ලාභ:
- කෘත්රිම බුද්ධියේ ආරක්ෂිතම දායකත්වය දත්ත නිස්සාරණය විමසුම් ලිවීම බවත්, නිදහස් අර්ථකථනය අවදානම් බවත්, බ්ලොක් ගවේෂකය තුළ සෑම සංඛ්යාවක්ම තහවුරු කළ යුතු බවත් අවබෝධ කර ගැනීම.
- කෘත්රිම බුද්ධියෙන් සෘජුවම සජීවී දාම දත්ත ඉල්ලා සිටීම ව්යාජ හැෂ්/ලිපින නිපදවන බව දැන, මූලාශ්රයෙන් දත්ත ඇද ගැනීමේ විනය යෙදීමේ හැකියාව.
- දාම දත්ත දෘශ්යතාව ඔප්පු කරන නමුත් අභිප්රාය නොවන බව සහ නිර්නාමිකකරණයේ සහ ඉලක්ක කිරීමේ සදාචාරාත්මක සීමාවන් තේරුම් ගන්න
බ්ලොක්චේන් හි විශාලතම ශක්තීන්ගෙන් එකක් වන්නේ එහි විනිවිදභාවයයි: සෑම ගනුදෙනුවක්ම, සෑම හුවමාරුවක්ම, සෑම කොන්ත්රාත්තුවක්ම අන්තර්ක්රියා ප්රසිද්ධියේ සහ ස්ථිරව වාර්තා වේ. දාම විශ්ලේෂණය - දාම ගනුදෙනු, ලිපිනය සහ මුදල් ප්රවාහ දත්ත පරීක්ෂා කිරීම - මෙම පොදු වාර්තාව කියවීම සහ එය අර්ථවත් කිරීමේ ක්රියාවයි: මුදල් පසුම්බියක් නිරීක්ෂණය කිරීම, මුදල් ප්රවාහයක් නිරීක්ෂණය කිරීම, ප්රොටෝකෝලයක භාවිතය මැනීම. මෙම ඒකකය තුළ, අපි දත්ත විශ්ලේෂණ සහායකයෙකු ලෙස AI භාවිතා කරන ආකාරය සහ-විවේචනාත්මකව-එක් එක් අංකය වලංගු කරන්නේ කෙසේදැයි ඉගෙන ගනිමු.
දාම දත්ත ව්යුහය
දාම දත්ත ස්ථර කර ඇත:
- වාරණ: ගනුදෙනු සමූහගත කර ඇති කාල මුද්රා තැබූ ඒකකයකි.
- ගනුදෙනුව (tx): වටිනාකමක් හෝ කොන්ත්රාත්තුවක් එක් ලිපිනයකින් තවත් ලිපිනයකට අමතන්න; එය අනන්ය හෑෂ් එකකින් හඳුනාගෙන ඇත.
- ලිපිනය/පසුම්බිය: අරමුදල් තබා ගනු ලබන සහ ගනුදෙනු කරන අනන්යතාවය.
- සිදුවීම (සිදුවීම/ලොගය): සිදු වූ දේ විස්තර කරන ගිවිසුම් මගින් නිකුත් කරන ලද ව්යුහාත්මක වාර්තා.
- ටෝකන් මාරු කිරීම: ERC-20/ERC-721 වැනි ටෝකන අත වෙනස් කිරීම.
මෙම දත්ත බැලීම සඳහා, block explorer (Etherscan වැනි දාම දත්ත පෙන්වන අඩවියක්) හෝ විමසුම් වේදිකා (Dune, The Graph වැනි) භාවිතා වේ. AI මෙම දත්තම "නොදනී"; එය ඔබ සපයන දත්ත අර්ථ නිරූපණය කරයි හෝ දත්ත ලබා ගැනීමට විමසුම ලියයි.
