Account Abstraction na Starknet

Karolina

16 lis 2023
Account Abstraction na Starknet

Innowacje, które poprawiają doświadczenia użytkowników i poszerzają zakres możliwości technologicznych, są zawsze w centrum uwagi. Jednym z takich przełomowych rozwiązań jest wdrożenie "Account Abstraction" w Starknet. Koncepcja ta, choć techniczna, ma ogromne znaczenie zarówno dla zwykłych użytkowników, jak i deweloperów w ekosystemie blockchain. W tym artykule zagłębiamy się w zawiłości Account Abstraction w Starknet, badając jego potencjał transformacyjny i sposób, w jaki przekształca interakcje w świecie blockchain.

Czym jest Starknet?

Starknet

Starknet, opracowany przez StarkWare, reprezentuje najnowocześniejsze rozwiązanie skalowania warstwy 2 dla Ethereum. Jego głównym celem jest zwiększenie skalowalności i prywatności transakcji Ethereum poprzez wykorzystanie technologii STARK (Scalable Transparent ARguments of Knowledge), dowodu kryptograficznego o zerowej wiedzy. Technologia ta pozwala na ogromny wzrost przepustowości przy jednoczesnym zapewnieniu prywatności i bezpieczeństwa danych. Od momentu powstania, Starknet szybko zyskał uwagę ze względu na swój potencjał w zakresie rozwiązywania niektórych kluczowych wyzwań stojących przed sieciami blockchain, takich jak wysokie opłaty za gaz i powolne prędkości transakcji.

KONIECZNIE PRZECZYTAJ: What is Account Abstraction

Key features

  • Duża skalowalność. Odciążając obliczenia i pamięć masową od głównego łańcucha Ethereum, Starknet znacznie zmniejsza zatory i opłaty.
  • Zwiększona prywatność. Technologia STARK zapewnia prywatność transakcji, krytyczną cechę dla wielu użytkowników i aplikacji w przestrzeni blockchain.
  • Zwiększone bezpieczeństwo. Struktura oferuje solidne funkcje bezpieczeństwa, wykorzystując nieodłączne właściwości bezpieczeństwa Ethereum.

Account Abstraction

Koncept Account Abstraction

Abstrakcja kont to rewolucyjna koncepcja w świecie blockchain, początkowo zaproponowana dla Ethereum, a obecnie wdrażana na platformach takich jak Starknet. W swojej istocie abstrakcja kont zaciera tradycyjne granice między kontami kontraktowymi a kontami zewnętrznymi (EOA). W typowych modelach blockchain te dwa typy kont mają różne role i możliwości. Konta zewnętrzne są kontrolowane przez klucze prywatne i są wykorzystywane do podstawowych transakcji, podczas gdy konta kontraktowe są zarządzane przez ich kod i mogą wykonywać bardziej złożone operacje.

Abstrakcja tych kont oznacza traktowanie wszystkich kont jako smart kontraktów, uproszczenie doświadczenia użytkownika i rozszerzenie funkcjonalności. To ujednolicone podejście pozwala na bardziej złożone i zautomatyzowane transakcje, podobne do tradycyjnych usług bankowych, ale w zdecentralizowanych ramach blockchain. Zmiana ta nie tylko usprawnia operacje, ale także otwiera nowe możliwości rozwoju i wdrażania inteligentnych kontraktów, czyniąc technologię blockchain bardziej dostępną i wszechstronną.

Zalety Account Abstraction

Wdrożenie abstrakcji konta przynosi kilka kluczowych korzyści dla ekosystemu blockchain:

  • Uproszczone doświadczenie użytkownika. Użytkownicy mogą wchodzić w interakcje z blockchainem z większą łatwością i elastycznością. Na przykład portfele z wieloma podpisami, które wcześniej wymagały złożonych interakcji inteligentnych kontraktów, mogą stać się prostsze i bardziej przyjazne dla użytkownika.
  • Zwiększone bezpieczeństwo. Umożliwiając użytkownikom ustalanie zasad wykonywania transakcji na ich kontach (takich jak limity kwot wypłat lub potrzeba wielokrotnych podpisów), ryzyko kradzieży i nieautoryzowanego dostępu jest znacznie zmniejszone.
  • Większa elastyczność dla deweloperów. Programiści zyskują większą kontrolę nad sposobem przetwarzania i weryfikacji transakcji. Ułatwia to tworzenie bardziej zaawansowanych DApps i usług na blockchainie.
  • Interoperacyjność. Dzięki ujednoliconemu modelowi konta, kompatybilność między różnymi rodzajami transakcji i interakcji w łańcuchu bloków jest lepsza, co prowadzi do bardziej płynnego doświadczenia.

Account Abstraction na Starknet

KONIECZNIE PRZECZYTAJ: Native Account Abstraction: Opening Blockchain to New Possibilities

Wdrażanie Account Abstraction na Starknet

Integracja Account Abstraction przez Starknet stanowi znaczący krok naprzód w domenie blockchain. W przeciwieństwie do tradycyjnych sieci blockchain, które rozróżniają konta użytkowników i konta inteligentnych kontraktów, Starknet traktuje wszystkie konta jako smart kontrakty. Takie podejście nie tylko usprawnia doświadczenie użytkownika, ale także zwiększa elastyczność i funkcjonalność sieci.

