用AI应对API启示录:Waltio在XRP账本上的奥德赛
Waltio 在 Ripple 宣布停止对关键 API 的支持时,遇到了重大障碍,这需要完全重建他们的 XRP 分布账本的交易合并系统。为了应对这一挑战,Waltio 采用了人工智能技术,特别是使用了 ChatGPT 来加速开发进程,并对 Ripple Epoch 进行全面理解,这对于准确解释时间戳是至关重要的。此外,Waltio 还创新了一种算法,旨在直接在节点级别上审查和合并交易。这种方法不仅解决了技术困难,而且通过一系列由人工智能指导的迭代改进增强了系统的准确性。人工智能技术的成功应用不仅拯救了 Waltio 免受潜在的无关紧要影响,还巩固了他们客户的信任,确保他们的服务能够持续进行而无中断。
簡介
在加密货币的世界中,XRP账本凭借其创新的去中心化网络而脱颖而出,旨在提高交易的速度和效率。然而,对于那些冒险者来说,在其技术成就背后隐藏着各种挑战。
一部戏剧展开
在2023年9月,Ripple宣布停止支持访问XRP区块链数据的基本API,推动其用户寻求其他替代方案。对于Waltio及其用户而言,这是一个沉重的打击。过去的细致集成在一夜之间变得过时,使我们的用户陷入黑暗之中,无法检索他们的交易历史以供税务申报之用。
时事动态
这种情况揭示了使用第三方技术时的一个核心困境:依赖性。以前,我们从"即插即用"的数据整合中受益,节省了宝贵的时间和开发资源。尽管方便,但这个优势也突显了我们对服务提供商突然变化的脆弱性。
面对这个新现实,我们面临着一项重大挑战:从零开始重建我们的交易合并系统。任务的复杂性在于不仅需要重组运营,还需要全面了解业务。这包括理解“Ripple Epoch”的概念,该概念对于准确解释交易时间戳至关重要。
这就是人工智能发挥作用的地方。多亏了ChatGPT的支持,它装备有对XRP账本文档的全面知识,我们能够加速我们的开发,就像有一位资深的XRP账本开发者在我们身边一样。
涟漪时代
在与XRP账本的工作中,处理时间戳是我们工作的一个基本方面。最初,我们遇到了一些时间戳,乍一看似乎不正确或不一致。这种困惑是我们与人工智能合作的一个重要发现的起点。
发现波动时期
我们与人工智能合作的一个引人注目的例子是发现了涟漪纪元。在处理看似错误的时间戳时,人工智能迅速指引我们找到了解决方案:调整我们的系统以考虑涟漪纪元,以获得一致的日期。
XRP账本使用其自身的时间参考,被称作“瑞波纪元”,它计算从协调世界时(Coordinated Universal Time,简称UTC)2000年1月1日00:00起经过的秒数。该方法类似于Unix纪元系统,该系统从1970年1月1日开始,但有一个关键的差异:瑞波纪元在Unix纪元之后的946684800秒开始。
处理时间戳:一个实际案例
为了说明这一发现是如何应用的,我们考虑将Ripple时代的时间戳转换成可读的日期格式的过程。下面是我们的步骤:
function rippleEpochToUTC(rippleTimestamp) {
const rippleEpochStart = 946684800;
// Start of the Ripple Epoch in Unix seconds
const unixTimestamp = rippleTimestamp + rippleEpochStart;
// Conversion to Unix Epoch
const date = new Date(unixTimestamp * 1000);
// Conversion to milliseconds for JavaScript
return date.toUTCString();
// Formatting into a readable UTC date
}
const exampleTimestamp = 630720000;
// Example of a Ripple Epoch timestamp
console.log(rippleEpochToUTC(exampleTimestamp));
// Converts and displays the corresponding UTC date
这个脚本演示了如何调整我们的系统以正确解释XRP账本的时间戳,将最初令人困惑的数值转化为可行的和一致的信息。
32位变量需谨慎
处理这些时间戳时的重要建议是确保不要将它们转换为32位变量的Unix纪元,以避免整数溢出的风险。推荐使用适当大小的变量来正确管理这些时间值。
要节点还是不要节点:深入了解XRP账本的技术探索
当Ripple的API变得过时时,我们面临重建XRP账本的交易合并机制的必要。这意味着从一个简化的界面转向与网络节点直接交互,这是一项困难而严峻的任务。
节点级别分析
