Фреймворки и IDL могут устаревать. Следующее поколение уже не будет нуждаться в таких инструментах, как Anchor. Продвинутые модели ИИ теперь могут напрямую получать доступ к on-chain структурам данных и генерировать эквивалентные хранилища на JavaScript без накладных расходов фреймворка. Инструменты вроде Kani служат другой цели — заставляют LLM фактически повторять одну и ту же логику дважды, что помогает проверить правильность реализации. Этот сдвиг указывает на то, что мы движемся к рабочим процессам разработки, основанным на ИИ, где традиционные уровни абстракции становятся необязательными, а не необходимыми.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
8 Лайков
Награда
8
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
ZenZKPlayer
· 01-10 05:40
ngl-фреймворк убил фреймворк, эта цикличность немного странная.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ShitcoinArbitrageur
· 01-09 00:12
ai напрямую читает on-chain данные и генерирует js — значит, всё фреймворки собираются убрать… Но такие вещи, как anchor, давно уже нужно было оптимизировать
Посмотреть ОригиналОтветить0
BTCWaveRider
· 01-08 20:59
Опять появился аргумент "каркас должен умереть"... Anchor действительно солидный, но утверждать, что ИИ сможет решить все вопросы — это немного преувеличение.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BanklessAtHeart
· 01-08 20:39
ngl anchor, возможно, действительно будет отправлен в забвение, идея о том, что ИИ напрямую генерирует JS-код, звучит немного странно, но при этом очень логично
Посмотреть ОригиналОтветить0
MoneyBurner
· 01-08 20:39
Черт, Anchor собираются вывести из эксплуатации? Теперь разработчикам снова придется заново создавать базу знаний, ха-ха
Фреймворки и IDL могут устаревать. Следующее поколение уже не будет нуждаться в таких инструментах, как Anchor. Продвинутые модели ИИ теперь могут напрямую получать доступ к on-chain структурам данных и генерировать эквивалентные хранилища на JavaScript без накладных расходов фреймворка. Инструменты вроде Kani служат другой цели — заставляют LLM фактически повторять одну и ту же логику дважды, что помогает проверить правильность реализации. Этот сдвиг указывает на то, что мы движемся к рабочим процессам разработки, основанным на ИИ, где традиционные уровни абстракции становятся необязательными, а не необходимыми.