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“檢測結果出來了，沒有一絲人工添加，全是 AI” 之前這個 Dune Query 約 95% 工作量都是由 AI 完成。這篇文章主要介紹 DuneAI ，以及如何使用 AI 高效進行提示詞工程（AI 互調？） 第一部分：Dune AI 使用簡單介紹 @Dune 內置的 AI 能夠幫助用戶使用自然語言快速生成 SQL 查詢。在新建查詢（Query）後可以在代碼塊底部看到提示詞輸入口 使用要點： 1. 使用英文清楚地表達想要查詢的內容，提供上下文，包括數據庫、時間範圍、具體的合約地址、代幣符號等關鍵信息 - 示例："List all trades involving WETH (0xC02aaA39b223FE8D0A0e5C4F27eAD9083C756Cc2) on Uniswap v3 in the past 24 hours" 2. 根據初始結果調整查詢需求 - Dune AI 內置了測試用例，確保生成的查詢可以正常運行 - 使用查詢代碼頂部"fix"功能，可以基於已有查詢進行修改和微調 具體介紹可見官方文檔： 第二部分：多 Agent 提示詞工程 在實際工作中，單獨依賴一個 AI 工具往往難以得到最佳結果。這裡介紹的一套多 Agent 協作的提示詞工程（Prompt Engineerimg）流程，可以顯著提高查詢質量和效率，並擴展到其他業務場景中 基本工作流程 1. 任務描述：首先明確表達業務需求 2. AI1處理：使用通用AI（如ChatGPT或DeepSeek）將需求轉化為專業提示詞 3. AI2執行：將優化後的提示詞輸入專業AI（如Dune AI）執行 4. 結果評估：檢查初步結果是否滿足需求 5. 迭代優化：根據需要調整提示詞，重複上述過程 可以根據需求靈活選擇貼近業務場景的 AI2，如使用 Dune AI 生成查詢、 Copilot Claude 3 完成編程任務、 Grok 3 檢索整理推特信息等 例如我的第一階段提示詞為： “ 我需要分析Solana鏈上特定代幣的交易行為，找出在指定時間範圍內： 1. 買入次數超過N次的地址 2. 每次買入金額大於X美元的地址 3. 淨流入（總買入-總賣出）大於Y美元的地址 4. 賣出次數不超過Z次的地址 最終需要返回這些地址的詳細信息，包括： - 錢包地址 - 淨流入金額 - 買入次數 - 賣出次數 - 首次交易時間 - 最後一次交易時間 - 代幣地址 請幫我把這個需求轉化為Dune AI能夠理解的專業提示詞格式，包括所有必要的模式和參數定義；使用英文；相關數據庫文檔：（我這裡提供了 中的描述） ” 之後我對第二階段提示詞進行了微調，並交由 Dune AI 生成查詢；使用的第二階段提示詞我放在了評論區 希望這一篇文章對你有幫助 （是的，這篇文章也使用了這個技巧，圖都是用 AI 生成了 mermaid 語法後用 AI 畫的）