从入门到实战:我的全套 Web3 学习路径(2025版)
你好,我是 Keegan 小钢。 如果你刚开始接触 Web3、准备从 Web2 转型,或者正在寻找一套真正系统、可落地、能带你从入门做到链上实战的学习路径,那么这篇文章会对你非常有帮助。 我是一名有 16 年经验的互联网从业者,过去 8 年专注于 Web3 技术方向,同时持续做个人 IP 超过 13 年。长期以来,我在公众号、知乎、B 站持续输出 Web3 的学习路线、开发知识、工程实践以及真实链上项目的研发过程。如果你对我的经历好奇,可以阅读这篇文章:《复盘我的 13 年个人 IP 之路》。 这几年,越来越多同学加我咨询,他们大多会问:我应该从哪里开始学 Web3?我有一些基础,但做不出完整项目怎么办?有没有适合“从入门到能做项目”的学习路径?我想顺利找到 Web3 工作,该怎么准备?本质上,这些问题可以归结成一句话:“我现在这个水平,下一步该学什么?”为了让不同阶段的同学都能快速找到最适合自己的学习路径,我把过去几年输出的所有 Web3 内容——免费课程、付费课程、AI+Web3 实战营、以及深度服务——做了一次系统性的梳理。 这篇文章是你最清晰、最完整的 「Web3 学习路...
万字长文聊聊Web3的现状与趋势
整体数据现状与趋势首先,先来看看 Web3 的搜索热度情况,我们可以从 GoogleTrends 中看到一些数据。下图是关于 Web3 在全球过去 5 年内的搜索热度趋势图:从图中可以看出,前面几年的搜索热度一直很低,热度值一直保持在 10 以下,但从 2021 年下半年开始逐渐飙升,在 2021 年 12 月底达到了顶峰。虽然随后开始有所回落,但依然保持在很高的热度。 如果再按区域来看搜索热度,就会发现,搜索热度最高的竟然是在中国,且与其他区域的搜索热度差距很大,如下图所示这说明,中国依然是 Web3 最大的潜在市场。 接着,再来看看整个加密货币总市值的趋势图,某种程度上,这也代表了整个 Web3 行业的总市值。下图的数据来自 CoinMarketCap:从图中可以看到,总市值也是在 2021 年出现大幅度飙升,2021 年底到达顶峰,达到了将近 3 万亿美元的总市值。随后不断回落,在 2022 年底跌到了最低点,总市值降到低于 1 万亿,相比高点,跌去了三分之二。但是,就算是最低点也依然比 2021 年之前那些年的总市值高得多。 加密货币的总市值看上去好像不低,但如果跟全球股...
万字长文聊聊Web3的组成架构
Web3 发展至今,生态已然初具雏形,如果将当前阶段的 Web3 生态组成架构抽象出一个鸟瞰图,由下而上可划分为四个层级:区块链网络层、中间件层、应用层、访问层。下面我们来具体看看每一层级都有什么。另外,此章节会涉及到很多项目的名称,因为篇幅原因不会一一进行介绍,有兴趣的可以另外去查阅相关资料进行深入了解。区块链网络层最底层是「区块链网络层」,也是 Web3 的基石层,主要由各区块链网络所组成。 组成该层级的区块链网络还不少,Bitcoin、Ethereum、BNB Chain(BSC)、Polygon、Arbitrum、Polkadot、Cosmos、Celestia、Avalanche、Aptos、Sui 等等,还有很多。根据 Blockchain-Comparison 的统计,截止撰文之日的区块链至少有 150 条。这里我们主要说的是公链,联盟链不包括在内。因为区块链实在太多,会有些眼花缭乱,所以有必要进行分门别类。 首先,不同区块链之间存在着分层结构,有 Layer0、Layer1、Layer2 之分。其次,Web3 的繁荣发展,依赖于智能合约技术,而智能合约的运行环境为...
Blockchain engineer
从入门到实战:我的全套 Web3 学习路径(2025版)
你好,我是 Keegan 小钢。 如果你刚开始接触 Web3、准备从 Web2 转型,或者正在寻找一套真正系统、可落地、能带你从入门做到链上实战的学习路径,那么这篇文章会对你非常有帮助。 我是一名有 16 年经验的互联网从业者,过去 8 年专注于 Web3 技术方向,同时持续做个人 IP 超过 13 年。长期以来,我在公众号、知乎、B 站持续输出 Web3 的学习路线、开发知识、工程实践以及真实链上项目的研发过程。如果你对我的经历好奇,可以阅读这篇文章:《复盘我的 13 年个人 IP 之路》。 这几年,越来越多同学加我咨询,他们大多会问:我应该从哪里开始学 Web3?我有一些基础,但做不出完整项目怎么办?有没有适合“从入门到能做项目”的学习路径?我想顺利找到 Web3 工作,该怎么准备?本质上,这些问题可以归结成一句话:“我现在这个水平,下一步该学什么?”为了让不同阶段的同学都能快速找到最适合自己的学习路径,我把过去几年输出的所有 Web3 内容——免费课程、付费课程、AI+Web3 实战营、以及深度服务——做了一次系统性的梳理。 这篇文章是你最清晰、最完整的 「Web3 学习路...
