Technologia blockchain do gry NFT – jak wybrać najlepszą?

Maciej Zieliński

09 cze 2022
Technologia blockchain do gry NFT – jak wybrać najlepszą?

Gry NFT zdobywają coraz większą popularność zarówno wśród fanów tego rodzaju rozrywki, jak również u osób, które są zainteresowane sektorem kryptowalut i blockchaina. Samo stworzenie gry powinno opierać się na szeregu czynników, które będą miały wpływ na jej potencjalny sukces. Na co zwrócić szczególną uwagę? O tym piszemy w naszym najnowszym poradniku! 

Czy właściwa technologia blockchain do gry NFT to wszystko?

Obecnie powstaje coraz więcej gier opartych o rozmaite rozwiązania blockchainowe, a także powiązane ze smart kontraktami. Niemniej jednak za tego rodzaju rozrywką stoją także twórcy, którzy wiedzą, że za sukcesem projektu stoi cały zespół odpowiednich ludzi. Jak wybrać technologię blockchain do swojej gry NFT? To tylko jedna z kwestii na którą musisz znać odpowiedź. Przede wszystkim stwórz zespół ludzi, którzy znają poniższe technologie:

  • DApp
  • JavaScript. 
  • HTML 
  • CSS
  • Angular 
  • React.js.

Osoby, które realnie posiadają wiedzę z tych branż, to programiści, projektanci UI, graficy oraz testerzy programu. Do tego celu najlepiej wybrać firmę, która posiada fachowców z wyżej wymienionych dziedzin, gdyż zebranie losowych freelancerów sprawi, że twój projekt będzie prawdopodobnie chaotyczny. Ponadto zatrudniane Freelancerów sprawia, że odpowiedzialność za ich działania spoczywa na twoich barkach. Wybór firmy, która specjalizuje się w technologii blockchain, to najlepsza praktyka, gdyż dana korporacja posiada struktury i pracowników, którzy będą dbać o projekt i stale monitorować jego rozwój. 

Technologia blockchain do gry NFT - wybór narzędzi 

Najpopularnieszym blockchainem do tworzenia gier NFT jest Ethereum. Chociaż na rynku istnieją także inne rozwiązania, które pozwalają stworzyć grę NFT w sposób profesjonalny (o tym później), to poniżej przedstawiamy dodatkowe pomoce, które sprawią, że projekt będzie wykonany z należytą starannością: 

  • MetaMask - to rodzaj portfela Ethereum. Co należy podkreślić, może być on traktowany jako rozszerzenie przeglądarki. Wiele podmiotów działającym na Ethereum używa MetaMaska do przechowywania Eterów. Ponadto używa się tego rozwiązania do implementacji i realizowania smart kontraktów. Dodatkowo MetaMask jest miejscem komunikacji pomiędzy programistami, a blockchainem. MetaMask uważany jest za system bezpieczny i działający w standardach: 
  1. ERC-20 
  2. ERC-721.
  • Ganache - Ganache to popularny program do testowania stworzonej aplikacji. Jest to element zapewniony przy narzędziach Truffle Suite.
  • Web3.js - to jeden z popularniejszych interfejsów API JavaScript Ethereum. To także zbiór istotnych baz danych i bibliotek. Dzięki niemu programiści mogą ingerować w zdalne lub lokalne węzły Ethereum. 
  • Truffle- to pakiet narzędzi, który posiada szerokie spektrum zastosowania. Dzięki niemu można tworzyć oraz wdrażać smart kontrakty, które stanowią podstawą dobrej gry NFT. 
  • Remix: Remix to popularne rozwiązanie typu DApp, które służy do kodowania smart kontraktów Solidity dla Ethereum. 
  • Sieć testowa Ropsten - to miejsce, gdzie sprawdzisz stworzone przez siebie smart kontrakty. 

Wybierz technologię blockchain myśląc perspektywicznie 

Szukając najlepszej technologii blockchain do twojego NFT musisz wziąć pod uwagę szereg parametrów.Poniżej przedstawiamy elementy, które trzeba oceniać perspektywicznie:  

  • Fork - Pamiętaj, że to wyjątkowość i rzadkość NFT sprawia, że ​​są tak cenne. Hard fork stanowiłby poważne zagrożenie dla tych aspektów, ponieważ świętość NFT byłaby kwestionowana w takim wypadku. Należy zwrócić uwagę na to, że urządzenia NFT w „starym” blockchainie mogą ostatecznie całkowicie zdewaluować. Dlatego ważne jest, aby tworzyć gry NFT na blockchainach, które są odporne na forki. 
  • Smart kontrakty - Solidność inteligentnych kontraktów jest kluczowym czynnikiem, jeśli chodzi o ogólne bezpieczeństwo technologii blockchain. Dlatego pisanie wolnego od błędów, czystego i bezpiecznego kodu ma kluczowe znaczenie. Wspomnieliśmy wyżej o aplikacjach, które mogą je przeanalizować. To ważne, gdyż smart kontrakty muszą przejść rygorystyczne i skomplikowane testy, aby mieć świadomość, że użytkownik doświadcza najwyższego poziomu gry NFT, jej wydajności i odporności na potencjalne bugi, czy ataki. 
  • Koszty rozwoju tokenów i koszty transakcji - Oprócz kwestii, które omówiliśmy do tej pory, jest jeszcze jedna kwestia do rozważenia – opłacalność. Dokonując transakcji opartych na NFT, potrzebujesz opłacalnych rozwiązań, ponieważ nie zawsze wiążą się one z wielomilionowymi transakcjami. Gaming składa się z małych elementów, postaci, skórek, sprzętu etc. Spraw, by handel nimi był bezpieczny i opłacalny. Mikrotransakcje królują w tym wypadku jeżeli chodzi o rozliczenia. 
  • Bezpieczeństwo - To prawdopodobnie najważniejszy czynnik, który musisz wziąć pod uwagę, gdy tworzysz grę NFT. Blockchainy są podatne na wiele rodzajów ataków np. man-in-the-middle. Jak rozwiązać ten problem? Zwróć uwagę, że platformy działające z mechanizmem konsensusu typu „proof-of-work” są ogólnie bardziej podatne na ataki, w przypadku których atakujący są w stanie kontrolować dużą część mocy obliczeniowej sieci. Skutkiem takiego działania jest utrata dostępu do konta, danych i pieniędzy. Warto wdrażać alternatywne mechanizmy konsensusu m.in. proof-of-stake.
  • Szybkość transakcji - to czynnik stojący za sukcesem dobrze zbudowanej gry NFT. Transfer płatności pomiędzy podmiotami powinien być natychmiastowy, transparentny ale przede wszystkim - bezpieczny. 

