NFT или DeFi-протокола.
Как использовать GPT:
Промпт:
"Напиши смарт-контракт на Solidity для DAO с голосованием. Участники должны вносить токены, чтобы иметь право голосовать. Побеждает предложение с наибольшим числом голосов. Объясни каждую функцию."
Что получишь: каркас, функции vote(), propose(), логику подсчета голосов, часто — с комментариями.
⚠️ Проверь совместимость с нужной версией Solidity. GPT иногда вставляет устаревшие методы.
🔸 2. Чтение и ревью чужих контрактов
Пример: кто-то прислал контракт на 500 строк — и нужно понять, где логика DAO, а где администрирование.
Решение: скопируй часть кода и попроси:
"Поясни, что делает этот смарт-контракт. Есть ли здесь уязвимости или нестандартная логика?"
GPT разбивает код по частям и комментирует, что делает каждая функция, где могут быть уязвимости (reentrancy, неправильное управление доступом и т.п.).
🔸 3. Генерация тестов для Foundry / Hardhat
Промпт:
"Сгенерируй юнит-тесты на Foundry для смарт-контракта, в котором пользователь может создать и удалить предложение в DAO. Добавь проверки доступа и edge-case’ы."
GPT выдаёт тесты с использованием vm.prank, assertEq, expectRevert — почти готовые к вставке.
🧠 Инсайт: даже если код требует доработки, вы получаете структуру тестов и идеи на проверку крайних случаев.
🔸 4. Автогенерация документации
Не хочешь писать Readme вручную?
Дай GPT описание функций или весь контракт, и он сгенерирует Markdown-документацию, описания входов/выходов, общую архитектуру.
Также можно запросить Swagger/OpenAPI спецификацию, если строишь API к Web3-бэкенду.
🔸 5. Бонус — AI Dev Agents (если хочется автоматизации)
Примеры инструментов, где GPT-интеграция уже встроена:
⚙️ Autonomous GPT Agents (AutoGPT + Hardhat/Forta)
⚙️ AI + Thirdweb — пиши, что ты хочешь, и получай готовый фронт и контракт
⚙️ AI Code Companion от Moralis — работает как Copilot, но заточен под Web3
⚠️ Ограничения
GPT не знает всех нюансов Web3-безопасности (нет threat modeling, он не заменит аудитора).
Иногда генерирует невалидный код (особенно для нестабильных библиотек или новых EVM-фич).
Работает в контексте — длинный контракт может не влезть в один промпт.
🗨 Вопрос к вам:
А ты уже используешь GPT как DevTool?
Пиши в комментах, какие задачи ты делегировал ИИ — и какие были фейлы или успехи 🔽
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥2
🤖 AI-инструменты, которые можно внедрить в dApp прямо сейчас
ИИ в Web3 — это не только хайп. Уже сегодня ты можешь интегрировать в свой dApp реальные AI-фичи: от умных ассистентов на фронте до анализа ончейн-данных через open-source модели.
Вот подборка рабочих направлений и инструментов для Web3-разработчиков.
🔹 AI-модели на фронте: чаты, ассистенты, голос
Если у тебя есть фронт (React, Next.js, Vue), ты можешь:
• встроить чат-ассистента, который объясняет, как работает твой dApp, какие риски у контракта, что делает конкретная функция и т.д.
• сделать voice-to-text для управления через голос, особенно удобно для мобильных интерфейсов (используй OpenAI Whisper, AssemblyAI)
• добавить natural language input, где пользователь вводит запрос типа “отправить 0.1 ETH на адрес X”, а ИИ превращает его в транзакцию
📦 Что использовать:
• LangChain + OpenAI / Claude
• Whisper API
• Vocode (open-source voice interface)
• ChatUI или свой кастомный ассистент с LLM
🔹AI для анализа поведения пользователей (ончейн + оффчейн)
ИИ отлично справляется с анализом:
• активности кошельков: кто часто взаимодействует с твоим dApp, кто чей альт
• рисков: через поведенческие паттерны можно предсказать, кто потенциально может заскамить протокол или смачно свопнуться на пул
🔍 Примеры:
• кластеризация пользователей (как делает Nansen)
• anomaly detection в on-chain действиях (на Python с Sklearn или через Forta)
🔹Встраивание open-source AI-моделей через API
Если не хочешь платить OpenAI — бери open-source:
• HuggingFace Spaces / Models: любой NLP/LLM, fine-tuned на твой use case
• Replicate — как AppStore для ML. Один API-запрос — и ты уже разворачиваешь SDXL, Llama3, TTS, OCR, что угодно
🔹Кейсы на GitHub: ищем вдохновение
📁 Некоторые годные репы:
• airstack-ai-chat — чат-ассистент с доступом к ончейн данным через Airstack API
• thirdweb-ai — генерация и деплой контрактов с помощью ChatGPT
• forta-bot — создание AI-ботов для мониторинга угроз в смарт-контрактах
• web3-gpt-agent — автономный GPT-агент для взаимодействия с Web3 через ethers.js
⚡ Идеи для внедрения:
• Ассистент в DeFi-протоколе, который объясняет APY и стратегии.
• NFT-генератор с AI + Replicate SDXL.
• dApp, который сам генерирует контракт на основе промпта пользователя.
• Автоаудит подозрительных взаимодействий.
🧠 Вопрос к тебе:
А какие AI-интеграции ты бы хотел увидеть в dApp?
Или уже что-то сделал? Делись в комментах или кидай гитхаб
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
ИИ в Web3 — это не только хайп. Уже сегодня ты можешь интегрировать в свой dApp реальные AI-фичи: от умных ассистентов на фронте до анализа ончейн-данных через open-source модели.
Вот подборка рабочих направлений и инструментов для Web3-разработчиков.
🔹 AI-модели на фронте: чаты, ассистенты, голос
Если у тебя есть фронт (React, Next.js, Vue), ты можешь:
• встроить чат-ассистента, который объясняет, как работает твой dApp, какие риски у контракта, что делает конкретная функция и т.д.
• сделать voice-to-text для управления через голос, особенно удобно для мобильных интерфейсов (используй OpenAI Whisper, AssemblyAI)
• добавить natural language input, где пользователь вводит запрос типа “отправить 0.1 ETH на адрес X”, а ИИ превращает его в транзакцию
📦 Что использовать:
• LangChain + OpenAI / Claude
• Whisper API
• Vocode (open-source voice interface)
• ChatUI или свой кастомный ассистент с LLM
🔹AI для анализа поведения пользователей (ончейн + оффчейн)
ИИ отлично справляется с анализом:
• активности кошельков: кто часто взаимодействует с твоим dApp, кто чей альт
• рисков: через поведенческие паттерны можно предсказать, кто потенциально может заскамить протокол или смачно свопнуться на пул
🔍 Примеры:
• кластеризация пользователей (как делает Nansen)
• anomaly detection в on-chain действиях (на Python с Sklearn или через Forta)
🔹Встраивание open-source AI-моделей через API
Если не хочешь платить OpenAI — бери open-source:
• HuggingFace Spaces / Models: любой NLP/LLM, fine-tuned на твой use case
• Replicate — как AppStore для ML. Один API-запрос — и ты уже разворачиваешь SDXL, Llama3, TTS, OCR, что угодно
🔹Кейсы на GitHub: ищем вдохновение
📁 Некоторые годные репы:
• airstack-ai-chat — чат-ассистент с доступом к ончейн данным через Airstack API
• thirdweb-ai — генерация и деплой контрактов с помощью ChatGPT
• forta-bot — создание AI-ботов для мониторинга угроз в смарт-контрактах
• web3-gpt-agent — автономный GPT-агент для взаимодействия с Web3 через ethers.js
⚡ Идеи для внедрения:
• Ассистент в DeFi-протоколе, который объясняет APY и стратегии.
• NFT-генератор с AI + Replicate SDXL.
• dApp, который сам генерирует контракт на основе промпта пользователя.
• Автоаудит подозрительных взаимодействий.
🧠 Вопрос к тебе:
А какие AI-интеграции ты бы хотел увидеть в dApp?
Или уже что-то сделал? Делись в комментах или кидай гитхаб
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
GitHub
GitHub - thirdweb-dev/ai
Contribute to thirdweb-dev/ai development by creating an account on GitHub.
👍1
💻 AI-помощники для написания и анализа смарт-контрактов
Вот инструменты и подходы, которые уже работают:
🔧 Генерация смарт-контрактов: быстро и на удивление неплохо
ИИ-помощники не заменят понимание архитектуры, но ускорят типовые задачи:
• создание токенов (ERC-20/721/1155),
• сборы, DAO, голосования,
• простая бизнес-логика.
📦 Что использовать:
• ChatGPT + хороший промпт (лучше с уточнением версии Solidity)
• OpenZeppelin Contracts Wizard — полу-AI генератор, простой и безопасный старт
• Thirdweb Contract AI — сгенерируй контракт на основе описания (например, “NFT коллекция с розыгрышем каждую неделю”)
• SmarTestAI — AI для генерации и проверки контрактов, работает в IDE
✍️ Пример промпта для GPT:
“Write a Solidity contract for a staking system where users lock ERC20 tokens and get rewarded based on time staked. Use Solidity 0.8.19.”
