交流与共享。

Friend.Tech 是一个建立在智能合约基础上的社交平台，要求用户连接自己的 Twitter 账户进行注册，并发放 "密钥 "以获得访问权限。拥有 "密钥 "的用户可以进入类似群聊的 "房间"，与 "密钥 "所有者进行对话。虽然这仍然是一个 集中式 它是一个社交平台，采用智能合约来促进 "密钥 "的买卖。主要功能通过基于网络的即时通讯（IM）应用提供。在买卖 "密钥 "的过程中，交易额的 10% 会被分成两部分，一部分归 Friend.Tech 的开发人员所有，另一部分则归相应 "房间 "的所有者所有。

由于这些 "密钥 "可以独立用于购买和销售，自然会导致链上机器人的出现，用于新代币的获取、交易和手续费操纵等活动。那么，这些操作是如何实现的呢？

新代币收购 机器人

在 Friend.Tech 运营初期，新的代币收购机器人有可能获得可观的利润。这是因为，在此期间，链上狙击机器人的发展水平还不高。因此，只需进行基本的信息评估，这些机器人就能参与代币购买，并获得较高的利润预期。现在，让我们从基本策略入手，深入探讨机器人实施的基本逻辑。

在我们继续之前，有必要了解一下 "事件"。在 Solidity 编程语言中，事件是以太坊虚拟机（EVM）中日志事件的抽象。通常，我们使用 "emit "语句来触发事件。这些事件在区块链探索者中表现为交易日志。例如，考虑以下购买 "钥匙 "的交易。它触发了一个名为 "交易 "的事件，其中包含一系列相关信息。

事件在去中心化应用（DApps）中扮演着举足轻重的角色，因为它们允许我们监控智能合约中的状态变化。在 Friend.Tech 等应用中，事件是跟踪合约活动的渠道，便于及时调整数据库中存储的各种数据。这些调整包括更新前端显示的价格和持有量，确保应用程序的实时准确性和一致性。

最简单的方法

因此，"前置运行 "机器人最直接的逻辑如下：它监听 Friend.Tech 合约的事件，并在交易触发的事件满足以下条件时，在 Friend.Tech 合约内发起购买：

1. 事件表示购买（isBuy 为 true）。
2. 交易商和货主的地址相同（交易商 == 货主）。
3. 交易用于创建一个 "房间"（供应量为 1）。

下图说明了这一过程：

机器人的问题

不过，这种机器人也存在一些问题：

1. 无法保证成功购买新代币。
2. 购买代币所需的确切以太币数量无法准确确定。此外，机器人在执行过程中无法设定代币数量或价格上限。
3. 机器人很容易受到 "前置运行"（front-running）的影响，即其他人可以创建新的地址来发起购买，诱使机器人购买，进而实施费用欺诈或从中获利。

为了解决第一个和第二个问题，以太坊虚拟机（EVM）的优势在于它能够促进原子合约调用。这意味着我们可以在单个合约中调用其他合约。因此，部署一个用于购买的专用合约，并为其配置各种条件（如最高购买价格和数量），就能实现所需的功能。例如，GitHub 上的开源 "friendrekt "合同代码就允许设置最高购买价格和数量条件。这种方法有助于缓解问题 1 和 2。

关于问题 3，一种直接的方法是利用官方界面查询用户的 Twitter 信息，包括关注者数量。随后，机器人可以根据这些信息进行筛选。经过筛选后，机器人就可以决定是否购买、购买多少以及最高价格是多少。这就明确了机器人的操作流程，如下图所示。

技术

这一过程涉及信息请求和智能合约调用的增加。在机器人检测到合约事件并通过简单的逻辑检查确认其为新账户后，它会继续使用应用程序接口过滤相关信息。最后，机器人利用部署的智能合约完成购买。不过，这类机器人仍然存在一定的局限性：

1. 无法识别钓鱼 Twitter 账户。有些账户可能拥有大量粉丝，但它们基本上是没有实际价值的僵尸账户。从此类账户购买产品存在很大风险。
2. 粉丝数量并不是衡量 Twitter 用户价值的可靠指标。有些 钥匙 意见领袖（KOL）的追随者数量可能相对较少，但他们会积极与受众互动。这使他们难以被识别，并可能导致他们被无意中排除在外。
3. API 有一定的延迟。该接口只能在用户激活后的特定时间（60 秒）内进行查询。这种限制可能导致错过许多地址，并带来高延迟。

对于问题 3，我们找到了一种替代方法。另一个可用接口允许在用户注册后查询地址信息。这意味着我们可以持续监控该界面，以获取最新的 ID 和注册者详细信息。如果确定注册人具有价值，则可将其地址存储在缓存中。为确保持久性，还需要一个数据库来保留这些信息。随后，通过区块链事件监控和缓存点击，可以决定是否执行购买。这种方法简化了整个流程。

要解决问题 1 和 2，确定用户价值至关重要。在这方面，可以利用第三方 Twitter 关键意见领袖（KOL）评级网站。在探索过程中，作者使用 Twiiterscan 进行了这些查询。由于可以在激活前获得注册信息，因此查询 Twiiterscan 所花费的时间对整个流程的影响微乎其微。此外，还可以采用手动配置，如设置白名单和购买价格。这种方法提高了选择有潜力用户的精确度。

最终，我们所实现的机器人的基本工作流程可以概括如下：另外一个机器人负责通过应用程序接口获取最新信息，经过评估后将其存储在数据库和缓存中。主要负责采购的机器人在收到事件后，会查询缓存中存储的信息。如果找到成功匹配的信息，它就会继续购买。缓存还可以存储白名单信息，以便选择有价值的关键意见领袖（KOL），并配置采购价格和数量。这一精简流程简化了机器人的操作和管理。

买卖、收费欺骗行动

买卖跟踪机器人背后的原理非常简单。它跟踪利润表现良好的地址，并模仿它们的操作。这种方法的实施相对直接，只需对监测到的地址进行过滤，如果确定了目标地址，机器人就会跟随其行动。

关于费用欺骗，作者在开发过程中观察到两种主要情况。一种情况是利用拥有大量粉丝的 Twitter 账户直接购买代币，并迅速出售代币牟利。另一种情况是不断创建新地址。进行交易后，迅速执行购买操作，然后快速转售。第二种情况主要针对机器人中最直接的逻辑，但在初始阶段也提供了巨大的盈利潜力。这些都是需要考虑的策略。

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