金色財經
作者：Stacy Muur 翻譯：善歐巴，金色財經
只有當你不給加密研究設定一套生命周期時，它才會顯得混亂。一旦我建立了這套流程，雜音就減少了。雖不會降到零，但足以讓人清晰思考。這是我一直反覆使用的框架。
我總是先確定自己真正想要回答的問題。這聽起來理所當然，但卻是大多數人匆忙略過的一步。我會定義研究的資產、協議、敘事或事件，並寫下我想要驗證的假設。不是結論，是假設。
有時靈感來自我自身的好奇心。其他時候，我會關注頂級風投正在投資的項目，或者親自體驗一個新協議。無論哪種方式，這一步都會給我設定邊界。沒有它，我最終只會在各種數據面板和帖子裡漫無目的地瀏覽，看似高效，實則毫無結果。
一旦我知道自己要尋找什麼，就會從所有重要渠道收集原始信號。鏈上數據，如交易、TVL 和巨鯨錢包流向。市場數據，如價格、成交量和衍生品倉位。來自 Twitter、Discord 和 Reddit 的社交數據。還有節奏更慢的資料：白皮書、文檔和長文研究。
在實際操作中，這意味著使用 Treeofalpha 或 WatcherGuru 這類工具獲取新聞，用 CoinGecko/CoinMarketCap 獲取歷史價格數據。我不會花太多時間刷加密推特，因為如果資訊已經在推特上流傳，那它很可能已經被稀釋了。數據很雜亂，但正是這種雜亂之中，通常會出現早期信號。
在這一步，我會進行盡職調查，清洗收集到的資訊、解決矛盾，並將所有內容按時間對齊。我會核查數據來源：區塊鏈瀏覽器數據與付費 API 對比，官方面板與第三方匯總對比。
然後我會對數據進行標準化：統一單位、統一時間周期、統一假設前提。如果你跳過這一步，之後發現的任何規律都可能是假象。
只有在數據清洗乾淨之後，我才會開始尋找規律。異常的鏈上行為、TVL 突然飆升、此前不存在的相關性、先於價格出現的情緒轉向。
工具在這裡很有幫助。DefiLlama 非常適合發現生態層面的異常值。當我需要更專業或針對特定協議的視圖時，我會使用 Dune、Artemis、Dexu 和 Token Terminal。目標不是印證偏見，而是注意到與基線相比不同尋常的地方。
這是把數字轉化為意義的環節。如果 TVL 上升，我會追問原因：新的激勵措施？積分計劃？真正的產品突破？然後我會觀察市場是否真的在討論它，還是數據在悄悄變化。
我認識到，價格和基本面不會孤立運動。它們會隨著敘事一起變動。梳理這些敘事，並判斷它們是在強化還是在消退，是連接分析與現實的橋樑。
最後，我把所有內容匯總在一起。我會寫一段精鍊的核心總結，突出關鍵數據，在需要說明的地方加入圖表，並同時列出風險與機會。沒有廢話。
我寫過的最好的報告，短到可以快速閱讀，又足夠深刻，每一個論斷都能追溯到證據。這種平衡很難把握。但一旦做到，研究就不再令人不堪重負，而是能幫人做出決斷。
而這一點，比任何單一工具都更能給你帶來優勢。
我測試過足夠多的 AI 工具，因此天生持懷疑態度。但當 AI 真正有效時，原因非常具體。AI 主要在幾個關鍵領域為加密研究和更廣泛的生態創造真實、可量化的價值：解決數據稀缺問題、增強鏈上分析、以及通過 AI 代理實現複雜自動化。這些功能還包括：
這是 AI 最亮眼的地方。
現代大模型驅動的系統可以在一條工作流中 ingest 跨公鏈、瀏覽器、API、新聞、加密推特、GitHub 和文檔的數據。過去需要數天完成的工作，現在幾分鐘就能搞定。更值得注意的是，它們能自動處理數據標準化和時間對齊。
根據我的經驗，這能將數據準備工作減少 80% 以上。並且它能給你提供在加密領域中稀有的東西：對當前正在發生的事情，擁有相對一致的 「事實基準」 視圖。
AI 在規模化處理上尤其高效。
錢包聚類、區分巨鯨與散戶、檢測異常流動性變化或代幣釋放模式、繪製代幣轉賬圖譜以揭示生態之間隱藏的關聯。這些都不是人類能夠高效重複完成的工作。