🔍 AI как аудит и ревьюер
ИИ сегодня не заменяет ручной аудит, но может:
• находить очевидные уязвимости (reentrancy, overflow, public/private ошибки)
• объяснять, что делает функция и где риски
• служить как автотест/ревью перед пушем
📌 Что работает:
• GPT-Solidity (модель, обученная на Solidity-контрактах)
• SmarTestAI (highlight потенциальных проблем)
• OpenAI Code Interpreter (для анализа логики и предложений)
⚠️ Даже ChatGPT 4 может найти:
• неэффективный gas usage
• плохие модификаторы доступа
• логические ошибки
🔁 Как внедрить в пайплайн: CI/CD + AI
Для серьёзной разработки важно автоматизировать не только тесты, но и AI-ревью.
Ты можешь связать GPT или SmarTest с GitHub Actions:
🛠 Пример:
• Каждый push в main → запуск AI-скрипта
• Анализ кода → коммент к PR с выводами
• Возможность флагать PR как “требует ручной аудит”
Некоторые компании уже экспериментируют с этим: AI как первый этап ревью, до ревью инженеров.
💡 Примеры интеграции
• Hackless — использует AI для анализа аномального поведения контрактов.
• Forta — AI-агенты для мониторинга в реальном времени.
• Thirdweb AI — генерация кастомных контрактов без кода.
🗨 Вопрос к тебе:
Пробовал ли ты использовать AI для генерации или анализа смарт-контрактов?
Что понравилось, что сломалось? Или хочешь протестить в новом проекте?
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Смарт-контракты — сердце Web3. Но даже опытные девелоперы знают: писать безопасный и читаемый код на Solidity — задача не из простых.
ИИ начинает сильно менять этот процесс — от генерации до аудита.
Вот инструменты и подходы, которые уже работают:
🔧 Генерация смарт-контрактов: быстро и на удивление неплохо
ИИ-помощники не заменят понимание архитектуры, но ускорят типовые задачи:
• создание токенов (ERC-20/721/1155),
• сборы, DAO, голосования,
• простая бизнес-логика.
📦 Что использовать:
• ChatGPT + хороший промпт (лучше с уточнением версии Solidity)
• OpenZeppelin Contracts Wizard — полу-AI генератор, простой и безопасный старт
• Thirdweb Contract AI — сгенерируй контракт на основе описания (например, “NFT коллекция с розыгрышем каждую неделю”)
• SmarTestAI — AI для генерации и проверки контрактов, работает в IDE
✍️ Пример промпта для GPT:
“Write a Solidity contract for a staking system where users lock ERC20 tokens and get rewarded based on time staked. Use Solidity 0.8.19.”
🔍 AI как аудит и ревьюер
ИИ сегодня не заменяет ручной аудит, но может:
• находить очевидные уязвимости (reentrancy, overflow, public/private ошибки)
• объяснять, что делает функция и где риски
• служить как автотест/ревью перед пушем
📌 Что работает:
• GPT-Solidity (модель, обученная на Solidity-контрактах)
• SmarTestAI (highlight потенциальных проблем)
• OpenAI Code Interpreter (для анализа логики и предложений)
⚠️ Даже ChatGPT 4 может найти:
• неэффективный gas usage
• плохие модификаторы доступа
• логические ошибки
🔁 Как внедрить в пайплайн: CI/CD + AI
Для серьёзной разработки важно автоматизировать не только тесты, но и AI-ревью.
Ты можешь связать GPT или SmarTest с GitHub Actions:
🛠 Пример:
• Каждый push в main → запуск AI-скрипта
• Анализ кода → коммент к PR с выводами
• Возможность флагать PR как “требует ручной аудит”
Некоторые компании уже экспериментируют с этим: AI как первый этап ревью, до ревью инженеров.
💡 Примеры интеграции
• Hackless — использует AI для анализа аномального поведения контрактов.
• Forta — AI-агенты для мониторинга в реальном времени.
• Thirdweb AI — генерация кастомных контрактов без кода.
🗨 Вопрос к тебе:
Пробовал ли ты использовать AI для генерации или анализа смарт-контрактов?
Что понравилось, что сломалось? Или хочешь протестить в новом проекте?
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Openzeppelin
OpenZeppelin Contracts Wizard
An interactive smart contract generator based on OpenZeppelin Contracts.
☁️ AI-инфраструктура на блокчейне: как это работает на практике?
Давай разберёмся, как работают AI-сети на блокчейне — и зачем это может быть полезно именно тебе, как разработчику.
⚙️ Что такое децентрализованная AI-сеть?
Это инфраструктура, в которой:
• хостинг моделей,
• вычисления,
• оценка качества,
• и оплата —
происходят не на серверах Big Tech, а в распределённой сети узлов.
Каждый участник может:
• предоставлять мощности (GPU, память)
• загружать и выполнять ML-модели
• проверять корректность работы других узлов
• получать награду в токенах
📦 Примеры таких сетей
1. SingularityNET (AGIX)
Платформа-маркетплейс, где ИИ-сервисы работают как модули.
Можно “вызвать” чужую модель — распознавание речи, перевод, анализ — через API.
2. Bittensor (TAO)
Похож на Proof-of-Stake, но валидация идей, а не блоков.
Ноды обучают и оценивают нейросети друг друга. Чем полезнее модель — тем выше её рейтинг и награда.
3. Gensyn
Фокус на тренировку моделей: распределяет задачи по GPU-узлам, валидация происходит ончейн.
Подходит для DL-задач, LLM и кастомных моделей.
🛠 Как работает “AI as a service” на Web3?
Представь, что ты хочешь встроить генеративный AI в свой dApp:
— В Web2 ты бы вызвал API GPT-4, заплатив Stripe-ом.
— В Web3 ты вызываешь модель с децентрализованной платформы (например, SingularityNET), платишь токенами, а код — на смарт-контрактах.
Примеры задач:
• генерация текста, речи, изображений
• анализ данных
• модерация контента
• автоматизированные ассистенты в DAO и метавселенных
🧠 Что это значит для разработчика?
Главное отличие от Web2 ML:
• Ты не зависишь от лицензий OpenAI или Meta
• Можешь запускать модели децентрализованно (даже приватные)
• Сам создаёшь и обучаешь модель → загружаешь в сеть → получаешь доход
• Аудит работы модели публичен (можно верифицировать, как и на чём она была обучена)
Это даёт:
• больше контроля
• меньше цензуры
• новые возможности для монетизации
⚠️ А что с проблемами?
• Скорость может быть ниже, чем в централизованных решениях
• Валидация качества — открытый вызов (особенно для сложных моделей)
• Не все платформы подходят под enterprise-нагрузку
Но комьюнити активно работает над этим. Появляются “гибридные” решения: часть AI-инфры на Web3, часть — в offchain-облаках.
🗨 Хочешь разбор глубже?
Напиши, если интересно разобрать архитектуру Bittensor или Gensyn в отдельном посте.
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Если ты привык к классической ML-инфраструктуре (Google Colab, AWS, HuggingFace), децентрализованный подход покажется… другим.
Но именно он может стать основой новой модели — AI без монополий и с открытым доступом.
Давай разберёмся, как работают AI-сети на блокчейне — и зачем это может быть полезно именно тебе, как разработчику.
⚙️ Что такое децентрализованная AI-сеть?
Это инфраструктура, в которой:
• хостинг моделей,
• вычисления,
• оценка качества,
• и оплата —
происходят не на серверах Big Tech, а в распределённой сети узлов.
Каждый участник может:
• предоставлять мощности (GPU, память)
• загружать и выполнять ML-модели
• проверять корректность работы других узлов
• получать награду в токенах
📦 Примеры таких сетей
1. SingularityNET (AGIX)
Платформа-маркетплейс, где ИИ-сервисы работают как модули.
Можно “вызвать” чужую модель — распознавание речи, перевод, анализ — через API.
2. Bittensor (TAO)
Похож на Proof-of-Stake, но валидация идей, а не блоков.
Ноды обучают и оценивают нейросети друг друга. Чем полезнее модель — тем выше её рейтинг и награда.
3. Gensyn
Фокус на тренировку моделей: распределяет задачи по GPU-узлам, валидация происходит ончейн.
Подходит для DL-задач, LLM и кастомных моделей.
🛠 Как работает “AI as a service” на Web3?
Представь, что ты хочешь встроить генеративный AI в свой dApp:
— В Web2 ты бы вызвал API GPT-4, заплатив Stripe-ом.
— В Web3 ты вызываешь модель с децентрализованной платформы (например, SingularityNET), платишь токенами, а код — на смарт-контрактах.
Примеры задач:
• генерация текста, речи, изображений
• анализ данных
• модерация контента
• автоматизированные ассистенты в DAO и метавселенных
🧠 Что это значит для разработчика?
