2026-01-09 03:21:32

Нещодавно я провів невеликий експеримент із використанням інструментів даних Web3. Імпортуючи інформацію, зібрану з кількох джерел даних ланцюга, я дозволив Claude безпосередньо створювати візуалізовані графіки.

Процес виглядає так: спочатку витягуємо торгові дані з DexScreener та інших платформ агрегації даних DEX, потім за допомогою інструменту爬虫 структуруємо їх у форматі, що легко обробляється, і нарешті передаємо AI для автоматичного створення графіків.

Результат досить хороший. Такий підхід особливо підходить для швидкого аналізу руху на ланцюгу, відстеження змін ліквідності або порівняння показників різних торгових пар. Це заощаджує багато часу, який інакше витрачається на ручну обробку даних.

Якщо у когось є ідеї, можна спробувати — ця концепція дуже корисна для досліджень Web3, орієнтованих на дані.

Переглянути оригінал

Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.

15 лайків

Нагородити
15
9
Репост
Поділіться

Прокоментувати

0/400

StopLossMaster

· 01-10 14:16

Га, ця комбінована схема дійсно зручна, Claude справді виконує роботу швидше, ніж самому копати дані. Але як зі стійкістю веб-скрейпера, чи не буде затримка даних onchain впливати на рішення. Цю логіку давно мав би хтось систематизувати, заощадив би так багато зайвих зусиль. Claude малює непогано за точністю, просто іноді схильний надто інтерпретувати шум у даних. Стоп, ти маєш на увазі повністю автоматизовано від скрейпінгу до графіків, це звучить трохи надто ідеально, хай. Це справді визволення для дослідників даних, надалі вже не доведеться вручну копатися в Excel. Хочу запитати, проблему якості даних onchain вирішили, якщо в графіки пійде сміття, графіки не будуть сміттям.