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。