Главное отличие от Web2 ML:
• Ты не зависишь от лицензий OpenAI или Meta
• Можешь запускать модели децентрализованно (даже приватные)
• Сам создаёшь и обучаешь модель → загружаешь в сеть → получаешь доход
• Аудит работы модели публичен (можно верифицировать, как и на чём она была обучена)
Это даёт:
• больше контроля
• меньше цензуры
• новые возможности для монетизации
⚠️ А что с проблемами?
• Скорость может быть ниже, чем в централизованных решениях
• Валидация качества — открытый вызов (особенно для сложных моделей)
• Не все платформы подходят под enterprise-нагрузку
Но комьюнити активно работает над этим. Появляются “гибридные” решения: часть AI-инфры на Web3, часть — в offchain-облаках.
🗨 Хочешь разбор глубже?
Напиши, если интересно разобрать архитектуру Bittensor или Gensyn в отдельном посте.
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍1🔥1
🛡️ Как AI может мониторить и тестировать Web3-продукт
Разработал контракт, задеплоил — и молишься, чтобы всё работало?
А если бы AI следил за контрактом 24/7, автоматически тестировал его, анализировал поведение юзеров и даже блокировал подозрительные действия?
Это не фантастика. Это AIOps для Web3.
👁️ AI-агенты для мониторинга смарт-контрактов
Forta — один из самых известных примеров.
Это децентрализованная сеть агентов, которые “слушают” блокчейн и срабатывают при:
• неожиданных транзакциях
• взломах, флеш-лёнах
• аномальном поведении DAO
Forta использует ML-модели, чтобы анализировать поведение адресов и контрактов в реальном времени.
Результат? — Уведомление + автоматическая реакция (например, блокировка функции через governance или паузу контракта).
✅ AI + автотесты при деплое
Вместо ручных чеков и рутинных скриптов можно подключить:
• ChatGPT или GPT-Solidity для генерации юнит-тестов
• AI-интеграцию в CI/CD: проверка уязвимостей, gas-оптимизация, антипаттерны
• AutoPR-ботов: если контракт не проходит ML-анализ — пуш отклоняется
Некоторые команды уже используют open-source-агентов от Forta или пишут свои на Python с ML-библиотеками.
📊 Метрики поведения пользователей
AI может анализировать:
• Ончейн-поведение: частота вызовов, аномалии, ретенции
• Подозрительную активность: автоматические мейнинг-циклы, MEV-атаки
• Эффективность UX (особенно в dApps, GameFi, NFT)
ML-классификаторы обучаются на этих данных и могут запускать алерты, рекомендовать изменения или даже блокировать контракты в экстренных случаях.
🛠 MVP-подход: как собрать своё решение?
1. Настроить индексаторы (The Graph, Alchemy, custom parser)
2. Подключить open-source ML-библиотеки (scikit-learn, anomaly-detection пакеты)
3. Написать простые агенты-алерты (на Python или Node)
4. Встроить в pipeline: CI/CD или бот, пушащий репорт в Discord
Да, это не заменит аудит, но может предотвратить катастрофу на проде.
🗨 А ты бы доверил ИИ?
Если бы AI-агент предложил временно заморозить контракт — ты бы дал ему право это сделать?
Пиши в комментах, интересно услышать реальные мнения девов.
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Разработал контракт, задеплоил — и молишься, чтобы всё работало?
А если бы AI следил за контрактом 24/7, автоматически тестировал его, анализировал поведение юзеров и даже блокировал подозрительные действия?
Это не фантастика. Это AIOps для Web3.
👁️ AI-агенты для мониторинга смарт-контрактов
Forta — один из самых известных примеров.
Это децентрализованная сеть агентов, которые “слушают” блокчейн и срабатывают при:
• неожиданных транзакциях
• взломах, флеш-лёнах
• аномальном поведении DAO
Forta использует ML-модели, чтобы анализировать поведение адресов и контрактов в реальном времени.
Результат? — Уведомление + автоматическая реакция (например, блокировка функции через governance или паузу контракта).
✅ AI + автотесты при деплое
Вместо ручных чеков и рутинных скриптов можно подключить:
• ChatGPT или GPT-Solidity для генерации юнит-тестов
• AI-интеграцию в CI/CD: проверка уязвимостей, gas-оптимизация, антипаттерны
• AutoPR-ботов: если контракт не проходит ML-анализ — пуш отклоняется
Некоторые команды уже используют open-source-агентов от Forta или пишут свои на Python с ML-библиотеками.
📊 Метрики поведения пользователей
AI может анализировать:
• Ончейн-поведение: частота вызовов, аномалии, ретенции
• Подозрительную активность: автоматические мейнинг-циклы, MEV-атаки
• Эффективность UX (особенно в dApps, GameFi, NFT)
ML-классификаторы обучаются на этих данных и могут запускать алерты, рекомендовать изменения или даже блокировать контракты в экстренных случаях.
🛠 MVP-подход: как собрать своё решение?
1. Настроить индексаторы (The Graph, Alchemy, custom parser)
2. Подключить open-source ML-библиотеки (scikit-learn, anomaly-detection пакеты)
3. Написать простые агенты-алерты (на Python или Node)
4. Встроить в pipeline: CI/CD или бот, пушащий репорт в Discord
Да, это не заменит аудит, но может предотвратить катастрофу на проде.
🗨 А ты бы доверил ИИ?
Если бы AI-агент предложил временно заморозить контракт — ты бы дал ему право это сделать?
Пиши в комментах, интересно услышать реальные мнения девов.
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥3
🧠⚙️ 10 GitHub-репозиториев по теме AI + Web3
1. Forta
Что это: SDK для создания AI-агентов мониторинга ончейна
Почему интересно: можно писать кастомных ботов для анализа транзакций и аномалий
2. OpenZeppelin Defender Autotasks
Что это: автоматизация управления контрактами через AI-триггеры
Попробовать: написать задачу, которая срабатывает при определённой ончейн-метрике
3. ChainML
Что это: инфраструктура для запуска ML-моделей внутри Web3-окружения
Фишка: совместимость с Ethereum и IPFS
4. Ocean Protocol AI Datasets
Что это: индексация и публикация AI-датасетов через Web3
Подходит для: изучения, как децентрализованно торговать ML-данными
5. GPT-Solidity
Генератор Solidity-контрактов с помощью GPT
Совет: поиграйтесь с промптами, чтобы изучить, как ИИ справляется с edge-кейсами
6. TensorFlow.js Blockchain Proof-of-Concept
ML на клиенте + блокчейн-верификация
Интересно: идея, как можно использовать верифицированный inference без сервера
7. Bittensor
Что это: сеть для запуска и валидации AI-моделей на блокчейне
Поиграться: нода + miner, посмотреть как “майнится интеллект”
8. AI Auditor for Solidity
AI-анализатор безопасности контрактов
Реально помогает: находить потенциальные уязвимости и паттерны
9. Replicate API Examples
Хостинг open-source моделей с Web3-интеграцией через API
Можно: встроить генеративный AI в dApp
10. AI DAO examples (SingularityNET)
Децентрализованные AI-агенты, DAO-управление ИИ
Идеи: как собирать ИИ-сервисы и продавать их через токены
🗨 А что ты бы добавил?
Знаешь крутые репы по теме AI + Web3?
Пиши в комментах — соберём часть 2 этой подборки!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Подборка must-have инструментов, фреймворков и SDK для тех, кто хочет прокачаться в связке AI и Web3.
Каждый реп — с коротким комментарием, зачем смотреть и что попробовать.
1. Forta
Что это: SDK для создания AI-агентов мониторинга ончейна
Почему интересно: можно писать кастомных ботов для анализа транзакций и аномалий
2. OpenZeppelin Defender Autotasks
Что это: автоматизация управления контрактами через AI-триггеры
Попробовать: написать задачу, которая срабатывает при определённой ончейн-метрике
3. ChainML
Что это: инфраструктура для запуска ML-моделей внутри Web3-окружения
Фишка: совместимость с Ethereum и IPFS
4. Ocean Protocol AI Datasets
Что это: индексация и публикация AI-датасетов через Web3
Подходит для: изучения, как децентрализованно торговать ML-данными
5. GPT-Solidity
Генератор Solidity-контрактов с помощью GPT
Совет: поиграйтесь с промптами, чтобы изучить, как ИИ справляется с edge-кейсами
6. TensorFlow.js Blockchain Proof-of-Concept
ML на клиенте + блокчейн-верификация
Интересно: идея, как можно использовать верифицированный inference без сервера
7. Bittensor
Что это: сеть для запуска и валидации AI-моделей на блокчейне
Поиграться: нода + miner, посмотреть как “майнится интеллект”
8. AI Auditor for Solidity
AI-анализатор безопасности контрактов
Реально помогает: находить потенциальные уязвимости и паттерны
9. Replicate API Examples
Хостинг open-source моделей с Web3-интеграцией через API
Можно: встроить генеративный AI в dApp
10. AI DAO examples (SingularityNET)
Децентрализованные AI-агенты, DAO-управление ИИ
Идеи: как собирать ИИ-сервисы и продавать их через токены
🗨 А что ты бы добавил?
