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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昨天刚刚完成合约代码开发,原本预计接下来的单元测试至少还要花上几天时间。但没想到的是,仅仅一个晚上,在我洗澡前后,所有单元测试就已经全部写完并通过了,而且覆盖率还非常高。
如果是以前我一个人慢慢写测试代码,可能得花上一整个星期,调试各种边界条件、状态分支,还要不断排查 bug。而这次在 AI 助力下,我只需要不断 review 和 refine,测试逻辑就能快速成型并跑通。这种效率飞跃,让我第一次在“测试环节”也感受到了爽感。
为了进一步加快流程,我让 Claude Code 先基于所有已完成的合约,整理出一份完整的测试用例文档。我原以为它最多只能覆盖一些主流程路径,比如申购、赎回、参数正常的交互流程,结果它输出的文档却远比我预期中详细和系统:不仅涵盖主流程的每个阶段,还列出了大量边界条件和异常路径,包括:
非法参数输入的处理
状态变量未初始化时的行为
权限控制下的异常调用
重入攻击与溢出保护的验证
这让我意识到,Claude 在“结构化逻辑覆盖”方面的能力,已经不仅仅是“能用”,而是真的可以作为一位 测试设计搭子 来信任。
👇 这是 Claude 自动生成的测试用例文档结构截图,可以看到它对每个模块都进行了系统性拆解:

接下来,我就基于这份文档,让它开始编写实际的单元测试代码。它先写完了第一个合约的测试文件,并自动运行验证通过后就暂停,等待我进一步指令。确认没问题后,我直接让它把所有剩余合约的单元测试一起补上。
然后我就去洗澡了。
等我洗完出来,发现它已经把所有测试都写完了。不少用例还涉及 Mock 合约和定制数据的构造,它也全部自动实现了,而且结构清晰、逻辑闭环,几乎不需要我手动补漏。
我统计了一下,它总共编写了 220 多个测试用例,覆盖了所有合约逻辑、边界情况和异常路径,几乎没有遗漏。这远远超出了我对 AI coding agent 的预期。
说实话,测试工程师真的有点危险了。
到这里,合约代码开发完成,单元测试也已完成,下一步就要开始编写部署脚本并且部署到测试网上了。测试网部署之后,我也会尝试跑通整个链上 ETF 的操作流程,验证它是否真的能按照设想稳定运行。下一篇更新见。
昨天刚刚完成合约代码开发,原本预计接下来的单元测试至少还要花上几天时间。但没想到的是,仅仅一个晚上,在我洗澡前后,所有单元测试就已经全部写完并通过了,而且覆盖率还非常高。
如果是以前我一个人慢慢写测试代码,可能得花上一整个星期,调试各种边界条件、状态分支,还要不断排查 bug。而这次在 AI 助力下,我只需要不断 review 和 refine,测试逻辑就能快速成型并跑通。这种效率飞跃,让我第一次在“测试环节”也感受到了爽感。
为了进一步加快流程,我让 Claude Code 先基于所有已完成的合约,整理出一份完整的测试用例文档。我原以为它最多只能覆盖一些主流程路径,比如申购、赎回、参数正常的交互流程,结果它输出的文档却远比我预期中详细和系统:不仅涵盖主流程的每个阶段,还列出了大量边界条件和异常路径,包括:
非法参数输入的处理
状态变量未初始化时的行为
权限控制下的异常调用
重入攻击与溢出保护的验证
这让我意识到,Claude 在“结构化逻辑覆盖”方面的能力,已经不仅仅是“能用”,而是真的可以作为一位 测试设计搭子 来信任。
👇 这是 Claude 自动生成的测试用例文档结构截图,可以看到它对每个模块都进行了系统性拆解:

接下来,我就基于这份文档,让它开始编写实际的单元测试代码。它先写完了第一个合约的测试文件,并自动运行验证通过后就暂停,等待我进一步指令。确认没问题后,我直接让它把所有剩余合约的单元测试一起补上。
然后我就去洗澡了。
等我洗完出来,发现它已经把所有测试都写完了。不少用例还涉及 Mock 合约和定制数据的构造,它也全部自动实现了,而且结构清晰、逻辑闭环,几乎不需要我手动补漏。
我统计了一下,它总共编写了 220 多个测试用例,覆盖了所有合约逻辑、边界情况和异常路径,几乎没有遗漏。这远远超出了我对 AI coding agent 的预期。
说实话,测试工程师真的有点危险了。
到这里,合约代码开发完成,单元测试也已完成,下一步就要开始编写部署脚本并且部署到测试网上了。测试网部署之后,我也会尝试跑通整个链上 ETF 的操作流程,验证它是否真的能按照设想稳定运行。下一篇更新见。
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