Aspekty techniczne

Techniczna implementacja abstrakcji konta w Starknet obejmuje kilka kluczowych aspektów:

  • Ujednolicony model kont. W Starknet wszystkie konta, niezależnie od tego, czy należą do indywidualnych użytkowników, czy są częścią zdecentralizowanej aplikacji (dApp), są traktowane jako smart kontrakty. Ta jednolitość upraszcza interakcje i transakcje w sieci.
  • Konfigurowalna logika transakcji. Użytkownicy i deweloperzy mogą definiować niestandardowe reguły i logikę przetwarzania transakcji na swoich kontach. Może to obejmować zarówno proste walidacje, jak i złożone, wieloetapowe procesy.
  • Ulepszone funkcje bezpieczeństwa. Model konta Starknet pozwala na wbudowane funkcje bezpieczeństwa, takie jak weryfikacja wielu podpisów i opcje odzyskiwania, bezpośrednio w inteligentnym kontrakcie konta.
  • Kompatybilność z Ethereum. Pomimo tych postępów, Starknet zachowuje kompatybilność z Ethereum, umożliwiając użytkownikom wykorzystanie zalet Abstrakcji Konta przy jednoczesnym zachowaniu połączenia z szerszym ekosystemem Ethereum.

Praktyczne Aplikacje

Wdrożenie abstrakcji konta w sieci Starknet otwiera wiele praktycznych zastosowań i przypadków użycia, z których niektóre obejmują:

  • Uproszczone interfejsy portfeli. Portfele w Starknet mogą stać się bardziej przyjazne dla użytkownika, z wbudowanymi kontrolami bezpieczeństwa i zautomatyzowanymi procesami transakcyjnymi, dzięki czemu będą bardziej dostępne dla przeciętnego użytkownika.
  • Zaawansowane instrumenty finansowe. Elastyczność w przetwarzaniu transakcji pozwala na tworzenie zaawansowanych narzędzi i usług finansowych, takich jak zautomatyzowane usługi depozytowe, złożone wielostronne schematy płatności i zaawansowane strategie handlowe.
  • Ulepszony rozwój dApp. Deweloperzy mogą tworzyć dApps z bardziej złożoną logiką i interakcjami użytkownika, torując drogę dla aplikacji, które wcześniej były trudne lub niemożliwe do wdrożenia na tradycyjnych platformach blockchain.
  • Innowacyjne modele zarządzania. Model konta Starknet ułatwia rozwój zdecentralizowanych autonomicznych organizacji (DAO) ze skomplikowanymi mechanizmami zarządzania, umożliwiając bardziej demokratyczne i wydajne procesy decyzyjne.

Abstrakcja konta w Starknet nie jest zatem tylko usprawnieniem technicznym; to zmiana paradygmatu, która rozszerza granice tego, co jest możliwe w przestrzeni blockchain. Upraszczając interakcje użytkownika i zapewniając programistom potężniejsze narzędzia, Starknet wyznacza nowy standard funkcjonalności blockchain i doświadczenia użytkownika.

Przyszłość Account Abstraction na Starknet

Nadchodzące zmiany

Proces abstrakcji kont w Starknet trwa, a ciągłe ulepszenia i aktualizacje są planowane i wdrażane. Oczekuje się, że te przyszłe zmiany jeszcze bardziej udoskonalą technologię, czyniąc ją bardziej solidną, przyjazną dla użytkownika i wszechstronną.

Innowacyjne podejście Starknet do wdrażania abstrakcji kont prawdopodobnie będzie miało znaczący wpływ na szerszy krajobraz blockchain. Wpływ ten może przejawiać się na kilka sposobów:

  • Ustanowienie nowego standardu. W miarę jak coraz więcej użytkowników i deweloperów doświadcza korzyści płynących z abstrakcji konta w Starknet, może to ustanowić nowy standard doświadczenia użytkownika i funkcjonalności platform blockchain, wpływając na przyszły rozwój blockchain.
  • Inspirowanie. Sukces Starknet może zainspirować inne platformy blockchain do przyjęcia podobnych modeli, prowadząc do fali innowacji w przestrzeni blockchain.
  • Zwiększenie popularności blockchain. Upraszczając doświadczenie użytkownika i zwiększając możliwości aplikacji blockchain, podejście Starknet do abstrakcji kont może odegrać kluczową rolę w szerszym zastosowaniu technologii blockchain w różnych branżach.

Podsumowanie

Eksploracja Account Abstraction w Starknet ujawnia znaczący postęp w dziedzinie blockchain, pokazując idealne połączenie innowacji, projektowania zorientowanego na użytkownika i sprawności technicznej. Wdrożenie tej koncepcji przez Starknet oznacza kluczową zmianę w sposobie podejścia do technologii blockchain i jej wykorzystania.

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!