අවවාදයයි: "ඒ මුදල් පසුම්බියේ ගනුදෙනු ලබාගන්න" ලෙස AI ට පැවසීම නිෂ්ඵල සහ භයානකයි - AI සජීවී දාමයට සම්බන්ධ නොවන අතර ව්යාජ හැෂ්/ලිපින ජනනය විය හැක. නිවැරදි භාවිතය: ඔබ දත්ත උපුටා ගෙන එය AI වෙත ලබා දෙයි, AI එය අර්ථකථනය කරයි; නැතහොත් AI ඔබට දත්ත උපුටා ගන්නා විමසුම ලියා ඔබ එය ක්රියාත්මක කරයි.
දාම විශ්ලේෂණයේදී AI හි ප්රධාන භූමිකාවන් දෙකක්
1. විමසුම් ලිවීම. Dune Analytics වැනි වේදිකාවල, දත්ත SQL වැනි විමසුම් සමඟ ඇද ගනු ලැබේ. මෙම විමසුම් ලිවීමේදී AI බලවත් වේ: "පසුගිය දින 30 සඳහා පහත කොන්ත්රාත්තුවේ දෛනික ගනුදෙනු ගණන ආපසු ලබා දෙන විමසුම ලියන්න." විමසුම නියතිවාදී ය; ඔබ එය ක්රියාත්මක කර ප්රතිඵලය බලන්න - දත්ත මූලාශ්රය ප්රතිඵලය නිපදවන්නේ AI නොවන නිසා මායාවේ අවදානම අඩුය.
2. ප්රතිඵල අර්ථ නිරූපණය. ඔබ ග්රහණය කරගත් දත්ත AI වෙත ලබා දී, "මෙම මුදල් ප්රවාහය පෙන්නුම් කරන්නේ කුමක්ද? රටාවක් තිබේද?" ඔබ අසයි. මායාවන් ඇතිවීමේ අවදානම මෙහි ඉහළ ය; සෑම අදහසක්ම මූලාශ්රය වෙත සම්බන්ධ කළ යුතුය.
මෙම භූමිකාවන් දෙකෙහි අවදානම් පැතිකඩ වෙනස් ය: විමසුම් ලිවීම සාපේක්ෂව ආරක්ෂිතයි (ප්රතිඵලය මූලාශ්රයෙන් පැමිණේ), නිදහස් අර්ථකථනය සාපේක්ෂව අවදානම් සහිත ය (AI හට එය සෑදිය හැක).
දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම
දුර්වල ක්ෂණික:
පහත මුදල් පසුම්බියේ ගනුදෙනු විශ්ලේෂණය කරන්න: 0x1234...
AI සජීවී දත්ත මත රඳා නොපවතී; මෙම විමසුම ඔහුව දේවල් සෑදීමට තල්ලු කරයි.
බලගතු විමසුම (විමසුම සඳහා):
ඔබේ කාර්යභාරය: දාම දත්ත විශ්ලේෂක. Dune සඳහා SQL විමසුමක් ලියන්න: පසුගිය දින 30 තුළ [පහත දැක්වෙන ERC-20 ටෝකනය] කොන්ත්රාත්තුවේ දෛනික අනන්ය යවන්නාගේ ලිපින ගණන සහ සම්පූර්ණ හුවමාරු පරිමාව ආපසු ලබා දෙන්න. ඔබ භාවිතා කළ වගුව සහ ක්ෂේත්ර නම් විස්තර කරන්න. විමසුම ක්රියා නොකරන්නේ නම්, ඔබගේ උපකල්පන ලියන්න එවිට මට එය නිවැරදි කළ හැක. දත්ත සවි කිරීම; හුදෙක් විමසුම උත්පාදනය කරන්න.
