Как создать монитор Airdrop с помощью ИИ

Мониторинг законных возможностей раздачи — это гонка с высокими ставками против времени и мошенников. Ручной поиск Discord, Twitter и Telegram неэффективен и опасен. Создав монитор airdrop на базе искусственного интеллекта, вы можете автоматизировать процесс фильтрации возможностей с высоким уровнем сигнала из шума «пылевых» проектов. Обзор архитектуры Система опирается на три уровня: Прием данных: парсер или соединитель API для получения публикаций проекта. Рассуждение ИИ: модель большого языка (LLM), оценивающая достоверность проекта. Оповещение: механизм уведомлений, отправляющий вам отфильтрованные результаты. Реализация Используя Python, вы можете интегрироваться с API LLM (например, OpenAI) для анализа твитов проекта. Цель состоит в том, чтобы определить, является ли проект «подтвержденным Airdrop», «потенциальным Airdrop» или «спамом/мошенничеством». импорт опенай защита анализ_проект_tweet(tweet_text): подсказка = е""" Проанализируйте этот твит проекта на предмет возможности раздачи. Верните «МОШЕННИЧЕСТВО» или «ВОЗМОЖНОСТЬ» и причину из 1 предложения. Твит: {tweet_text} """ ответ = openai.chat.completions.create( модель="gpt-4o", messages=[{"role": "user", "content": Prompt}] ) вернуть ответ.выбор[0].message.content # Пример использования твит = "Присоединяйтесь