Skup się na smart kontraktach 

Warto opracować smart kontrakty dla właściwych funkcji front-end i tokenów kryptowalutowych. Aby je zakodować, wykonaj następujące kroki:

  1. Przejrzyj smart kontrakty z projektów gamingowych, które Cię inspirują. 
  2. Użyj IDE Remix do ich zakodowania.
  3. Zachowaj prostotę. Dzięki temu łatwiej będziesz mógł je debugować. 
  4. Posegreguj smart kontrakty dzięki narzędziom z Truffle. 
Smart Contracts

Pamiętaj, że po wdrożeniu smart kontraktów nie będziesz mógł dokonywać ich modyfikacji. Oznacza to, że musisz dobrze je przetestować i przeprowadzić solidny audyt. Nie jest to proste zadanie, gdyż trzeba przeprowadzić m.in. następujące czynności: 

  • Zablokowanie kodu źródłowego;
  • Zrozumienie projektu i przestudiowanie dokumentacji projektu;
  • Wstępny przegląd kodu;
  • Statyczna analiza kodu;
  • Analiza jakości kodu;
  • Wykrywanie typowych podatności;
  • Analiza funkcjonalności i wiele innych. 

Zainwestuj zatem w firmę, która posiada specjalistów mogąc przeanalizować powyższe informacje, gdyż dzięki temu oszczędzisz czas i pieniądze. 

Najlepsza technologia blockchain do rozwoju gry NFT

Gdy widzieliśmy kilka różnych elementów, które należy wziąć pod uwagę, szukając najlepszego blockchaina do rozwoju gry NFT musi przejść do konkretnych rozwiązań. Poniżej przedstawiamy najpopularniejsze blockchainy, które poogą Ci odnieść sukces w gamingu: 

Technologia blockchain
  • FLOW - Jest to blockchain przyjazny programistom, zwłaszcza jeśli chodzi o tworzenie rynków i zasobów cyfrowych.Platforma dąży do skalowalności dzięki aktualizowanym inteligentnym kontraktom napisanym w języku programowania Cadence. Warto zaznaczyć, że Flow obsługuje wielowęzłową architekturę do zbierania, weryfikacji, egzekwowania i konsensusu, co znacznie usprawnia przebieg całego procesu tworzenia gry NFT
  • Ethereum - to obecnie jedna z najpopularniejszych technologii stosowanych w branży gamingu NFT. Istnieje wiele wiodących rynków NFT korzystających z sieci Ethereum, w tym Decentraland, SuperRare, OpenSea i Rarible. Takie rozwiązanie cieszy się niezwykła popularnością, gdyż jest proste i przejrzyste. Co do zasady - wystarczy wgrać plik i uzupełnić niektóre szczegóły.
  • Tezos - Ostatnią opcją, którą warto rozważyć, jest Tezos, czyli blockchain z rynkiem NFT o nazwie TRUESY. Głównym celem firmy TRUESA jest zmniejszenie emisji dwutlenku węgla.Według oficjalnych informacji platforma zużywa 2 000 000 razy mniej energii w porównaniu z innymi systemami NFT, ponieważ optymalizuje wykorzystanie procesora. Jeśli jesteś eko, to możesz liczyć na Tezos jako ważnego partnera w swoich działaniach i ekologiczne podejście do rozwoju NFT.

Podsumowanie 

Gaming i kryptowaluty, to branża, która wzajemnie się uzupełnia. Sama technologia blockchain nadal cechuje się pewnego rodzaju świeżością i bieżącym jej odkrywaniem. Dostarcza funkcjonalność, transparentność i bezpieczeństwo. Trudno jednak znaleźć firmy i programistów, którzy posiadają w niej wieloletnie doświadczenie. Tworząc grę NFT przeanalizuj nie tylko swój pomysł w zakresie fabuły, grywalności i grafiki, lecz głównie w kierunku technologii oraz zespołu, który pomoże ją wdrożyć i sprawdzić. Żadna gra, niezależnie od fabuły nie będzie w stanie osiągnąć sukcesu, jeśli będzie wadliwa, bądź nie zapewni bezpieczeństwa kapitału i dostępu do kont swoim użytkownikom. Z tego powodu tak ważne jest to, by stworzyć ją perfekcyjnie od początku do końca. 

Tagi

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!