當 AI 學會 “區塊鏈”：MIT 工程師如何打造 Web3 世界的 Cursor​ “Cursor 和 Claude 能玩轉 Web2 的 React，但到了 Web3，它們就像盲人摸象。”​ ​ Luke 說出這句話時，臺下的黑客松選手會心一笑 —— 這種 “卡殼” 的痛，他們再熟悉不過。​ 寫智能合約從不是 “拼幾個函數” 那麼簡單。一個狀態變量的微小偏差，可能直接撕開千萬美元的安全漏洞；一行未考慮 gas 成本的代碼，能讓整個應用在鏈上寸步難行。​ 更諷刺的是，AI 早已讓 Web2 程序員 “一夜變全棧”，Web3 開發者卻還在 Remix、Hardhat、Foundry 之間反覆切換，對著測試報告一遍遍排查 —— 生怕踩進鏈上那些 “看不見的坑”。​ 於是 Luke 決定自己動手：做一個真正 “懂區塊鏈語義” 的 AI。能寫合約、能測安全、能搞定上鏈全流程。​ 這，就是Nora的起點。@mynoraai #MyNoraAI #BuiltWithNora #NoraAgent #CodeWithNora #NoraAI

一、從 MIT 到鏈上：AI 研究者掉進 Web3 的 “上下文陷阱”​ 在扎進 Web3 之前，Luke 是 MIT Media Lab 的 AI 研究員；後來，他成了少數深度參與區塊鏈底層開發的技術專家，親手設計過HotStuff 共識機制與BlockSTM 並行執行方案。​ 這段經歷讓他看清了一個關鍵問題：Web3 的瓶頸從不是代碼本身，而是代碼背後的 “鏈上上下文”。​ 智能合約的世界，從來不是單純的邏輯運算，而是一套複雜的 “狀態機生態”：每一筆交易都受前後區塊影響，每一行代碼都要在 “鏈上共識” 的規則裡執行，甚至編譯器的微小優化，都可能改變最終的執行結果。​ 他見過太多年輕開發者被這些 “隱形複雜度” 絆倒 —— 明明語法沒毛病，合約卻在鏈上跑崩；明明功能實現了，卻因 gas 過高無人使用。​ 也是這時，一個念頭在他心裏成型：​ “或許，AI 不該只懂代碼語法，更該懂區塊鏈的‘語言邏輯’。”

二、AI 工具的盲區：為什麼 Web2 的 Cursor 搞不定鏈上開發？​ 要理解 Nora 的價值，得先看懂傳統 AI 編碼工具的 “Web3 盲區”。​ 如今的 LLM 編碼助手 —— 不管是 Cursor、Claude Code 還是 Copilot—— 生成 React 組件、寫 API 接口都遊刃有餘，甚至能搭出整站邏輯。但讓它們寫一份 Solidity 智能合約？幾乎必出問題。​ 問題出在哪？​ 這些模型的 “語義理解”，完全建立在 Web2 的範式裡：前端渲染、後端接口、HTTP 調用、函數的輸入輸出…… 它們看不見鏈上特有的狀態流變化、虛擬機執行邏輯、gas 成本計算，更摸不清安全邊界（比如重入攻擊、權限控制）。​ “它們懂 JavaScript 的世界，卻聽不懂區塊鏈的‘方言’。”Luke 的總結，戳中了無數 Web3 開發者的痛點。​ 而這，正是 Nora 的切入點。

三、頓悟時刻：讓 AI 讀懂 “字節碼的溫度”​ 2024 年底，Luke 調試一個 Move 合約時遇到了個棘手問題：AI 生成的代碼語法完全正確，但一上鏈就報錯 —— 原因是編譯器優化後，執行邏輯和原代碼預期完全不一樣。​ 就是這一刻，他突然想通了：要讓 AI 寫出安全的合約，必須先讓它理解編譯器與虛擬機的 “底層語言”。​ 這成了 Nora 最核心的設計原點。​ 和傳統 AI Agent 不同，Nora 的模型架構裡，直接嵌入了 **“編譯器感知（Compiler-Aware）” 與 “虛擬機級上下文（VM-Level Context）”**。它不只是懂 Solidity、Move、Cairo、Rust 的語法差異，更能追蹤編譯後字節碼的執行路徑，分析每一條指令的流轉邏輯。​ 這意味著：Nora 不只是 “寫代碼”，它還能自動驗證合約邏輯、檢測安全漏洞、甚至優化 gas 消耗—— 更像一個同時懂編譯原理、共識機制和安全審計的 “全能工程師”。