లాభాలు:
- కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క సురక్షితమైన సహకారం డేటా వెలికితీత ప్రశ్న రాయడం అని అర్థం చేసుకోవడం, ఉచిత వివరణ ప్రమాదకరమని మరియు బ్లాక్ ఎక్స్ప్లోరర్లో ప్రతి సంఖ్య తప్పనిసరిగా నిర్ధారించబడాలి.
- కృత్రిమ మేధస్సు నుండి నేరుగా లైవ్ చైన్ డేటాను అభ్యర్థించడం నకిలీ హ్యాష్లు/చిరునామాలను ఉత్పత్తి చేస్తుందని తెలుసుకుని, మూలం నుండి డేటాను లాగడం యొక్క క్రమశిక్షణను వర్తింపజేయగల సామర్థ్యం
- చైన్ డేటా విజిబిలిటీని రుజువు చేస్తుంది కానీ ఉద్దేశం కాదు మరియు డి-అనామైజేషన్ మరియు టార్గెటింగ్ యొక్క నైతిక పరిమితులను అర్థం చేసుకోండి
బ్లాక్చెయిన్ యొక్క గొప్ప బలాల్లో ఒకటి దాని పారదర్శకత: ప్రతి లావాదేవీ, ప్రతి బదిలీ, ప్రతి ఒప్పందం పరస్పర చర్య పబ్లిక్గా మరియు శాశ్వతంగా రికార్డ్ చేయబడుతుంది. ఆన్-చైన్ విశ్లేషణ-ఆన్-చైన్ లావాదేవీ, చిరునామా మరియు మనీ ఫ్లో డేటాను పరిశీలించడం-ఈ పబ్లిక్ రికార్డ్ను చదవడం మరియు దానిని అర్థం చేసుకోవడం: వాలెట్ను ట్రాక్ చేయడం, డబ్బు ప్రవాహాన్ని ట్రాక్ చేయడం, ప్రోటోకాల్ వినియోగాన్ని కొలవడం. ఈ యూనిట్లో, AIని డేటా అనాలిసిస్ అసిస్టెంట్గా ఎలా ఉపయోగించాలో మరియు-క్లిష్టంగా-ప్రతి సంఖ్యను ఎలా ధృవీకరించాలో మేము నేర్చుకుంటాము.
ఆన్-చైన్ డేటా యొక్క నిర్మాణం
చైన్ డేటా లేయర్డ్ చేయబడింది:
- బ్లాక్: లావాదేవీలు సమూహం చేయబడిన టైమ్ స్టాంప్డ్ యూనిట్.
- లావాదేవీ (tx): ఒక చిరునామా నుండి మరొక చిరునామాకు విలువ లేదా ఒప్పందం యొక్క కాల్; ఇది ప్రత్యేకమైన హాష్తో గుర్తించబడింది.
- చిరునామా/వాలెట్: నిధులను ఉంచి లావాదేవీలు జరిపే గుర్తింపు.
- ఈవెంట్ (ఈవెంట్/లాగ్): ఏమి జరిగిందో వివరించే ఒప్పందాల ద్వారా విడుదల చేయబడిన నిర్మాణాత్మక రికార్డులు.
- టోకెన్ బదిలీ: ERC-20/ERC-721 వంటి టోకెన్ల చేతులు మారడం.
ఈ డేటాను వీక్షించడానికి, బ్లాక్ ఎక్స్ప్లోరర్ (ఈథర్స్కాన్ వంటి చైన్ డేటాను ప్రదర్శించే సైట్) లేదా క్వెరీ ప్లాట్ఫారమ్లు (డూన్, ది గ్రాఫ్ వంటివి) ఉపయోగించబడతాయి. AI ఈ డేటా గురించి "తెలియదు"; ఇది మీరు అందించిన డేటాను అన్వయిస్తుంది లేదా డేటాను తిరిగి పొందేందుకు ప్రశ్నను వ్రాస్తుంది.
