Создание эффективного монитора airdrop требует выхода за рамки простого сопоставления ключевых слов. Традиционные сценарии часто тонут в шуме, упуская из виду тонкие критерии приемлемости, скрытые в длинной документации или динамических веб-страницах. Интегрируя большие...
Создание эффективного монитора airdrop требует выхода за рамки простого сопоставления ключевых слов. Традиционные сценарии часто тонут в шуме, упуская из виду тонкие критерии приемлемости, скрытые в длинной документации или динамических веб-страницах. Интегрируя модели большого языка (LLM) через AI API, вы можете создать систему, которая не только обнаруживает новые возможности, но и анализирует сложные требования, отфильтровывает мошенничество и обобщает практические шаги.
Базовая архитектура этого монитора состоит из трех уровней: конвейера приема данных, механизма анализа искусственного интеллекта и службы уведомлений. Для приема используйте автономный браузер, такой как Puppeteer или Playwright, для обработки сайтов с большим количеством JavaScript, распространенных в проектах DeFi. После захвата HTML преобразуйте его в обычный текст, чтобы снизить стоимость токенов, прежде чем отправлять его ИИ.
Вот пример Python, использующий гипотетическую библиотеку ai_client для обработки очищенного контента:
запросы на импорт
импортировать JSON
защита анализ_airdrop_content(text_content):
подсказка = е"""
Проанализируйте следующий текст на предмет возможностей раздачи.
Экстракт:
1. Название проекта
2. Критерии приемлемости (требуются конкретные действия)
3. Срок (если указан)
4. Оценка риска (низкий/средний/высокий)
Вернуться на