Знаешь крутые репы по теме AI + Web3?
Пиши в комментах — соберём часть 2 этой подборки!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
GitHub
GitHub - OpenZeppelin/defender-autotask-examples: Example snippets for Defender Autotasks
Example snippets for Defender Autotasks. Contribute to OpenZeppelin/defender-autotask-examples development by creating an account on GitHub.
❤3🔥3
#вакансия
UX/UI-дизайнер для преподавания (AI/Web3)
Кто нам нужен:
🔹 Опыт работы в UX/UI-дизайне, особенно в Web3/блокчейн-проектах (желательно зарубежные кейсы без NDA);
🔹 Преподаватель с опытом ведения курсов, буткампов или менторства;
🔹 Умение разрабатывать методологию и учебные планы для дизайнеров;
🔹 Практика работы с AI-инструментами в дизайне (генерация UI, оптимизация UX, визуализация и др.).
Задачи:
— Создание и проведение курса для UX/UI-дизайнеров с фокусом на Web3 и AI;
— Поддержка студентов в формате буткампа;
— Возможная адаптация программы под разные уровни и рынки.
📍 Удалённо, проектная занятость.
💰 Оплата по результатам собеседования.
👉 Контакт @Julia_shukurova
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
UX/UI-дизайнер для преподавания (AI/Web3)
Ищем UX/UI-дизайнера с опытом преподавания для запуска образовательной программы в Web3-буткампе.
Кто нам нужен:
🔹 Опыт работы в UX/UI-дизайне, особенно в Web3/блокчейн-проектах (желательно зарубежные кейсы без NDA);
🔹 Преподаватель с опытом ведения курсов, буткампов или менторства;
🔹 Умение разрабатывать методологию и учебные планы для дизайнеров;
🔹 Практика работы с AI-инструментами в дизайне (генерация UI, оптимизация UX, визуализация и др.).
Задачи:
— Создание и проведение курса для UX/UI-дизайнеров с фокусом на Web3 и AI;
— Поддержка студентов в формате буткампа;
— Возможная адаптация программы под разные уровни и рынки.
📍 Удалённо, проектная занятость.
💰 Оплата по результатам собеседования.
👉 Контакт @Julia_shukurova
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍2
🤖 SingularityNET: как DAO управляет искусственным интеллектом
📌 В чём идея?
Это децентрализованная сеть, где:
• Разработчики выкладывают свои AI-модели и сервисы (от NLP до CV)
• Пользователи подключают и используют их через API
• Всё работает через смарт-контракты и токен AGIX
🎯 Чем полезно Web3-разработчику:
• Можно подключать AI как сервисы в dApp — через REST API или SDK
• Писать свои микросервисы и зарабатывать AGIX, если они полезны
• Участвовать в DAO: апгрейдить сеть, голосовать за улучшения, запускать сабпродукты (есть целая экосистема)
🧠 Технологии под капотом:
• Ethereum + Layer 2 (и поддержка Cardano)
• Модули на Python (Flask) для интеграции AI
• Система “agoras” — распределённого голосования и стимулов
💡 Интересный факт:
Один из сооснователей — Бен Герцель, философ и AI-учёный, тот самый, кто создал Софи́ю — знаменитого робота-гуманоида 🤖
🗨 Вовлечение:
Слышал про SingularityNET раньше? Как думаешь, реально ли DAO управлять развитием искусственного интеллекта — или снова всё уедет в централизованные руки?
Пиши в комментах 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Что если бы OpenAI был не стартапом с венчурными деньгами, а DAO, где решения принимают пользователи, а не инвесторы?
Это и есть SingularityNET — маркетплейс AI-услуг, построенный на блокчейне.
📌 В чём идея?
Это децентрализованная сеть, где:
• Разработчики выкладывают свои AI-модели и сервисы (от NLP до CV)
• Пользователи подключают и используют их через API
• Всё работает через смарт-контракты и токен AGIX
🎯 Чем полезно Web3-разработчику:
• Можно подключать AI как сервисы в dApp — через REST API или SDK
• Писать свои микросервисы и зарабатывать AGIX, если они полезны
• Участвовать в DAO: апгрейдить сеть, голосовать за улучшения, запускать сабпродукты (есть целая экосистема)
🧠 Технологии под капотом:
• Ethereum + Layer 2 (и поддержка Cardano)
• Модули на Python (Flask) для интеграции AI
• Система “agoras” — распределённого голосования и стимулов
💡 Интересный факт:
Один из сооснователей — Бен Герцель, философ и AI-учёный, тот самый, кто создал Софи́ю — знаменитого робота-гуманоида 🤖
🗨 Вовлечение:
Слышал про SingularityNET раньше? Как думаешь, реально ли DAO управлять развитием искусственного интеллекта — или снова всё уедет в централизованные руки?
Пиши в комментах 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥5❤1
🧬 Bittensor: децентрализованный мозг для машинного обучения
📌 Что это вообще?
Bittensor — это нейросетевой субстрат: платформа, где каждый узел — это AI-модель.
Узлы не просто валидируют блоки — они обмениваются знаниями, и за это получают токены TAO.
🔥 В чём фишка:
• Все участники обучают модели и соревнуются: чей output полезнее — тот и получает вознаграждение
• Нет единого хозяина: саморегулируемая сеть, работающая по принципу «survival of the smartest»
• Open-source и написан на Python (вся логика на Substrate и собственной нейросетевой структуре)
👨💻 Почему это интересно Web3-разработчику:
• Можно запустить свой узел и подключить модель (например, LLM или классификатор)
• Можно использовать чужие модели как API
• Это новый тип сетевой архитектуры, где данные и вычисления живут в peer-to-peer сетке
🧪 Юзкейсы уже есть:
• Динамическое создание LLM с обучением в сети
• Генерация ответов в чате от самых “умных” узлов
• Потенциал использования в DAO, децентрализованных ассистентах и модерации контента
📍 Факт для галочки:
У Bittensor нет классической “токеномики” — всё построено на reputation-based mining: больше пользы = больше TAO.
🗨 Обсуждение:
Bittensor — это будущее открытого AI или пока ещё R&D-песочница?
Ты бы попробовал подключить свою модель в такую сеть?
Пиши мнение в комменты 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Если бы нейросети могли майнить, они бы делали это в Bittensor. Это не просто блокчейн — это живая экосистема нейросетей, которые обучаются, общаются и получают вознаграждение за пользу системе.
📌 Что это вообще?
Bittensor — это нейросетевой субстрат: платформа, где каждый узел — это AI-модель.
Узлы не просто валидируют блоки — они обмениваются знаниями, и за это получают токены TAO.
🔥 В чём фишка:
• Все участники обучают модели и соревнуются: чей output полезнее — тот и получает вознаграждение
• Нет единого хозяина: саморегулируемая сеть, работающая по принципу «survival of the smartest»
• Open-source и написан на Python (вся логика на Substrate и собственной нейросетевой структуре)
👨💻 Почему это интересно Web3-разработчику:
• Можно запустить свой узел и подключить модель (например, LLM или классификатор)
• Можно использовать чужие модели как API
• Это новый тип сетевой архитектуры, где данные и вычисления живут в peer-to-peer сетке
🧪 Юзкейсы уже есть:
• Динамическое создание LLM с обучением в сети
• Генерация ответов в чате от самых “умных” узлов
• Потенциал использования в DAO, децентрализованных ассистентах и модерации контента
📍 Факт для галочки:
У Bittensor нет классической “токеномики” — всё построено на reputation-based mining: больше пользы = больше TAO.
🗨 Обсуждение:
Bittensor — это будущее открытого AI или пока ещё R&D-песочница?
Ты бы попробовал подключить свою модель в такую сеть?
Пиши мнение в комменты 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍4
⚙️ Gensyn: децентрализованный кластер для обучения нейросетей
📌 В чём суть?
Gensyn — это протокол распределённого машинного обучения, работающий на блокчейне.
Он объединяет свободные GPU-ресурсы разработчиков и дата-центров по всему миру в единую сеть.
💡 Как это работает:
• Ты загружаешь задачу на обучение (например, fine-tune LLM или обучить модель с нуля)
• Gensyn распределяет вычисления между узлами (валидированными исполнителями)
• Обучение проходит децентрализованно, а результат — верифицируется через криптографию
🔥 Фишки проекта:
• Нет зависимости от Big Tech и hyperscalers вроде AWS или Google Cloud
• Более низкая стоимость обучения благодаря децентрализованной конкуренции
• Возможность монетизировать свои idle GPU — майнинг, но полезный
🛠 Что даёт Web3-разработчику:
• Возможность строить продукты с AI без гигантских счетов за клауд
• Потенциал интеграции в dApps: генерация, обучение, fine-tuning прямо на децентрализованной инфраструктуре
• Стейкинг и репутационная модель: сеть стимулирует надёжных исполнителей
📍 Интересный факт:
Верификация результатов обучения в Gensyn — отдельная наука. Они используют zero-knowledge доказательства, чтобы проверить, что работа сделана честно и правильно.
🗨 Обсуждение:
Теоретически — это путь к Web3-native клауду.
