“检测结果出来了，没有一丝人工添加，全是 AI” 之前这个 Dune Query 约 95% 工作量都是由 AI 完成。这篇文章主要介绍 DuneAI ，以及如何使用 AI 高效进行提示词工程（AI 互调？） 第一部分：Dune AI 使用简单介绍 @Dune 内置的 AI 能够帮助用户使用自然语言快速生成 SQL 查询。在新建查询（Query）后可以在代码块底部看到提示词输入口 使用要点： 1. 使用英文清楚地表达想要查询的内容，提供上下文，包括数据库、时间范围、具体的合约地址、代币符号等关键信息 - 示例："List all trades involving WETH (0xC02aaA39b223FE8D0A0e5C4F27eAD9083C756Cc2) on Uniswap v3 in the past 24 hours" 2. 根据初始结果调整查询需求 - Dune AI 内置了测试用例，确保生成的查询可以正常运行 - 使用查询代码顶部"fix"功能，可以基于已有查询进行修改和微调 具体介绍可见官方文档： 第二部分：多 Agent 提示词工程 在实际工作中，单独依赖一个 AI 工具往往难以得到最佳结果。这里介绍的一套多 Agent 协作的提示词工程（Prompt Engineerimg）流程，可以显著提高查询质量和效率，并扩展到其他业务场景中 基本工作流程 1. 任务描述：首先明确表达业务需求 2. AI1处理：使用通用AI（如ChatGPT或DeepSeek）将需求转化为专业提示词 3. AI2执行：将优化后的提示词输入专业AI（如Dune AI）执行 4. 结果评估：检查初步结果是否满足需求 5. 迭代优化：根据需要调整提示词，重复上述过程 可以根据需求灵活选择贴近业务场景的 AI2，如使用 Dune AI 生成查询、 Copilot Claude 3 完成编程任务、 Grok 3 检索整理推特信息等 例如我的第一阶段提示词为： “ 我需要分析Solana链上特定代币的交易行为，找出在指定时间范围内： 1. 买入次数超过N次的地址 2. 每次买入金额大于X美元的地址 3. 净流入（总买入-总卖出）大于Y美元的地址 4. 卖出次数不超过Z次的地址 最终需要返回这些地址的详细信息，包括： - 钱包地址 - 净流入金额 - 买入次数 - 卖出次数 - 首次交易时间 - 最后一次交易时间 - 代币地址 请帮我把这个需求转化为Dune AI能够理解的专业提示词格式，包括所有必要的模式和参数定义；使用英文；相关数据库文档：（我这里提供了 中的描述） ” 之后我对第二阶段提示词进行了微调，并交由 Dune AI 生成查询；使用的第二阶段提示词我放在了评论区 希望这一篇文章对你有帮助 （是的，这篇文章也使用了这个技巧，图都是用 AI 生成了 mermaid 语法后用 AI 画的）

第二阶段 Prompt Scheme: `dex_solana.trades` Scheme Attributes: block_time: timestamp, UTC timestamp of trade amount_usd: double, unsigned USD value of the token traded token_bought_mint_address: string, if token_mint_address here then the trade is identified as buy token_sold_mint_address: string, if token_mint_address here then the trade is identified as sell trader_id: string, wallet address token_ Required Inputs: token_mint_address: string, solana token mint address to filter; start_datetime: date, start time; end_datetime: date, end time. Both in utc time; min_num_buys: number, minimal total number of buys within the time range; min_amount_per_buy: number, minimal amount for each buy, in USD; min_net_inflow: number, minimal amount summing inflow(total buy - total sell), in USD; max_num_sells: number, maximal total number of sells within the time range; Required Output : wallet_address: strings, wallet addresses matching above fields . net_inflow:number, signed total inflow num_buys: number, number of buys within time range num_sells:number, number of sells within time range first_trade_datetime:date, datetime first trade within the time range last_trade_datetime:date, last trade within the time range token_mint_address: string Write the SQL for me given the above requirements. Wrap the input parameters using double curly brackets {{}} in the SQL lines as place holders.