"Los resultados de las pruebas están fuera, no hay rastro de adición artificial, todo es IA" Anteriormente, alrededor del 95% de la consulta de Dune la realizaba la IA. Este artículo se centra en DuneAI y en cómo utilizar la IA para diseñar de forma eficiente palabras rápidas (¿intermodulación de IA?). ） Parte 1: Una breve introducción al uso de Dune AI @Dune IA incorporada ayuda a los usuarios a generar rápidamente consultas SQL utilizando lenguaje natural. Después de crear una nueva consulta, puede ver la ranura de entrada de solicitud en la parte inferior del bloque de código Puntos de uso: 1. Exprese claramente lo que desea consultar en inglés y proporcione contexto, incluida información clave como la base de datos, el rango de tiempo, la dirección de contrato específica, el símbolo del token, etc - Ejemplo: "Enumerar todas las operaciones que involucran WETH (0xC02aaA39b223FE8D0A0e5C4F27eAD9083C756Cc2) en Uniswap v3 en las últimas 24 horas" 2. Ajuste los requisitos de consulta en función de los resultados iniciales - Dune AI tiene casos de prueba incorporados para garantizar que las consultas generadas funcionen correctamente - Puede usar la función "corregir" en la parte superior del código de consulta para modificar y ajustar en función de las consultas existentes Para obtener más información, consulte la documentación oficial: Parte II: Proyecto de Word Prompt Multi-Agente En la práctica, confiar solo en una herramienta de IA a menudo tiene dificultades para obtener los mejores resultados. El conjunto de procesos colaborativos de Prompt Engineerimg multiagente que se presentan aquí puede mejorar significativamente la calidad y la eficiencia de las consultas, y se puede ampliar a otros escenarios empresariales Flujo de trabajo básico 1. Descripción de la misión: Comience por articular los requisitos del negocio 2. Procesamiento de IA1: Utilice IA de propósito general, como ChatGPT o DeepSeek, para traducir los requisitos en palabras de sugerencia profesionales 3. Ejecución de AI2: Ingrese las palabras de solicitud optimizadas en una IA profesional (como Dune AI) para la ejecución 4. Evaluación de resultados: Comprobar si los resultados preliminares satisfacen las necesidades 5. Optimización iterativa: Ajuste las palabras del mensaje según sea necesario y repita el proceso anterior Puede elegir de forma flexible AI2 que esté cerca de sus escenarios empresariales en función de sus necesidades, como el uso de Dune AI para generar consultas, Copilot Claude 3 para completar tareas de programación y Grok 3 para recuperar y organizar la información de Twitter Por ejemplo, mi primer mensaje es: “ Necesito analizar el comportamiento comercial de un token específico en la cadena Solana para averiguar qué está sucediendo dentro del marco de tiempo especificado: 1. Direcciones que han comprado más de N veces 2. Direcciones con un importe de compra superior a X USD 3. Direcciones con entradas netas (compras totales - ventas totales) superiores a USD Y 4. Direcciones que no se han vendido más de Z veces Eventualmente, será necesario devolver los detalles de estas direcciones, incluidos: - Dirección de la billetera - Importe neto de entrada - Número de entradas - Número de ventas - Hora de la primera operación - Última hora de negociación - Dirección del token Por favor, ayúdeme a traducir este requisito a un formato de palabra de aviso profesional que Dune AI pueda entender, incluidas todas las definiciones de esquemas y parámetros necesarias; Usar el inglés; Documentación de la base de datos relacionada: (He proporcionado una descripción aquí) ” Después de eso, ajusté el mensaje de la segunda etapa y dejé que Dune AI generara la consulta; Puse el mensaje de la segunda etapa que usé en la sección de comentarios Espero que este artículo te haya sido útil (Sí, este truco también se usa en este artículo, y todas las imágenes se dibujan con IA después de generar la sintaxis de la sirena)

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.