హెచ్చరిక: "వాలెట్ లావాదేవీలను పొందండి" అని AIకి చెప్పడం పనికిరానిది మరియు ప్రమాదకరమైనది - AI లైవ్ చైన్కి కనెక్ట్ చేయబడదు మరియు నకిలీ హ్యాష్లు/చిరునామాలను రూపొందించవచ్చు. సరైన వినియోగం: మీరు డేటాను సంగ్రహించి, AIకి ఇవ్వండి, AI దానిని అర్థం చేసుకుంటుంది; లేదా డేటాను సంగ్రహించే ప్రశ్నను AI మీకు వ్రాస్తుంది మరియు మీరు దాన్ని అమలు చేస్తారు.
ఆన్-చైన్ విశ్లేషణలో AI యొక్క రెండు కీలక పాత్రలు
1. ప్రశ్న రాయడం. డూన్ అనలిటిక్స్ వంటి ప్లాట్ఫారమ్లలో, డేటా SQL లాంటి ప్రశ్నలతో లాగబడుతుంది. ఈ ప్రశ్నలను వ్రాయడంలో AI శక్తివంతమైనది: "గత 30 రోజులలో కింది కాంట్రాక్టు యొక్క రోజువారీ లావాదేవీల గణనను తిరిగి ఇచ్చే ప్రశ్నను వ్రాయండి." ప్రశ్న నిర్ణయాత్మకమైనది; మీరు దీన్ని అమలు చేసి, ఫలితాన్ని చూడండి — భ్రాంతి వచ్చే ప్రమాదం తక్కువగా ఉంటుంది ఎందుకంటే డేటా మూలం ఫలితాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది, AI కాదు.
2. ఫలితాల వివరణ. మీరు క్యాప్చర్ చేసిన డేటాను AIకి ఇచ్చి, "ఈ డబ్బు ప్రవాహం ఏమి చూపిస్తుంది? ఏదైనా నమూనా ఉందా?" మీరు అడగండి. ఇక్కడ భ్రాంతుల ప్రమాదం ఎక్కువగా ఉంటుంది; ప్రతి వ్యాఖ్య తప్పనిసరిగా మూలానికి లింక్ చేయాలి.
ఈ రెండు పాత్రల రిస్క్ ప్రొఫైల్ భిన్నంగా ఉంటుంది: ప్రశ్న రాయడం సాపేక్షంగా సురక్షితమైనది (ఫలితం మూలం నుండి వస్తుంది), ఉచిత వివరణ సాపేక్షంగా ప్రమాదకరం (AI దానిని తయారు చేయగలదు).
బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్
బలహీనమైన ప్రాంప్ట్:
కింది వాలెట్ లావాదేవీలను విశ్లేషించండి: 0x1234...
AI ప్రత్యక్ష డేటాపై ఆధారపడదు; ఈ ప్రాంప్ట్ అతనిని పనులు చేయడానికి పురికొల్పుతుంది.
శక్తివంతమైన ప్రాంప్ట్ (ప్రశ్న కోసం):
మీ పాత్ర: ఆన్-చైన్ డేటా అనలిస్ట్. డూన్ కోసం SQL ప్రశ్నను వ్రాయండి: గత 30 రోజులలో [క్రింది ERC-20 టోకెన్] ఒప్పందం యొక్క రోజువారీ ప్రత్యేక పంపినవారి చిరునామా గణన మరియు మొత్తం బదిలీ వాల్యూమ్ను తిరిగి ఇవ్వండి. మీరు ఉపయోగించిన పట్టిక మరియు ఫీల్డ్ పేర్లను వివరించండి. ప్రశ్న పని చేయకపోతే, మీ ఊహలను వ్రాయండి, తద్వారా నేను దాన్ని పరిష్కరించగలను. డేటాను అమర్చడం; కేవలం ప్రశ్నను రూపొందించండి.
