☁️ 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
🧠 AI для PM (продуктовых менеджеров) в Web3: как планировать, анализировать и запускать фичи быстрее
Роль продакта в Web3 — это как балансировать на канате между пользователями, разработчиками и ончейн-реальностью. Нужны данные, инсайты, чёткая приоритизация и быстрая итерация.
Сейчас, с развитием AI-инструментов, PM в Web3 получают мощные ассистенты — от аналитиков до генераторов фич.
🧩 Где AI реально помогает Web3-продактам
🔍 Анализ пользовательского поведения через ML
В Web3 нет классического фидбека — никто не нажимает "плохо работает".
Но AI может анализировать:
* поведение кошельков (drop-off, retention, повторы транзакций),
* реакцию на новые фичи,
* корелляции между активностью и onchain-инцентивами.
Можно использовать готовые дашборды или обучить свою ML-модель поверх onchain-данных (например, через Dune + AI-обработку).
🗺️ Приоритизация фич и roadmap-планирование
Нужно решить, что пилить первым: fee-оптимизацию или соцфичу?
AI помогает:
* собрать пользовательские запросы (например, из Discord + Telegram),
* сгруппировать их по смыслу,
* предложить фреймворк приоритизации (RICE, ICE, Value vs Effort).
📓 Генерация user stories и разбор фич
Сформулировать фичу как:
*"Как пользователь, я хочу стейкать в 1 клик через кошелёк, не заходя в UI..."*
— можно делегировать ChatGPT.
Особенно если ты быстро наполняешь backlog или готовишь спринт.
🛠️ Полезные AI-инструменты для продакта
ChatGPT / Claude / Notion AI — генерация описаний фич, структуры тикетов, анализ пользовательских запросов.
Dune + AI — выгрузка ончейн-данных и ML-анализ ретеншна/поведения.
AskFarcaster + ChatGPT — анализ комьюнити-тредов и выжимка продуктовых инсайтов.
💡 Кейс: AI помогает решать, что делать дальше
💬 А ты используешь AI в планировании и анализе Web3-продуктов?
Какие инсайты тебе уже помог вытащить нейросеть?
Пиши свой опыт 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Роль продакта в Web3 — это как балансировать на канате между пользователями, разработчиками и ончейн-реальностью. Нужны данные, инсайты, чёткая приоритизация и быстрая итерация.
Сейчас, с развитием AI-инструментов, PM в Web3 получают мощные ассистенты — от аналитиков до генераторов фич.
🧩 Где AI реально помогает Web3-продактам
🔍 Анализ пользовательского поведения через ML
В Web3 нет классического фидбека — никто не нажимает "плохо работает".
Но AI может анализировать:
* поведение кошельков (drop-off, retention, повторы транзакций),
* реакцию на новые фичи,
* корелляции между активностью и onchain-инцентивами.
Можно использовать готовые дашборды или обучить свою ML-модель поверх onchain-данных (например, через Dune + AI-обработку).
🗺️ Приоритизация фич и roadmap-планирование
Нужно решить, что пилить первым: fee-оптимизацию или соцфичу?
AI помогает:
* собрать пользовательские запросы (например, из Discord + Telegram),
* сгруппировать их по смыслу,
* предложить фреймворк приоритизации (RICE, ICE, Value vs Effort).
📓 Генерация user stories и разбор фич
Сформулировать фичу как:
*"Как пользователь, я хочу стейкать в 1 клик через кошелёк, не заходя в UI..."*
— можно делегировать ChatGPT.
Особенно если ты быстро наполняешь backlog или готовишь спринт.
🛠️ Полезные AI-инструменты для продакта
ChatGPT / Claude / Notion AI — генерация описаний фич, структуры тикетов, анализ пользовательских запросов.
Dune + AI — выгрузка ончейн-данных и ML-анализ ретеншна/поведения.
AskFarcaster + ChatGPT — анализ комьюнити-тредов и выжимка продуктовых инсайтов.
💡 Кейс: AI помогает решать, что делать дальше
PM в NFT-платформе выгрузил данные по активности пользователей в разных фичах (аукционы, листинг, подарки) и прокинул их через ML-модель.