在XRP分类账中,每个交易可以影响分类账中的多个“节点”,每个节点代表网络状态的不同方面(例如账户余额、信任关系或交易要约)。了解节点级别上的这些修改对于准确跟踪资金流动和交易至关重要。
交易分析示例代码
function getCurrencyBalanceDelta(dataset, currencyAddress, address) {
const affectedNodes = dataset.meta.AffectedNodes;
var delta = 0;
var assetDelta = {};
// Handle currencies other than XRP
if (currencyAddress != 'XRP') {
// Filter to find affected RippleState entries
let rippleStateEntries = affectedNodes.filter((node) => {
// Logic to identify relevant RippleState entries
return /* condition */;
});
// Calculate the balance delta for RippleState entries
if (rippleStateEntries.length > 0) {
// Logic to calculate the delta based on found entries
assetDelta[currencyAddress] = /* Delta calculation */;
}
} else {
// Specific handling for XRP
// Similar logic to filter and calculate the delta for XRP
}
return assetDelta;
}
这个 getCurrencyBalanceDelta 函数展示了我们计算特定地址的特定货币余额差异(delta)的方法,通过分析受交易影响的节点。它区分货币为 XRP 本身的情况以及涉及通过 RippleState 条目管理的其他货币的情况。
技术挑战和解决方案
- 节点的多样性:每种节点类型(如AccountRoot,RippleState)都需要特定的逻辑来解释其变化。这意味着要对XRP账本的结构和规则有深入的理解。
- 计算的准确性:在非XRP货币的情况下,平衡差计算必须非常精确,因为其价值可能会受到波动的汇率和地址之间的信任关系的影响。
- 解读贸易交易:交易往往涉及参与者账户余额的复杂变化,需要仔细分析受影响的节点,以重建交换的金额和相关货币。
迭代解释与算法改进
通过XRP账本节点级别访问和解释原始数据可能会特别具有挑战性,尤其是在没有直观地通过API整合此信息的情况下。面对这种复杂性,我们建立了与人工智能的独特迭代和协作方法,以分析和整合交易。
使用ChatGPT进行改进循环
对于要分析的每一笔交易,我们采取了连续的步骤,首先提取原始数据并呈现给ChatGPT进行解释。这种初步分析使我们能够了解交易受影响的每个节点的含义,并确定重复出现的模式和异常情况。
将算法应用于一个具体案例
通过将算法应用于所描述的交易,其中rsVMacM5CmJNSm7ybtsTH2fj8KvexkNskS提供500 VGB以换取418.698742 XRP,我们能够识别并计算RippleState节点中的余额调整以及市场报价的修改。该分析揭示了涉及账户的重大余额变化,并证明了我们的算法在解释这些复杂交易方面的有效性。
凭借这些信息,我们对算法进行了优化,调整了处理逻辑,以更好地捕捉和反映账本上记录的交易的真实情况。这种迭代的方法在我们解密节点数据中常常隐藏的关键信息时起到了至关重要的作用。
迭代方法的优点
这个策略提供了几个重要的好处:
- 提高准确性:每个迭代周期都使我们能够完善对XRP账本交易的理解,逐步减少算法中的空缺和不准确之处。
- 适应性:AI的持续学习过程使得开发出一种能够处理XRP账本特定复杂性的适应性解决方案成为可能。
- 开发效率:这种合作方法加快了开发速度,能够迅速响应用户需求。
通过导航节点级数据的复杂性,我们能够重建我们用户交易的完整而准确的视图。虽然复杂,但这个过程增强了我们提供可靠和精确服务的能力,即使在技术生态系统出现意外变化的情况下。
这种方法的成功整合不仅使Waltio免于默默无闻,还加强了我们客户的信任,确保了持续和准确的服务。
结论
该集完美地说明了AI如何支持和加速开发团队,远远超越简单的代码生成。通过快速整合项目特定的业务知识,它能够以无与伦比的效率克服技术障碍。对于初创公司来说,这种能够快速适应和创新的能力不仅有价值,而且至关重要。