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EVM-Token-Dezimalstellen

Verhindert stille Dezimalstellen-Fehlanpassungen auf EVM-Chains. Behandelt Laufzeit-Dezimalabfragen, chain-bewusstes Caching, Präzisionsabweichungen bei gebrückten Tokens und sichere Normalisierung für Bots, Dashboards und DeFi-Tools. Verwenden Sie diese Fähigkeit beim Umgang mit Token-Beträgen auf mehreren EVM-Chains oder wenn ein Saldo, Preis oder Transferbetrag um Größenordnungen abweicht.

Was ist EVM-Token-Dezimalstellen?

Diese Fähigkeit adressiert ein häufiges, aber schwer zu findendes Problem: Stille Dezimalstellen-Fehlanpassungen bei EVM-Tokens. Ein Token, der auf einer Chain 6 Dezimalstellen hat, kann auf einer anderen Chain 18 haben, und wenn man dies ignoriert, führt das zu Salden, die um Größenordnungen daneben liegen, ohne dass ein Fehler ausgelöst wird. Die Fähigkeit enthält Codebeispiele in Python, TypeScript und Solidity sowie Befehlszeilen-Checks mit `cast`. Sie zeigt, wie man `decimals()` zur Laufzeit abfragt, die Ergebnisse nach Chain und Token-Adresse zwischenspeichert (nicht nach Symbol) und mit präziser Mathematik umgeht, um das Normalisieren von Beträgen für Vergleiche oder Preisberechnungen zu ermöglichen. Zu den unterstützten Plattformen gehören Web3.py, ethers.js, Solidity-Smart-Contracts und die Foundry-Toolchain. Die Fähigkeit ist nützlich für Portfolio-Tracker, Handelsbots, DeFi-Aggregatoren, Fiat-Berechnungen und allgemeine EVM-Token-Verarbeitung.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/evm-token-decimals

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Dokumentation

Was macht EVM-Token-Dezimalstellen?

Stille Dezimalstellen-Fehlanpassungen sind einer der einfachsten Wege, um Salden oder USD-Werte auszuliefern, die um Größenordnungen daneben liegen, ohne einen Fehler auszulösen.

Wann verwenden

  • Lesen von ERC-20-Salden in Python, TypeScript oder Solidity
  • Berechnen von Fiat-Werten aus On-Chain-Salden
  • Vergleichen von Token-Beträgen auf mehreren EVM-Chains
  • Umgang mit gebrückten Assets
  • Erstellen von Portfolio-Trackern, Bots oder Aggregatoren

Wie es funktioniert

Gehen Sie niemals davon aus, dass Stablecoins überall dieselben Dezimalstellen verwenden. Fragen Sie decimals() zur Laufzeit ab, cachen Sie nach (chain_id, token_address) und verwenden Sie dezimalsichere Mathematik für Wertberechnungen.

Beispiele

Dezimalstellen zur Laufzeit abfragen

from decimal import Decimal
from web3 import Web3

ERC20_ABI = [
    {"name": "decimals", "type": "function", "inputs": [],
     "outputs": [{"type": "uint8"}], "stateMutability": "view"},
    {"name": "balanceOf", "type": "function",
     "inputs": [{"name": "account", "type": "address"}],
     "outputs": [{"type": "uint256"}], "stateMutability": "view"},
]

def get_token_balance(w3: Web3, token_address: str, wallet: str) -> Decimal:
    contract = w3.eth.contract(
        address=Web3.to_checksum_address(token_address),
        abi=ERC20_ABI,
    )
    decimals = contract.functions.decimals().call()
    raw = contract.functions.balanceOf(Web3.to_checksum_address(wallet)).call()
    return Decimal(raw) / Decimal(10 ** decimals)

Härten Sie nicht 1_000_000 ein, nur weil ein Symbol woanders normalerweise 6 Dezimalstellen hat.

Nach Chain und Token cachen

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=512)
def get_decimals(chain_id: int, token_address: str) -> int:
    w3 = get_web3_for_chain(chain_id)
    contract = w3.eth.contract(
        address=Web3.to_checksum_address(token_address),
        abi=ERC20_ABI,
    )
    return contract.functions.decimals().call()

Defensiv mit ungewöhnlichen Tokens umgehen

try:
    decimals = contract.functions.decimals().call()
except Exception:
    logging.warning(
        "decimals() revertierte bei %s (Chain %s), setze Standard auf 18",
        token_address,
        chain_id,
    )
    decimals = 18

Protokollieren Sie den Fallback und halten Sie ihn sichtbar. Alte oder nicht standardkonforme Tokens existieren immer noch.

Auf 18-Dezimal-WAD in Solidity normalisieren

interface IERC20Metadata {
    function decimals() external view returns (uint8);
}

function normalizeToWad(address token, uint256 amount) internal view returns (uint256) {
    uint8 d = IERC20Metadata(token).decimals();
    if (d == 18) return amount;
    if (d < 18) return amount * 10 ** (18 - d);
    return amount / 10 ** (d - 18);
}

TypeScript mit ethers

import { Contract, formatUnits } from 'ethers';

const ERC20_ABI = [
  'function decimals() view returns (uint8)',
  'function balanceOf(address) view returns (uint256)',
];

async function getBalance(provider: any, tokenAddress: string, wallet: string): Promise<string> {
  const token = new Contract(tokenAddress, ERC20_ABI, provider);
  const [decimals, raw] = await Promise.all([
    token.decimals(),
    token.balanceOf(wallet),
  ]);
  return formatUnits(raw, decimals);
}

Schnelle On-Chain-Prüfung

cast call <token_address> "decimals()(uint8)" --rpc-url <rpc>

Regeln

  • Fragen Sie decimals() immer zur Laufzeit ab
  • Cachen Sie nach Chain plus Token-Adresse, nicht nach Symbol
  • Verwenden Sie Decimal, BigInt oder eine äquivalente exakte Mathematik, nicht float
  • Fragen Sie Dezimalstellen nach einem Bridge- oder Wrapper-Wechsel erneut ab
  • Normalisieren Sie interne Buchhaltung konsistent vor Vergleich oder Preisberechnung

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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