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SkySommer.md

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SkySommer.md

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Sky

GitHub ID: SkySommer

Telegram: @skysommer0317

Self-introduction

Web3 product manager and engineer, LXDAO designer, AI enthusiast.

Notes

2025-12-07

1111

2025-12-06

111

2025-12-05

学习了QWEN ai结合DApp

2025-12-03

1111

2025-12-01

11

2025-11-30

11111

2025-11-29

1. ZetaChain 开发环境 (Omnichain Toolkit)

1.1 核心概念速查表

| 概念 | 说明 | 关键点 | | ZetaChain CLI | 指 npx zetachain (开发者工具箱)。 | 不同于 节点工具 zetacored。用于编排环境、脚手架生成。 | | Localnet | 本地全链模拟环境。 | 基于 Docker 运行，包含 ZetaChain + BTC + ETH 模拟节点。 | | Foundry | 智能合约开发框架。 | 使用 forge 命令。用 Solidity 编写测试和脚本，速度极快。 | | Account | 账户体系。 | 兼容 EVM (0x...)。同一私钥可推导出 EVM 地址和 Cosmos 地址。 | | RPC | 远程节点接口。 | 开发应用连接 HTTP RPC (默认端口 8545)。 | | Faucet | 水龙头 (测试币领取)。 | 渠道：官方 Discord #zeta-faucet 频道。 | | Explorer | 区块链浏览器。 | 用于查看 Transaction Hash 和跨链状态 (CCTX)。 |

1.2 环境搭建步骤 (Localnet)

前置需求：

  • Node.js (v18+)

  • Docker (必须运行，用于启动模拟网)

  • Foundry (运行 curl -L https://foundry.paradigm.xyz | bash 安装)

操作流程：

  1. 初始化项目 (使用官方模版)

    Bash

    # 使用最新的 Foundry 模版
npm create zetachain@latest my-hello-world
cd my-hello-world
npm install

  2. 启动本地网络 (Localnet)

    利用 Docker 拉起微缩版宇宙。

    Bash

    npx zetachain localnet start

    成功标志：终端显示 Local EVM、Bitcoin 节点已启动，且不报错。

  3. 编译合约 (Foundry)

    Bash

    forge build

1.3 切换至测试网 (Testnet: Athens-3)

当本地测试通过后，需连接公开测试网。

  1. 获取测试币 (Faucet):

    • 加入 ZetaChain Discord。

    • 在 zeta-faucet-athens-3 频道发送：drip 0x你的钱包地址。

  2. 配置环境:

    • 在项目根目录创建 .env 文件。

    • 填入私钥：PRIVATE_KEY=你的私钥（不带0x）。

  3. 常用资源:

2. Qwen (通义千问) API 接入

2.1 账号与鉴权

  1. 注册: 登录 阿里云 DashScope 控制台。

  2. API Key: 在“API-KEY管理”中创建并复制 Key (格式如 sk-xxx)。

  3. 环境配置:

    Bash

    # 安装 Python SDK
pip install dashscope

2.2 基础调用代码 (Python)

创建一个 test_qwen.py 文件，测试 API 连通性。

Python

import dashscope
from http import HTTPStatus

# 建议将 Key 放入环境变量，此处仅为演示
dashscope.api_key = 'sk-你的API_KEY' 

def call_qwen_agent():
    # 构造消息体
    messages = [
        {'role': 'system', 'content': '你是一个精通区块链开发的 AI 助手。'},
        {'role': 'user', 'content': '请用一句话解释 ZetaChain 的 Localnet 是做什么的？'}
    ]

    # 发起请求 (使用 qwen-turbo 或 qwen-max)
    response = dashscope.Generation.call(
        model='qwen-turbo',
        messages=messages,
        result_format='message', 
    )

    # 简单处理响应
    if response.status_code == HTTPStatus.OK:
        content = response.output.choices[0]['message']['content']
        print(f"✅ Qwen 回复: {content}")
    else:
        print(f"❌ 请求失败: {response.code} - {response.message}")

if __name__ == '__main__':
    call_qwen_agent()

2.3 关键参数说明

  • Model: 推荐开发测试用 qwen-turbo (便宜快)，生产环境或复杂逻辑用 qwen-max。

  • Messages: system 定义人设，user 传入指令。后续做 Agent 时，需通过 prompt engineering 让 Qwen 输出 JSON 格式。

2025-11-28

111

2025-11-27

这两天有点忙，先打个卡，明天一定补笔记

2025-11-25

先打个卡，明天来补笔记

2025-11-24

今天主要学习了环境配置方面的内容。