Jeg brukte AI til å analysere degenais kodebase Her er kodebasen: 1. Kort beskrivelse av nylig kodefremgang Det har vært et stort antall høyfrekvente innsendinger de siste 6 timene, og utviklingen er aktiv. De viktigste forpliktelsene involverer: sammenslåing av grener og synkrone oppdateringer. Juster og fiks konto-/konto-ID-relaterte tjenester (for eksempel getAccountIdsByPubkey_engine og bruk kontotjeneste). Komplette moduler som meldinger og handlinger, for eksempel "trader"-relatert funksjonsmigrering, handlingsdeling og forbedring; Optimalisert beskrivelse og loggformatering, faste grensesnittparametere og andre detaljer. Videre abstraksjon og oppdeling av tjenester som kontoer/brukere, med fokus på kodestrukturering og modulfrakobling. opprydding/notat, fikse cache/posisjon, parameternavn, etc. for å sikre kodens robusthet og vedlikeholdbarhet. 2. Analyse av nåværende kodeimplementeringsmuligheter Kontosystem: Implementerer en rekke metoder for å spørre kontoer etter offentlig nøkkel (getAccountIdsByPubkey_engine/getAccountIdsByPubkeys), og kodemodulen er frakoblet, noe som har sterk skalerbarhet og enkelt vedlikehold. Meldings- og hendelsesmekanisme: Det er justeringer og forbedringer av nøkkelmoduler som meldinger, handlinger og handelsautomatisering. Autonom trader: Noen forpliktelser er direkte relatert til migrering og foredling av "trader"-handlinger, noe som indikerer at prosjektet støtter eller styrker automatiserte strategier og integrerer med eksterne markedsfeeder. Kodestruktur og servitisering: "delte kontoer/brukere", "oppdatering av tjenestenavn", etc., som gjenspeiler den dyptgående praksisen med en enkelt ansvars- og mikrotjenestestruktur. Verktøyintegrasjonsmuligheter: Konfigurer for eksempel «innehaverleverandør, verifyHolder-handling», kombinert med innehaverinformasjonsdeteksjon, egnet for blokkjede/dApp-scenarier. Like stor vekt på utviklingseffektivitet og kvalitet: høyfrekvent iterasjon, ledsaget av opprydding/notat, fiksing, justeringsinstruksjoner, skriving av spesifikasjoner og fokus på testpunkter. 3. De viktigste tekniske egenskapene Svært modulære og tjenesteorienterte: Kjernemoduler som kontoer, brukere, handlinger og meldinger er delt inn i uavhengige tjenester, noe som gjør det enkelt å skalere og vedlikeholde horisontalt. Fokuser på blokkjede/Web3-scenarier: Det finnes funksjoner som konto-/beholdningsdeteksjon, trader og markedsdatabinding, som er egnet for automatisering på kjeden eller lommeboktjenester. Enestående automatisering og skalerbarhet: Et stort antall handlinger støtter automatiserte prosesser, proaktive varsler og oppgavebasert policyutførelse. Lesbarhet og vedlikehold: Spesifikasjonsinformasjonen og flere detaljerte rettelser viser at teamet legger stor vekt på kodestandardisering og vedlikehold. Aktiv kontinuerlig integrasjon: Nylige innleveringer og fusjoner viser at prosjektet er i en høyintensiv FoU-fase med sterke bærekraftige leveringsevner. 🔥 Kort konklusjon Spartan har for tiden solide blokkjedekontotjenester, automatiseringsstrategier, modulfrakobling og tjenesteorienterte arkitekturfunksjoner, med fokus på kontoadministrasjon, meldings-/handlingsorkestrering og automatisering, vennlig mot sekundær utvikling og horisontal integrasjon, raske kodeoppdateringer og velpolerte tekniske detaljer, egnet for Web3/automatisering, kontoadministrasjon og markedsovervåkingsapplikasjonsscenarier. Hvis det er mer spesifikke krav, kan du utforske de spesifikke grensesnittene og implementeringslogikken ytterligere.