當與合規級工具結合時，它的能力會更加強大。不魔幻，但很高效。
這是最讓我意外的部分。
針對加密領域微調的自然語言處理模型，真的能理解加密行業語言。它們能識別諷刺，追蹤治理情緒的變化，在價格做出反應之前就捕捉到敘事轉向，而不是之後。
最好的系統會 ingest 加密推特、Discord、論壇、GitHub 議題、部落格，甚至播客。一些資訊金融平台更進一步，根據 KOL 的可信度和歷史準確率對情緒進行加權。這不是炒作，這是信號過濾。
即便分析完美，寫作依然是一項工作。
執行摘要、風險表格、對比框架。這些都要花費數小時。AI 不會取代判斷，但它非常擅長撰寫初稿和搭建結構。它給我一個乾淨的基礎去優化，而不是需要對抗的空白頁面。
真正的好處不只是速度，而是一致性。每份報告都從同一套分析骨架出發。
我將 AI 工具生態視為一系列邊界清晰的層級，直接對應我的研究方式。每個工具都適配我工作流的特定階段，從原始數據聚合一直到整合與最終研究產出。
我使用這一層來降低搭建成本，避免在真正工作開始前浪費時間清洗數據。
多鏈數據獲取：像 SurfAI、Minara、ChainGPT 這類工具，幫助我跨多條公鏈獲取數據，用於表層掃描和更深入的協議研究。
更低的搭建成本：這些工具為錢包追蹤、敘事監控、跨鏈分析等工作流聚合輸入，無需在多個面板之間切換。
這是將原始數據轉化為信號的環節。
錢包聚類：Nansen 和 Arkham 幫助我追蹤聰明錢，並將地址與已知實體關聯。
流動性與釋放分析：DefiLlama 的 LlamaAI 允許我查詢協議級指標，無需手動在多個面板間切換。
跨生態資金流向映射：LorisTools 是我快速查看各交易所資金費率和資本流動的首選工具。
我使用 NLP 工具來理解敘事在價格完全反應之前如何變動。
受 KOL 權重影響的情緒：KaitoAI 幫助我以結構化方式追蹤敘事變化、情緒趨勢和 KOL 活動。
敘事速度與價格走勢對比：Grok 適合掃描加密推特，及早發現新興敘事。
這是最終的壓縮層，將想法轉化為可發布的研究。
寫作與整合：我依賴經典大模型如 Claude Opus、Grok 和 ChatGPT 來拆解複雜話題、構思角度，並將原始洞察轉化為乾淨的研究輸出，尤其是在配合文件上傳功能時。
大多數通用大模型在加密研究中都會失效。真正重要的數據分散在區塊鏈、小眾推特帖子、實時面板、Discord 群組和付費報告中。如果模型無法理解這些碎片化資訊並進行推理，你得到的就只是聽起來自信、實則一無所知的膚淺總結。
這就是為什麼我對 AI 工具變得挑剔。真正重要的工具不只是做聚合。它們能用加密的邏輯進行推理。我花了時間測試那些優先理解而非複述的平台。
Surf 是一款專為加密研究打造的助手。它基於鏈上數據、市場結構、社交情緒以及深度加密專屬搜尋層進行訓練。結果是，它用起來不像聊天機器人，更像一個智能終端。
突出的一點是它區分了快速查詢和真正的研究。你可以提出簡單問題以快速獲得答案，或觸發更深度的報告，將價格走勢、資金流動、衍生品、情緒和敘事背景結合成真正可用的內容。我明白為什麼機構和獨立研究者都在傾向於使用它。這款產品對加密領域的關鍵要素有明確判斷，而這是一個優勢。
Surf 有兩種清晰的運行模式，這種簡潔性讓我印象深刻。
Ask 追求速度。它是單輪、輕量、直接的。我用它進行快速查詢，比如價格、簡短摘要或基礎事實，它能在一分鐘內做出回應。
Research 是 Surf 深入分析的模式。它將價格走勢、鏈上流動、衍生品數據和實時社交情緒整合到結構化報告中。該模式專為多層推理、敘事分析、策略制定以及完整的通證經濟學或宏觀深度研究而設計。
