تجزیه و تحلیل داده های زنجیره ای: ایجاد حس بلوک، تراکنش و داده های کیف پول

سود:

• درک اینکه امن ترین سهم هوش مصنوعی نوشتن پرس و جو استخراج داده است، اینکه تفسیر رایگان خطرناک است و هر عدد باید در کاوشگر بلاک تایید شود.
• امکان اعمال نظم استخراج داده ها از منبع، با دانستن اینکه درخواست داده های زنجیره زنده مستقیماً از هوش مصنوعی، هش/آدرس جعلی تولید می کند.
• درک این نکته

یکی از بزرگترین نقاط قوت بلاک چین شفافیت آن است: هر تراکنش، هر انتقال، هر تعامل قراردادی به صورت عمومی و دائمی ثبت می شود. تجزیه و تحلیل زنجیره ای - بررسی تراکنش های زنجیره ای، آدرس و داده های جریان پول - عمل خواندن این رکورد عمومی و درک آن است: ردیابی کیف پول، ردیابی جریان پول، اندازه گیری میزان استفاده از یک پروتکل. در این بخش، ما یاد خواهیم گرفت که چگونه از هوش مصنوعی به عنوان دستیار تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنیم و به طور بحرانی چگونه هر عدد را اعتبار سنجی کنیم.

ساختار داده های زنجیره ای

داده های زنجیره ای لایه بندی می شوند:

• بلوک: واحدی با مهر زمانی که تراکنش ها در آن گروه بندی می شوند.
• معامله (tx): فراخوان ارزش یا قرارداد از یک آدرس به آدرس دیگر. با یک هش منحصر به فرد شناسایی می شود.
• آدرس/کیف پول: هویتی که وجوه در آن نگهداری و معامله می شود.
• رویداد (رویداد/log): سوابق ساختاری منتشر شده توسط قراردادها که اتفاقات رخ داده را توصیف می کند.
• انتقال توکن: تغییر دست توکن هایی مانند ERC-20/ERC-721.

برای مشاهده این داده‌ها، از Block Explorer (سایتی که داده‌های زنجیره‌ای مانند Etherscan را نمایش می‌دهد) یا پلتفرم‌های جستجو (مانند Dune، The Graph) استفاده می‌شود. هوش مصنوعی خود این داده ها را "نمی داند". داده‌هایی را که شما ارائه می‌دهید تفسیر می‌کند یا پرس و جو را برای بازیابی داده‌ها می‌نویسد.

احتیاط: گفتن به هوش مصنوعی «واکشی تراکنش های آن کیف پول» بی فایده و خطرناک است – هوش مصنوعی به زنجیره زنده متصل نیست و ممکن است هش/آدرس جعلی ایجاد کند. استفاده صحیح: شما داده ها را استخراج می کنید و به هوش مصنوعی می دهید، هوش مصنوعی آن را تفسیر می کند. یا هوش مصنوعی کوئری را برای شما می نویسد که داده ها را استخراج می کند و شما آن را اجرا می کنید.

دو نقش کلیدی هوش مصنوعی در تحلیل زنجیره ای

1. نوشتن پرس و جو. در پلتفرم هایی مانند Dune Analytics، داده ها با پرس و جوهای SQL مانند کشیده می شوند. هوش مصنوعی در نوشتن این پرسش‌ها قدرتمند است: "پرسشی را بنویسید که تعداد تراکنش‌های روزانه قرارداد زیر را برای 30 روز گذشته برمی‌گرداند." پرس و جو قطعی است. شما آن را اجرا می کنید و نتیجه را می بینید - خطر توهم کم است زیرا منبع داده نتیجه را تولید می کند نه هوش مصنوعی.

2. تفسیر نتیجه. داده‌هایی را که گرفته‌اید به هوش مصنوعی می‌دهید و می‌پرسید: "این جریان پول چه چیزی را نشان می‌دهد؟ آیا الگویی وجود دارد؟" شما بپرسید خطر توهم در اینجا زیاد است. هر نظر باید به منبع پیوند داده شود.

مشخصات ریسک این دو نقش متفاوت است: نوشتن پرس و جو نسبتاً ایمن است (نتیجه از منبع می آید)، تفسیر رایگان نسبتاً خطرناک است (هوش مصنوعی می تواند آن را جبران کند).