Ты бы отдал свою нейросеть на обучение в децентрализованную сеть? Или всё ещё доверяешь только локальному TPU?
Делись в комментах 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Обучение ИИ стоит дорого. Особенно если ты стартап или независимый разработчик: аренда GPU, клауд-сервисы, очереди в Colab…
Gensyn предлагает радикальное решение: использовать распределённые вычисления в духе Web3.
📌 В чём суть?
Gensyn — это протокол распределённого машинного обучения, работающий на блокчейне.
Он объединяет свободные GPU-ресурсы разработчиков и дата-центров по всему миру в единую сеть.
💡 Как это работает:
• Ты загружаешь задачу на обучение (например, fine-tune LLM или обучить модель с нуля)
• Gensyn распределяет вычисления между узлами (валидированными исполнителями)
• Обучение проходит децентрализованно, а результат — верифицируется через криптографию
🔥 Фишки проекта:
• Нет зависимости от Big Tech и hyperscalers вроде AWS или Google Cloud
• Более низкая стоимость обучения благодаря децентрализованной конкуренции
• Возможность монетизировать свои idle GPU — майнинг, но полезный
🛠 Что даёт Web3-разработчику:
• Возможность строить продукты с AI без гигантских счетов за клауд
• Потенциал интеграции в dApps: генерация, обучение, fine-tuning прямо на децентрализованной инфраструктуре
• Стейкинг и репутационная модель: сеть стимулирует надёжных исполнителей
📍 Интересный факт:
Верификация результатов обучения в Gensyn — отдельная наука. Они используют zero-knowledge доказательства, чтобы проверить, что работа сделана честно и правильно.
🗨 Обсуждение:
Теоретически — это путь к Web3-native клауду.
Ты бы отдал свою нейросеть на обучение в децентрализованную сеть? Или всё ещё доверяешь только локальному TPU?
Делись в комментах 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
❤5🔥2
🧠 Morpheus AI — агенты на блокчейне, которые работают вместо вас
📌 Что такое Morpheus AI?
Это платформа, где каждый AI-агент — это децентрализованный, обучаемый смарт-контракт. Такие агенты могут:
• принимать решения на основе данных,
• вести переговоры между собой (реально),
• объединяться в сложные цепочки (оркестрации),
• и действовать в интересах пользователя.
💡 Как это выглядит на практике?
• DAO хочет автоматически инвестировать в DeFi-протоколы? AI-агент мониторит рынок, сравнивает риски, даёт рекомендации и сам отправляет транзакции.
• У тебя Web3-приложение? Агент может обрабатывать обращения от пользователей, взаимодействовать с другими dApp’ами и даже предлагать оптимизации.
• Платформа DeFi? Агенты могут самостоятельно находить арбитражные возможности, запускать ордера и выводить прибыль в DAO-казну.
⚙️ Технически:
• Каждый агент живёт в виде smart-контракта, взаимодействует с другими через API или цепочку событий
• Имеется система делегирования: один агент может делегировать задачи другим
• Модель событий и состояний, приближённая к game-theory
🌍 Где это реально используется?
• В DeFi-протоколах (автоматические трейдеры/аудиторы)
• В DAO (голосование, бюджетирование, планирование)
• В метавселенных и NFT (NPC-агенты, сюжетные движки)
📍 Интересный факт:
Название Morpheus — не просто отсылка к “Матрице”, а идея о том, что AI-агенты «пробуждаются» на блокчейне и начинают действовать как независимые сущности.
🗨 Обсуждение:
Пока мы только учим нейросети писать код — Morpheus предлагает им стать активными участниками сети.
🔥 Слишком смело? Или будущее DAO и Web3 за такими агентами?
Пиши своё мнение 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Если вы думаете, что смарт-контракты — это максимум автоматизации в Web3, то Morpheus AI расширит ваш горизонт. Этот проект предлагает новую архитектуру взаимодействия в сети — с помощью автономных AI-агентов, встроенных в блокчейн-инфраструктуру.
📌 Что такое Morpheus AI?
Это платформа, где каждый AI-агент — это децентрализованный, обучаемый смарт-контракт. Такие агенты могут:
• принимать решения на основе данных,
• вести переговоры между собой (реально),
• объединяться в сложные цепочки (оркестрации),
• и действовать в интересах пользователя.
💡 Как это выглядит на практике?
• DAO хочет автоматически инвестировать в DeFi-протоколы? AI-агент мониторит рынок, сравнивает риски, даёт рекомендации и сам отправляет транзакции.
• У тебя Web3-приложение? Агент может обрабатывать обращения от пользователей, взаимодействовать с другими dApp’ами и даже предлагать оптимизации.
• Платформа DeFi? Агенты могут самостоятельно находить арбитражные возможности, запускать ордера и выводить прибыль в DAO-казну.
⚙️ Технически:
• Каждый агент живёт в виде smart-контракта, взаимодействует с другими через API или цепочку событий
• Имеется система делегирования: один агент может делегировать задачи другим
• Модель событий и состояний, приближённая к game-theory
🌍 Где это реально используется?
• В DeFi-протоколах (автоматические трейдеры/аудиторы)
• В DAO (голосование, бюджетирование, планирование)
• В метавселенных и NFT (NPC-агенты, сюжетные движки)
📍 Интересный факт:
Название Morpheus — не просто отсылка к “Матрице”, а идея о том, что AI-агенты «пробуждаются» на блокчейне и начинают действовать как независимые сущности.
🗨 Обсуждение:
Пока мы только учим нейросети писать код — Morpheus предлагает им стать активными участниками сети.
🔥 Слишком смело? Или будущее DAO и Web3 за такими агентами?
Пиши своё мнение 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
❤3
🌿 Grass: как построить децентрализованный “Google” для AI
Сегодня — только у Big Tech: Google, OpenAI, Meta, Amazon. Они — единственные владельцы “поискового зрения” интернета. А теперь представьте, что вместо одной корпорации, данные собирает децентрализованная сеть тысяч нод по всему миру, и все участники получают за это вознаграждение.
Добро пожаловать в мир Grass 🌱
🔍 Что такое Grass?
Grass — это децентрализованная сеть веб-краулеров. Она позволяет:
• обходить сайты, как делает это Googlebot,
• собирать полезные данные: тексты, коды, структуры страниц,
• делиться ими в сеть и получать вознаграждение в токенах.
Сеть напоминает BitTorrent, но вместо фильмов — свежая инфа для AI. И всё это открыто, прозрачно и без единой точки контроля.
🧠 Почему это важно для Web3 и AI?
1. Data = сила
AI-модели обучаются на данных. Чем больше и разнообразнее датасет — тем умнее модель.
Grass делает этот процесс децентрализованным и справедливым: каждый может внести вклад (и заработать).
2. Альтернатива Big Tech
Сегодня весь AI-доступ централизован. Grass предлагает построить децентрализованный GPT — с открытым датасетом, контролем за качеством и прозрачностью сбора данных.
3. Приватность & контроль
Каждая нода — независимый участник сети. Пользователи сами решают, какие сайты краулить, что отдавать в сеть, и могут даже ограничить доступ к определённым источникам.
🛠 Как это работает для айтишников?
• Ты устанавливаешь ноду (например, через простое приложение или CLI)
• Настраиваешь фильтры сайтов (технические блоги, GitHub, Stack Overflow и т.д.)
• Нода обходит эти ресурсы, извлекает нужную инфу
• AI-компании используют данные, Grass распределяет вознаграждение
📍 Интересный факт:
Grass уже прошёл стадию тестнета и начал партнёрства с AI-стартапами, которым нужно обучение моделей на актуальных технических данных (в т.ч. код, туториалы, документация).
🗨 Вопрос к тебе:
Ты бы настроил у себя такую краул-ноду ради токенов и участия в будущем децентрализованного GPT?
🤖 Или считаешь, что без Big Tech всё равно не обойтись?
Пиши в комментах 💬
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Представьте себе: вы — крупная AI-компания, хотите обучить новую языковую модель уровня GPT-4. Что вам нужно в первую очередь? Огромное количество свежих, разнообразных и качественных данных. Где их взять?
Сегодня — только у Big Tech: Google, OpenAI, Meta, Amazon. Они — единственные владельцы “поискового зрения” интернета. А теперь представьте, что вместо одной корпорации, данные собирает децентрализованная сеть тысяч нод по всему миру, и все участники получают за это вознаграждение.
Добро пожаловать в мир Grass 🌱
🔍 Что такое Grass?
Grass — это децентрализованная сеть веб-краулеров. Она позволяет:
• обходить сайты, как делает это Googlebot,
• собирать полезные данные: тексты, коды, структуры страниц,
• делиться ими в сеть и получать вознаграждение в токенах.
Сеть напоминает BitTorrent, но вместо фильмов — свежая инфа для AI. И всё это открыто, прозрачно и без единой точки контроля.
🧠 Почему это важно для Web3 и AI?
1. Data = сила
AI-модели обучаются на данных. Чем больше и разнообразнее датасет — тем умнее модель.
