"Os resultados do teste foram divulgados, não há vestígios de adição artificial, é tudo IA" Anteriormente, cerca de 95% da Dune Query era feita por IA. Este artigo se concentra no DuneAI e em como usar a IA para projetar palavras rápidas com eficiência (intermodulação de IA?). ） Parte 1: Uma breve introdução ao uso do Dune AI @Dune IA integrada ajuda os usuários a gerar rapidamente consultas SQL usando linguagem natural. Depois de criar uma nova consulta, você pode ver o slot de entrada de prompt na parte inferior do bloco de código Pontos de uso: 1. Expresse claramente o que deseja consultar em inglês e forneça contexto, incluindo informações importantes, como banco de dados, intervalo de tempo, endereço de contrato específico, símbolo de token, etc. - Exemplo: "Liste todas as negociações envolvendo WETH (0xC02aaA39b223FE8D0A0e5C4F27eAD9083C756Cc2) no Uniswap v3 nas últimas 24 horas" 2. Ajuste seus requisitos de consulta com base nos resultados iniciais - O Dune AI possui casos de teste integrados para garantir que as consultas geradas funcionem corretamente - Você pode usar a função "fix" na parte superior do código de consulta para modificar e ajustar com base nas consultas existentes Para obter mais informações, consulte a documentação oficial: Parte II: Projeto do Word de prompt multiagente Na prática, confiar em uma ferramenta de IA sozinha geralmente é difícil obter os melhores resultados. O conjunto de processos colaborativos de engenharia de prompt multiagente apresentados aqui pode melhorar significativamente a qualidade e a eficiência da consulta e pode ser estendido a outros cenários de negócios Fluxo de trabalho básico 1. Descrição da missão: Comece articulando os requisitos de negócios 2. Processamento AI1: Use IA de uso geral, como ChatGPT ou DeepSeek, para traduzir requisitos em palavras de prompt profissionais 3. Execução AI2: Insira as palavras de prompt otimizadas em uma IA profissional (como Dune AI) para execução 4. Avaliação de resultados: Verifique se os resultados preliminares atendem às necessidades 5. Otimização iterativa: Ajuste as palavras de prompt conforme necessário e repita o processo acima Você pode escolher com flexibilidade o AI2 que esteja próximo de seus cenários de negócios com base em suas necessidades, como usar o Dune AI para gerar consultas, o Copilot Claude 3 para concluir tarefas de programação e o Grok 3 para recuperar e organizar informações do Twitter Por exemplo, meu primeiro prompt é: “ Preciso analisar o comportamento de negociação de um token específico na cadeia Solana para descobrir o que está acontecendo dentro do período de tempo especificado: 1. Endereços que compraram mais de N vezes 2. Endereços com um valor de buy-in superior a X USD 3. Endereços com entradas líquidas (total de compras - total de vendas) maiores que USD Y 4. Endereços que não foram vendidos mais de Z vezes Eventualmente, os detalhes desses endereços precisarão ser retornados, incluindo: - Endereço da carteira - Valor líquido de entrada - Número de buy-ins - Número de vendas - Hora da primeira negociação - Último horário de negociação - Endereço do token Por favor, ajude-me a traduzir esse requisito em um formato de palavra profissional que o Dune AI possa entender, incluindo todas as definições de esquema e parâmetros necessários; Use o inglês; Documentação de banco de dados relacionada: (Eu forneci uma descrição aqui) ” Depois disso, ajustei o prompt do segundo estágio e deixei o Dune AI gerar a consulta; Coloquei o prompt do segundo estágio que usei na seção de comentários Espero que este artigo tenha sido útil para você (Sim, esse truque também é usado neste artigo, e as imagens são todas desenhadas com IA após gerar a sintaxe da sereia)

第二阶段 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.