前言

Friend.Tech 是一个基于智能合约的社交平台，用户需要连接自己的推特来进行注册，并“发行”自己的 key，拥有 key 的用户可以进入类似群聊的 room 中和 key 的 owner 进行交流。它依然是一种中心化的社交平台，只是依赖于链上的智能合约实现了 key 的购买、出售逻辑，而主要的功能是基于网页所实现的 IM 应用。而且出售、购买 key 的过程中，会将价值的 10% 划分为两部分，一部分给 Friend.Tech 开发者，另一部分给对应 room 的 owner。

那么，在这样的 key 可以绕过前端完成购买、出售的情况下，自然而然会产生链上的机器人来进行打新、买卖、手续费欺骗的操作。那么，它们又是如何实现的？

谈谈打新机器人

打新机器人在 Friend.Tech 运营的前期能有很可观的收益，因为这个时候链上的狙击机器人还没有进化到一定的程度，在进行简单的信息判断后就可以进行购买且能够有很高的盈利期望。现在，先从最简单的机器人实现逻辑开始，一步步完成一个复杂的 bot 逻辑。

当然，在此之前需要介绍 Event，事件是在 Solidity 编程语言下对 EVM 中的日志事件的抽象。通常会搭配一个 emit 语句来触发事件。对应在区块链浏览器中就是交易的 logs，例如下面一笔购买 key 的交易，它触发了一个 Trade 事件，事件中包含了一系列的信息

Event 是 DApp 中很重要的一部分，通过它们可以监听到合约的状态变更，例如 Friend.Tech 也会监听该合约来对数据库中的一系列数据进行调整，例如前端的显示价格，holding 数量等。

最简思路

那么，最为简单的一个打新机器人的逻辑是这样：监听 Friend.Tech 的合约事件，在发现一笔交易所触发的事件满足以下条件时就调用 Friend.Tech 的合约跟着买入

• 事件为购买（isBuy 值为真）

• 交易者和 owner 是同一个地址（trader == subject）

• 交易为创建 room 的交易 （supply 为 1）

下图为该过程的流程示意图

合约？原子性！

这样的机器人存在一定的问题：

1. 不能保证打新一定能买到，其次是无法精确地给出能够购买 key 所需要花费的 eth 数量；

2. 也不能设置一个上限价格，比如在交易执行时到达多少 key 或者多少价格就不进行购买；

3. 容易被狙击，其他人可以通过新地址执行购买操作来吸引这样的机器人，以达到骗取手续费、卖出获利的目的；

首先考虑解决问题 1、2，EVM 的一个好处就是可以原子性地在一个合约中调用其他合约，所以只需要部署一个合约去进行购买，并且设置一系列的条件即可，例如 Github 上开源的合约代码 friendrekt，可以设置最高买入价格，以及数量。

对于问题 3，最简单的方式就是利用官方的接口进行查询，得到对应地址的用户 Twitter 信息，然后查询 Twitter 粉丝数等信息来进行筛选，筛选后再判断是否购买，购买多少以及最高价格是多少。于此，机器人的操作流程变为如下图所示。

技术爆炸

可以看到，这个过程增加了信息请求和智能合约调用，机器人在监听到合约事件后，经过简单的逻辑判断后确定为新的账号激活，再利用 api 查询到相关信息以进行过滤，最后利用部署的智能合约来完成购买。但是这样的机器人依然存在缺陷：

1. 无法判断钓鱼的推特账号，部分账号的粉丝数量较高，但都是僵尸粉，而且也没有任何的价值，买入有很大的风险；

2. 粉丝数量不便于判断一个推特用户是否有价值，一些 KOL 粉丝数量少，但是会运营，这样很容易过滤掉这些人；

3. api 存在一定的延迟，这个接口只有在用户激活后一段时间（60s）内才能查询到，很容易错过很多的地址且有很高的延迟；

同样地，一一解决这些问题。先看问题 3，得益于 0xleo 的启发 我是如何在 friend.tech 丢失 1 万刀的 - 0xleo

发现另外一个接口可以在用户注册后就可以查询到地址信息，那么可以持续递增地监控这个接口查找最新的 id，并且得到注册者的信息。如果判断为有价值的注册者就将地址存放到缓存中（为了保证重启持久化，还需要一个数据库），在链上事件监听并命中缓存后就进行购买。

其次是问题 1、2，如何判断一个用户是否有价值？那么就需要一些第三方的 Twitter KOL 评分网站的辅助了，笔者在探索的过程中使用的是 Twiiterscan 来进行查询，由于可以预先得到注册信息，所以在激活前查询 Twiiterscan 所耗费的时间是没有太多的影响的。除此之外，还可以手动设置白名单以及买入价格来完成购买配置。

最后，我们所实现的 bot 的基本流程如下。由一个额外的“机器人”去拉取 api 的最新信息，并在判断后存放到数据库、缓存，专门负责购买的机器人则在收到事件后查询缓存信息，在命中缓存后进行购买。这个缓存中也可以存放白名单信息，选择一些有价值的 KOL 后设定价格、数量去买入。

由于笔者实现这个 bot 的时间比较晚了，所以盈利也不是很客观。9 月底开始着手实现、优化，在 10 月 3 号左右达到最高 1.2E 的收益，在那几天没有及时出手后利润回撤，在加上一系列手续费开销后算是没有盈利也没有亏损。这样架构的机器人能够在注册者买入后的第一个区块实现买入，由于 base 上没有内存池扫描这样的骚操作，大多数跟随同一个区块买入的基本上是一种疯狂的玩法：在监听到买入后一直执行买入，直到买入完成，例如在这个过程中看到的另外一个机器人：

https://basescan.org/address/0x88e6aeb90795f586542b4062cb9f853a5582966c

它的策略很简单，在上面我们所介绍的架构的基础上，不存放数据库，直接开始进行买入，直到买入完成。在优化到这个程度后就是拼资金量的游戏了，烧得起 gas 就可以这样的玩法，并且在策略正确的情况下利润也特别可观。

结语

在前言部分中我们还提到了买卖、手续费欺骗的操作，在这里就随便介绍一下：

1. 买卖的是一种跟单机器人，跟踪到盈利较好的地址后可以跟随它的操作，原理也很简单，将监听的地址过滤一下，如果是目标地址就跟随操作；

2. 手续费欺骗分两种（笔者在开发过程中观察到的），一种是利用粉丝数较多的推特账号来完成的，直接购买并且很快就出售以完成收割。另外一种就是不停建立新地址，转账然后执行购买操作又很快卖出。第二种主要针对的是最简逻辑的 bot，在初期应该也能有很好的盈利。

至此，我们完成了对链上机器人原理的介绍，具体的实现涉及到代码不再进行说明，想要了解的朋友也可以参考 friendrekt 的实现。