Grass делает этот процесс децентрализованным и справедливым: каждый может внести вклад (и заработать).
2. Альтернатива Big Tech
Сегодня весь AI-доступ централизован. Grass предлагает построить децентрализованный GPT — с открытым датасетом, контролем за качеством и прозрачностью сбора данных.
3. Приватность & контроль
Каждая нода — независимый участник сети. Пользователи сами решают, какие сайты краулить, что отдавать в сеть, и могут даже ограничить доступ к определённым источникам.
🛠 Как это работает для айтишников?
• Ты устанавливаешь ноду (например, через простое приложение или CLI)
• Настраиваешь фильтры сайтов (технические блоги, GitHub, Stack Overflow и т.д.)
• Нода обходит эти ресурсы, извлекает нужную инфу
• AI-компании используют данные, Grass распределяет вознаграждение
📍 Интересный факт:
Grass уже прошёл стадию тестнета и начал партнёрства с AI-стартапами, которым нужно обучение моделей на актуальных технических данных (в т.ч. код, туториалы, документация).
🗨 Вопрос к тебе:
Ты бы настроил у себя такую краул-ноду ради токенов и участия в будущем децентрализованного GPT?
🤖 Или считаешь, что без Big Tech всё равно не обойтись?
Пиши в комментах 💬
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥3
🤖 Autonolas: как собрать автономного AI-бота, который сам рулит в Web3
Например:
– Проверять рынок каждую минуту
– Переводить активы в нужный протокол
– Отзывать ликвидность при падении цены
– Да ещё и оптимизировать всё это с помощью ML-модели
Добро пожаловать в мир Autonolas — инфраструктуры для автономных AI-агентов, которые живут, думают и действуют в Web3 ✨
🧩 Что делает Autonolas?
Это фреймворк и экосистема, которая позволяет разработчикам строить:
✅ Агентов, принимающих решения без участия человека
✅ Программы, работающие на блокчейне + off-chain одновременно
✅ Приложения, где логика делегирована AI и ML-моделям
✅ Сценарии для DAO, DeFi, NFT, которые адаптируются к условиям рынка
Всё это работает на базе Olas SDK — набора инструментов для создания, тестирования и запуска агентов.
🧪 Пример: AI-бухгалтер для DAO
Представьте себе бота, который:
– Анализирует расходы DAO
– Сверяет с казначейским планом
– Делает прогнозы на основе ML
– Сам предлагает сократить выплаты в нестабильный месяц
– И отправляет пропозал в DAO
Это не фантастика — такие агенты уже разворачиваются с помощью Autonolas.
⚙️ Как работает под капотом?
Autonolas использует:
🔹 Off-chain AI/ML-агента, обрабатывающего данные
🔹 On-chain интерфейс (контракт), чтобы взаимодействовать с Web3
🔹 Olas Protocol — для координации, запуска, вознаграждения и репутации агентов
Фишка в том, что агент не просто “скрипт”, а логически обособленное существо с моделью поведения.
💡 Почему это важно для айтишников?
– Можно строить ботов, которые торгуют, администрируют, ведут аналитику, оптимизируют — полностью автономно
– Есть фреймворк и SDK, не нужно собирать с нуля
– Это новый стек: AI + Web3 + автономия — на стыке инженерии и продвинутого девопса
📍 Интересный факт:
Olas SDK позволяет разрабатывать агентов на Python, с интеграцией Web3 через JSON-RPC, и тестировать их прямо в окружении, близком к продакшену.
🗨 А тебе бы хотелось бота, который сам управляет DeFi-портфелем или DAO?
Расскажи, где бы ты применил такого автономного агента 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Что, если Web3-приложение могло бы… само собой управлять?
Например:
– Проверять рынок каждую минуту
– Переводить активы в нужный протокол
– Отзывать ликвидность при падении цены
– Да ещё и оптимизировать всё это с помощью ML-модели
Добро пожаловать в мир Autonolas — инфраструктуры для автономных AI-агентов, которые живут, думают и действуют в Web3 ✨
🧩 Что делает Autonolas?
Это фреймворк и экосистема, которая позволяет разработчикам строить:
✅ Агентов, принимающих решения без участия человека
✅ Программы, работающие на блокчейне + off-chain одновременно
✅ Приложения, где логика делегирована AI и ML-моделям
✅ Сценарии для DAO, DeFi, NFT, которые адаптируются к условиям рынка
Всё это работает на базе Olas SDK — набора инструментов для создания, тестирования и запуска агентов.
🧪 Пример: AI-бухгалтер для DAO
Представьте себе бота, который:
– Анализирует расходы DAO
– Сверяет с казначейским планом
– Делает прогнозы на основе ML
– Сам предлагает сократить выплаты в нестабильный месяц
– И отправляет пропозал в DAO
Это не фантастика — такие агенты уже разворачиваются с помощью Autonolas.
⚙️ Как работает под капотом?
Autonolas использует:
🔹 Off-chain AI/ML-агента, обрабатывающего данные
🔹 On-chain интерфейс (контракт), чтобы взаимодействовать с Web3
🔹 Olas Protocol — для координации, запуска, вознаграждения и репутации агентов
Фишка в том, что агент не просто “скрипт”, а логически обособленное существо с моделью поведения.
💡 Почему это важно для айтишников?
– Можно строить ботов, которые торгуют, администрируют, ведут аналитику, оптимизируют — полностью автономно
– Есть фреймворк и SDK, не нужно собирать с нуля
– Это новый стек: AI + Web3 + автономия — на стыке инженерии и продвинутого девопса
📍 Интересный факт:
Olas SDK позволяет разрабатывать агентов на Python, с интеграцией Web3 через JSON-RPC, и тестировать их прямо в окружении, близком к продакшену.
🗨 А тебе бы хотелось бота, который сам управляет DeFi-портфелем или DAO?
Расскажи, где бы ты применил такого автономного агента 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍2🔥1
🧠 Ora: как обучить AI, который живёт в ончейне
🚀 Что делает Ora?
Ora — это фреймворк для обучения и запуска ончейн-агентов на базе AI. Эти агенты:
✔️ Обучаются с учётом ончейн-контекста
✔️ Работают внутри Web3-продуктов
✔️ Могут действовать в DAO, NFT, DeFi и любых L2-сетях
✔️ Общаются с пользователями напрямую через интерфейсы
И главное: они не просто реагируют на события, а принимают решения.
🔧 Под капотом
Ora даёт разработчикам:
🔹 Полноценный стек: Solidity + React + AI
🔹 SDK для запуска и обучения агентов в L2 (поддерживаются Optimism, Arbitrum, Base)
🔹 Инструменты для подключения RL/ML-моделей и управления ончейн-действиями
📦 Где это уже работает?
Вот несколько реальных кейсов:
🎯 AI-судья в DAO — агент, который анализирует пропозалы, считает риски и выносит рекомендацию по голосованию.
💬 AI-модератор в Web3-комьюнити — фильтрует сообщения, оценивает тональность, блокирует токсичность.
🎮 Игровой AI в ончейн-арене — боты, которые сражаются и развиваются прямо в смарт-контрактах.
🤖 Зачем это айтишнику?
— Можно обучать ончейн-модели, не выходя за пределы Web3
— Идеально для сборки кастомных AI-агентов в DAO или DeFi
— Это новый способ внедрить AI в продукт, без внешних зависимостей
— И просто крутая инженерная задача: как запустить “живой” AI в сети, где всё видно и записывается навсегда?
📍 Факт: Ora уже экспериментирует с мета-геймами, где агенты соревнуются друг с другом в ончейне, развивая свои стратегии.
🗨 А если бы ты создавал AI в блокчейне — что бы он делал?
Комментируй 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Обычно AI — это что-то off-chain: модель где-то в API, данные на серваке, результат — в Telegram-бот.
Но Ora (ранее AI Arena) идёт дальше: они делают AI, который реально живёт и действует в блокчейне.
🚀 Что делает Ora?
Ora — это фреймворк для обучения и запуска ончейн-агентов на базе AI. Эти агенты:
✔️ Обучаются с учётом ончейн-контекста
✔️ Работают внутри Web3-продуктов
✔️ Могут действовать в DAO, NFT, DeFi и любых L2-сетях
✔️ Общаются с пользователями напрямую через интерфейсы
И главное: они не просто реагируют на события, а принимают решения.
🔧 Под капотом
Ora даёт разработчикам:
🔹 Полноценный стек: Solidity + React + AI
🔹 SDK для запуска и обучения агентов в L2 (поддерживаются Optimism, Arbitrum, Base)
🔹 Инструменты для подключения RL/ML-моделей и управления ончейн-действиями
📦 Где это уже работает?
Вот несколько реальных кейсов:
🎯 AI-судья в DAO — агент, который анализирует пропозалы, считает риски и выносит рекомендацию по голосованию.
💬 AI-модератор в Web3-комьюнити — фильтрует сообщения, оценивает тональность, блокирует токсичность.
🎮 Игровой AI в ончейн-арене — боты, которые сражаются и развиваются прямо в смарт-контрактах.
🤖 Зачем это айтишнику?
