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Optimizador de rendimiento DeFi basado en IA

Esta aplicación te enseña a integrar la API de Aerodrome Swap con un modelo de IA para crear un optimizador de rendimiento DeFi personalizado y un panel de análisis para Aerodrome.

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Marco de trabajo/biblioteca de front-end:
Reaccionar
Idioma:
TypeScript
Herramienta de compilación/servidor de desarrollo:
Next.js
Vista previa de la aplicación de ejemplo

Resumen

Este proyecto es un optimizador de «yield farming» en DeFi basado en inteligencia artificial que ayuda a los usuarios a diseñar estrategias de cartera personalizadas en los fondos comunes de Aerodrome Finance dentro de la red de Base .

Esta aplicación de ejemplo se ofrece únicamente con fines educativos y de demostración. Su uso es bajo tu propia responsabilidad.


consejo

Descubre cómo crear el optimizador de rendimiento DeFi basado en IA en Base en nuestra guía técnica aquí.

Requisitos previos​

  1. API de Anthropic « Claude »:

  2. Quicknode Cuenta:

Inicio rápido​

1. Clonar el repositorio​

git clone https://github.com/quiknode-labs/qn-guide-examples.git
cd qn-guide-examples/sample-dapps/ai-powered-defi-yield-optimizer

2. Instalar las dependencias​

pnpm instalar
# o
npm install

3. Configuración del entorno​

cp .env.example .env

Editar .env:

# Necesario para la optimización de la IA
ANTHROPIC_API_KEY=tu_claude_api_key_aquí

# Requerido para los datos en tiempo real de Aerodrome
NEXT_PUBLIC_QUICKNODE_ENDPOINT=https://your-quicknode-endpoint.com/tu-clave-api/

4. Ejecutar el servidor de desarrollo​

pnpm dev
# o
npm ejecutar dev

Visita http://localhost:3000 para ver la solicitud.

Arquitectura​

Descripción general del sistema​

┌─────────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   Entrada del usuario    │    │   Procesamiento de IA  │    │  API de datos del pool  │
│                 │    │                  │    │                 │
│ • Cuestionario de riesgo     │───▶│  API de IA de Claude   │◀───│ API de Quicknode   │
│ • Preferencias   │    │  • Análisis      │    │ • Cuotas en directo    │
│ • Inversión $  │    │  • Optimización  │    │ • Datos de tokens    │
└─────────────────┘    │  • Razonamiento     │    │ • Verificación  │
                       └──────────────────┘    └─────────────────┘
                                │
                                ▼
                       ┌──────────────────────┐
                       │ Estrategia optimizada   │
                       │                      │
                       │ • Selección de grupos     │
                       │ • Asignaciones        │
                       │ • Puntuaciones de riesgo        │
                       │ • Razones          │
                       └──────────────────────┘

Implementar en Vercel

Implementar con Vercel

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Aportaciones y comentarios
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Para colaborar, sigue estos pasos:
  1. Hacer un fork del repositorio
  2. Crear una rama de características:
    git checkout -b feature/amazing-feature
  3. Guarda los cambios:
    git commit -m "Añadir una función increíble"
  4. Envía tu rama:
    git push origin feature/amazing-feature
  5. Abre una solicitud de incorporación de cambios.
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