GenLayer Project Boilerplate：从可运行的足球竞猜样例起步开发智能合约应用

一分钟看懂

这是 GenLayer 的完整项目模板，围绕“足球比赛竞猜”提供智能合约、前端、部署脚本、静态检查与两层测试。GenLayer 的特色是合约可访问互联网并借助 LLM 判断非结构化事实；模板展示如何在这种非确定输入下通过 equivalence principle 达成共识。

你可以用它做什么

• 学习用 Python 编写带网络访问和 LLM 调用的 GenLayer intelligent contract。
• 以足球竞猜为骨架，改造成预测、仲裁、内容验证等链上应用。
• 使用 Next.js 15、TypeScript、TanStack Query 与 Radix UI 快速搭建前端。
• 在本地快速 mock 外部网页与模型，再到 Studio 做完整集成验证和部署。

主要能力

样例合约允许用户提交比赛、队伍和预测；赛后读取 BBC Sport，由 LLM 提取比分，并通过等价原则验证结果，最后累计积分和排行榜。genvm-lint 可发现禁止导入、不确定调用位置错误、非法存储类型、缺少装饰器或返回类型等问题。Direct 模式测试在内存中运行并 mock Web/LLM，速度以毫秒计；Integration 测试则连接 GenLayer Studio 验证完整共识行为。仓库自带 CI、配置模板和部署脚本。

适合哪些人

适合想探索 AI 原生区块链、智能合约访问互联网、预测市场或主观事实验证的开发者。若你只需要传统确定性 EVM 合约，这套技术栈与信任模型可能没有必要。

怎么开始使用

准备 Python 3.12 以上，执行 npm install -g genlayer 安装 CLI，创建虚拟环境并安装 requirements.txt。先运行 genvm-lint check contracts/football_bets.py，再执行 pytest tests/direct/ -v。前端在根目录安装依赖后用 npm run dev 启动；需要端到端测试与部署时再安装或使用托管的 GenLayer Studio。

使用前需要知道

网络与 LLM 输出具有不确定性，Direct 测试中的 mock 不能替代 Studio 上的共识验证。外部网页结构可能变化，示例数据源也可能失效。部署涉及区块链状态和潜在资产风险，应先理解 GenLayer 的验证、费用、网络环境与合约升级限制，并在测试网充分验证。

官方资料

• GitHub 仓库
• GenLayer 文档
• GenLayer Studio
• 许可证：MIT