AI показал: “Пользователи, которые используют функцию подарков, в 3 раза чаще возвращаются”.
Эта фича получила boost в roadmap, а команда вложилась в её доработку.
💬 А ты используешь AI в планировании и анализе Web3-продуктов?
Какие инсайты тебе уже помог вытащить нейросеть?
Пиши свой опыт 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
❤1🔥1
⚙️ AI для Data Engineers в блокчейне: как автоматизировать сбор, очистку и аналитику ончейн-данных
Data-инженер в Web3 — это архитектор данных, на чьих плечах держится и аналитика, и продуктовые решения. Но объёмы данных огромны, форматы нестабильны, а простых CSV нет. И вот тут AI начинает реально помогать.
🧠 Как AI облегчает жизнь Web3 data engineer’а
📦 1. Автоматизация сбора и трансформации ончейн-данных
Раньше: ты писал скрипты на Python, прокидывал через API RPC-ноды, руками маппил структуры данных.
Теперь: AI может сгенерировать ETL-пайплайн, объяснить структуру event logs или предложить оптимальный способ агрегации.
LangChain или GPT-4 легко справятся с:
* парсингом ABI и event’ов,
* генерацией кода для выгрузки из RPC / Subgraph,
* созданием SQL-запросов под конкретный кейс.
📊 2. Аналитика + дешборды на базе LLM
Например: связка Dune + GPT-4 позволяет:
* быстро сформулировать нужный SQL-запрос из вопроса на английском,
* построить визуализацию без глубокого знания схемы таблиц,
* сделать автоматический summary по результатам.
📈 3. Предсказательные модели на кастомных данных
У тебя есть большой массив пользовательских ончейн-действий.
С помощью AI можно:
* сегментировать аудиторию по поведению,
* предсказывать, кто уйдёт / застейкает / заапгрейдит NFT,
* построить модель churn или conversion prediction на своих данных.
🛠️ Инструменты, с которыми уже работают data-инженеры
LangChain — генерация пайплайнов, интеграция LLM в аналитику
BigQuery + Vertex AI / OpenAI API — запросы + ML-пайплайны
Dune + GPT API — интерактивная аналитика и дешборды
Streamlit + GPT — интерфейсы с генеративной аналитикой
*Web3GPT / ChainGPT — кастомные модели для блокчейн-данных
💡 Кейс: от API к LLM-powered дешборду
💬 Какие задачи ты бы делегировал AI в своей data-инфраструктуре Web3-проекта?
Пиши свои кейсы, ссылки на дешборды и инструменты 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Data-инженер в Web3 — это архитектор данных, на чьих плечах держится и аналитика, и продуктовые решения. Но объёмы данных огромны, форматы нестабильны, а простых CSV нет. И вот тут AI начинает реально помогать.
🧠 Как AI облегчает жизнь Web3 data engineer’а
📦 1. Автоматизация сбора и трансформации ончейн-данных
Раньше: ты писал скрипты на Python, прокидывал через API RPC-ноды, руками маппил структуры данных.
Теперь: AI может сгенерировать ETL-пайплайн, объяснить структуру event logs или предложить оптимальный способ агрегации.
LangChain или GPT-4 легко справятся с:
* парсингом ABI и event’ов,
* генерацией кода для выгрузки из RPC / Subgraph,
* созданием SQL-запросов под конкретный кейс.
📊 2. Аналитика + дешборды на базе LLM
Например: связка Dune + GPT-4 позволяет:
* быстро сформулировать нужный SQL-запрос из вопроса на английском,
* построить визуализацию без глубокого знания схемы таблиц,
* сделать автоматический summary по результатам.
📈 3. Предсказательные модели на кастомных данных
У тебя есть большой массив пользовательских ончейн-действий.
С помощью AI можно:
* сегментировать аудиторию по поведению,
* предсказывать, кто уйдёт / застейкает / заапгрейдит NFT,
* построить модель churn или conversion prediction на своих данных.