اعلان ضعیف / اعلان قوی

اعلان ضعیف:

تراکنش های کیف پول زیر را تجزیه و تحلیل کنید: 0x1234...

هوش مصنوعی به داده های زنده وابسته نیست. این تذکر او را وادار می کند تا مسائل را اصلاح کند.

درخواست قدرتمند (برای پرس و جو):

نقش شما: تحلیلگر داده های زنجیره ای. یک درخواست SQL برای Dune بنویسید: تعداد آدرس فرستنده منحصر به فرد روزانه و حجم کل انتقال قرارداد [به دنبال نشانه ERC-20] در 30 روز گذشته را برگردانید. نام جدول و فیلدهایی که استفاده کردید را شرح دهید. اگر پرس و جو جواب نداد، فرضیات خود را بنویسید تا بتوانم آن را برطرف کنم. برازش داده ها؛ فقط پرس و جو را ایجاد کنید

درخواست قدرتمند (برای نظرات):

در زیر نتیجه ACTUAL Dune است (من آن را شلیک کردم). الگوها را فقط بر اساس اعداد موجود در این نمودار تفسیر کنید: افزایش/کاهش حجم، پرش غیرمعمول، تمرکز. نمایش هر نظر با ردیف/شماره مربوطه. هیچ عددی را که در جدول نیست اضافه نکنید. ادعای علیت نداشته باشید؛ توضیحات احتمالی را به عنوان «فرضیه» بنویسید.

چهار قالب قابل کپی

1) تولید پرس و جو:

درخواستی برای Dune/SQL: [time period] در [contract/address] برای [metric] بنویسید. جداول مورد استفاده و منطق JOIN را توضیح دهید. اجرا می کنم و نتیجه را تأیید می کنم. ساخت داده ها

2) طرح ردیابی جریان پول:

من مجموعه ای از سوابق انتقال واقعی (آدرس، مبلغ، زمان) را به شما می دهم. اینها را به یک روایت جریان قابل پیگیری تبدیل کنید: بودجه کجا رفت، آیا تمرکز وجود دارد؟ فقط از سوابق ارائه شده استفاده کنید. هر مرحله را به خط مربوطه وصل کنید. آدرس جعلی.

3) تفسیر متریک:

در مورد جدول معیارهای واقعی زیر نظر دهید: تعداد کاربران، حجم، میانگین هر تراکنش. تغییرات مهم و علل احتمالی را بیان کنید (فرضیه). افزودن داده هایی که در جدول نیست. ایجاد علیت قطعی

4) علامت گذاری ناهنجاری:

خط مبنا: این آدرس معمولاً ~[N] تراکنش، ~[X] حجم در روز را انجام می دهد. من سوابق واقعی را به شما می دهم. فقط رویدادهایی را علامت گذاری کنید که بر اساس آنچه در واقع اتفاق افتاده است، از خط پایه منحرف می شوند. هر کدام را با یک خط نشان دهید پایان نظر با "نیاز به بررسی".

سه کیف کوچک (به تعداد)

مورد 1 - درخواست 1 روز را به 20 دقیقه کاهش داد. یک تحلیلگر در تلاش بود تا رشد کاربر 90 روزه یک پروتکل را به صورت دستی استخراج کند. او هوش مصنوعی را وادار کرد که یک پرسش Dune بنویسد. یک پرس و جو و نمودار کار در 20 دقیقه دریافت کردم. اعداد قابل اعتماد بودند زیرا از منبع آمده بودند. درس: نوشتن پرس و جو ایمن ترین و کارآمدترین سهم هوش مصنوعی است.

مورد 2 - کشف هش جعلی. یک تحلیلگر مستقیماً به هوش مصنوعی گفت که "تراکنش های اخیر آن کیف پول نهنگ را خلاصه کند." هوش مصنوعی فهرستی روان ارائه کرد. اما وقتی در Etherscan بررسی شد، بیشتر هش‌های تراکنش ساختگی بودند که اصلا وجود نداشتند. درس: درخواست داده های زنده از هوش مصنوعی باعث ایجاد توهم می شود. داده ها از منبع استخراج می شوند.