බලවත් විමසුම (අදහස් සඳහා):
පහත දැක්වෙන්නේ ACTUAL Dune ප්රතිඵලයයි (මම එය වෙඩි තැබුවෙමි). මෙම ප්රස්ථාරයේ සත්ය වශයෙන්ම සංඛ්යා මත පදනම් වූ රටා පරිවර්ථනය කරන්න: පරිමාව වැඩිවීම/අඩුවීම, අසාමාන්ය පැනීම, සාන්ද්රණය. සෑම අදහසක්ම අනුරූප පේළිය/අංකය සමඟ පෙන්වන්න. වගුවේ නොමැති අංක එකතු නොකරන්න. හේතුකාරකය ප්රකාශ නොකරන්න; හැකි පැහැදිලි කිරීම් "උපකල්පනය" ලෙස ලියන්න.
පිටපත් කළ හැකි සැකිලි හතරක්
1) විමසුම් උත්පාදනය:
Dune/SQL සඳහා විමසුමක් ලියන්න: [මෙට්රික්] සඳහා [කොන්ත්රාත්තුව/ලිපිනය] මත [කාල සීමාව]. ඔබ භාවිතා කළ වගු සහ JOIN තර්කනය පැහැදිලි කරන්න. මම ධාවනය කර ප්රතිඵලය සත්යාපනය කරන්නෙමි; දත්ත සැකසීම.
2) මුදල් ප්රවාහ ලුහුබැඳීමේ දළ සටහන:
මම ඔබට සත්ය හුවමාරු වාර්තා කට්ටලයක් ලබා දෙන්නෙමි (ලිපිනය, මුදල, වේලාව). මේවා නිරීක්ෂණය කළ හැකි ප්රවාහ ආඛ්යානයක් බවට පත් කරන්න: අරමුදල් ගියේ කොහේද, සාන්ද්රණය තිබේද? මා සපයන වාර්තා පමණක් භාවිතා කරන්න; සෑම පියවරක්ම අදාළ රේඛාවට සම්බන්ධ කරන්න. ලිපිනය ව්යාජ.
3) මෙට්රික් අර්ථ නිරූපණය:
පහත සැබෑ ප්රමිතික වගුවේ අදහස් දක්වන්න: පරිශීලකයින් සංඛ්යාව, පරිමාව, ගනුදෙනුවකට සාමාන්යය. සැලකිය යුතු වෙනස්කම් සහ විය හැකි හේතු සඳහන් කරන්න (උපකල්පනය). වගුවේ නොමැති දත්ත එකතු කිරීම; නිශ්චිත හේතුව තහවුරු කිරීම.
4) විෂමතා සලකුණු කිරීම:
මූලික රේඛාව: මෙම ලිපිනය සාමාන්යයෙන් ~[N] ගනුදෙනු, ~[X] පරිමාව හසුරුවයි. මම ඔබට සැබෑ වාර්තා දෙන්නම්. වාර්තාවේ ඇත්ත වශයෙන්ම සිදු වූ දේ මත පදනම්ව මූලික රේඛාවෙන් බැහැර වන සිදුවීම් පමණක් සලකුණු කරන්න; එක් එක් පේළියකින් පෙන්වන්න. "සමාලෝචනය අවශ්යයි" සමඟ අදහස අවසන් කරන්න.
කුඩා අවස්ථා තුනක් (සංඛ්යා වලින්)
නඩුව 1 - විමසුම 1 දවස විනාඩි 20 දක්වා අඩු කළේය. විශ්ලේෂකයෙකු ප්රොටෝකෝලයක දින 90ක පරිශීලක වර්ධනය අතින් උකහා ගැනීමට උත්සාහ කරමින් සිටියේය. ඔහු AI හට Dune විමසුමක් ලිවීමට සැලැස්වීය; විනාඩි 20කින් වැඩ කරන විමසුමක් සහ ප්රස්තාරයක් ලැබුණා. ඒවා මූලාශ්රයෙන් පැමිණි නිසා සංඛ්යා විශ්වාසදායක විය. පාඩම: විමසුම් ලිවීම AI හි වඩාත්ම ආරක්ෂිත සහ කාර්යක්ෂම දායකත්වය වේ.