🛠️ Инструменты, с которыми уже работают data-инженеры
LangChain — генерация пайплайнов, интеграция LLM в аналитику
BigQuery + Vertex AI / OpenAI API — запросы + ML-пайплайны
Dune + GPT API — интерактивная аналитика и дешборды
Streamlit + GPT — интерфейсы с генеративной аналитикой
*Web3GPT / ChainGPT — кастомные модели для блокчейн-данных
💡 Кейс: от API к LLM-powered дешборду
Один Web3 data-инженер собрал дешборд по активности NFT-кошельков с помощью связки:
→ выгрузка из Subgraph → обработка в BigQuery → генерация визуализаций через LLM + Streamlit.
Теперь продуктовые менеджеры могут писать обычный вопрос:
*"Какие коллекции дают лучший ретеншн у минтеров?"* — и получать дашборд с графиками.
💬 Какие задачи ты бы делегировал AI в своей data-инфраструктуре Web3-проекта?
Пиши свои кейсы, ссылки на дешборды и инструменты 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍1
🛡️ AI в кибербезопасности Web3: как защитить смарт-контракты и пользователей с помощью ИИ
В Web3 безопасность — это не просто баг-фиксы. Это вопрос доверия, миллионов долларов и репутации.
AI начинает играть здесь всё более заметную роль — от аудита кода до мониторинга сложных атак и прогнозирования уязвимостей.
🧠 Как AI помогает в Web3-безопасности
🔍 1. AI-аудит смарт-контрактов
LLM (например, GPT-4 или специализированные модели вроде ConsenSys MythX AI) могут:
* находить уязвимости в Solidity-коде,
* предлагать исправления и паттерны безопасной архитектуры,
* генерировать баг-репорты и описания уязвимостей.
Код, прогнанный через AI, — это отличный первый рубеж защиты до ручного аудита.
🧠 2. Ончейн-мониторинг с AI-агентами
Платформы как Forta позволяют настроить AI-агентов, которые:
* следят за событиями в сети (например, резким движением средств или изменениями контрактов),
* распознают аномалии и нестандартные паттерны,
* реагируют в реальном времени — присылают алерты, приостанавливают выполнение функций.
AI + Forta = настоящая иммунная система для блокчейн-приложения.
🕵️ 3. Анализ адресов и транзакций
Инструменты как Chainalysis + ML позволяют:
* определять "грязные" адреса по поведенческим признакам,
* отслеживать возможные схемы отмывания или фронтраннинг,
* строить поведенческие профили с предсказанием рисков.
⚙️ Инструменты, которые уже можно использовать
Forta Network — кастомные AI-агенты мониторинга
MythX AI / Slither AI — для анализа смарт-контрактов
Chainalysis + AI — анализ поведения и рисков
OpenZeppelin Defender + GPT API — автогенерация alert-правил
Sentinel / Hacken AI — инструменты мониторинга и скоринга
🔐 Кейс: AI как security copilot
💬 А ты бы доверил ИИ критическую часть аудита смарт-контракта?
Делись мнением, если тестировал Forta, AI-анализатор или свои ML-сценарии👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
В Web3 безопасность — это не просто баг-фиксы. Это вопрос доверия, миллионов долларов и репутации.
AI начинает играть здесь всё более заметную роль — от аудита кода до мониторинга сложных атак и прогнозирования уязвимостей.
🧠 Как AI помогает в Web3-безопасности
🔍 1. AI-аудит смарт-контрактов
LLM (например, GPT-4 или специализированные модели вроде ConsenSys MythX AI) могут:
* находить уязвимости в Solidity-коде,
* предлагать исправления и паттерны безопасной архитектуры,
* генерировать баг-репорты и описания уязвимостей.
Код, прогнанный через AI, — это отличный первый рубеж защиты до ручного аудита.
🧠 2. Ончейн-мониторинг с AI-агентами
Платформы как Forta позволяют настроить AI-агентов, которые:
* следят за событиями в сети (например, резким движением средств или изменениями контрактов),
* распознают аномалии и нестандартные паттерны,
* реагируют в реальном времени — присылают алерты, приостанавливают выполнение функций.
AI + Forta = настоящая иммунная система для блокчейн-приложения.
🕵️ 3. Анализ адресов и транзакций
Инструменты как Chainalysis + ML позволяют:
* определять "грязные" адреса по поведенческим признакам,
* отслеживать возможные схемы отмывания или фронтраннинг,
* строить поведенческие профили с предсказанием рисков.
