DEV Community

drake
drake

Posted on • Edited on

claude code 开发加密货币行情报告 的全部对话过程

1、用ccxt查询bitget最近一周暴涨的币种，并且根据涨幅排行榜，分析每一个热门币的上涨原因
2、分析过程可以结合playwright mcp 进行获取更多维度的数据
3、输出数据详尽的分析结果

优化代码，每次输出前十名，并且给出详细的分析

我需要你将所有流程串起来，并将启动入口放在main.py文件中，执行这个文件就能完成所有的流程，自动输出最终的md文档

修改代码，新增加一个增强版热门币种分析报告.html 文件的输出

你项目存在一个严重的问题，top10你是硬编码在代码中的，但是top随时都有可能更新和变动，项目相关的基本面也随时可能变动；你需要将这个改为实时更新的

剔除传统模式这个代码功能，使其默认就是实时模式，且只支持实时模式

所有涉及到网络请求的部分都增加详细的日志打印

优化代码架构和代码结构，做到优雅精简

清除与代码执行无关的所有文件，我现在打算把它提交到github，所以要保持清爽

你的 “实时热门币种分析报告.html” 美观程度非常差，请做优化，优化成web3的界面风格

优化代码，将执行任务生成的所有相关文件统一放入一个目录

1、重新设计代码，剔除所有的缓存机制，每次执行都是实时从网络获取最新数据
2、剔除缓存中间结果的数据，不要有中间结果的文件产生

你的 实时热门币种分析报告.html 美观程度非常差，请做优化，优化成web3的界面风格

你项目描述这块不够详尽，只有几个字，后面就是...了，请修改为最为详尽的描述

项目的任何背景基本面信息都是每次执行程序的时候，自动从网络实时获取，而不是通过配置文件实现，重新设计你的代码

这几个数据源数据的获取不需要api key吗？

  1. 🔄 多数据源API集成
    • CoinGecko API - 主要数据源，获取完整项目信息
    • CoinPaprika API - 备用数据源，提供额外的项目详情
    • DexScreener API - 专注DeFi项目的交易数据

我看到你生成的项目描述有些是英文，请保证全部的项目描述都已中文的形式呈现

我需要你利用一切手段，进一步丰富项目描述

项目概述改为项目描述，我需要尽可能详尽的项目信息，而不是概述

有人对你的工作成果很有意见，意见如下，你怎么看？

  1. 报告内容深度不足，分析逻辑较为模板化

这是最核心的问题。报告中的“智能分析”部分，如“价格驱动因素”、“风险因素”和“投资建议”，实际上是基于非常有限的输入数据和固定的规则生成的。

  • 代码溯源:

    • _get_price_drivers, _get_risk_factors, _generate_conclusion 等方法在 RealTimeAnalyzer 和 CoinAnalyzer 中都存在。
    • 这些方法主要依赖于几个基本指标：change_percent (价格变化百分比), volume_to_mcap_ratio (交易量/市值比), market_cap (市值) 和一个硬编码的 category (类别)。
    • 例如，_get_price_drivers 方法会生成这样的结论：“高交易量/市值比率表明强烈的市场兴趣和FOMO情绪”。这是一个非常笼统的判断，缺乏对项目本身的深入分析。
    • 风险分析同样如此，例如“价格快速上涨可能导致短期回调风险”，这是一个普遍的市场规律，而非针对特定项目的深刻洞见。

  • 问题:

    • 缺乏真实的项目基本面分析: 尽管 EnhancedProjectInfoFetcher 尝试获取项目信息，但最终报告中的分析内容并没有真正利用这些信息。例如，项目的技术特点、团队背景、路线图、社区活跃度等关键基本面因素完全没有被纳入分析模型。
    • 分析结论同质化严重: 由于所有分析都源于相同的几个简单指标，导致不同币种的分析报告看起来会非常相似，只是替换了币种名称和数值。这大大降低了报告的实用价值。
    • “智能”程度有限: 报告中的“投资建议”和“风险评估”是基于简单的 if-elif-else 逻辑，与真正的智能分析相去甚远。
  1. 数据源单一，缺乏交叉验证

报告的数据完全依赖于单个交易所（默认为 bitget）的 API。

  • 代码溯源:

    • RealTimeDataFetcher 类只配置了一个交易所。
    • 整个分析流程没有从其他数据源（如 CoinGecko, CoinMarketCap, CryptoCompare，或链上数据）获取数据进行交叉验证。

  • 问题:

    • 数据可靠性风险: 单一交易所的数据可能存在延迟、错误甚至被操纵的风险。
    • 信息片面: 仅凭一个交易所的数据无法全面反映币种的全球市场表现、流动性和市值。例如，一个币种在 bitget 上交易量很高，但在全球范围内可能微不足道。
  1. HTML 报告的视觉呈现与交互性可以提升