— Можно обучать ончейн-модели, не выходя за пределы Web3
— Идеально для сборки кастомных AI-агентов в DAO или DeFi
— Это новый способ внедрить AI в продукт, без внешних зависимостей
— И просто крутая инженерная задача: как запустить “живой” AI в сети, где всё видно и записывается навсегда?
📍 Факт: Ora уже экспериментирует с мета-геймами, где агенты соревнуются друг с другом в ончейне, развивая свои стратегии.
🗨 А если бы ты создавал AI в блокчейне — что бы он делал?
Комментируй 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥4
🚚 Fetch.ai: AI-агенты, которые двигают мир (буквально)
🤖 Что такое Fetch.ai?
Fetch.ai — это децентрализованная сеть агентов, где каждый агент — не просто смарт-контракт, а микросервис с ML-логикой, работающий на блокчейне.
Эти агенты могут:
🔹 Заключать сделки на DEX без участия человека
🔹 Оптимизировать маршруты доставки в логистике
🔹 Управлять энергопотреблением в смарт-городах
🔹 Делать автономные платежи в IoT-устройствах
🧠 Как это работает?
Fetch.ai предлагает:
✔️ Agent framework — для создания мультиагентных систем (MAS)
✔️ Fetch SDK — Python-интерфейс для разработки, валидации и деплоя агентов
✔️ Custom blockchain — собственный чейн на Cosmos SDK для высокоскоростного исполнения
Каждый агент может вести переговоры, торговаться, принимать решения — полностью автономно. Всё это работает через peer-to-peer коммуникацию + блокчейн-трекер.
💡 Примеры использования
📦 Логистика: AI-агенты бронируют грузовики, следят за маршрутами, автоматизируют биллинг.
💱 DeFi: трейдинг-боты на Fetch DEX договариваются друг с другом о сделках по принципу “доверяй, но проверяй”.
🌆 Smart City: агент, который регулирует уличное освещение или парковки, исходя из данных с сенсоров + ML.
🔧 Почему это интересно разработчику?
— Можно создавать настоящих AI-ботов, у которых есть цели и стратегии
— Писать на Python (SDK очень дружелюбный)
— Работать с экономикой агентов: каждый бот может зарабатывать и тратить токены
— Учиться строить деструктурированные системы, где логика распределена по множеству “живых” элементов
📍 Факт: В сети Fetch уже запущено более 30 000 активных агентов, часть из которых используется крупными логистическими операторами в Европе.
🗨 А тебе было бы интересно собрать своего AI-агента в Web3?
Что бы он делал? Пиши в комментах 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
В Web3 мы привыкли к контрактам. А что если каждый контракт — это автономный агент с AI-мозгом, который:
— сам ищет данные
— сам принимает решения
— и сам проводит транзакции?
Это и есть Fetch.ai — платформа для разработки AI-агентов, которые действуют в реальном мире через Web3.
🤖 Что такое Fetch.ai?
Fetch.ai — это децентрализованная сеть агентов, где каждый агент — не просто смарт-контракт, а микросервис с ML-логикой, работающий на блокчейне.
Эти агенты могут:
🔹 Заключать сделки на DEX без участия человека
🔹 Оптимизировать маршруты доставки в логистике
🔹 Управлять энергопотреблением в смарт-городах
🔹 Делать автономные платежи в IoT-устройствах
🧠 Как это работает?
Fetch.ai предлагает:
✔️ Agent framework — для создания мультиагентных систем (MAS)
✔️ Fetch SDK — Python-интерфейс для разработки, валидации и деплоя агентов
✔️ Custom blockchain — собственный чейн на Cosmos SDK для высокоскоростного исполнения
Каждый агент может вести переговоры, торговаться, принимать решения — полностью автономно. Всё это работает через peer-to-peer коммуникацию + блокчейн-трекер.
💡 Примеры использования
📦 Логистика: AI-агенты бронируют грузовики, следят за маршрутами, автоматизируют биллинг.
💱 DeFi: трейдинг-боты на Fetch DEX договариваются друг с другом о сделках по принципу “доверяй, но проверяй”.
🌆 Smart City: агент, который регулирует уличное освещение или парковки, исходя из данных с сенсоров + ML.
🔧 Почему это интересно разработчику?
— Можно создавать настоящих AI-ботов, у которых есть цели и стратегии
— Писать на Python (SDK очень дружелюбный)
— Работать с экономикой агентов: каждый бот может зарабатывать и тратить токены
— Учиться строить деструктурированные системы, где логика распределена по множеству “живых” элементов
📍 Факт: В сети Fetch уже запущено более 30 000 активных агентов, часть из которых используется крупными логистическими операторами в Европе.
🗨 А тебе было бы интересно собрать своего AI-агента в Web3?
Что бы он делал? Пиши в комментах 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍3
🚀 AI для Web3-разработчиков: как ускорить разработку смарт-контрактов и улучшить аудит в 2025
Сегодня расскажем, как искусственный интеллект реально помогает разработчику в Web3.
🛠️ Какие задачи автоматизирует AI
• Генерация кода смарт-контрактов.
Хочешь шаблон токена ERC-20 или сложный staking-смарт-контракт? Достаточно описать задачу в ChatGPT или SmarTestAI, и ты получишь базовый контракт, который можно доработать вручную.
• AI-кодревью и поиск багов.
AI способен анализировать готовый код, находить потенциальные уязвимости или логические ошибки. Это полезно не только новичкам.
• Автоматизированный аудит смарт-контрактов.
Появляются решения, где AI проводит первичный аудит контракта и выдаёт чек-лист проблем. Полноценный аудит от специалистов это не заменит, но позволит сократить количество багов на ранних этапах.
• Обучение и документация.
Если ты не уверен, как работает определённый метод или библиотека, AI даст объяснение в понятной форме.
⚙️ Инструменты, которые стоит попробовать
• SmarTestAI — специализированный AI для генерации и анализа Solidity-кода.
• ChatGPT + GPT-Solidity — генерация шаблонов и разбор кода.
• OpenZeppelin Contracts Wizard — генератор безопасных смарт-контрактов (можно комбинировать с ChatGPT).
• HuggingFace Code Models — кастомные LLM для программирования.
• AI-плагины в CI/CD — автоматическая проверка кода перед деплоем.
🏆 Реальные примеры
• По данным StackOverflow, в 2025 году до 40% кода в блокчейн-проектах создаётся с помощью AI-ассистентов.
• Команды, интегрировавшие AI-аудит в пайплайны, снижают количество багов на проде на 30-50%.
🤔 Стоит ли бояться, что AI заменит разработчиков?
Нет. Наоборот, он становится твоим напарником, который берёт на себя рутинные задачи, позволяет сконцентрироваться на архитектуре и бизнес-логике.
💬 А ты уже используешь AI в разработке смарт-контрактов? Поделись опытом или вопросами в комментах!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Каждый разработчик в блокчейне знает: писать смарт-контракты — это не только про код, но и про ответственность. Ошибка в одной строке Solidity может стоить проекту миллионы. Именно поэтому всё больше Web3-девелоперов начинают использовать AI в своей работе.
Сегодня расскажем, как искусственный интеллект реально помогает разработчику в Web3.
🛠️ Какие задачи автоматизирует AI
• Генерация кода смарт-контрактов.
Хочешь шаблон токена ERC-20 или сложный staking-смарт-контракт? Достаточно описать задачу в ChatGPT или SmarTestAI, и ты получишь базовый контракт, который можно доработать вручную.
• AI-кодревью и поиск багов.
AI способен анализировать готовый код, находить потенциальные уязвимости или логические ошибки. Это полезно не только новичкам.
• Автоматизированный аудит смарт-контрактов.
Появляются решения, где AI проводит первичный аудит контракта и выдаёт чек-лист проблем. Полноценный аудит от специалистов это не заменит, но позволит сократить количество багов на ранних этапах.
• Обучение и документация.
Если ты не уверен, как работает определённый метод или библиотека, AI даст объяснение в понятной форме.
⚙️ Инструменты, которые стоит попробовать
• SmarTestAI — специализированный AI для генерации и анализа Solidity-кода.
• ChatGPT + GPT-Solidity — генерация шаблонов и разбор кода.
• OpenZeppelin Contracts Wizard — генератор безопасных смарт-контрактов (можно комбинировать с ChatGPT).
• HuggingFace Code Models — кастомные LLM для программирования.
• AI-плагины в CI/CD — автоматическая проверка кода перед деплоем.
🏆 Реальные примеры
• По данным StackOverflow, в 2025 году до 40% кода в блокчейн-проектах создаётся с помощью AI-ассистентов.
• Команды, интегрировавшие AI-аудит в пайплайны, снижают количество багов на проде на 30-50%.
🤔 Стоит ли бояться, что AI заменит разработчиков?
Нет. Наоборот, он становится твоим напарником, который берёт на себя рутинные задачи, позволяет сконцентрироваться на архитектуре и бизнес-логике.
💬 А ты уже используешь AI в разработке смарт-контрактов? Поделись опытом или вопросами в комментах!
