Slither工具在Foundry项目中遇到的EVM版本兼容性问题解析
2025-06-06 04:35:41作者:宣海椒Queenly
问题背景
在使用Slither静态分析工具对基于Foundry框架的Solidity项目进行分析时,开发者可能会遇到一个典型的EVM版本兼容性问题。当运行slither-flat或slither-check-upgradeability等工具时,系统会抛出"Invalid option for --evm-version: paris"的错误提示,即使项目配置中并未显式指定Paris作为EVM版本。
问题本质
这个问题的核心在于Slither工具与Foundry框架在EVM版本处理上的差异:
- 编译器版本限制:项目使用的是Solidity 0.8.13版本,这个版本发布时Paris EVM版本还不存在
- 默认行为差异:Foundry框架在没有显式配置evm_version时会默认使用最新的Paris版本
- 工具链交互:Slither通过
forge config --json获取编译器配置时,会继承这个不兼容的默认设置
解决方案
对于这个特定的兼容性问题,开发者可以采用以下解决方案:
-
显式指定兼容的EVM版本:在foundry.toml中明确设置evm_version为London
[profile.default] evm_version = "london" -
版本匹配原则:确保EVM版本与Solidity编译器版本相匹配,遵循以下对应关系:
- Solidity 0.8.13及更早版本 → London或更早的EVM版本
- Solidity 0.8.18及更新版本 → 可支持Paris EVM版本
深入技术细节
这个问题揭示了工具链集成中的几个重要技术点:
-
EVM版本演进:Paris是较新的EVM版本,引入了EIP-3855(PUSH0指令)等变更,与旧版Solidity编译器不兼容
-
配置继承机制:Slither工具会完全继承Foundry的编译配置,包括那些未在项目中显式设置的默认值
-
版本验证缺失:当前工具链缺乏对编译器版本与EVM版本兼容性的自动验证机制
最佳实践建议
为避免类似问题,建议开发者:
- 在项目配置中显式声明所有关键参数,包括solc_version和evm_version
- 定期更新工具链版本,确保各组件间的兼容性
- 在CI/CD流程中加入版本兼容性检查步骤
- 对于遗留项目,特别注意EVM版本的向下兼容性
通过理解这些底层机制,开发者可以更有效地使用Slither工具链进行智能合约的安全分析和升级检查。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
275
97
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1