“檢測結果出來了,沒有一絲人工添加,全是 AI” 之前這個 Dune Query 約 95% 工作量都是由 AI 完成。這篇文章主要介紹 DuneAI ,以及如何使用 AI 高效進行提示詞工程(AI 互調?) 第一部分:Dune AI 使用簡單介紹 @Dune 內置的 AI 能夠幫助用戶使用自然語言快速生成 SQL 查詢。在新建查詢(Query)後可以在代碼塊底部看到提示詞輸入口 使用要點: 1. 使用英文清楚地表達想要查詢的內容,提供上下文,包括數據庫、時間範圍、具體的合約地址、代幣符號等關鍵信息 - 示例:"List all trades involving WETH (0xC02aaA39b223FE8D0A0e5C4F27eAD9083C756Cc2) on Uniswap v3 in the past 24 hours" 2. 根據初始結果調整查詢需求 - Dune AI 內置了測試用例,確保生成的查詢可以正常運行 - 使用查詢代碼頂部"fix"功能,可以基於已有查詢進行修改和微調 具體介紹可見官方文檔: 第二部分:多 Agent 提示詞工程 在實際工作中,單獨依賴一個 AI 工具往往難以得到最佳結果。這裡介紹的一套多 Agent 協作的提示詞工程(Prompt Engineerimg)流程,可以顯著提高查詢質量和效率,並擴展到其他業務場景中 基本工作流程 1. 任務描述:首先明確表達業務需求 2. AI1處理:使用通用AI(如ChatGPT或DeepSeek)將需求轉化為專業提示詞 3. AI2執行:將優化後的提示詞輸入專業AI(如Dune AI)執行 4. 結果評估:檢查初步結果是否滿足需求 5. 迭代優化:根據需要調整提示詞,重複上述過程 可以根據需求靈活選擇貼近業務場景的 AI2,如使用 Dune AI 生成查詢、 Copilot Claude 3 完成編程任務、 Grok 3 檢索整理推特信息等 例如我的第一階段提示詞為: “ 我需要分析Solana鏈上特定代幣的交易行為,找出在指定時間範圍內: 1. 買入次數超過N次的地址 2. 每次買入金額大於X美元的地址 3. 淨流入(總買入-總賣出)大於Y美元的地址 4. 賣出次數不超過Z次的地址 最終需要返回這些地址的詳細信息,包括: - 錢包地址 - 淨流入金額 - 買入次數 - 賣出次數 - 首次交易時間 - 最後一次交易時間 - 代幣地址 請幫我把這個需求轉化為Dune AI能夠理解的專業提示詞格式,包括所有必要的模式和參數定義;使用英文;相關數據庫文檔:(我這裡提供了 中的描述) ” 之後我對第二階段提示詞進行了微調,並交由 Dune AI 生成查詢;使用的第二階段提示詞我放在了評論區 希望這一篇文章對你有幫助 (是的,這篇文章也使用了這個技巧,圖都是用 AI 生成了 mermaid 語法後用 AI 畫的)
快速批量產出“陰謀拉盤地址”並通過 dune api 導出 前文: 以 $USELESS 在 UTC 2025-06-08 12:00 到 UTC 2025-06-10 01:00 ,15m 放量拉昇 至 40m 階段為例 我想篩選出時間段內所有淨買入超過 10000 USD 且沒有賣出過的地址 註冊 dune 賬號 打開 右上角 Fork 之後 Save 名字隨便取,複製一份自己的 query 方便使用 api 下面繼續
第二階段 Prompt Scheme: `dex_solana.trades` Scheme Attributes: block_time: timestamp, UTC timestamp of trade amount_usd: double, unsigned USD value of the token traded token_bought_mint_address: string, if token_mint_address here then the trade is identified as buy token_sold_mint_address: string, if token_mint_address here then the trade is identified as sell trader_id: string, wallet address token_ Required Inputs: token_mint_address: string, solana token mint address to filter; start_datetime: date, start time; end_datetime: date, end time. Both in utc time; min_num_buys: number, minimal total number of buys within the time range; min_amount_per_buy: number, minimal amount for each buy, in USD; min_net_inflow: number, minimal amount summing inflow(total buy - total sell), in USD; max_num_sells: number, maximal total number of sells within the time range; Required Output : wallet_address: strings, wallet addresses matching above fields . net_inflow:number, signed total inflow num_buys: number, number of buys within time range num_sells:number, number of sells within time range first_trade_datetime:date, datetime first trade within the time range last_trade_datetime:date, last trade within the time range token_mint_address: string Write the SQL for me given the above requirements. Wrap the input parameters using double curly brackets {{}} in the SQL lines as place holders.
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