⚙️ Инструменты, которые уже можно использовать
Forta Network — кастомные AI-агенты мониторинга
MythX AI / Slither AI — для анализа смарт-контрактов
Chainalysis + AI — анализ поведения и рисков
OpenZeppelin Defender + GPT API — автогенерация alert-правил
Sentinel / Hacken AI — инструменты мониторинга и скоринга
🔐 Кейс: AI как security copilot
Один стартап в DeFi-инфраструктуре запустил AI-ассистента, который:
→ каждый pull request с контрактом автоматически прогонял через GPT-4 + Slither,
→ делал оценку рисков и объяснял их в понятной форме,
→ отправлял отчёт в Slack с рейтингом безопасности.
Сэкономили сотни часов аудиторских проверок на MVP-этапе — без потери качества.
💬 А ты бы доверил ИИ критическую часть аудита смарт-контракта?
Делись мнением, если тестировал Forta, AI-анализатор или свои ML-сценарии👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥2
🎨 AI для дизайнеров в Web3: от NFT до UI-анимаций без боли
Дизайн в Web3 — это не просто “сделать красиво”. Это визуализация новых концепций, работа с метафорами децентрализации, DAO и DeFi.
И здесь AI открывает новые возможности: от быстрой генерации ассетов до создания полностью интерактивных интерфейсов и объясняющих видео.
✨ Что AI умеет для Web3-дизайнеров
🎨 1. Генерация NFT и 3D-моделей
Модели как Stable Diffusion, Midjourney, Leonardo AI позволяют:
делать уникальные генеративные коллекции (включая разные трейты),
собирать визуальные концепты под конкретные утилиты,
создавать low-poly 3D-модели и текстуры для метавселенных и NFT-игр.
👉 Комбинируются с инструментами типа Blender + AI-плагины или Sloyd.ai.
🧪 2. UI/UX с помощью генераторов
AI уже помогает не только рисовать интерфейсы, но и:
предлагать UX-улучшения на основе лучших практик,
генерировать мокапы по текстовому описанию (Figma + AI-плагины),
автоматизировать создание вариативных элементов (темы, layout, анимации).
🛠️ Популярные инструменты: Magician (для Figma), Uizard, Galileo AI
🎥 3. Видео и анимация: текст → объясняющий ролик
Стартапу нужен питч за день? AI поможет:
создать explainer-видео по текстовому сценарию,
сгенерировать voice-over и анимации (Runway, Pika, Kaiber),
интегрировать персонажей, инфографику, даже UI-симуляции.
🧩 Реальные кейсы
Генерация NFT-коллекции с помощью Midjourney + Python-скриптов → 500+ вариаций для ончейн-релиза.
AI-помощник в Figma предложил новый UX-паттерн на основе поведения Web3-пользователей.
Видео-питч DAO на ранней стадии был собран за 3 часа в Runway без продакшн-команды.
💬 Какие AI-инструменты ты уже пробовал как дизайнер в Web3?
Может, твой любимый плагин или необычный способ генерации?
Делись👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Дизайн в Web3 — это не просто “сделать красиво”. Это визуализация новых концепций, работа с метафорами децентрализации, DAO и DeFi.
И здесь AI открывает новые возможности: от быстрой генерации ассетов до создания полностью интерактивных интерфейсов и объясняющих видео.
✨ Что AI умеет для Web3-дизайнеров
🎨 1. Генерация NFT и 3D-моделей
Модели как Stable Diffusion, Midjourney, Leonardo AI позволяют:
делать уникальные генеративные коллекции (включая разные трейты),
собирать визуальные концепты под конкретные утилиты,
создавать low-poly 3D-модели и текстуры для метавселенных и NFT-игр.
👉 Комбинируются с инструментами типа Blender + AI-плагины или Sloyd.ai.
🧪 2. UI/UX с помощью генераторов
AI уже помогает не только рисовать интерфейсы, но и:
предлагать UX-улучшения на основе лучших практик,
генерировать мокапы по текстовому описанию (Figma + AI-плагины),
автоматизировать создание вариативных элементов (темы, layout, анимации).