ReportGenerator 类虽然能生成 HTML 报告，但其实现方式较为基础。

  • 代码溯源:

    • generate_html_report 方法通过字符串拼接的方式生成 HTML，并将 CSS 内联在 标签中。</li> <li>它依赖一个外部的 report_styles.css 文件，如果该文件不存在，报告将没有任何样式。</li> </ul></li> <li><p>问题:</p> <ul> <li>缺乏数据可视化: 报告中充满了文字和表格，但没有利用 matplotlib 或其他图表库生成可视化的图表（如价格趋势图、交易量变化图），这使得报告不够直观，难以快速吸引读者的注意力。</li> <li>静态内容: 生成的 HTML 是完全静态的。如果能加入一些简单的交互元素（如排序、筛选、图表切换），用户体验会好很多。</li> <li>样式依赖问题: 将 CSS 文件和主逻辑分离是好的做法，但代码中没有检查 report_styles.css 是否存在并给出明确的提示，这可能导致在不同环境中生成无样式的报告。</li> </ul></li> </ul> <p>总结与建议</p> <p>实时热门币种分析报告.html 的最大问题在于其分析内容的深度和可信度。报告看似详尽，但实际上是基于少量指标和模板化规则生成的，缺乏真正的洞察力。</p> <p>改进建议:</p> <ol> <li><p>深化分析逻辑:</p> <ul> <li>整合更丰富的数据: 引入更多维度的API数据，例如： <ul> <li>基本面数据: 从 CoinGecko 或其他类似平台获取项目团队、技术细节、白皮书、社交媒体活跃度等信息。</li> <li>链上数据: 对于支持的公链，可以分析持仓地址数量、大额转账、TVL (总锁仓价值) 等。</li> <li>情绪数据: 分析 Twitter、Telegram 等社交媒体的情绪。</li> </ul></li> <li>改进分析模型: 将上述数据融入分析模型，而不是仅仅依赖价格和交易量。例如，可以将“社区活跃度高”和“技术有重大更新”作为价格上涨的正面驱动因素。</li> </ul></li> <li><p>增强数据可靠性:</p> <ul> <li>多源数据交叉验证: 从多个交易所或数据聚合商（如 CoinMarketCap）获取数据，取其平均值或中位数，以提高数据的准确性。</li> </ul></li> <li><p>提升报告质量:</p> <ul> <li>增加数据可视化: 使用 matplotlib 生成价格走势图、交易量柱状图等，并将其作为图片嵌入到 HTML 报告中。</li> <li>美化 HTML 模板: 使用更现代、更专业的 HTML 和 CSS 模板来提升报告的视觉吸引力。可以考虑使用像 Jinja2 这样的模板引擎，而不是手动拼接字符串。</li> </ul></li> </ol> <p>将别人反馈的所有问题全部解决，可以按照你自己理解的最优顺序来</p> <p>你的代码无法执行：</p> <p>(crypto) drake@drake2shi crypto % python run.py</p> <h1> <a name="fatal-bad-revision-head" href="#fatal-bad-revision-head" class="anchor"> </a> fatal: bad revision &#39;HEAD&#39; </h1> <h1> <a name="加密货币实时分析系统" href="#加密货币实时分析系统" class="anchor"> </a> 🚀 加密货币实时分析系统 </h1> <p>📊 功能：实时数据获取、深度分析和报告生成<br> ⏰ 分析周期：实时数据<br> 🎯 输出：前10名热门币种详细分析报告</p> <h1> <a name="运行模式实时模式" href="#运行模式实时模式" class="anchor"> </a> 🔄 运行模式：实时模式 </h1> <p>🕐 开始时间: 2025-07-15 16:15:14<br> 📊 运行参数: Top 10 | 交易所: bitget</p> <p>🔄 步骤 0: 环境检查</p> <h2> <a name="验证python依赖包是否已安装" href="#验证python依赖包是否已安装" class="anchor"> </a> 📝 验证Python依赖包是否已安装 </h2> <p>🔍 检查项目依赖...<br> ✅ ccxt<br> ✅ pandas<br> ✅ matplotlib<br> ✅ numpy<br> ✅ requests<br> ✅ 所有依赖检查通过!</p> <p>🚀 启动实时分析...