Miles Deutscher
Miles Deutscher|2026年06月26日 08:46
我最近构建了一个基于人工智能的世界杯预测系统。 昨天的胜率为91.7%。 在12场比赛中,只有一场预测错误(英格兰对阵加纳——平局而不是英格兰获胜)。 以下是我构建它的方法(两周的试错): 建造这个航站楼有20个步骤。然而,为了简单起见,我将其浓缩为6个关键组件。 我个人选择了Claude Code来构建这个版本,因为我对它最熟悉,但你可以自由使用任何你喜欢的编码工具。 注意:如果任何步骤看起来太复杂,请向您的AI编码合作伙伴寻求帮助。 第一步:规划 在编写任何代码之前,您需要绝对清楚地了解您的代码 其实想建。 对于这一步,我建议在GPT-5.5中使用听写。 语音转储您在终端中想要的内容、您的最终目标、您想要查看的数据类型等。 计划启动提示 “我正在建造一个世界杯预测市场终端。我要把我的整个想法都表达出来,这样我们就可以在人工智能编码工具中使用这个计划来执行它。这只是总体架构和我的规划阶段。问我我的目标、我想要的功能和其他25个问题,以获得这个构建的准确文档。” 第二步:选择技术栈+连接RPC 接下来,你必须选择你的技术栈。 就我个人而言,我使用Claude Code构建了这个,并将我的技术栈分为三部分: → 处理所有数据工作的后端。 → 显示它的前端仪表板。 → 连续运行的单个进程(无论是在测试时在本地计算机上运行,还是在上线后在托管服务器上运行) 整个步骤中最重要的决定是终端如何实际获取数据。 这里有两条路: a) 第三方API汇总Polymarket数据并将其提供给您。 b) 直接连接到源(区块链)。 我选择了第二种选择。Polymarket交易发生在Polygon上,因此终端通过Polygon RPC连接,这本质上是一条直接进入区块链的线路,让后端在交易发生时读取每笔交易。 我还确保了此设置是中立的,这意味着它没有锁定在一个特定的RPC提供程序中。 可以插入任何兼容的Polygon RPC提供程序(例如Alchemy、QuickNode)。 到这一步结束时,您的终端应该可以直接、可靠地连接到每笔Polymarket交易背后的实际区块链活动。 步骤3:解码和丰富链上数据 原始区块链数据本身是不可读的——它只是日志、哈希和令牌ID,没有一个能告诉你实际交易了什么或由谁交易。 对于后端获取的每笔交易,您需要提取完整记录,提取实际交易细节,并将所有内容转换为干净的交易对象:哪一方被拿走,哪个钱包放置了它,有多少股份,以什么价格,以及何时。 为此,您需要使用Polymarket元数据将令牌ID映射到市场问题、slug、事件名称、结果和标签中。 这就是我如何将原始的链上数据转化为“巴西赢得2026年世界杯”之类的东西,并给出了明确的结果和明确的金额。 第四步:过滤世界杯数据 每一笔Polymarket交易的实时消息都是无用的。 接下来,你想告诉克劳德(或你的人工智能工具)帮助你过滤和检测大额购买、鲸鱼、重复的钱包行为、情绪波动、价格错位和世界杯观察名单流量。 我还内置了重复数据删除功能,因此一笔交易永远不会为同一钱包、市场、侧面和金额创建多张重复的信号卡。 否则,信号馈送会很快变得混乱,并开始失去其价值。 第五步:前端 这是最有趣的部分。 我亲自制作了一个锋利、深色、操作员风格的仪表板(如上所示)。 我还添加了以下过滤器:最小鲸鱼信号大小、仅世界杯视图、侧面过滤和仅鲸鱼流量。 还有一个暂停和恢复控制(成本约为40美元/小时,因此可以选择暂停是件好事)。 您可以在此处根据需要自定义/添加功能。 步骤6:测试和部署 最后一个阶段是确保它在真实条件下实际运行并保持可靠运行。 在上线之前,我测试了每个核心功能。 如果你遇到bug,我建议在xHigh推理上使用Opus 4.8,并使用/target命令自主调试你面临的任何问题。 检查完所有内容后,我将其部署到始终在线的主机(Vercel)上。 以下是复制类似Polymarket终端所需遵循的6个基本步骤。 这似乎很复杂,但人工智能可以指导你完成整个过程(诚然,我花了一段时间才把这件事做好)。
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