以太坊

本文介绍了如何运行Trade Butler Bot，这是一个安全且流行的自动交易机器人，依赖于QuickNode基础设施。文章详细探讨了交易机器人及Trade Butler Bot的功能，并提供了如何设置和运行该机器人所需的步骤和代码示例，适合希望通过自动化交易来增加收益的用户。

本文深入探讨了以太坊和Solana的质押机制及其经济学，分析了两者的质押收益、通货膨胀模型和网络结构，阐明了质押如何为这些区块链网络创建现金流生成资产。以太坊的质押收益为3.08%，而Solana则高达11.5%。

文章探讨了以太坊供应链的演变，从工作量证明（PoW）到权益证明（PoS），以及提议者-构建者分离（PBS）和MEV-Boost的机制，分析了网络中存在的中心化和审查风险。文章指出，这些变化必须被理解，以确保以太坊的中立性和抗审查性，并为未来的方案奠定基础。

本文详细探讨了以太坊的Beam Chain提案，该提案旨在通过重构共识层以提高以太坊的扩展性和安全性。文中涵盖了Beam Chain的关键特性，如更快的区块时间、更快的最终性和使用零知识证明 (ZK) 技术来提高验证器的效率，以及针对量子计算的抵抗能力。文章结构清晰、论据详尽，对以太坊未来的可能性提供了深入的技术分析和展望。

本文探讨了以太坊供应链中的提议者-构建者分离（PBS）以及其在协议中的正式化过程，称为嵌入式提议者-构建者分离（ePBS）。文章分析了ePBS的设计目标、潜在问题和不同设计方案，包括两槽PBS和有效负载时序委员会（PTC），并探讨了这些设计如何应对中心化、审查和网络安全等挑战。

本文详细介绍了如何使用 JavaScript 编写一个自动交易机器人，以便在 PancakeSwap 上购买新发行的代币。文章涵盖了必要的前提条件、PancakeSwap 的基础知识、节点设置、代码编写以及最终实现自动购买的逻辑。读者在完成此指南后将对构建交易机器人有一个全面的理解，并能够在 BSC 网络上进行交易。

本系列文章对Uniswap V4进行深入分析，涵盖了其代码结构、架构及其新功能，从Flash Accounting到Hook的应用等，阐述了Uniswap V4的创新点与潜在的挑战，探讨其对DeFi生态的影响。

这篇文章深入探讨了以太坊层2（L2）中calldata优化的重要性及其实现方法。文章解释了与calldata相关的gas成本，并在不同L2架构间的差异，提供了代码示例和具体技术细节，涵盖了如何通过技术手段减少calldata的尺寸，进而优化交易成本。

文章详细介绍了Solana区块链中的计算单元（Compute Units）概念，与以太坊的gas机制进行了对比，并探讨了计算单元的优化策略及其对交易费用的影响。

这篇文章介绍了如何在Uniswap V3上执行代币交换的步骤，重点在于通过Ethers.js与Uniswap的智能合约进行交互，提供了从设置节点到执行交换的详细指导，包括代码示例和图示，适合开发者快速上手，并了解Uniswap V3架构的核心概念。

EIP-7503是一个旨在增强以太坊上交易隐私的提案，通过引入零知识证明机制，允许用户在链上进行匿名交易。文章详细讨论了加密隐私的重要性，以及现有隐私方案的不足之处，相比之下，EIP-7503提供了一种更安全和去中心化的解决方案，减少了坏人对隐私机制的利用。作者分析了实施该提案的技术细节和潜在的优缺点，以及其可能对以太坊生态系统和用户隐私的长远影响。

本文介绍了暗池在以太坊去中心化金融（DeFi）领域的重要性，探讨了暗池如何解决交易隐私和价格不确定性等问题。文章深入分析了传统金融和DeFi中的暗池设计，特别是Crypto-native暗池的工作原理，以及如何通过多方计算（MPC）和零知识证明（ZKP）确保隐私和交易质量。最后，文章以Renegade为例，展示了加密技术在创建安全且私密的去中心化交易平台中的应用。

本文介绍了Cannon，一个创新的EVM等效故障证明实现，支持无损运行EVM于第二层（L2）网络。Cannon利用geth实现，具有较低的事务成本，并通过新型预映像oracle简化状态访问。现阶段，Cannon正在进行漏洞赏金活动，奖励最高达25万美元，以加强其安全性和稳定性。

本文介绍了如何使用 Beacon REST API 和 Ethers.js 构建一个以太坊 2.0 的验证者排行榜应用。详细说明了如何配置项目，安装依赖，以及各个功能的实现，包括获取验证者余额、计算总余额和生成排行榜等。代码部分包含了重要的实现细节，适合有一定基础的开发者阅读。

这篇文章讨论了Optimism rollups的 calldata 压缩技术，旨在通过优化交易数据存储来减少用户费用。文章详细介绍了不同压缩算法的性能评估以及它们在历史交易数据应用中的效果，预计将通过引入新的压缩技术降低费用30-40%。同时，作者也提到未来将继续开发更先进的压缩策略以进一步降低成本。