万字长文聊聊Web3的现状与趋势
整体数据现状与趋势首先,先来看看 Web3 的搜索热度情况,我们可以从 GoogleTrends 中看到一些数据。下图是关于 Web3 在全球过去 5 年内的搜索热度趋势图:从图中可以看出,前面几年的搜索热度一直很低,热度值一直保持在 10 以下,但从 2021 年下半年开始逐渐飙升,在 2021 年 12 月底达到了顶峰。虽然随后开始有所回落,但依然保持在很高的热度。 如果再按区域来看搜索热度,就会发现,搜索热度最高的竟然是在中国,且与其他区域的搜索热度差距很大,如下图所示这说明,中国依然是 Web3 最大的潜在市场。 接着,再来看看整个加密货币总市值的趋势图,某种程度上,这也代表了整个 Web3 行业的总市值。下图的数据来自 CoinMarketCap:从图中可以看到,总市值也是在 2021 年出现大幅度飙升,2021 年底到达顶峰,达到了将近 3 万亿美元的总市值。随后不断回落,在 2022 年底跌到了最低点,总市值降到低于 1 万亿,相比高点,跌去了三分之二。但是,就算是最低点也依然比 2021 年之前那些年的总市值高得多。 加密货币的总市值看上去好像不低,但如果跟全球股...
万字长文聊聊Web3的组成架构
Web3 发展至今,生态已然初具雏形,如果将当前阶段的 Web3 生态组成架构抽象出一个鸟瞰图,由下而上可划分为四个层级:区块链网络层、中间件层、应用层、访问层。下面我们来具体看看每一层级都有什么。另外,此章节会涉及到很多项目的名称,因为篇幅原因不会一一进行介绍,有兴趣的可以另外去查阅相关资料进行深入了解。区块链网络层最底层是「区块链网络层」,也是 Web3 的基石层,主要由各区块链网络所组成。 组成该层级的区块链网络还不少,Bitcoin、Ethereum、BNB Chain(BSC)、Polygon、Arbitrum、Polkadot、Cosmos、Celestia、Avalanche、Aptos、Sui 等等,还有很多。根据 Blockchain-Comparison 的统计,截止撰文之日的区块链至少有 150 条。这里我们主要说的是公链,联盟链不包括在内。因为区块链实在太多,会有些眼花缭乱,所以有必要进行分门别类。 首先,不同区块链之间存在着分层结构,有 Layer0、Layer1、Layer2 之分。其次,Web3 的繁荣发展,依赖于智能合约技术,而智能合约的运行环境为...
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这是我的 AI + Web3 实战营 的第八篇研发日志,前七篇如下:
AI+Web3实战营日志 #4 | Rebalancer合约
另外,关于 AI + Web3 实战营的相关介绍则有如下几篇文章:
完成 Core 合约测试后,我们紧接着把 PriceOracle 的测试也跑完了。由于 PriceOracle 逻辑较为简单,测试同样顺利,没有发现问题。
随后转入 Router 合约测试。在此过程中,我们发现铸造函数的实现流程存在设计缺陷,并据此对整个铸造路径进行了重构。本文主要分享这次重构的思考与结果。
重构前仅有一个铸造函数 mintWithUSDT,支持用户用 USDT 一键申购 ETF 份额。该函数采用“输入驱动”的设计——用户给定投入的 USDT 数量,系统计算应得的 ETF 份额。流程如下:
转入 USDT:通过 transferFrom 将用户的 USDT 转入合约。
计算预期份额:基于预言机价格,并对份额 下调 3% 作为滑点缓冲。
计算所需底层资产:按预期份额推导各底层资产的需求量。
逐资产执行交换:
以需求量为基准,用预言机价格并 上调 3% 估算所需 USDT;
在 DEX 上买入底层资产,且最小接收量再 下调 3% 做保护。
铸造份额:按第 2 步的预期份额为用户铸造 ETF 份额。
退还多余 USDT:若仍有剩余则返还。
该方案存在多处问题:
价格源不一致:实际成交发生在 DEX,但多处计算依赖预言机价格,天然存在偏差。
用户收益不友好:预期份额直接按 -3% 扣减并用于最终铸造,例如净值 10 USDT 时,投入 1000 USDT 本可获得 100 份,却只能拿到 97 份。
波动场景易失败:价格快速波动导致 DEX 成交量低于预期需求时,铸造会失败(全回滚)。
归纳为四类核心问题:
时间差风险:预言机更新有延迟,行情快变时估算价与成交价偏离加大。
滑点缓冲不对称:估算按总价值 -3% ,执行对每个资产 +3% ;多资产叠加后缓冲可能仍不足。