🛠️ Популярные инструменты: Magician (для Figma), Uizard, Galileo AI
🎥 3. Видео и анимация: текст → объясняющий ролик
Стартапу нужен питч за день? AI поможет:
создать explainer-видео по текстовому сценарию,
сгенерировать voice-over и анимации (Runway, Pika, Kaiber),
интегрировать персонажей, инфографику, даже UI-симуляции.
🧩 Реальные кейсы
Генерация NFT-коллекции с помощью Midjourney + Python-скриптов → 500+ вариаций для ончейн-релиза.
AI-помощник в Figma предложил новый UX-паттерн на основе поведения Web3-пользователей.
Видео-питч DAO на ранней стадии был собран за 3 часа в Runway без продакшн-команды.
💬 Какие AI-инструменты ты уже пробовал как дизайнер в Web3?
Может, твой любимый плагин или необычный способ генерации?
Делись👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
🔥2
📢 AI для Community-менеджеров и маркетологов в Web3: как не выгореть в чатах и всегда быть на волне
В Web3 всё меняется быстро — чаты кипят, комьюнити задают тон проекту, а каждое объявление может повлиять на токеномику.
AI-инструменты становятся незаменимыми союзниками для тех, кто строит, управляет и масштабирует комьюнити в крипто-среде.
🧠 Что умеет AI для CM и маркетинга
🤖 1. Автоматическая модерация с LLM
Модели вроде GPT-4, Claude, Mistral можно обучить:
удалять токсичный контент, спам и скамы,
вежливо (!) отвечать на часто задаваемые вопросы,
действовать как AI-модератор 24/7 — без отдыха и выходных.
🛠 Пример: проект Ora (ex-AI Arena) — запустили ончейн-модераторов DAO-чата.
✍️ 2. Генерация контента
AI помогает создавать:
новости, релизы, твиты, даже голосовые анонсы,
контент-планы и сценарии для TikTok / YouTube,
лендинги и веб-тексты, адаптированные под Web3-аудиторию.
⚙️ Популярные инструменты: Notion AI, Jasper, ChatGPT, ContentIn
📊 3. Анализ настроений в чате и соцсетях
AI-модели умеют:
отслеживать изменение тона аудитории (Sentiment Analysis),
находить ключевые точки недовольства или хайпа,
предсказывать churn или реакцию на апдейты.
Интеграции с Discord, Telegram, Twitter уже есть через API + AI-пайплайны.
📌 Пример кейсов
💬 А ты пробовал подключать AI к своему Telegram или Discord?
Или, может, делал анонсы на 5 языках за пару минут?
Расскажи в комментах — соберём самые полезные фишки👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
В Web3 всё меняется быстро — чаты кипят, комьюнити задают тон проекту, а каждое объявление может повлиять на токеномику.
AI-инструменты становятся незаменимыми союзниками для тех, кто строит, управляет и масштабирует комьюнити в крипто-среде.
🧠 Что умеет AI для CM и маркетинга
🤖 1. Автоматическая модерация с LLM
Модели вроде GPT-4, Claude, Mistral можно обучить:
удалять токсичный контент, спам и скамы,
вежливо (!) отвечать на часто задаваемые вопросы,
действовать как AI-модератор 24/7 — без отдыха и выходных.
🛠 Пример: проект Ora (ex-AI Arena) — запустили ончейн-модераторов DAO-чата.
✍️ 2. Генерация контента
AI помогает создавать:
новости, релизы, твиты, даже голосовые анонсы,
контент-планы и сценарии для TikTok / YouTube,
лендинги и веб-тексты, адаптированные под Web3-аудиторию.
⚙️ Популярные инструменты: Notion AI, Jasper, ChatGPT, ContentIn
📊 3. Анализ настроений в чате и соцсетях
AI-модели умеют:
отслеживать изменение тона аудитории (Sentiment Analysis),
находить ключевые точки недовольства или хайпа,
предсказывать churn или реакцию на апдейты.
Интеграции с Discord, Telegram, Twitter уже есть через API + AI-пайплайны.
📌 Пример кейсов
AI-модерация DAO-чата помогла снизить нагрузку на людей: 90% рутинных вопросов теперь обрабатываются автоматически.
