O que defi-onchain-analytics faz?
Analise dados on-chain de DeFi com chamadas JSON-RPC brutas para insights verificáveis, descoberta de contratos e análise de loop orientada por IA.
Analise dados on-chain de DeFi com chamadas JSON-RPC brutas para insights verificáveis, descoberta de contratos e análise de loop orientada por IA.
Esta skill capacita agentes de IA a analisar dados on-chain de finanças descentralizadas (DeFi) usando chamadas JSON-RPC brutas, garantindo que cada insight seja verificável diretamente na blockchain. Ela suporta a descoberta de novos contratos inteligentes, análise de transações e loops de consultas repetitivas que permitem à IA refinar sua compreensão sobre pools de liquidez, swaps, empréstimos e outras operações DeFi. A skill é ideal para ferramentas como Claude Code, Cursor e Codex, pois fornece uma interface programática e flexível para interagir com nós Ethereum ou compatíveis sem depender de serviços centralizados. Ao usar chamadas JSON-RPC puras, o agente pode executar consultas personalizadas, armazenar resultados intermediários e realizar análises iterativas, o que é fundamental para detectar padrões, anomalias ou oportunidades em protocolos como Uniswap, Aave e Compound. A documentação detalhada (SKILL.md) guia o usuário na configuração do endpoint RPC, na estruturação de chamadas eth_call e eth_getLogs, e na implementação de lógica de loop para análises aprofundadas.
npx skills add leishaurgent673/defi-onchain-analyticsInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Analise dados on-chain de DeFi com chamadas JSON-RPC brutas para insights verificáveis, descoberta de contratos e análise de loop orientada por IA.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.