</p> <p>🔄 步骤 1: 实时数据获取</p> <h2> <a name="从bitget交易所获取实时top-10数据" href="#从bitget交易所获取实时top-10数据" class="anchor"> </a> 📝 从bitget交易所获取实时Top 10数据 </h2> <p>❌ 实时分析执行失败: f-string: invalid syntax (enhanced_coin_analysis.py, line 371)</p> <p>❌ 分析失败，总耗时: 0.3 秒<br> (crypto) drake@drake2shi</p> <p>增加请求间隔的市场来解决如下问题：</p> <p>2025-07-15 18:07:57 [WARNING] [project_info:1211] - [20250715180748-C] CoinGecko 请求达到最大重试次数 (3), 请求失败<br> 💥 请求异常 [20250715180748-C] - CoinGecko 达到最大重试次数 3 (重试 3/3)<br> 2025-07-15 18:07:57 [INFO] [project_info:72] - [20250715180748-C] 尝试从备用API获取信息: C<br> 2025-07-15 18:07:57 [WARNING] [project_info:1211] - [20250715180751-PUMP] CoinGecko 请求达到最大重试次数 (3), 请求失败<br> 💥 请求异常 [20250715180751-PUMP] - CoinGecko 达到最大重试次数 3 (重试 3/3)<br> 2025-07-15 18:07:57 [INFO] [project_info:72] - [20250715180751-PUMP] 尝试从备用API获取信息: PUMP<br> 2025-07-15 18:07:57 [WARNING] [project_info:1211] - [20250715180751-DOOD] CoinGecko 请求达到最大重试次数 (3), 请求失败<br> 💥 请求异常 [20250715180751-DOOD] - CoinGecko 达到最大重试次数 3 (重试 3/3)<br> 2025-07-15 1</p> <p>在回溯了最新的代码逻辑后，尽管报告在内容丰富度上有了巨大提升，但从一个最终用户的角度来看，它现在引入了几个新的、更严重的问题，这些问题都关乎报告的可用性、可信度和专业性。</p> <ol> <li>信息过载且缺乏重点，可读性极差 这是目前最突出的问题。报告的核心部分，即每个币种的“项目描述”，现在是一个巨大的、未经提炼的“文本墙”。</li> </ol> <ul> <li>代码溯源: crypto/core/project_info_fetcher.py 中的 _build_comprehensive_description 方法被设计为尽可能地填充信息，它将关于代币经济学、技术架构、生态系统、未来规划等所有能找到的信息，通过字符串拼接成一个极长的段落。ReportGenerator 类在生成报告时，不加处理地将这个巨大的文本块直接嵌入到HTML中。</li> <li>对输出结果的影响: 用户面对的是一个毫无重点、长篇大论的文本块，而不是一个清晰、易于消化的分析。关键的洞察（如果存在的话）完全被淹没在海量的细节中。这使得报告几乎无法阅读，用户很难在 短时间内获取核心价值点，从而失去了报告的意义。</li> </ul> <ol> <li>内容冗余重复，结构混乱 报告的不同分析模块之间缺乏协同，导致内容严重重叠和重复。</li> </ol> <ul> <li>代码溯源: <ol> <li>project_info_fetcher.py 生成了包含风险和驱动因素的超长描述。</li> <li>enhanced_coin_analysis.py 中的 _get_price_drivers 和 _get_risk_factors 方法又独立地生成了“价格驱动因素”和“风险因素”列表。</li> <li>最终报告将这两部分内容简单地并列放置。</li> </ol></li> <li>对输出结果的影响: 用户会在“项目描述”中读到一遍风险，紧接着又在“风险因素”部分读到一遍相似甚至完全一样的内容。这让报告显得非常冗余、结构混乱，缺乏专业的编辑和整合。给人的感觉就像是把 几个不同来源的材料直接复制粘贴到了一起，而不是一份经过精心编排的分析报告。</li> </ul> <ol> <li>缺乏真正的“分析”，只有“罗列” 报告成功地罗列了大量信息点，但没有将这些点连接成一个有主次之分的、可执行的观点。</li> </ol> <ul> <li>代码溯源: _get_price_drivers 和 _get_risk_factors 方法返回的是一个扁平的列表（drivers.append(...)）。所有因素的权重都是一样的。</li> <li>对输出结果的影响: 报告可能会列出10个价格驱动因素和10个风险因素，但用户无法知道哪三个是核心驱动因素，哪两个是致命风险。报告没有回答“所以呢？”这个问题。它提供了数据，但没有提供见解。 一个专业的分析报告应该能提炼出最重要的几个点，而不是让用户自己去从信息列表中筛选。</li> </ul> <ol> <li>“深度分析”的虚假感 报告中的许多“深度分析”结论是基于固定的、模板化的规则生成的，在某些市场情况下会显得非常虚假甚至错误。</li> </ol> <ul> <li>代码溯源: _get_price_drivers 方法中存在这样的硬编码规则：“作为{category}项目，{coin_symbol}受益于AI赛道持续高热度”。