缺乏实时报价:估算阶段未直接查询 DEX 实时可成交价格。
全有或全无:任一资产购买失败即整笔回滚,缺少部分执行或动态调整机制。
经分析后,我们引入“份额驱动”路径:由用户指定要铸造的份额数,而不是投入金额。
核心流程:
用户指定目标份额 shares 与可接受的 USDT 上限 maxUSDT;
将 maxUSDT 转入合约;
计算实现 shares 所需的各底层资产精确数量amounts;
直接在 DEX 逐一买入这些资产并累计实际支付的 USDT;
为用户铸造精确的 shares;
返还未用完的 USDT。
除 maxUSDT 是上限外,其余步骤均为确定量。为便于前端估算,我们提供只读函数 usdtNeededForShares,其计算逻辑与实际执行一致,返回精确的 usdtAmount:
按 shares 反推所需底层资产精确数量;
以 DEX 实时价格计算买齐这些资产所需的 USDT。
如果在同一笔交易内先调用 usdtNeededForShares 再执行 mintExactShares,两者的 USDT 结果将完全一致。
实际前端交互存在时间差,DEX 价格可能变动,因此 maxUSDT 通常在估算结果上再增加用户可配置的滑点(如 0.5%、1%、5% 等)。合约负责精确计算,滑点交给前端与用户控制,体验与 Uniswap 一致。
在完成 mintExactShares / usdtNeededForShares 后,我们也重构了 mintWithUSDT 及其配套只读函数,使其计算路径更直接,避免多层嵌套的滑点处理:
执行流程:
用户给定投入 usdtAmount 与可接受的最小份额 minShares;
基于预言机价格 + 底层资产储备,计算各资产的最新权重;
按最新权重将 usdtAmount 分配到各资产的购买预算;
在 DEX 逐一买入对应资产;
将买入资产转入 Core 合约;
以实际转入的资产数量为基准为用户铸造份额;
若仍有多余资产,则卖回 USDT 并返还给用户。
只读估算函数 usdtToShares:
用预言机与储备计算各资产最新权重;
将 usdtAmount 按权重拆分为各资产预算;
以 DEX 实时可成交量推算可买入的资产数量;
基于这些数量由 Core 计算可铸造的份额。
若两者在同一笔交易内依次调用,最终份额结果将保持一致。前端在实际申购时,可在 usdtToShares 的结果上下调一定比例设置 minShares,以覆盖成交过程中的价格波动并提升成交成功率。
到目前为止,我们已经累计投入 28 小时,产出了 19 个录播视频,完成了从 核心合约开发 → 测试 → 重构优化 的完整闭环。
这意味着,学员不仅能跟着真实的研发进度学习,还能获得一整套从 理论到实战、从踩坑到优化 的完整经验。这些录播内容本身就相当于一份“避坑指南”,能大幅提升学习效率和实战能力。
在正式开营之前,我就说过:“开营之后,价格会逐步上调”。只是之前没有在日志里公开宣布,所以迟迟没有执行。今天,随着第一阶段的里程碑成果完成,这个承诺终于要兑现了。
👉 从本篇日志开始,实战营价格将从 $299调整为$309。
早期加入的同学,已经锁定了最优价格;而每一次加价,都会与一个关键成果绑定,成为项目成长的见证。
更重要的是:这还只是开始。后续我们还将持续展开 更多合约模块的测试、前端交互优化、实战部署与上线 等一系列内容。随着研发的深入,实战营的价值也会不断提升。
因此,如果你还在观望,现在就是最佳入场时机。
这是我的 AI + Web3 实战营 的第八篇研发日志,前七篇如下:
AI+Web3实战营日志 #4 | Rebalancer合约
另外,关于 AI + Web3 实战营的相关介绍则有如下几篇文章:
完成 Core 合约测试后,我们紧接着把 PriceOracle 的测试也跑完了。由于 PriceOracle 逻辑较为简单,测试同样顺利,没有发现问题。
随后转入 Router 合约测试。在此过程中,我们发现铸造函数的实现流程存在设计缺陷,并据此对整个铸造路径进行了重构。本文主要分享这次重构的思考与结果。
重构前仅有一个铸造函数 mintWithUSDT,支持用户用 USDT 一键申购 ETF 份额。该函数采用“输入驱动”的设计——用户给定投入的 USDT 数量,系统计算应得的 ETF 份额。流程如下:
转入 USDT:通过 transferFrom 将用户的 USDT 转入合约。
计算预期份额:基于预言机价格,并对份额 下调 3% 作为滑点缓冲。
计算所需底层资产:按预期份额推导各底层资产的需求量。
