Мир блокчейна продолжает стремительно развиваться, предлагая новые возможности для децентрализованных приложений, смарт-контрактов и цифровых активов. При этом сложность транзакций в таких экосистемах, как Ethereum Virtual Machine (EVM), нередко затрудняет понимание даже для опытных пользователей и разработчиков. В этом контексте появляется необходимость в эффективных инструментах, способных не просто отображать данные о транзакциях, но и объяснять их содержимое понятным языком. Именно такую задачу решает инновационный проект, который сочетает в себе современные языковые модели (LLM) с мощной архитектурой на основе удалённых вызовов процедур (RPC) для анализа блокчейн-транзакций и их представления в удобном формате.Основная проблема работы с блокчейн-транзакциями заключается в их низкоуровневой природе.
Транзакции записываются в формате, ориентированном на машинную обработку, а не на восприятие человеком. Для понимания того, какие конкретные действия были выполнены, необходимо разбирать вызовы смарт-контрактов, анализировать события и перемещаемые токены. Традиционные интерфейсы часто представляют такую информацию в виде неструктурированных логов или двоичных данных, что требует от пользователя глубоких технических знаний. В ответ на эту проблему разработано решение, использующее языковые модели, которые дополнительно обучены и интегрированы с блокчейн-данными через RPC-запросы, что позволяет строить многоступенчатый и детальный анализ каждой операции.Данный инструмент основан на модульной архитектуре с чётким разделением задач и полной изоляцией компонентов, что обеспечивает гибкость и простоту расширения функционала.
В основе анализа лежит цепочка специализированных модулей, работающих в заранее определённом порядке, где каждый последующий ресурс использует данные, предоставленные предыдущими. Такой подход исключает смешивание логики и позволяет сохранять высокую точность при обработке сложных случаев. Все данные и контексты передаются через единый внутренний контейнер, называемый «багажом», обеспечивая прозрачность потоков и подготовки информации к обработке языковой моделью.Одной из ключевых особенностей является динамическая проверка контрактов на поддержку интерфейсов ERC20, ERC721 и ERC1155, что позволяет автоматически определять типы токенов, вовлечённых в транзакцию. Это достигается за счёт вызова смарт-контрактов с помощью RPC без необходимости жёстко прописывать конкретные контракты.
При возникновении неизвестных функций или событий реализована интеграция с внешним сервисом 4byte.directory, который помогает расшифровать уникальные сигнатуры и обеспечить более полное представление. Такой механизм существенно расширяет охват возможных протоколов и сценариев использования, избавляя пользователя от необходимости самостоятельно искать расшифровки.Для предоставления актуальных финансовых данных используется комплексный поиск токенов по нескольким источникам, включая не только децентрализованные, но и централизованные обмены. Интеграция с главным API CoinMarketCap и CoinGecko позволяет получать свежие цены, а встроенный кеш на базе PostgreSQL обеспечивает минимизацию задержек и нагрузок на внешние сервисы.
Это позволяет в реальном времени конвертировать объёмы токенов в привычные для пользователя единицы стоимости, включая доллары США, упрощая восприятие итогового результата и облегчая принятие решений.Одним из основных преимуществ является поддержка мультисетевого окружения, включающего Ethereum, Polygon и Arbitrum. Благодаря конфигурируемым переменным окружения можно легко добавлять новые блокчейн-сети без необходимости изменения исходного кода. Этот фактор крайне важен для разработчиков и аналитиков, которые работают с разнообразными инфраструктурами и нуждаются в едином и унифицированном инструменте для детального анализа. Опыт эксплуатации показывает, что такой подход значительно сокращает время настройки и повышает качество анализа вне зависимости от сети и её текущей нагрузки.
Важное место занимает использование искусственного интеллекта, в частности GPT-4 от OpenAI, который обрабатывает генерируемые данные в контексте тренировок на огромных объёмах информации из различных отраслей. Благодаря этому, AI способен адаптировать объяснения под уровень пользователя, формировать подробные и структурированные описания, а также вычленять ключевые моменты транзакции для оптимального понимания. Использование Retrieval-Augmented Generation (RAG) расширяет возможности ответа, добавляя релевантные знания из встроенных баз и внешних источников, что выгодно отличает данный инструмент от простых децентрализованных парсеров и декодеров событий.Для технических специалистов важным аспектом является следование строгим принципам модульности и изоляции, что позволяет создавать удобный интерфейс для дальнейшего развития проекта. Каждый инструмент реализует стандартный интерфейс с методами для определения зависимостей, основной логики обработки и генерации контекста для языковой модели.
Такой дизайн исключает появление магических или жёстко заданных значений, что существенно упрощает поддержание и интеграцию новых функций. Кроме того, внедрённый механизм топологической сортировки делает возможным корректное управление порядком выполнения задач и предотвращение проблем с цикличными зависимостями.Расширение функциональности и добавление новых аналитических модулей построено с учётом возможности их простой интеграции в общий конвейер. Это значит, что разработчики могут быстро внедрять свежие методы анализа транзакций, обработки новых протоколов или улучшения искусственного интеллекта без полного переписывания системы. Такой подход поддерживает долговременное развитие платформы и сотрудничество внутри сообщества, обеспечивая равные условия для участников с различным уровнем навыков и ресурсов.
С точки зрения использования, инструмент предлагает удобные CLI и HTTP API, позволяя интегрировать анализ транзакций в сторонние приложения, дашборды или бэкенды. Полная поддержка установки и настройки с помощью простых конфигурационных файлов обеспечивает беспроблемное развертывание в локальных и облачных условиях. Наличие примеров и детальная документация повышают доступность для новых пользователей и ускоряют освоение возможностей. Помимо этого, предусмотрена возможность запуска GUI-сервера с интерактивной визуализацией, которая дополнительно облегчает восприятие сложных данных.Рассмотрим конкретные примеры использования.
В случае с транзакцией одобрения токенов, инструмент автоматически распознаёт, что пользователь дал разрешение смарт-контракту на распоряжение определённой суммой ERC20 токенов. В заметках указывается подробная информация о контрагентах, суммах и задействованных протоколах. При проведении операций обмена токенов или выплаты долга платформа способна распознать ключевые шаги, перевести общее количество в доллары и предоставить сведения о связанных комиссиях за газ. Это значительно упрощает взаимодействие с блокчейном для конечных пользователей и делает процесс прозрачнее.В числе достижений проекта стоит отметить эффективность обработки даже сложных транзакций с многочисленными вызовами и межконтрактными взаимодействиями.
Высокая точность распознавания, вызванная использованием RPC-запросов и самой свежей информацией из блокчейна, объединённой с мощью AI, создаёт уникальную среду, где технические детали не отпугивают человека, а становятся доступным, понятным и полезным содержанием. Такой подход можно рассматривать как необходимый этап на пути к массовому принятию децентрализованных технологий и расширению применения блокчейна в повседневной жизни.На сегодняшний день проект работает с основными публичными сетями и продолжает расширять список поддерживаемых блокчейнов. Открытость исходного кода и прозрачный процесс разработки обеспечивают доверие со стороны сообщества и позволяют отечественным и зарубежным специалистам принимать участие в его улучшении. Поддержка нескольких языков программирования, включая Go и TypeScript, делает инструмент удобным для интеграции во множество современных сервисов и продуктов.
