Ленивый анализ: как не тратить 2–8 часов на проект впустую

Раньше я сидел за анализами проектов несколько часов. Конечно это больше было обусловлено написанием статей: делать скриншоты, описывать - это тоже время. Но когда вёл трансляцию по Lighter тоже заняло около двух часов.

В какой-то момент я просто устал тратить почти весь день на один проект — особенно когда их появляется десятки.
Тогда стало понятно: нужно упрощать процесс.

Последнее же время схема моя стала проще:

Я не буду в этом посте говорить, что надо зайти на сайт проекта и посмотреть на его качество, на историю домена и когда он создан для определения скама - о таком пишут многие.

А поделюсь, как работаю с ИИ:

1. Отправляю большой промпт по системе 4К ИИ-модели. Она должна по нему проанализировать команду, концепт, коин и код проекта.

2. Получаю отчёт.

Изучаю, интересен ли проект мне вообще. Если нет, следующий шаг не делаю.
И именно это экономит больше всего времени.

3. Сверяю, нет ли ошибок. Например, когда изучал cyfer, ИИ-модель описала токеномику другого проекта со схожим тикером.

Также проверяю концепт (документацию) на полноту и качество: нет ли нестыковок. Если есть, переспрашиваю и изучаю сам / передаю документацию в формате Markdown в ChatGPT для дополнительной проверки. Да, копирование документации занимает около 30 минут, но это всё равно быстрее, чем вручную анализировать проект несколько часов.

И только если нестыковки подтверждаются, иду в Discord и спрашиваю. Когда не отвечают - пропускаю проект.

По команде ИИ чаще всего верно находит информацию. Но стоит проверять источники: про тот ли проект, и есть ли данные вообще.

На результат сильно влияет выбранный инструмент. Ниже — те, которые использую или планирую использовать сам.

К посту я прикрепил файл с текущей версией промпта. Его вы можете использовать для аналитики проектов.

Но сразу скажу, что он со временем меняется, так как нахожу ещё более точные способы взаимодействия с ИИ-моделями. Да и рынок меняется, как и мой опыт.

По поводу сервисов, которые использую:

1. https://asksurf.ai/
Хорошо ищет информацию о команде. По концепту (изучает документацию) тоже, но не всегда без ошибок.
По коину (токеномика), как уже писал, ошибался. Но если нет похожих тикеров, вполне качественно описывает по промпту.
Код - тоже хорошо проверяет (я про наличие репозиториев и активность в них, про анализ наличия аудитов).
Вот только на счёт качества проверки их документов тоже не уверен. Поэтому скачиваю PDF и загружаю в Chat GPT, чтоб он прочитал.

Фича Curf в том, что вы можете увидеть информацию о команде или проекте, которую сами не видели. И если по ссылке источнику подтверждается она, и таких источников несколько - хорошо.

2. Manus.
Это вообще ИИ-модель со встроенным браузером. Хорошо изучает документации, SDK и даёт выжимку в .md файле по нужному направлению.
Пока не использовал в аналитике, но потенциал вижу, так как сканирует прям очень глубоко (один раз искал мне данные 9 минут, и нашёл!)

3. Parallel.
Тоже, говорят, хорошо проводит аналитику. И стоит один анализ $ 0.3.
Но сам пока не проверял.

В общем, инструментов достаточно: выбирайте, а лучше сравнивайте ответы от них для лучшего качества.


А что делать с токеномикой и концептом, если ИИ-модель лжет?

Для анализа токеномики используйте tokenomist.ai, Cryptorank, документацию на сайте или спрашивайте у команды в Discord / Telegram.

Для точного изучения концепта копируйте данные со всех страниц документации в Markdown файл (.md) и отправляйте его Chat GPT, требуя использовать лишь этот файл в качестве источника.
другой вариант, который даже пишет, сколько источников использовал - perplexity.

P. S. Но статьи и посты пишу практически вручную - так надёжнее.


Качественного отбора проектов вам желаю!

А вы какими инструментами пользуетесь для быстрой аналитики проектов? Используете ли вы ИИ как фильтр или всё ещё анализируете вручную?


😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот

📟 Прилетело из @blind_dev