逐资产执行交换:
以需求量为基准,用预言机价格并 上调 3% 估算所需 USDT;
在 DEX 上买入底层资产,且最小接收量再 下调 3% 做保护。
铸造份额:按第 2 步的预期份额为用户铸造 ETF 份额。
退还多余 USDT:若仍有剩余则返还。
该方案存在多处问题:
价格源不一致:实际成交发生在 DEX,但多处计算依赖预言机价格,天然存在偏差。
用户收益不友好:预期份额直接按 -3% 扣减并用于最终铸造,例如净值 10 USDT 时,投入 1000 USDT 本可获得 100 份,却只能拿到 97 份。
波动场景易失败:价格快速波动导致 DEX 成交量低于预期需求时,铸造会失败(全回滚)。
归纳为四类核心问题:
时间差风险:预言机更新有延迟,行情快变时估算价与成交价偏离加大。
滑点缓冲不对称:估算按总价值 -3% ,执行对每个资产 +3% ;多资产叠加后缓冲可能仍不足。
缺乏实时报价:估算阶段未直接查询 DEX 实时可成交价格。
全有或全无:任一资产购买失败即整笔回滚,缺少部分执行或动态调整机制。
经分析后,我们引入“份额驱动”路径:由用户指定要铸造的份额数,而不是投入金额。
核心流程:
用户指定目标份额 shares 与可接受的 USDT 上限 maxUSDT;
将 maxUSDT 转入合约;
计算实现 shares 所需的各底层资产精确数量amounts;
直接在 DEX 逐一买入这些资产并累计实际支付的 USDT;
为用户铸造精确的 shares;
返还未用完的 USDT。
除 maxUSDT 是上限外,其余步骤均为确定量。为便于前端估算,我们提供只读函数 usdtNeededForShares,其计算逻辑与实际执行一致,返回精确的 usdtAmount:
按 shares 反推所需底层资产精确数量;
以 DEX 实时价格计算买齐这些资产所需的 USDT。
如果在同一笔交易内先调用 usdtNeededForShares 再执行 mintExactShares,两者的 USDT 结果将完全一致。
实际前端交互存在时间差,DEX 价格可能变动,因此 maxUSDT 通常在估算结果上再增加用户可配置的滑点(如 0.5%、1%、5% 等)。合约负责精确计算,滑点交给前端与用户控制,体验与 Uniswap 一致。
在完成 mintExactShares / usdtNeededForShares 后,我们也重构了 mintWithUSDT 及其配套只读函数,使其计算路径更直接,避免多层嵌套的滑点处理:
执行流程:
用户给定投入 usdtAmount 与可接受的最小份额 minShares;
基于预言机价格 + 底层资产储备,计算各资产的最新权重;
按最新权重将 usdtAmount 分配到各资产的购买预算;
在 DEX 逐一买入对应资产;
将买入资产转入 Core 合约;
以实际转入的资产数量为基准为用户铸造份额;
若仍有多余资产,则卖回 USDT 并返还给用户。
只读估算函数 usdtToShares:
用预言机与储备计算各资产最新权重;
将 usdtAmount 按权重拆分为各资产预算;
以 DEX 实时可成交量推算可买入的资产数量;
基于这些数量由 Core 计算可铸造的份额。
若两者在同一笔交易内依次调用,最终份额结果将保持一致。前端在实际申购时,可在 usdtToShares 的结果上下调一定比例设置 minShares,以覆盖成交过程中的价格波动并提升成交成功率。
到目前为止,我们已经累计投入 28 小时,产出了 19 个录播视频,完成了从 核心合约开发 → 测试 → 重构优化 的完整闭环。
这意味着,学员不仅能跟着真实的研发进度学习,还能获得一整套从 理论到实战、从踩坑到优化 的完整经验。这些录播内容本身就相当于一份“避坑指南”,能大幅提升学习效率和实战能力。
在正式开营之前,我就说过:“开营之后,价格会逐步上调”。只是之前没有在日志里公开宣布,所以迟迟没有执行。今天,随着第一阶段的里程碑成果完成,这个承诺终于要兑现了。
👉 从本篇日志开始,实战营价格将从 $299调整为$309。
早期加入的同学,已经锁定了最优价格;而每一次加价,都会与一个关键成果绑定,成为项目成长的见证。
更重要的是:这还只是开始。后续我们还将持续展开 更多合约模块的测试、前端交互优化、实战部署与上线 等一系列内容。随着研发的深入,实战营的价值也会不断提升。
因此,如果你还在观望,现在就是最佳入场时机。
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