శక్తివంతమైన ప్రాంప్ట్ (కామెంట్ల కోసం):
క్రింద వాస్తవ డూన్ ఫలితం ఉంది (నేను దానిని చిత్రీకరించాను). ఈ చార్ట్లోని సంఖ్యల ఆధారంగా మాత్రమే నమూనాలను వివరించండి: వాల్యూమ్ పెరుగుదల/తగ్గింపు, అసాధారణ జంప్, ఏకాగ్రత. ప్రతి వ్యాఖ్యను సంబంధిత అడ్డు వరుస/సంఖ్యతో చూపండి. పట్టికలో లేని సంఖ్యలను జోడించవద్దు. కారణాన్ని క్లెయిమ్ చేయవద్దు; సాధ్యమయ్యే వివరణలను "పరికల్పన"గా వ్రాయండి.
నాలుగు కాపీ చేయగల టెంప్లేట్లు
1) ప్రశ్న ఉత్పత్తి:
డూన్/SQL కోసం ఒక ప్రశ్నను వ్రాయండి: [మెట్రిక్] కోసం [ఒప్పందం/చిరునామా]పై [సమయం]. మీరు ఉపయోగించిన పట్టికలు మరియు JOIN లాజిక్ను వివరించండి. నేను రన్ చేసి ఫలితాన్ని ధృవీకరిస్తాను; డేటా తయారీ.
2) మనీ ఫ్లో ట్రాకింగ్ అవుట్లైన్:
నేను మీకు వాస్తవ బదిలీ రికార్డుల సెట్ (చిరునామా, మొత్తం, సమయం) ఇస్తాను. వీటిని ట్రాక్ చేయగల ఫ్లో కథనంలోకి మార్చండి: నిధులు ఎక్కడికి వెళ్లాయి, ఏకాగ్రత ఉందా? నేను అందించే రికార్డులను మాత్రమే ఉపయోగించండి; ప్రతి దశను సంబంధిత లైన్కు కనెక్ట్ చేయండి. చిరునామా నకిలీ.
3) మెట్రిక్ వివరణ:
దిగువన ఉన్న నిజమైన కొలమానాల పట్టికపై వ్యాఖ్యానించండి: వినియోగదారుల సంఖ్య, వాల్యూమ్, ప్రతి లావాదేవీకి సగటు. ముఖ్యమైన మార్పులు మరియు సాధ్యమయ్యే కారణాలను పేర్కొనండి (పరికల్పన). పట్టికలో లేని డేటాను జోడించడం; ఖచ్చితమైన కారణాన్ని స్థాపించడం.
4) అనామలీ మార్కింగ్:
బేస్లైన్: ఈ చిరునామా సాధారణంగా ~[N] లావాదేవీలను నిర్వహిస్తుంది, రోజుకు ~[X] వాల్యూమ్. అసలు రికార్డులు ఇస్తాను. రికార్డ్లో వాస్తవంగా జరిగిన దాని ఆధారంగా బేస్లైన్ నుండి వైదొలిగే ఈవెంట్లను మాత్రమే గుర్తించండి; ప్రతి ఒక్కటి ఒక పంక్తితో చూపించు. "సమీక్ష అవసరం"తో వ్యాఖ్యను ముగించండి.
మూడు చిన్న కేసులు (సంఖ్యల్లో)
కేసు 1 — ప్రశ్న 1 రోజుని 20 నిమిషాలకు తగ్గించింది. ఒక విశ్లేషకుడు ప్రోటోకాల్ యొక్క 90-రోజుల వినియోగదారు వృద్ధిని మాన్యువల్గా సేకరించేందుకు ప్రయత్నిస్తున్నారు. అతను AIని డూన్ ప్రశ్నను వ్రాసేలా చేసాడు; 20 నిమిషాల్లో వర్కింగ్ క్వెరీ మరియు గ్రాఫ్ వచ్చింది. మూలం నుండి వచ్చినందున సంఖ్యలు నమ్మదగినవి. పాఠం: ప్రశ్న రాయడం అనేది AI యొక్క అత్యంత సురక్షితమైన మరియు సమర్థవంతమైన సహకారం.
