📦 8.1 请描述你做过的 Web3 项目，具体技术栈和你负责的模块？
我主导开发过一个基于 NFT 的数字纪念平台，用户可以上传照片并生成独特的纪念 NFT，结合 IPFS 和 ERC-721 实现永存上链。
🔧 技术栈：
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前端：Next.js 13 App Router + TypeScript + wagmi + RainbowKit + Tailwind CSS
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合约：Solidity 编写的 ERC-721 可铸造合约，支持链上 Metadata URI
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后端：NestJS + PostgreSQL + Redis（用于缓存 NFT 状态）+ IPFS（Pinata）
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交互：Ethers.js + Hardhat（部署与测试）+ Alchemy API
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存储：IPFS（图片 + JSON）+ 数据库存储用户链下行为
🙋♂️ 我的职责：
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负责智能合约开发和部署
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实现前端钱包连接、签名验证和合约交互
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搭建后端 API，处理铸造流程与数据库同步
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集成 Web3 登录、权限控制、前端状态显示优化
🧑⚖️ 8.2 你如何处理 Web3 项目中的账户管理和权限控制？
在 Web3 项目中，我主张**"链上地址即身份"**的原则，辅以服务端签名认证进行权限控制：
🔐 签名验证（Web3 登录）流程：
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用户发起登录 → 后端生成随机 nonce；
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前端用钱包签名 nonce，返回签名；
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后端用
ethers.utils.verifyMessage()验证签名是否匹配； -
签名成功后，生成 JWT 或 session 令牌，结合角色控制权限。
🔏 权限控制策略：
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合约中：
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使用
Ownable/AccessControl控制合约管理权限； -
多签（Gnosis Safe）或 DAO 治理控制关键操作；
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后端中：
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将链上地址与用户角色映射到数据库；
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基于 Role 权限进行 API 限制；
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支持黑名单 / 白名单逻辑（如禁止 bot 铸造）。
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🏛️ 8.3 如果你要开发一个 DAO 系统，会怎么设计？
我设计过一个面向社群治理的 DAO 系统原型，结构如下：
🏗️ 架构模块：
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合约层（Solidity）
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ERC-20 代币合约（治理权重）
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提案合约（Proposal）
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投票合约（Snapshot 或 OpenZeppelin Governor）
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时间锁合约（执行延迟）
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前端 DApp
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发起提案、浏览提案列表、查看投票结果
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使用 wagmi + viem + Ethers.js 操作合约
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后端服务
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NestJS 提供提案快照、用户映射、投票历史接口
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PostgreSQL 记录提案与链上同步状态
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定期轮询区块，获取事件，更新状态
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用户参与
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基于持仓进行权重投票（Quadratic Voting 支持）
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结合 Snapshot 实现免 Gas 签名投票
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🚨 安全注意：
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防范提案注入恶意代码
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使用多签确认执行
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支持 Proposal 白名单提交者
🧭 8.4 如何解决 Web3 DApp 用户体验不佳的问题？
Web3 用户体验目前最大的问题集中在连接钱包、交易确认与链上延迟。我的改进策略包括：
✅ 交互优化：
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使用 wagmi + RainbowKit，提高钱包连接稳定性
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默认连接 MetaMask，但支持 WalletConnect、Coinbase 等扩展钱包
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加入"连接状态"UI反馈（如连接中、未连接、错误等）
✅ 交易体验优化：
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对交易发起 → 确认 → 成功全过程添加提示（Toast）
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使用
waitForTransaction()等待确认后再跳转或提示 -
显示当前 gas 价格和预估消耗
✅ 网络兼容性处理：
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检查链 ID，不匹配时自动请求切换网络
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提供"复制签名内容"功能，解决某些钱包不兼容问题
✅ 兜底方案：
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提供"离线签名 + 后端广播"的选项
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引导用户领取测试币或 gas 空投
🔁 8.5 如何做合约与数据库之间的数据同步？
链上数据同步是全栈开发的重点，我通常采用事件监听 + 区块轮询机制结合的方式：
📡 方法一：监听合约事件（推荐）
contract.on("Transfer", (from, to, tokenId, event) => {
// 保存事件到数据库
db.nft.create({ from, to, tokenId, txHash: event.transactionHash });
});🧩 方法二：后端定时轮询区块
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使用
getBlockNumber()→getLogs()查询特定事件日志 -
解决断连 / missed event 的问题
🔐 数据校验：
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每次监听事件后，进行一次链上状态校验，防止数据库与链上状态不一致；
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数据库设计成幂等操作，如转移记录不能重复写入。
🧠 工具辅助：
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使用 Alchemy / Infura 的
webhook + API提供更稳定的监听服务； -
若量大可引入 Kafka / Redis Stream 做事件流分发和延迟消费。