නඩුව 2 - ව්යාජ හැෂ් අල්ලා ගන්නා ලදී. විශ්ලේෂකයෙක් සෘජුවම AI වෙත පැවසුවේ "එම තල්මසුන් පසුම්බියේ මෑත ගනුදෙනු සාරාංශ කරන ලෙසයි." AI චතුර ලැයිස්තුවක් ලබා දුන්නේය; නමුත් Etherscan හි පරීක්ෂා කළ විට, බොහෝ ගනුදෙනු හෑෂ් කිසිසේත්ම නොතිබූ ගොතන ලද ඒවා විය. පාඩම: සජීවී දත්ත සඳහා AI ඉල්ලා සිටීම මායාවන් ඇති කරයි; දත්ත මූලාශ්රයෙන් ලබා ගනී.
3 වන අවස්ථාව - සාන්ද්රණ රටාව තහවුරු කර ඇත. විශ්ලේෂකයෙක් ඔහු අල්ලා ගත් සැබෑ හුවමාරු දත්ත AI වෙත ලබා දී එය අර්ථකථනය කර ඇත. YZ ලිපින කිහිපයක අරමුදල් සංකේන්ද්රණය වූ රටාවක් සටහන් කළේය. විශ්ලේෂක බ්ලොක් ගවේෂකයේ ලිපිනය මගින් මෙම ලිපිනය තහවුරු කළේය - රටාව සැබෑ වූ අතර බෙදා හැරීමේ අවදානමක් පෙන්නුම් කළේය. පාඩම: සැබෑ දත්ත සමඟ අර්ථ නිරූපණය වටිනා ය; නමුත් තහවුරු කිරීම නැවතත් මූලාශ්රයෙන්.
පෞද්ගලිකත්වය සහ ආචාර ධර්ම
දාමයේ දත්ත "විවෘත" වන අතර, එහි විශ්ලේෂණයට සදාචාරාත්මක සීමාවන් ඇත:
- නිර්නාමිකකරණය: සැබෑ පුද්ගලයින්ට ලිපින ගැලපීම (විශේෂයෙන් කාන්දු වූ දත්ත සමඟ) පුද්ගලිකත්වය බරපතල ලෙස උල්ලංඝනය කිරීමකි; නීතිමය සහ බලයලත් සන්දර්භයක් තුළ පමණක් සිදු කරනු ලැබේ.
- හිරිහැර කිරීම/ඉලක්ක කිරීම: මුදල් පසුම්බියක් ලුහුබැඳීම සහ එහි හිමිකරු ඉලක්ක කර ගැනීම සදාචාරාත්මක නොවේ.
- ආයෝජන උපදෙස්: "ඒ තල්මසා මිලදී ගන්නවා, ඔබත් කළ යුතුයි" වැනි නිගමනයන් නොමඟ යවන අතර වගකීම් ඇති කරයි.
- සන්දර්භය නොමැතිකම: දාම දත්ත චේතනාව නොපෙන්වයි; ස්ථාන මාරුවක් අපරාධයක් හෝ සාමාන්ය දෙයක් විය හැකිය. අධික ලෙස අර්ථ දැක්වීම භයානක ය.
ඉඟිය: සෑම දාම හිමිකම් පෑම "දත්ත පෙන්වන්නේ X" ලෙස මිස "පුද්ගලයා Y කරයි" ලෙසින් මැන බලන්න. දාමය ගනුදෙනුව දෘශ්යමාන කරන නමුත් අභිප්රාය ඔප්පු නොකරයි.
පොදු වැරදි
- AI වෙතින් සෘජුවම සජීවී දත්ත ඉල්ලා සිටීම. ව්යාජ හැෂ්/ලිපින ජනනය කරයි.
- ප්රකාශය මූලාශ්රයට සම්බන්ධ නොකරයි. සෑම අංකයක්ම බ්ලොක් ගවේෂකයේ තහවුරු කළ යුතුය.