కేసు 2 - నకిలీ హాష్ క్యాచ్. ఒక విశ్లేషకుడు నేరుగా AIకి "ఆ తిమింగలం వాలెట్ యొక్క ఇటీవలి లావాదేవీలను సంగ్రహించమని" చెప్పాడు. AI ఒక సరళమైన జాబితాను ఇచ్చింది; కానీ ఈథర్స్కాన్లో తనిఖీ చేసినప్పుడు, లావాదేవీల హ్యాష్లు చాలా వరకు ఉనికిలో లేని కల్పితాలు. పాఠం: ప్రత్యక్ష డేటా కోసం AIని అడగడం వల్ల భ్రాంతులు ఏర్పడతాయి; డేటా మూలం నుండి తీసుకోబడుతుంది.
కేస్ 3 - ఏకాగ్రత నమూనా నిర్ధారించబడింది. ఒక విశ్లేషకుడు అతను సంగ్రహించిన నిజమైన బదిలీ డేటాను AIకి అందించాడు మరియు దానిని అర్థం చేసుకున్నాడు. YZ కొన్ని చిరునామాలలో నిధులు కేంద్రీకరించబడిన నమూనాను గుర్తించింది. విశ్లేషకుడు బ్లాక్ ఎక్స్ప్లోరర్లోని చిరునామా ద్వారా ఈ చిరునామాను ధృవీకరించారు - నమూనా నిజమైనది మరియు పంపిణీ ప్రమాదాన్ని సూచించింది. పాఠం: నిజమైన డేటాతో వివరణ విలువైనది; కానీ నిర్ధారణ మళ్ళీ మూలం నుండి.
గోప్యత మరియు నీతి
ఆన్-చైన్ డేటా "ఓపెన్" అయితే, దాని విశ్లేషణకు నైతిక పరిమితులు ఉన్నాయి:
- డి-అనామైజేషన్: నిజమైన వ్యక్తులకు చిరునామాలను సరిపోల్చడం (ముఖ్యంగా లీక్ అయిన డేటాతో) గోప్యతకు తీవ్రమైన ఉల్లంఘన; చట్టపరమైన మరియు అధీకృత సందర్భంలో మాత్రమే చేయబడుతుంది.
- వేధింపు/లక్ష్యం: వాలెట్ను ట్రాక్ చేయడం మరియు దాని యజమానిని లక్ష్యంగా చేసుకోవడం అనైతికం.
- పెట్టుబడి సలహా: "ఆ తిమింగలం కొనుగోలు చేస్తోంది, మీరు కూడా కొనుగోలు చేయాలి" వంటి అనుమానాలు తప్పుదారి పట్టించేవి మరియు బాధ్యతను కలిగిస్తాయి.
- సందర్భం లేకపోవడం: చైన్ డేటా ఉద్దేశాన్ని సూచించదు; బదిలీ అనేది నేరం కావచ్చు లేదా సాధారణమైనది కావచ్చు. అతిగా వ్యాఖ్యానించడం ప్రమాదకరం.
చిట్కా: ప్రతి ఆన్-చైన్ క్లెయిమ్ను "డేటా X చూపిస్తుంది" అని కొలవండి, "వ్యక్తి Y చేస్తుంది" కాదు. గొలుసు లావాదేవీని కనిపించేలా చేస్తుంది కానీ ఉద్దేశాన్ని నిరూపించదు.
సాధారణ తప్పులు
- AI నుండి నేరుగా లైవ్ డేటాను అభ్యర్థిస్తోంది. నకిలీ హాష్/చిరునామాను రూపొందిస్తుంది.
