Multichain Social-Gaming- & automatisiertes Raffle-Ökosystem

Überblick über unseren Kunden

Der Kunde wandte sich mit dem Ziel an uns, eine leistungsstarke Telegram Mini App zu entwickeln, die soziale Interaktion nahtlos mit dezentraler Finanztechnologie verbindet. Die Plattform wurde als vollständig integrierte Multichain-Krypto-Raffle-Lösung konzipiert, die es Nutzern ermöglicht, direkt innerhalb der Telegram-Oberfläche an Krypto-Raffles und Gewinnspielen mit physischen Preisen teilzunehmen. Durch die Nutzung mehrerer Blockchain-Netzwerke — Solana, BNB Chain und Base — können Nutzer nahtlos zwischen Funktionen wechseln, ohne externe Wallets oder verschiedene Dienste nutzen zu müssen.

Ein besonderes Merkmal dieses Projekts war sein unkonventioneller Ausgangspunkt: Ein значительная часть первоначальной Codebasis wurde mithilfe von KI-Tools generiert. Dies beschleunigte zwar die frühe Entwicklung, brachte jedoch erhebliche Herausforderungen in Bezug auf Codequalität, Sicherheit und Produktionsreife mit sich. Unser Team übernahm diese KI-generierte Grundlage, führte ein umfassendes Audit durch, refaktorierte zentrale Komponenten und stärkte die Architektur, um den hohen Anforderungen einer produktiven Finanzanwendung gerecht zu werden.

Ein besonderer Fokus lag auf der Sicherstellung der Systemstabilität beim Übergang vom Prototyp zur produktiven Nutzung. Dazu gehörten die gründliche Überprüfung der Raffle-Logik, die Absicherung aller Finanztransaktionen sowie die Behebung selbst seltener Edge-Case-Probleme, die Nutzergelder gefährden könnten. Das Ergebnis ist eine robuste und skalierbare Blockchain-Social-Gaming-Plattform, die zuverlässig in einer Umgebung mit realen Geldtransaktionen betrieben werden kann.

• Region: Vereinigtes Königreich
• Branche: Social Gaming & Gewinnspiel-Ökosystem
• Zeitraum: 2,5 Wochen

Herausforderung

Die Entwicklung dieser Multichain-Social-Gaming- und automatisierten Raffle-Plattform brachte eine Reihe technischer und operativer Herausforderungen mit sich, die für Sicherheit, Skalierbarkeit und einen reibungslosen Produktionsstart gelöst werden mussten:

• Optimierung der KI-generierten Basis: Obwohl KI-Tools die initiale Entwicklung beschleunigten, erforderte der generierte Code eine gründliche Prüfung, Restrukturierung und Optimierung, um produktionsreife Sicherheitsstandards zu erfüllen und finanzielle Edge Cases korrekt zu behandeln.
• Herausforderung beim Go-Live: Der Übergang von einem KI-gestützten Prototyp zu einer stabilen Live-Umgebung verlangte eine strenge Validierung der Raffle-Logik und Transaktionsflüsse, um jedes Risiko eines Verlusts von Nutzergeldern auszuschließen.
• Web3-Zugänglichkeit: Vereinfachung des Nutzer-Onboardings über mehrere Blockchain-Netzwerke — Solana, BNB Chain und Base — bei gleichzeitig nahtloser In-App-Erfahrung innerhalb von Telegram.
• Non-Custodial-Sicherheit: Entwicklung eines Systems, bei dem Nutzer die volle Kontrolle über ihre privaten Schlüssel behalten, inklusive sicherer, verschlüsselter Exportmechanismen ohne Risiko unbefugter Abhebungen.
• Komplexe ökonomische Logik: Implementierung automatisierter, chainübergreifender Verteilungsmechanismen zur präzisen Aufteilung von Einnahmen auf Gewinnpools, Loyalty-Jackpots und Plattformanteile in Echtzeit.

Unsere Lösung

Um den KI-generierten Prototyp in ein produktionsreifes System zu überführen, implementierten wir eine skalierbare Drei-Schichten-Architektur, die ein robustes Backend, eine benutzerfreundliche Telegram Mini App und eine sichere Multichain-Infrastruktur kombiniert. Dieser Ansatz ermöglichte es, die Kernlogik zu stabilisieren, die Performance zu verbessern und den zuverlässigen Betrieb in einer Umgebung mit realen Geldtransaktionen sicherzustellen.

Als Grundlage führten wir ein umfassendes Audit der KI-generierten Codebasis durch und überarbeiteten den Python-basierten Telegram-Bot für Echtzeitinteraktionen grundlegend. Besonderes Augenmerk lag auf der Erhöhung der Stabilität, der Behandlung von Edge Cases sowie der korrekten Darstellung dynamischer Visualisierungen wie Jackpot-Fortschrittsanzeigen und Gewinnbenachrichtigungen. Diese Härtungsphase war entscheidend für die Produktionsreife des Systems.