- හේතුව සඳහා වැරදි සහසම්බන්ධය. දාම රටාව චේතනාව ඔප්පු නොකරයි.
- තහවුරු නොකළ පුද්ගලයින් සමඟ ලිපිනයන් ගැලපීම. රහස්යභාවය උල්ලංඝණය වීමේ සහ දෝෂයේ අවදානම.
- දාම අනුමානය ආයෝජන උපදෙස් බවට පත් කිරීම. එය නොමඟ යවන අතර වගකීම් ඇති කරයි.
- එක් විශාල ගිවිසුමක් වෙනුවට ලේඛනගත නොකර විමසුම බෙදා ගැනීම. පුනරාවර්තන හැකියාව නැති වී යයි.
සාරාංශයක් ලෙස
- On-chain analysis යනු විවෘත දාම දත්ත වලින් අර්ථය කියවීම සහ උපුටා ගැනීමේ ක්රියාවලියයි.
- AI හි ආරක්ෂිතම දායකත්වය වන්නේ විමසුම් ලිවීමයි; ප්රතිඵලය මූලාශ්රයෙන් පැමිණේ, මායාවන් ඇතිවීමේ අවදානම අඩුය.
- නිදහස් අර්ථකථනය අවදානම් ය; සෑම අංකයක්ම බ්ලොක් ගවේෂකයේ තහවුරු කළ යුතුය.
- දාම දත්ත දෘශ්යතාව ඔප්පු කරන නමුත් අභිප්රාය නොවේ; අධික අර්ථකථනය වැළකේ.
- නිර්නාමිකකරණය සහ ඉලක්ක කිරීම සිදු කරනු ලබන්නේ සදාචාරාත්මක සීමාවන් සහිත බලයලත් සන්දර්භය තුළ පමණි.
යෙදුම් කාර්යය
ප්රොටෝකෝලයක් හෝ සංකේතයක් තෝරන්න. පසුගිය දින 30 සඳහා එම ටෝකනයේ දෛනික ගනුදෙනු ගණන ආපසු ලබා දෙන "විමසුම් උත්පාදන" විමසුම සමඟින් AI වෙත විමසුමක් ලියන්න (ඩූන් නොමිලේ ලබා ගත හැකිය). විමසුම ධාවනය කරන්න. ඉන්පසු "මෙට්රික් පරිවර්ථනය" විමසුම සමඟ ප්රතිඵලය AI විසින් අර්ථකථනය කරන්න. සත්ය ප්රතිඵල වගුවේ AI හි ප්රකාශයේ සෑම හිමිකම් පෑමක්ම තහවුරු කර වගුවේ කිසිදු ප්රතිපක්ෂයක් නොමැති හිමිකම් පෑමක් තිබේදැයි සටහන් කරන්න.
පිරික්සුම් ලැයිස්තුව
- [ ] මම AI වෙතින් සජීවී දත්ත ඉල්ලා සිටියේ නැත; මම එය මූලාශ්රයෙන් ඇද ගත්තෙමි.
- [ ] මම විමසුම ක්රියාත්මක කර ප්රතිඵලය සත්යාපනය කළෙමි.
- [ ] මම සෑම අදහසක්ම සත්ය දත්ත පේළියට සම්බන්ධ කළෙමි.
- [ ] මම සහසම්බන්ධය හේතු ලෙස ඉදිරිපත් කළේ නැත.
- [ ] මම අවසරයකින් තොරව ලිපිනය-පුද්ගලයා ගැලපීම සිදු නොකළෙමි.
- [ ] මම මගේ උනන්දුව ආයෝජන උපදෙස් බවට පරිවර්තනය කර නැත.
- [ ] මම විමසුම ප්රතිනිෂ්පාදනය කළ හැකි ආකාරයෙන් ලේඛනගත කළෙමි.