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evm-token-decimals

Prévenir les bugs silencieux de décalage décimal sur les chaînes EVM. Couvre la recherche des décimales à l'exécution, la mise en cache par chaîne, la dérive de précision des tokens pontés et la normalisation sécurisée pour les bots, tableaux de bord et outils DeFi. À utiliser lors du traitement de montants de tokens sur plusieurs chaînes EVM, ou lorsqu'un solde, un prix ou un montant de transfert est décalé de plusieurs ordres de grandeur.

Qu'est-ce que evm-token-decimals ?

Cette compétence résout un problème critique mais souvent négligé dans le développement d'agents DeFi et de bots : les décalages silencieux de décimales entre tokens ERC-20 sur différentes chaînes EVM. Au lieu de supposer que les stablecoins ou autres tokens utilisent tous 6 ou 18 décimales, elle impose d'interroger la fonction `decimals()` à l'exécution, de mettre en cache le résultat par paire (chain_id, token_address) pour des performances optimales, et d'utiliser des mathématiques exactes (Decimal, BigInt) pour les calculs de valeur. Elle fournit des exemples en Python (web3.py), TypeScript (ethers), Solidity (normalisation en WAD) et une commande `cast` pour une vérification rapide sur chaîne. La compétence est conçue pour tout environnement multi-chaîne : bots de trading, trackers de portefeuille, agrégateurs DeFi ou outils de tableau de bord, en prévenant les bugs où un solde affiché, un prix ou une valeur en USD est décalé de plusieurs ordres de grandeur sans aucun message d'erreur.

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

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Documentation

Décimales des tokens EVM

Les décalages silencieux de décimales sont l'un des moyens les plus faciles d'obtenir des soldes ou des valeurs en USD décalés de plusieurs ordres de grandeur sans qu'aucune erreur ne soit levée.

Quand l'utiliser

  • Lecture des soldes ERC-20 en Python, TypeScript ou Solidity
  • Calcul des valeurs fiduciaires à partir des soldes on-chain
  • Comparaison des montants de tokens sur plusieurs chaînes EVM
  • Manipulation d'actifs pontés (bridged assets)
  • Création de trackers de portefeuille, bots ou agrégateurs

Comment ça fonctionne

Ne supposez jamais que les stablecoins utilisent les mêmes décimales partout. Interrogez decimals() à l'exécution, mettez en cache par (chain_id, token_address), et utilisez des mathématiques sécurisées pour les décimales dans les calculs de valeur.

Exemples

Interroger les décimales à l'exécution

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)

Ne hardcodez pas 1_000_000 parce qu'un symbole a habituellement 6 décimales ailleurs.

Mise en cache par chaîne et token

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()

Gérer les tokens non standards de manière défensive

try:
    decimals = contract.functions.decimals().call()
except Exception:
    logging.warning(
        "decimals() a échoué sur %s (chaîne %s), valeur par défaut à 18",
        token_address,
        chain_id,
    )
    decimals = 18

Consignez la valeur de repli dans les logs et gardez-la visible. Les tokens anciens ou non standards existent encore.

Normaliser en WAD (18 décimales) en Solidity

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 avec 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);
}

Vérification rapide on-chain

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

Règles

  • Toujours interroger decimals() à l'exécution
  • Mettre en cache par chaîne ET adresse du token, pas par symbole
  • Utiliser Decimal, BigInt ou un entier exact équivalent, pas de float
  • Ré-interroger les décimales après un pont ou un changement de wrapper
  • Normaliser la comptabilité interne de manière cohérente avant comparaison ou tarification

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.

Skills associés