Das Onboarding wurde durch die Ein-Klick-Wallet-Erstellung mit Privy optimiert, wodurch Nutzer sofort Zugriff auf Solana- und EVM-kompatible Wallets erhielten. Im Frontend integrierten wir eine Next.js-14-Mini-App, um komplexe Interaktionen innerhalb des Web3-Raffle-Ökosystems visuell abzubilden. Zur Sicherstellung eines Non-Custodial-Ansatzes implementierten wir HPKE-Verschlüsselung (ChaCha20-Poly1305), sodass Nutzer ihre privaten Schlüssel sicher exportieren können, ohne dass sensible Daten serverseitig gespeichert werden. Die Benutzeroberfläche vereint das Asset-Management über BNB Chain und Base und ermöglicht eine nahtlose Cross-Chain-Erfahrung.

Abschließend entwickelten wir eine automatisierte ökonomische Engine, die den gesamten Raffle-Lifecycle steuert. Ziehungen werden automatisch ausgelöst, sobald Ticket-Schwellenwerte auf den jeweiligen Chains erreicht sind, wodurch manuelle Eingriffe entfallen. Parallel dazu verfolgt ein Loyalty-System auf Basis eines «Chip»-Mechanismus die Nutzeraktivität über alle unterstützten Netzwerke hinweg und speist einen wöchentlichen Cross-Chain-Jackpot, der Engagement und Nutzerbindung erhöht.

Hauptfunktionen

• Multichain-Kompatibilität: Volle Unterstützung für Solana (Ed25519) und EVM-basierte Netzwerke (secp256k1), einschließlich BNB Chain und Base.
• 2-stufiges Referral-System: Deep-Link-Referral-Engine, die Nutzer mit Bonus-«Chips» für direkte und indirekte Einladungen belohnt.
• Modul für physische Preise: Individuelle Logik für nicht-krypto-basierte Raffles (z. B. Autos, Gadgets), bei denen ein Großteil der Ticketeinnahmen zur Deckung der Sachpreise verwendet wird.
• Win-Back-Automatisierung:Retention-Mechanismus, der inaktive Nutzer nach einer vordefinierten Inaktivitätsdauer mit erhöhten Teilnahme-Multiplikatoren reaktiviert.
• Erweiterter Admin-Bot: Dedizierte Telegram-Oberfläche zur Verwaltung von Raffle-Parametern, Anpassung von Ticketpreisen und Export von Finanzberichten.
• Sicherheitsmechanismen: Integrierte Schutzfunktionen wie tägliche Auszahlungslimits, Rate Limiting und sichere Sitzungsvalidierung (HMAC-SHA256) zum Schutz der Nutzergelder und zur Wahrung der Plattformintegrität.

Lösung

Wir lieferten eine KI-gestützte Software zur Bewertung von Lebensläufen, die die Kandidatenevaluierung im Recruiting automatisiert. Das System nutzt LLMs, um Bewerbungen anhand vordefinierter Kriterien für jede Position zu analysieren und konsistente Bewertungen zu erstellen.

Die Lösung verarbeitet CVs im Batch-Modus und enthält integrierte Schutzmechanismen, die sensible und personenbezogene Daten entfernen, bevor Ergebnisse bereitgestellt werden. Sie wurde mit LangChain zur Orchestrierung, OpenAI-Modellen für die Bewertung, Docling zur Dokumentenverarbeitung und MLflow zur Unterstützung von Tests und Genauigkeitsüberwachung umgesetzt.

Hauptfunktionen

• Automatisierte CV-Bewertung auf Basis rollenspezifischer Kriterien
• Batch-Verarbeitung großer Mengen an Lebensläufen
• LLM-gestützter Bewertungs-Workflow
• Schutzmechanismen zur Entfernung persönlicher und sensibler Daten
• Test-Workflows zur Sicherstellung hoher Bewertungsgenauigkeit

Technologie und Aufbau

• Backend: Python 3.10+, python-telegram-bot
• Frontend: Next.js 14, TypeScript, Tailwind CSS
• Blockchain: solana-py, Web3.py, solders, eth-account
• Wallet/Auth: Privy (Embedded Wallets), @hpke/core
• Datenbank: PostgreSQL (Supabase)
• Sicherheit: HMAC-SHA256, ChaCha20-Poly1305-Verschlüsselung
• Mediengenerierung: Pillow (PIL) für dynamische Jackpot- und Gewinnbilder

Kernteam

• Project Manager: Überwachte den Übergang vom Prototyp zur Produktionsumgebung und koordinierte die Go-Live-Roadmap.
• Fullstack-/Blockchain-Entwickler: Überarbeitete die bestehende KI-generierte Codebasis, entwickelte Telegram-Bots und sicherte die Cross-Chain-Wallet-Infrastruktur ab.
• DevOps Engineer: Entwarf die Deployment-Pipeline und Cloud-Infrastruktur, um einen stabilen und hochverfügbaren Launch sicherzustellen.
• QA Engineer: Führte umfassende funktionale und sicherheitsbezogene Tests durch, mit Fokus auf die Validierung der Finanzlogik und korrekte Auszahlungen über alle drei unterstützten Chains.