مورد 3 - الگوی تمرکز تایید شد. یک تحلیلگر داده های انتقال واقعی را که به دست آورده بود به هوش مصنوعی داد و آنها را تفسیر کرد. YZ به الگویی اشاره کرد که در آن وجوه در چند آدرس متمرکز شده بود. تحلیلگر این آدرس را با آدرس در کاوشگر بلوک تأیید کرد - این الگو واقعی بود و خطر توزیع را نشان داد. درس: تفسیر با داده های واقعی ارزشمند است. اما تایید دوباره از منبع است.

حریم خصوصی و اخلاق

در حالی که داده های زنجیره ای "باز" هستند، تجزیه و تحلیل آن دارای محدودیت های اخلاقی است:

• ناشناس‌زدایی: تطبیق آدرس‌ها با افراد واقعی (مخصوصاً با داده‌های لو رفته) نقض جدی حریم خصوصی است. فقط در چارچوب قانونی و مجاز انجام شود.
• آزار و اذیت/هدف قرار دادن: ردیابی کیف پول و هدف قرار دادن صاحب آن غیراخلاقی است.
• توصیه سرمایه‌گذاری: استنباط‌هایی مانند «آن نهنگ می‌خرد، تو هم باید» گمراه‌کننده است و باعث مسئولیت می‌شود.
• فقدان زمینه: داده های زنجیره ای قصد را نشان نمی دهد. انتقال می تواند جرم باشد یا عادی. تفسیر بیش از حد خطرناک است.

نکته: هر ادعای زنجیره‌ای را به‌عنوان «داده‌ها X را نشان می‌دهند» اندازه‌گیری کنید، نه «این شخص Y را انجام می‌دهد». زنجیره تراکنش را قابل مشاهده می کند اما قصد را ثابت نمی کند.

اشتباهات رایج

• درخواست داده های زنده به طور مستقیم از هوش مصنوعی. هش/آدرس جعلی ایجاد می کند.
• عدم پیوند نظر به منبع هر عدد باید در کاوشگر بلوک تایید شود.
• اشتباه همبستگی برای علیت الگوی زنجیره ای قصد را ثابت نمی کند.
• تطبیق آدرس با افراد تایید نشده. خطر نقض محرمانه بودن و خطا.
• تبدیل استنتاج زنجیره ای به مشاوره سرمایه گذاری گمراه کننده است و مسئولیت ایجاد می کند.
• به اشتراک گذاری پرس و جو بدون مستندسازی آن به جای یک قرارداد بزرگ. تکرارپذیری از بین می رود.

به طور خلاصه

• تجزیه و تحلیل روی زنجیره فرآیند خواندن و استخراج معنا از داده های زنجیره باز است.
• امن ترین سهم هوش مصنوعی نوشتن پرس و جو است. نتیجه از منبع می آید، خطر توهم کم است.
• تفسیر آزاد مخاطره آمیز است. هر عدد باید در بلاک اکسپلورر تایید شود.
• داده‌های زنجیره‌ای قابل مشاهده بودن را ثابت می‌کنند اما قصد ندارند. از تفسير افراط پرهيز مي شود.
• ناشناس‌زدایی و هدف‌یابی فقط در زمینه مجاز با مرزهای اخلاقی انجام می‌شود.

وظیفه کاربردی

یک پروتکل یا نشانه انتخاب کنید. با اعلان «تولید پرس و جو» که تعداد تراکنش روزانه آن توکن در 30 روز گذشته را برمی گرداند، یک پرس و جو برای هوش مصنوعی بنویسید (Dune به صورت رایگان در دسترس است). پرس و جو را اجرا کنید. سپس از AI بخواهید نتیجه را با اعلان "تفسیر متریک" تفسیر کند. هر ادعا را در نظر هوش مصنوعی در جدول نتایج واقعی تأیید کنید و توجه داشته باشید که آیا ادعایی وجود دارد که مشابهی در جدول ندارد.

چک لیست

• [ ] من اطلاعات زنده از هوش مصنوعی نخواستم. من آن را از منبع بیرون کشیدم.
• [ ] من پرس و جو را اجرا کردم و نتیجه را تأیید کردم.
• [ ] من هر نظر را به ردیف داده واقعی پیوند دادم.
• [ ] من همبستگی را به عنوان علیت ارائه نکردم.
• [ ] من تطبیق آدرس-شخص را بدون مجوز انجام ندادم.
• [ ] من علاقه خود را به مشاوره سرمایه گذاری ترجمه نکرده ام.
• [ ] من پرس و جو را به روشی قابل تکرار مستند کردم.