Реальный кейс ChatGPT: как я ускорил аудит смарт‑контракта на Solidity

Все слышали про ChatGPT, но у меня долго не получалось применить его так, чтобы это давало уверенную пользу для дела, а не просто «поиграться с ботом». И вот — первый кейс, который реально облегчил мне работу.

Задача: аудит dApp и документация по смарт‑контракту

Клиенту нужен был аудит всего децентрализованного приложения. В рамках отчёта требовалось подробно описать функциональность смарт‑контракта, написанного на Solidity: что делает каждая функция, какие переменные используются, какие есть модификаторы, что и куда возвращается.

Раньше это выглядело как неизбежная рутина: вручную проходишься по контракту, разбираешь каждый метод, формулируешь понятные описания — и так по кругу. Особенно если контракт не маленький.

Как я применил ChatGPT

Я решил отдать ChatGPT саму «грязную» часть: генерацию первичного описания кода. Для этого важно было задать правильный контекст: объяснить, что перед ним — опытный разработчик и аудитор, а контракт нуждается в аудит‑документации. После этого я последовательно прогонял фрагменты контракта и просил структурированный вывод.

Что я получил на выходе

По каждой функции ChatGPT подготовил:

• Описание функции: что она делает и зачем существует в системе;
• Описание переменных и их типов;
• Описание модификаторов и того, как они влияют на выполнение;
• Возвращаемые значения (если есть) — что именно возвращается и в каком виде;
• Отформатированный текст, который удобно вставлять в Google Docs, а затем конвертировать в PDF.

Результат: +10 страниц отчёта без ручной писанины

В итоге я получил примерно 10+ страниц черновой документации для отчёта — и это именно те страницы, которые обычно съедают кучу времени. Мне не пришлось вручную расписывать каждый метод и каждый блок логики с нуля.

Важно: ChatGPT не заменяет аудит целиком. В полноценном отчёте всё равно остаётся много вещей, которые выходят далеко за пределы одного файла смарт‑контракта: бизнес‑контекст, модель угроз, архитектура, интеграции, продуктовые риски, маркетинговые и операционные аспекты. Но как инструмент для ускорения подготовки технического описания — это оказалось очень практично.

Немного футуризма

Иногда меня захватывает мысль: что будет через 5–10 лет, когда расширится контекст, кратно вырастут вычислительные мощности, а ИИ получит доступ к интернету в реальном времени. Тогда слово «скайнет» уже не будет звучать как шутка.

Вопрос к вам

А вы как часто используете ИИ в работе — и в каких задачах он реально помогает?