Foundry Cast工具中raw-unsigned交易生成功能解析
概述
Foundry作为区块链开发工具链中的重要组成部分,其cast命令行工具提供了丰富的链上交互功能。近期版本中新增的--raw-unsigned标志为开发者提供了生成原始RLP编码未签名交易的能力,但在文档说明上存在一些不足。
功能背景
在区块链交易处理流程中,原始RLP编码交易是基础数据结构。传统方式下,开发者需要手动构建交易数据的各个字段并进行RLP编码。Foundry的cast工具通过mktx命令简化了这一过程,而新增的--raw-unsigned选项则进一步提供了直接输出RLP编码数据的能力。
技术细节
交易构建流程
-
参数准备:开发者需要准备标准交易参数,包括:
- 接收方地址(to)
- 交易值(value)
- Gas相关参数
- 交易数据(data)
- 链ID(chain-id)
-
RLP编码:使用
--raw-unsigned标志时,cast工具会将这些参数按照区块链交易结构进行RLP编码,输出原始字节数据。 -
签名流程:生成的RLP数据可以通过
cast wallet sign命令进行签名,签名结果需要按照规范附加到原始交易数据中。
版本兼容性
该功能在Foundry 1.0.0-nightly版本(commit 6e38c00)中已完整实现。开发者需要确保使用最新nightly版本才能获得完整功能支持。
使用场景
-
离线交易构建:在安全环境中生成未签名交易,然后转移到联网设备签名。
-
多签名流程:生成标准化交易数据供多个参与方依次签名。
-
交易分析:直接获取交易RLP编码用于协议分析或调试。
常见问题
-
版本不匹配:使用旧版本工具可能导致功能不可用或输出不一致。
-
签名验证:开发者需确保签名使用的账户地址与交易中的发送方地址一致。
-
数据一致性:不同工具生成的RLP编码可能存在细微差异,建议在关键流程中使用同一工具链。
最佳实践
-
始终使用最新稳定或nightly版本Foundry工具链。
-
在关键业务流程中,对生成的RLP数据进行二次验证。
-
考虑使用Foundry提供的测试工具对自定义交易构建流程进行验证。
总结
Foundry cast工具的--raw-unsigned功能为开发者提供了更底层的交易构建能力,完善了区块链开发工具链的功能覆盖。正确理解和使用这一功能,可以显著提升复杂交易场景下的开发效率。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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