</li> <li>对输出结果的影响: 假如报告生成当天，AI赛道因为某个负面事件而暴跌，但报告仍然会输出“受益于AI赛道持续高热度”的结论。这种与市场现实脱节的“智能分析”会立刻摧毁报告的可信度，让用户觉得这个系统非常“愚蠢”。</li> </ul> <p>总结:<br> 当前 实时热门币种分析报告.html<br> 的核心问题是：它是一个未经处理的数据堆砌，而不是一份经过提炼的分析报告。它用信息的“量”掩盖了洞察的“质”的缺失，导致其作为一份决策参考工具的价值被严重削弱。</p> <p>你的请求有些问题，请根据日志做优化处理：[Pasted text #1 +219 lines]</p> <p>│ &gt; 这是你生成的html页面，看起来是有明显问题啊[Image #1]</p> <hr> <ul> <li>调用playwright mcp 对生成的html页面做反复的测试，测试你渲染的是否有问题，并且&gt;修复问题</li> </ul> <hr> <p>剔除所有冗余文件</p> <p>别人反馈的这些问题，你检查是否还存在</p> <p>在回溯了最新的代码逻辑后，尽管报告在内容丰富度上有了巨大提升，但从一个最终用户的角度来看，它现在引入了几个新的、更严重的问题，这些问题都关乎报告的可用性、可信度和专业性。</p> <ol> <li>信息过载且缺乏重点，可读性极差 这是目前最突出的问题。报告的核心部分，即每个币种的“项目描述”，现在是一个巨大的、未经提炼的“文本墙”。</li> </ol> <ul> <li>代码溯源: crypto/core/project_info_fetcher.py 中的 _build_comprehensive_description 方法被设计为尽可能地填充信息，它将关于代币经济学、技术架构、生态系统、未来规划等所有能找到的信息，通过字符串拼接成一个极长的段落。ReportGenerator 类在生成报告时，不加处理地将这个巨大的文本块直接嵌入到HTML中。</li> <li>对输出结果的影响: 用户面对的是一个毫无重点、长篇大论的文本块，而不是一个清晰、易于消化的分析。关键的洞察（如果存在的话）完全被淹没在海量的细节中。这使得报告几乎无法阅读，用户很难在 短时间内获取核心价值点，从而失去了报告的意义。</li> </ul> <ol> <li>内容冗余重复，结构混乱 报告的不同分析模块之间缺乏协同，导致内容严重重叠和重复。</li> </ol> <ul> <li>代码溯源: <ol> <li>project_info_fetcher.py 生成了包含风险和驱动因素的超长描述。</li> <li>enhanced_coin_analysis.py 中的 _get_price_drivers 和 _get_risk_factors 方法又独立地生成了“价格驱动因素”和“风险因素”列表。</li> <li>最终报告将这两部分内容简单地并列放置。</li> </ol></li> <li>对输出结果的影响: 用户会在“项目描述”中读到一遍风险，紧接着又在“风险因素”部分读到一遍相似甚至完全一样的内容。这让报告显得非常冗余、结构混乱，缺乏专业的编辑和整合。给人的感觉就像是把 几个不同来源的材料直接复制粘贴到了一起，而不是一份经过精心编排的分析报告。</li> </ul> <ol> <li>缺乏真正的“分析”，只有“罗列” 报告成功地罗列了大量信息点，但没有将这些点连接成一个有主次之分的、可执行的观点。</li> </ol> <ul> <li>代码溯源: _get_price_drivers 和 _get_risk_factors 方法返回的是一个扁平的列表（drivers.append(...)）。所有因素的权重都是一样的。</li> <li>对输出结果的影响: 报告可能会列出10个价格驱动因素和10个风险因素，但用户无法知道哪三个是核心驱动因素，哪两个是致命风险。报告没有回答“所以呢？”这个问题。它提供了数据，但没有提供见解。 一个专业的分析报告应该能提炼出最重要的几个点，而不是让用户自己去从信息列表中筛选。</li> </ul> <ol> <li>“深度分析”的虚假感 报告中的许多“深度分析”结论是基于固定的、模板化的规则生成的，在某些市场情况下会显得非常虚假甚至错误。</li> </ol> <ul> <li>代码溯源: _get_price_drivers 方法中存在这样的硬编码规则：“作为{category}项目，{coin_symbol}受益于AI赛道持续高热度”。</li> <li>对输出结果的影响: 假如报告生成当天，AI赛道因为某个负面事件而暴跌，但报告仍然会输出“受益于AI赛道持续高热度”的结论。这种与市场现实脱节的“智能分析”会立刻摧毁报告的可信度，让用户觉得这个系统非常“愚蠢”。</li> </ul> <p>总结:<br> 当前 实时热门币种分析报告.html<br> 的核心问题是：它是一个未经处理的数据堆砌，而不是一份经过提炼的分析报告。它用信息的“量”掩盖了洞察的“质”的缺失，导致其作为一份决策参考工具的价值被严重削弱。</p>

Top comments (0)