Один из NFT-проектов использовал AI-анализ тональности для выбора подходящего времени для анонса токен-дропа.
Маркетинг-команда генерирует 15 вариантов заголовков и CTA с помощью GPT, экономя до 60% времени на тесты.
💬 А ты пробовал подключать AI к своему Telegram или Discord?
Или, может, делал анонсы на 5 языках за пару минут?
Расскажи в комментах — соберём самые полезные фишки👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍1
📊 AI для фаундеров и C-level в Web3: как быстрее принимать решения и видеть на 3 шага вперёд
Для Web3-основателей каждый день — это работа на пересечении хаоса, инноваций и скоростного принятия решений.
AI стал не просто помощником, а настоящим сооснователем, который помогает планировать, питчить, анализировать и масштабироваться.
🧠 Что умеет AI на уровне стратегии и лидерства
📈 1. Стратегическое планирование
AI помогает:
формировать product roadmap на основе пользовательских данных и трендов,
приоритизировать фичи, просчитывая импакт,
находить инсайты из ончейн- и оффчейн-данных.
Инструменты: ChatGPT + Notion AI, встроенные AI-функции в Trello, Linear, Miro
🗣 2. Подготовка питчей и презентов
AI ускоряет:
создание инвестпрезентаций и демо-деков,
генерацию текстов для грантов и фондов,
кастомизацию питчей под разные типы инвесторов.
Фреймворки вроде Tome, Gamma, Pitch AI делают из текста — презентацию за минуты.
🔍 3. AI-аналитика по рынку и конкурентам
Модели умеют обрабатывать большие массивы отраслевых данных, whitepapers, ончейн-метрики.
Сравнивают подходы конкурентов и предлагают ниши для роста.
Генерируют go-to-market стратегии с учётом исторических данных и трендов.
Инструменты: Artifact, ChatGPT + LangChain + Dune, кастомные боты на Python
✅ Реальные кейсы
💬 Уже используешь AI как своего “совета директоров” или “стратега на стероидах”?
Поделись, как ты внедряешь ИИ в принятие решений — или спроси, как начать 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
Для Web3-основателей каждый день — это работа на пересечении хаоса, инноваций и скоростного принятия решений.
AI стал не просто помощником, а настоящим сооснователем, который помогает планировать, питчить, анализировать и масштабироваться.
🧠 Что умеет AI на уровне стратегии и лидерства
📈 1. Стратегическое планирование
AI помогает:
формировать product roadmap на основе пользовательских данных и трендов,
приоритизировать фичи, просчитывая импакт,
находить инсайты из ончейн- и оффчейн-данных.
Инструменты: ChatGPT + Notion AI, встроенные AI-функции в Trello, Linear, Miro
🗣 2. Подготовка питчей и презентов
AI ускоряет:
создание инвестпрезентаций и демо-деков,
генерацию текстов для грантов и фондов,
кастомизацию питчей под разные типы инвесторов.
Фреймворки вроде Tome, Gamma, Pitch AI делают из текста — презентацию за минуты.
🔍 3. AI-аналитика по рынку и конкурентам
Модели умеют обрабатывать большие массивы отраслевых данных, whitepapers, ончейн-метрики.
Сравнивают подходы конкурентов и предлагают ниши для роста.
Генерируют go-to-market стратегии с учётом исторических данных и трендов.
Инструменты: Artifact, ChatGPT + LangChain + Dune, кастомные боты на Python
✅ Реальные кейсы
Один Web3-стартап сэкономил 2 недели на подготовке грантовой заявки, используя GPT для создания ответов и питчей.
Основатель DeFi-продукта использует AI для генерации ежемесячных борд-отчётов и инвесторских апдейтов — без ручного копания в метриках.
Команда DAO с помощью AI провела SWOT-анализ конкурентов по разным L2 и скорректировала стратегию выхода на новый рынок.
💬 Уже используешь AI как своего “совета директоров” или “стратега на стероидах”?
Поделись, как ты внедряешь ИИ в принятие решений — или спроси, как начать 👇
//
🫶 - @TopSelectionWeb3
👍1