COBOL 在 Big 25
Source: Dev.to
💀 灵感：浮点数幽灵
在 Web3 和现代 SaaS 的世界里，我们已经忘记了古老的神祇。我们在 JavaScript 和 Python 上构建金融系统，这些语言依赖 IEEE 754 浮点算术。在标准的现代环境中，简单的加法就可能因为二进制近似误差而产生可怕的结果：
0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004在一次 10,000,000 美元的工资发放中，这些“微小分”会累计。在传统银行业，这会导致审计失败；在加密世界，交易是不可变的，这会导致不可逆的金融损失。
我们自问：“如果把死去的东西复活来拯救未来会怎样？”
⚡ 它是什么
DarkLedger（前称 Ledger‑De‑Main）是一种“弗兰肯斯坦”架构，它将最古老、最可靠的金融引擎（COBOL）与最新、最快的结算层（Base L2）缝合在一起。
- 核心工资逻辑运行在编译后的 COBOL 二进制文件中——同样的技术支撑着全球 95 % 的 ATM 刷卡——确保 100 % 的十进制精度。
- 一个 Python “神经系统”在区块链上执行付款。
🏗 我们是如何构建的（架构）
大脑：COBOL（遗留核心）
我们使用 Vibe Coding 生成了一个 GnuCOBOL 程序。该组件使用定点算术处理毛额到净额的逻辑。
对于以整数 (I) 存储、比例为 (10^2) 的货币值 (V)：
[ V = \frac{I}{10^{2}} ]
这保证了税额计算的精确，例如：
[ \text{净工资} = (\text{工时} \times \text{时薪}) - \lfloor \text{毛额} \times 0.15 \rfloor - \lfloor \text{毛额} \times 0.05 \rfloor ]
缝合：Python 与 Agent Hooks
最大挑战是将现代基于 JSON 的前端连接到期待定宽文本文件的遗留二进制。我们使用 Kiro Agent Hooks 自动化了缝合过程。
Hook 行为：
每当保存 payroll.cbl 时，Kiro 解析 DATA DIVISION，提取字节位置（例如 PIC X(10)），并自动生成 Python struct 解析器。
接口规范
| 方向 | 字节数 | 字段 |
|---|---|---|
| 输入 | 23 字节 | 员工 ID、工时、时薪、税码 |
| 输出 | 60 字节 | ID、毛额、税额、净额、状态 |
双手：在 Base 上结算
一旦“脑部”验证了数学计算，“身体”（Python）使用 Coinbase CDP SDK 将净工资转换为 Base L2 网络上的 USDC 交易。
🧟♂️ 挑战与经验教训
挑战 1：语言壁垒
COBOL 不说 JSON，它说字节。
经验： 现代的易用性会让我们对数据类型变得懒散。我们构建了一个刚性的字节级合约（在 design.md 中定义），确保 Python 永远不会向主机发送格式错误的数据。
挑战 2：容器化怪物
在云端运行 COBOL 并非标准做法。
经验： 我们创建了一个自定义 Docker 容器，充当“时间机器”：它安装轻量 Linux 操作系统，拉取 GnuCOBOL 编译器依赖，在构建时编译遗留代码，然后启动一个 FastAPI 服务器监听请求。
挑战 3：“审计防护”
“差不多就行”对工资来说根本不够。通过在 COBOL 中强制使用银行家舍入 (COMPUTE ROUNDED)，我们达到了标准 JavaScript 库在不引入大量依赖的情况下难以复制的精度水平。
🚀 使用方法
运行容器
docker build -t ledger-de-main .执行工资发放
进入 Retro‑Terminal UI 并运行批处理命令：
RUN PAYROLL --BATCH 2025-10-31系统将会：
- 生成定宽的
input.dat。 - 启动子进程运行
cobol/bin/payroll。 - 读取
output.rpt。 - 在 Base 上执行免 gas 的 USDC 转账。
📜 Kiro 实现细节
- 规格：
requirements.md定义了 23 字节的输入约束。 - 引导：
.kiro/steering/tech.md中的 “神圣时间线” 规则禁止将 COBOL 逻辑重构到 Python。 - Hooks： 自动化二进制编译和 Python 模型更新。
用 💚（以及 🧟♂️）为 Kiroween 2025 构建。