我最喜歡的一點是，我可以控制深度。我可以要求新手級別的解釋，或是精簡的五條要點總結，全部通過網頁或行動端上同樣熟悉的聊天界面實現。
速度與深度之間的這種平衡，讓 Surf 令人印象深刻。
Minara 感覺像是加密原生虛擬 CFO 的早期版本。它讀取研究員關注的信號，但將其轉化為結構化分析和可執行工作流。
最突出的是自動化。無需手動跨鏈即可完成跨鏈交易。通過自然語言執行策略。還有一個代理系統，讓你無需編寫代碼即可搭建監控、交易和收益類工作流。當我測試它時，Minara 不只是回答問題。它像真正了解加密市場如何運作的人一樣推理。
Minara 有三個邊界清晰的運行模式。
Chat Mode 中，我可以就市場、代幣、協議和策略進行自然、高信號的對話。它理解加密語境，而不只是通用金融語言。
Trade Mode（目前處於等待名單）將聊天界面轉化為執行層。可以直接從對話中在永續去中心化交易所下單，將分析與行動整合為一個流程。
Workflow Mode 是 Minara 真正打動我的地方。它的功能如同一款 AI 原生金融操作系統。我可以設置價格提醒、監控錢包和代幣，並自動化定投等重複性策略。在對交易者、研究員和礦工進行代幣研究、基本面分析和交易設置的壓力測試後，其突出的不同之處顯而易見：Minara 用加密邏輯推理，而不是抽象概念。
Claude Opus 更偏向語言與推理，而非執行。它的優勢在於清晰解釋複雜的加密系統，尤其適合尚不深入的原生用戶。它擅長整合與敘事構建，在實時決策支持方面較弱。我把它看作思考夥伴，而非交易或監控工具。
作為一款多功能 AI 模型，OPUS 通過深度學習技術實現了出色的性能，並在加密市場站穩了腳跟。這種將技術創新與研究目標相結合的設計，使 OPUS 成為推動人工智慧與區塊鏈技術融合的代表性項目。
ChatGPT 作為通用模型依然表現出色。它真正的優勢是壓縮。我用它來總結白皮書、提取核心論點、壓力測試觀點，並從不同角度重構思路。藉助合適的提示詞和外部數據，它會成為強大的研究副駕駛。單獨使用時，它並非加密原生。但作為更廣泛工具棧中的一員，它難以替代。
一個使用 ChatGPT 的實用工作流包括：
我發現，AI 工具對加密研究的幫助遠大於危害，但前提是你把它們當作判斷力的放大器，而非神諭。當你這樣使用時，它們能節省時間並 sharpen 思考。反之，則會誤導你。
AI 仍然缺乏細微差別。它可能編造數字。即便邏輯合理，我也見過模型虛構指標或錯誤陳述鏈上數據與指標。如果你過度依賴不透明的輸出，就會繼承它們的盲點。但更大的失敗模式是，把無聊偽裝成洞見。有些工具產出膚淺的總結。它們看似有用，卻用泛泛之談和垃圾結論讓你迷失方向。我已經不再相信任何無法驗證的內容。
速度很重要。分析很重要。來源聚合很重要。總的來說，只要你做好驗證，這些好處就大於風險。我認識的最好的交易者和研究員仍然會核查原始來源、關注引用依據，並將 AI 與個人盡職調查相結合。這就是優勢所在。
真正在改變的是工作本身。加密研究正在從資訊收集轉向信號提取。數據分散在各條鏈、各個平台和各個社交層面。如今的優勢來自能夠實時在這些混亂中進行推理的系統。
更值得注意的是，有一個我們討論得不夠多的上限。Anthropic 最近的研究強調了測試時計算量的逆縮放現象。
矛盾之處令人不安：給模型更多處理時間，它的推理效果實際上可能更差。我已經在實際應用中看到這種情況：過度思考導致決策退化。這是一個無聲的警告，提醒人們不要假設 「更多算力一定有用」。
我反覆得到的教訓很簡單。AI 強大，甚至聰明。但它很脆弱。在紀律和系統思維下使用，它是力量倍增器。隨意使用，它就是噪音。優勢不在於自動化，而在於更快得到驗證與應用的判斷力。
來源：金色財經
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