- వ్యాఖ్యను మూలానికి లింక్ చేయడం లేదు. బ్లాక్ ఎక్స్ప్లోరర్లో ప్రతి సంఖ్య తప్పనిసరిగా నిర్ధారించబడాలి.
- కారణం కోసం తప్పు సహసంబంధం. గొలుసు నమూనా ఉద్దేశాన్ని నిరూపించలేదు.
- ధృవీకరించబడని వ్యక్తులతో చిరునామాలను సరిపోల్చడం. గోప్యత ఉల్లంఘన మరియు లోపం ప్రమాదం.
- ఆన్-చైన్ అనుమితిని పెట్టుబడి సలహాగా మార్చడం. ఇది తప్పుదారి పట్టించేది మరియు బాధ్యతను సృష్టిస్తుంది.
- ఒక పెద్ద ఒప్పందానికి బదులుగా ప్రశ్నను డాక్యుమెంట్ చేయకుండానే భాగస్వామ్యం చేయడం. పునరావృతం పోతుంది.
సారాంశంలో
- ఆన్-చైన్ విశ్లేషణ అనేది ఓపెన్ చైన్ డేటా నుండి అర్థాన్ని చదవడం మరియు సంగ్రహించే ప్రక్రియ.
- AI యొక్క సురక్షితమైన సహకారం ప్రశ్న రాయడం; ఫలితం మూలం నుండి వస్తుంది, భ్రాంతుల ప్రమాదం తక్కువగా ఉంటుంది.
- ఉచిత వివరణ ప్రమాదకరం; బ్లాక్ ఎక్స్ప్లోరర్లో ప్రతి సంఖ్య తప్పనిసరిగా నిర్ధారించబడాలి.
- చైన్ డేటా దృశ్యమానతను రుజువు చేస్తుంది కానీ ఉద్దేశ్యం కాదు; మితిమీరిన వ్యాఖ్యానం నివారించబడుతుంది.
- అనామకీకరణ మరియు లక్ష్యం చేయడం నైతిక సరిహద్దులతో అధీకృత సందర్భంలో మాత్రమే చేయబడుతుంది.
అప్లికేషన్ టాస్క్
ప్రోటోకాల్ లేదా టోకెన్ను ఎంచుకోండి. గత 30 రోజులలో ఆ టోకెన్ యొక్క రోజువారీ లావాదేవీల గణనను అందించే "క్వరీ జనరేషన్" ప్రాంప్ట్తో AIకి ఒక ప్రశ్నను వ్రాయండి (డూన్ ఉచితంగా అందుబాటులో ఉంది). ప్రశ్నను అమలు చేయండి. ఆపై AI ఫలితాన్ని "మెట్రిక్ ఇంటర్ప్రెటేషన్" ప్రాంప్ట్తో అర్థం చేసుకోండి. వాస్తవ ఫలితాల పట్టికలో AI యొక్క వ్యాఖ్యలో ప్రతి దావాను నిర్ధారించండి మరియు పట్టికలో ప్రతిరూపం లేని దావా ఉందో లేదో గమనించండి.
చెక్లిస్ట్
- [ ] నేను AI నుండి ప్రత్యక్ష డేటా కోసం అడగలేదు; నేను దానిని మూలం నుండి తీసివేసాను.
- [ ] నేను ప్రశ్నను అమలు చేసాను మరియు ఫలితాన్ని ధృవీకరించాను.
- [ ] నేను ప్రతి వ్యాఖ్యను వాస్తవ డేటా వరుసకు లింక్ చేసాను.
- [ ] నేను సహసంబంధాన్ని కారణంగా చూపలేదు.
- [ ] నేను అధికారం లేకుండా చిరునామా-వ్యక్తిని సరిపోల్చలేదు.
- [ ] నేను నా ఆసక్తిని పెట్టుబడి సలహాగా అనువదించలేదు.
- [ ] నేను ప్రశ్నను పునరుత్పాదక మార్గంలో డాక్యుమెంట్ చేసాను.