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥3
🔥 AI для Frontend / dApp-разработчиков: как ускорить интерфейс, улучшить UX и встроить ассистента в Web3-продукт
Если ты собираешь dApp, ты знаешь: UI — это не просто "обёртка", а ключевая точка входа в децентрализованный мир. Пользователь либо остаётся, либо уходит. А теперь представь, что у тебя в команде есть AI — напарник, который:
– генерирует рабочий интерфейс,
– тестирует его на юзабилити,
– и даже помогает пользователю внутри dApp в реальном времени.
Всё это — уже не теория.
💡 Что AI может делать на фронте
Генерация UI на основе промта.
Пишешь “сделай страницу свапа с двумя полями и кнопкой Confirm” — получаешь адаптивную верстку. Так работают плагины Copilot в VSCode, а в Figma — AI-плагины на базе GPT.
AI UX-помощник.
Плагин в интерфейсе, который советует, где пользователь может “застрять”, какие кнопки непонятны, где слишком много шагов. Особенно актуально для dApp с MetaMask, подписаниями и цепочками действий.
Встроенный AI-ассистент.
В Web3-продукте пользователь может не знать, как взаимодействовать с контрактом. Но ты можешь встроить чат-бота прямо в интерфейс, и он подскажет, что нажимать.
Пример: бот в DeFi-интерфейсе, объясняющий, что делает функция
Анализ поведения пользователей.
AI может выявлять паттерны: где юзер теряется, какие экраны закрывает чаще всего, куда не доходит. На основе этого можно адаптировать UI/UX — без длинных исследований.
🧩 Какие инструменты использовать
GitHub Copilot — помогает писать интерфейсный код на React/Vue.
Figma AI-плагины (например, Diagram AI) — генерация макетов, редактирование интерфейсов по текстовому описанию.
Replicate API — интеграция кастомных ML-моделей в dApp (например, генерация изображений, автоответы).
Voice-to-Text / ChatGPT API — добавление голосовых ассистентов или текстовых помощников в интерфейс.
🛠 Пример из жизни
💬 А ты пробовал встраивать AI прямо в интерфейс своего dApp? Какие сценарии кажутся тебе самыми перспективными?
Поделись своим опытом 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Если ты собираешь dApp, ты знаешь: UI — это не просто "обёртка", а ключевая точка входа в децентрализованный мир. Пользователь либо остаётся, либо уходит. А теперь представь, что у тебя в команде есть AI — напарник, который:
– генерирует рабочий интерфейс,
– тестирует его на юзабилити,
– и даже помогает пользователю внутри dApp в реальном времени.
Всё это — уже не теория.
💡 Что AI может делать на фронте
Генерация UI на основе промта.
Пишешь “сделай страницу свапа с двумя полями и кнопкой Confirm” — получаешь адаптивную верстку. Так работают плагины Copilot в VSCode, а в Figma — AI-плагины на базе GPT.
AI UX-помощник.
Плагин в интерфейсе, который советует, где пользователь может “застрять”, какие кнопки непонятны, где слишком много шагов. Особенно актуально для dApp с MetaMask, подписаниями и цепочками действий.
Встроенный AI-ассистент.
В Web3-продукте пользователь может не знать, как взаимодействовать с контрактом. Но ты можешь встроить чат-бота прямо в интерфейс, и он подскажет, что нажимать.
Пример: бот в DeFi-интерфейсе, объясняющий, что делает функция
stake().Анализ поведения пользователей.
AI может выявлять паттерны: где юзер теряется, какие экраны закрывает чаще всего, куда не доходит. На основе этого можно адаптировать UI/UX — без длинных исследований.
🧩 Какие инструменты использовать
GitHub Copilot — помогает писать интерфейсный код на React/Vue.
Figma AI-плагины (например, Diagram AI) — генерация макетов, редактирование интерфейсов по текстовому описанию.
Replicate API — интеграция кастомных ML-моделей в dApp (например, генерация изображений, автоответы).
Voice-to-Text / ChatGPT API — добавление голосовых ассистентов или текстовых помощников в интерфейс.
🛠 Пример из жизни
В одном Web3-проекте по NFT-минтингу AI проанализировал пути пользователей и подсказал: добавить шаг подтверждения до Metamask. Это уменьшило дроп на 22%. Всё благодаря простой AI-интеграции на фронте.
💬 А ты пробовал встраивать AI прямо в интерфейс своего dApp? Какие сценарии кажутся тебе самыми перспективными?
Поделись своим опытом 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍2🔥1
🧩 AI для DevOps в Web3: как агенты следят за ончейном, предсказывают сбои и оптимизируют узлы
DevOps в Web3 — это не просто CI/CD. Это постоянное взаимодействие с блокчейном, smart-контрактами, сетью валидаторов, RPC-нодами и безопасностью. Ошибка — и ты в эфире с уязвимым контрактом. Сбой — и пользователи не могут застейкать или заинтерактить с dApp.
И вот тут на сцену выходит AI. Уже сейчас нейросети и агенты помогают DevOps-инженерам ловить баги, предсказывать инциденты и даже оптимизировать сетевые издержки.
⚙️ Что AI может делать для DevOps в Web3
Мониторинг ончейн-событий.
AI-агенты, как в Forta, отслеживают подозрительные действия — например, попытки эксплойта, резкие перемещения токенов, нестандартные вызовы в контракте.
Всё это — в реальном времени. Уведомления — в Discord или Slack.
Аномалия-детекция при деплое.
Разворачиваешь обновление? AI может сравнить поведение новой версии с предыдущими и поймать аномалии — повышенную нагрузку, неожиданные gas-спайки, увеличение количества reverted-транзакций.
Предсказание инцидентов.
ML-модель обучена на логах работы RPC-нод, системных логах контейнеров и данных из блокчейна. Она может заранее подсказать: “через 2 часа эта нода упадет” — потому что видит паттерны, которые ты не заметишь глазами.
Оптимизация узлов и сетей.
AI подскажет, когда выгоднее перезапустить валидатора, когда сеть перегружена, и даже как перераспределить нагрузку между нодами в L2-решениях.
🛠️ Инструменты и практики
Forta — платформа для запуска AI-агентов, следящих за контрактами и активностью ончейн.
Eigenlayer x AIOps — примеры ранней интеграции AI-механик в слои безопасности Ethereum.
Prometheus + ML-детекторы — расширение обычного мониторинга за счёт моделей аномалий.
Custom ML-модели на log-потоках — можно обучить свой детектор на DevOps-инфраструктуре.
🧠 Кейс: AI предсказал инцидент
💬 А ты пробовал использовать AI для мониторинга или анализа логов?
Что думаешь о Forta и подобных инструментах в проде?
Делись мыслями или своим стеком 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
DevOps в Web3 — это не просто CI/CD. Это постоянное взаимодействие с блокчейном, smart-контрактами, сетью валидаторов, RPC-нодами и безопасностью. Ошибка — и ты в эфире с уязвимым контрактом. Сбой — и пользователи не могут застейкать или заинтерактить с dApp.
И вот тут на сцену выходит AI. Уже сейчас нейросети и агенты помогают DevOps-инженерам ловить баги, предсказывать инциденты и даже оптимизировать сетевые издержки.
⚙️ Что AI может делать для DevOps в Web3
Мониторинг ончейн-событий.
AI-агенты, как в Forta, отслеживают подозрительные действия — например, попытки эксплойта, резкие перемещения токенов, нестандартные вызовы в контракте.
Всё это — в реальном времени. Уведомления — в Discord или Slack.
Аномалия-детекция при деплое.
Разворачиваешь обновление? AI может сравнить поведение новой версии с предыдущими и поймать аномалии — повышенную нагрузку, неожиданные gas-спайки, увеличение количества reverted-транзакций.
Предсказание инцидентов.
ML-модель обучена на логах работы RPC-нод, системных логах контейнеров и данных из блокчейна. Она может заранее подсказать: “через 2 часа эта нода упадет” — потому что видит паттерны, которые ты не заметишь глазами.
Оптимизация узлов и сетей.
AI подскажет, когда выгоднее перезапустить валидатора, когда сеть перегружена, и даже как перераспределить нагрузку между нодами в L2-решениях.
🛠️ Инструменты и практики
Forta — платформа для запуска AI-агентов, следящих за контрактами и активностью ончейн.
Eigenlayer x AIOps — примеры ранней интеграции AI-механик в слои безопасности Ethereum.
Prometheus + ML-детекторы — расширение обычного мониторинга за счёт моделей аномалий.
Custom ML-модели на log-потоках — можно обучить свой детектор на DevOps-инфраструктуре.
🧠 Кейс: AI предсказал инцидент
В одном DeFi-протоколе ML-агент заметил, что после деплоя новый контракт начал генерировать непривычное количество `revert`-ов. AI среагировал раньше, чем пользователи — команда откатила релиз и исправила баг до настоящего инцидента. Вручную бы это заняло часы.
💬 А ты пробовал использовать AI для мониторинга или анализа логов?
Что думаешь о Forta и подобных инструментах в проде?
Делись мыслями или своим стеком 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍2