Тебе выдаётся игрушечный чейн с настраиваемыми параметрами. Свои параметры возьми с сервера — у каждого они свои:

p = lab.hw.params()
# block_time_s — среднее время блока; latency_ms — задержка сети;
# give_up_deficit — на сколько блоков может отстать атакующий, прежде чем сдаётся;
# shares — доли хэшрейта для ответа; target_probability — какую вероятность торговец считает приемлемой

Что сделать:

1. Провести атаку в симуляторе и найти условия, при которых double spend удаётся:

   sim.attack(hashrate_share=0.3, confirmations=1, params=p, trials=5000)

2. Ответить на вопрос: сколько подтверждений нужно ждать при доле атакующего 10%, 30%, 45%, чтобы вероятность успешной атаки была не выше target_probability. Используй shares из своих параметров (там же есть четвёртая, твоя личная доля).
3. Построить график «подтверждения × доля хэшрейта» (по оси X — число подтверждений, по оси Y — вероятность, лог-шкала; по одной линии на каждую долю):

   table = sim.sweep(p["shares"], range(0, 13), params=p, trials=2000)
   sim.plot(table, "attack.png")

LLM может написать симулятор или график. Но параметры ты подбираешь сам, график объясняешь сам и защищаешь на защите. Приложи график и ответы (число подтверждений для каждой доли) в отчёт, а сами числа — в поле parts.part1.

Полезно сравнить свою кривую с формулой из статьи Накамото (sim.nakamoto(q, z)) и объяснить, почему они совпадают или расходятся (задержка сети, конечные ресурсы атакующего).

Написать и задеплоить в класс-чейн один контракт из списка:

• эскроу с арбитром — деньги держит контракт, арбитр решает спор;
• аукцион — ставки, победитель, возврат проигравшим;
• лотерея — участники, розыгрыш, выплата;
• копилка с дедлайном — вносишь, снимаешь только после срока.

Условие: контракт должен содержать одну уязвимость, которую ты знаешь и описал заранее. Описание кладёшь «в конверт»: на сервер уходит только его sha256, сам текст остаётся у тебя до конца окна.

src = open("MyContract.sol").read()
d = lab.deploy(src, args=[...])          # компиляция на сервере: один файл, импорты только @openzeppelin
lab.wait(d)
lab.hw.arena_register(d.address, envelope="здесь я описываю свою дыру словами",
                      kind="piggybank", source=src, abi=d.abi)

Адреса для конструктора (продавец, арбитр, кто угодно) — это адреса кошельков класс-чейна: свой даёт lab.wallet()["address"], чужой попроси у одноклассника. Для проверки можно поставить свой адрес во все роли. Деплой и вызовы стоят комиссию в CLASS; если lab.deploy отвечает insufficient CLASS for value + fee, монет на кошельке нет — попроси преподавателя пополнить.

У арены нет страницы и кнопки: это доска в SDK, lab.hw.arena(). Общий зал в кабинете — другое место, там майнинг стадий 4–6, к домашке он не относится. Другие ученики (и агенты-атакующие) читают исходники с этой доски и пытаются найти дыры. Твоя задача — ещё и найти чужие: провести эксплойт-транзакцию в класс-чейне и засчитать её.

board = lab.hw.arena()                    # чужие контракты, исходники, лидерборд
entry = board["entries"][0]               # берёшь любую чужую запись
target, target_abi = entry["contract"], entry["abi"]   # адрес и ABI лежат прямо в ней
print(entry["source"])                    # исходник — читать его и есть задача

tx = lab.call(target, "нужная_функция", [...], abi=target_abi)
lab.wait(tx)
lab.hw.arena_claim(target, tx.hash)       # засчитывается, если tx реально увела CLASS или сработала на цели

Очки: за то, что твою уязвимость не нашли к концу окна, и за каждую найденную чужую (первому, кто сломал контракт, — бонус). Правила и подсчёт — в hw1-attack-arena.md. Это учит читать чужой код — в эпоху LLM это важнее, чем писать.

После окна открой конверт (lab.hw.arena_open_envelope(текст)) — платформа сверит его с зарегистрированным sha256.

У тебя есть токены A, у друга — B. Опиши механизм обмена, при котором никто не может кинуть.

1. Сначала — для одной конкретной сделки между вами двумя (атомарный своп: двумя контрактами или одним, который держит обе ноги). Опиши по шагам, что происходит и почему нельзя забрать чужое, не отдав своё.
2. Потом — сложнее: а если ты хочешь обменять A на B в любой момент, ни с кем конкретным не договариваясь? Ответа тут не требуется. Нужна попытка и список проблем, в которые ты упёрся (кто назначает цену? откуда берётся вторая сторона? что если её нет?). С разбора этих попыток начнётся лекция 2.

Текст части 3 — в поле parts.part3 или в отчёте.

lab.hw.submit(1,
    parts={
        "part1": {"confirmations": {"0.1": 4, "0.3": 24, "0.45": None}, "notes": "..."},
        "part2": {"contract": d.address, "kind": "piggybank"},
        "part3": {"text": "..."},
    },
    report_md=open("report.md").read(),
    files=[{"path": "MyContract.sol", "content": src}, {"path": "attack.py", "content": "..."}],
)

Отчёт (report.md) — свободный текст: что ты сделал в каждой части, график части 1 с объяснением, какой контракт и почему, попытки части 3.

Использовать LLM разрешено и поощряется — мы учим работать с инструментом, а не запрещаем его. Но:

• В отчёте обязателен раздел «Что делал LLM, что делал я, где LLM ошибся». Без него работа считается несданной.
• На защите ты один, без LLM. Защита проверяет, что ты понимаешь свой код и можешь его быстро менять.

Защита письменная, в чате на /hw/1, 15–20 минут. Её ведёт агент-экзаменатор. Он:

• задаёт вопросы по твоему коду с цитированием строк («на строке N ты берёшь X — почему?»);
• просит изменить поведение прямо сейчас, под таймером (например: «сделай, чтобы снять могли только двое, а не кто угодно — покажи, где правишь»). Новый код ты присылаешь через SDK, агент его компилирует и проверяет. Это главный фильтр: кто не понимает свой код, не может его быстро править, а копировать в LLM под таймером — медленно и заметно;
• задаёт контрфактуальные вопросы («что было бы, если бы дедлайн был в прошлом?»);
• проверяет связи с лекцией (двойная трата, подтверждения, атомарность, залог).

После защиты агент выставляет предварительную оценку, флаги и сводку. Итоговую оценку подтверждает преподаватель. Если не согласен — апелляция в один клик (lab.hw.defense_appeal("...")), решает преподаватель. Что именно проверяет экзаменатор и по какой шкале — в rubric.md.