Бот, который следит за лендингом класс-чейна и ликвидирует позиции, у которых залог упал ниже порога. Конкурируешь с ботами одноклассников и с ботом-агентом. Цену залога двигает агент-«рынок» по расписанию, которого никто не знает.

positions = lab.lend.positions()          # чужие позиции: залог, долг, запас здоровья
tx = lab.lend.liquidate(user="…")         # успевает первый

Что сдать: код бота, журнал его работы и разбор трёх эпизодов — где выиграл, где опоздал и почему. Прибыль учитывается, но решает разбор: бот, который заработал случайно и не может объяснить почему, получает меньше того, кто проиграл и понимает механику.

В класс-чейн выложен лендинг с известным набором слабостей: цена залога берётся из пула одной сделкой, лимита на размер займа нет. Задача — провести атаку через займ внутри одной записи и написать post-mortem в формате настоящего отчёта: что было уязвимо, шаги по порядку, сколько унесено, как чинить. Потом почини и покажи, что атака больше не проходит.

lab.lend.attack_target()                  # адрес и исходники уязвимого лендинга

Что сдать: скрипт атаки, отчёт post-mortem, исправленный контракт и доказательство, что старый скрипт на нём падает.

Придумай протокол под задачу, которой в курсе не было: страхование ликвидаций, кредит под редкий предмет, лендинг с репутацией вместо залога. Оформи как короткий whitepaper (одна страница), прототип контракта и разбор трёх способов его сломать — своих собственных.

Что сдать: whitepaper, контракт, три атаки на свой дизайн с объяснением, что именно ломается.

Независимо от варианта на защите спросят про связь с прошлыми лекциями:

1. Где в твоём проекте видно, что запись в общем реестре стоит дорого и её нельзя подделать?
2. Где в нём появляется ликвидность и что происходит, когда её не хватает?
3. Кто в твоём проекте получает деньги за работу, которую в обычном мире делает сотрудник?

lab.hw.submit(3,
  parts={"variant": "А", "summary": "…", "numbers": {...}},
  report_md=open("report.md").read(),
  files=[{"path": "bot.py", "content": open("bot.py").read()}])

Раздел «Что делал LLM, что делал я, где LLM ошибся» обязателен.

Между выдачей проекта и защитой есть одна встреча. Это не лекция: разбираем типичные провалы домашки 2 без имён, отвечаем на конкретные вопросы по проектам («бот проигрывает вот тут, не понимаю почему») и смотрим карту, куда идти дальше. Приходить имеет смысл с уже написанным куском, а не с чистым листом.

До защиты читаешь два чужих отчёта (платформа выдаёт их обезличенно) и пишешь по каждому три предложения: что понял, что не сходится, какой вопрос задал бы автору.

lab.hw.peer()                       # два чужих отчёта
lab.hw.peer_review(id, text="…")    # твой разбор

Это влияет на оценку: разбор чужой работы показывает, читаешь ли ты код и рассуждения, а не только пишешь свои.