"Rezultatele testelor au ieșit, nu există nicio urmă de adăugare artificială, totul este AI" Anterior, aproximativ 95% din interogarea Dune a fost făcută de AI. Acest articol se concentrează pe DuneAI și pe modul de utilizare a inteligenței artificiale pentru a proiecta eficient cuvintele prompte (intermodulație AI?). ） Partea 1: O scurtă introducere în utilizarea Dune AI @Dune AI încorporat ajută utilizatorii să genereze rapid interogări SQL folosind limbajul natural. După crearea unei interogări noi, puteți vedea slotul de introducere a solicitării în partea de jos a blocului de cod Puncte de utilizare: 1. Exprimați clar ceea ce doriți să interogați în limba engleză și oferiți context, inclusiv informații cheie, cum ar fi baza de date, intervalul de timp, adresa specifică a contractului, simbolul simbolului etc - Exemplu: "Listați toate tranzacțiile care implică WETH (0xC02aaA39b223FE8D0A0e5C4F27eAD9083C756Cc2) pe Uniswap v3 în ultimele 24 de ore" 2. Ajustați cerințele de interogare pe baza rezultatelor inițiale - Dune AI are cazuri de testare încorporate pentru a se asigura că interogările generate funcționează corect - Puteți utiliza funcția "fix" din partea de sus a codului de interogare pentru a modifica și regla fin pe baza interogărilor existente Pentru mai multe informații, vă rugăm să consultați documentația oficială: Partea a II-a: Proiect de cuvinte cu solicitare multi-agent În practică, bazându-se pe un singur instrument AI se luptă adesea să obțină cele mai bune rezultate. Setul de procese colaborative Prompt Engineerimg introduse aici poate îmbunătăți semnificativ calitatea și eficiența interogărilor și poate fi extins la alte scenarii de afaceri Flux de lucru de bază 1. Descrierea misiunii: Începeți prin a articula cerințele de afaceri 2. Prelucrarea AI1: Utilizați AI de uz general, cum ar fi ChatGPT sau DeepSeek, pentru a traduce cerințele în cuvinte profesionale prompte 3. Execuție AI2: Introduceți cuvintele prompte optimizate într-un AI profesional (cum ar fi Dune AI) pentru execuție 4. Evaluarea rezultatelor: Verificați dacă rezultatele preliminare corespund nevoilor 5. Optimizare iterativă: Ajustați cuvintele prompte după cum este necesar și repetați procesul de mai sus Puteți alege în mod flexibil AI2 care este aproape de scenariile dvs. de afaceri în funcție de nevoile dvs., cum ar fi utilizarea Dune AI pentru a genera interogări, Copilot Claude 3 pentru a finaliza sarcini de programare și Grok 3 pentru a prelua și organiza informații Twitter De exemplu, prima mea solicitare este: “ Trebuie să analizez comportamentul de tranzacționare al unui anumit token pe lanțul Solana pentru a afla ce se întâmplă în intervalul de timp specificat: 1. Adrese care au cumpărat de mai mult de N ori 2. Adrese cu o valoare de buy-in mai mare de X USD 3. Adrese cu intrări nete (total achiziții - total vânzări) mai mari de USD Y 4. Adrese care nu au fost vândute de mai mult de Z ori În cele din urmă, detaliile acestor adrese vor trebui returnate, inclusiv: - Adresa portofelului - Suma netă de intrare - Numărul de buy-in-uri - Numărul de vânzări - Ora primei tranzacții - Ultima oră de tranzacționare - Adresa tokenului Vă rog să mă ajutați să traduc această cerință într-un format de cuvânt prompt profesional pe care Dune AI îl poate înțelege, inclusiv toate definițiile necesare ale schemei și parametrilor; Folosiți engleza; Documentația bazei de date conexe: (am furnizat o descriere aici) ” După aceea, am reglat solicitarea celei de-a doua etape și am lăsat Dune AI să genereze interogarea; Am pus a doua etapă pe care am folosit-o în secțiunea de comentarii Sper că acest articol v-a fost de ajutor (Da, acest truc este folosit și în acest articol, iar imaginile sunt toate desenate cu AI după generarea sintaxei sirenei)

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.