有人刚刚构建了加密领域的 Claude

“研究”一词源自中古法语“rechercher”，结合了 re（再次或深入地）和 cerchier（搜索）。它强调研究是一种彻底、详细的调查，旨在揭示信息、核实事实或增进理解。

确实，过去一个人需要花费大量的精力才能在互联网上搜寻信息，处理多个数据源，管理数十个标签页，构思一个引人入胜的故事，然后精心撰写那篇文章，希望有人会觉得他们的想法有趣。

现在呢？我们只需一个 Prompt 就能得到一篇完整的学士论文。

那么，优势在哪里？一如既往，优势在于你自己的声音和方法。

你看，LLM 是从互联网上抓取的大量文本行的混合体。它们实际所做的，是根据它们训练所用的大量数据来预测词语序列。

重要的是，这些数据并没有明确的标签来区分什么是“好内容”或什么是“坏内容”。它只是内容。

这意味着它吐出的文本遵循了共同点，因此，平庸是 LLM 固有的特质。

为了更好地解释为何如此，我将引用著名的分布式系统专家和大型语言模型先驱甘地的话：

甘地想说的是，仅仅因为某物是由人类撰写的，并不会突然使其成为杰作。大多数人类创造的作品也是平庸的，这就是为什么 LLM 经常只能生成顶多算得上平庸的文案。

由于 AI 反映的是平均水平，它不能替代你的思考。你需要注入你的品味、视角和故事。当你这样做时，AI 就会从一个平庸生成器转变为生产力助推器。

因此，如果你碰巧正处于一种奇怪而错误的思维状态，在做研究时故意回避 AI，那么你正在错过机会并浪费宝贵时间。归根结底，我们的专长一直是整合信息并构建引人入胜的叙事/故事。有了 AI，我们的工作变得更简单了，我们可以专注于最重要的一点——讲故事。

今天这篇文章的目标是展示如何有效使用一个特定的 AI 工具进行加密研究，同时又不失去自己的声音，并且在此过程中不过度依赖它。

什么是 SurfAI？

@SurfAI 是一个加密原生的 AI 平台，它将传统的数据收集和分析工作流整合到一个单一界面中。

Surf 的优势在于其前沿的 LLM 和 Agent 编排，它利用广泛的链上数据库和来源，为用户提供其普通同类产品无法比拟的全面且相关的答案。

可以把它想象成一个 24/7 全天候可用的加密研究分析师，他可以获取实时市场数据，读取区块链，扫描社交情绪，并将所有这些综合成一个清晰的答案。

你无需在 DeFiLlama、tokenterminal、链上浏览器、DEX Screener、CryptoRank、ICODrops 或其他数据源等多个应用程序之间切换，只需向这位分析师提出相关问题即可。

Surf 会同时引用 200 多个来源，将整个工作流整合到一个 Prompt 中。相当巧妙，对吧？但它是如何实现的呢？

它由其母公司 Cyber 开发，是一个加密专用的多模型和 API 套件，结合了链上数据和链下智能。

Surf 维护着一个全面的加密生态系统知识图谱（数据库）：项目、Token、团队、投资者、社交账户及其关系，提供清晰、上下文感知的响应。

随着 2.0 模型的推出，其准确性比 v1.0 提高了约 10%，同时研究时间平均减少了 50%。Surf 现在可以处理以前难以解决的查询，并且速度更快。

实际上，Surf 的答案来自一个动态组装的加密数据库（40 多个链，200 多个来源，12 万多个 Twitter 账户），这些数据在推理过程中根据任务的复杂性注入到主要的底层模型中。

好了，理论就到这里，让我们探索使用 Surf 的不同方式。

核心功能

该应用程序的设计直观，模仿了 ChatGPT、Claude 或任何其他面向用户的 AI 应用程序的用户体验。聊天框是核心，它提供三种不同的模式：Auto（自动）、Instant（即时）和 Deep Research（深度研究）。

Auto 是一种自适应模型，它根据请求参数和问题复杂性在 Instant 和 Deep Research 之间自动选择。

Instant 是一种轻量级模型，针对简单查询的快速响应进行了优化，而 Deep Research 则更强大，具有更深层次的推理能力，旨在处理需要彻底分析和多步骤推理的复杂问题。这并不令人意外。

然而，令人惊讶的是，你可以从这个应用程序中收集到的信息和数据点的巨大数量。

让我们先以粗略的演示文稿格式分解它们，然后我们将通过示例来展示如何利用这套工具进行特定查询。

• 跟踪实时代币价格、交易量、市值、期货数据（资金费率、未平仓合约、清算）和 DeFi 指标（TVL、费用、收益）。
• 利用链上活动、社交参与和交易信号跟踪热门加密代币、项目和叙事。
• 读取来自 EVM 兼容链和 Solana 的区块链数据。分析钱包、跟踪资金流向、查看持有者分布，并通过自然语言理解智能合约。
• 提供代币经济学分解，包括解锁时间表、分配和归属时间表，显示代币何时解锁、供应变化和市场影响。
• 跟踪活跃的加密风险投资公司、投资组合、近期投资、基金规模和支持的项目。
• 聚合新闻和社交媒体，通过 Surf 知识图谱中的命名实体识别将提及内容链接到项目和代币。

虽然这些功能嵌入在模型中并通过正确的 Prompt 浮现，但 Surf 还通过 Crypto Pulse 提供了更即时、一目了然的市场视图。

Crypto Pulse

由于写作在很大程度上依赖于了解时事，并使用比较和类比使主题与读者相关，但在实践中，面对我们每天面临的铺天盖地的噪音，这可能相当具有挑战性。

考虑到这一点，不幸的是，我无法在本文中找到使用“OpenClaw”一词的方法，所以如果你还在读，请在下方评论你的皮质醇水平。

不过，我可以推断出你早晨的日常习惯：

打开 Twitter，漫无目的地滚动，以为自己正在了解世界上发生的事情以及你在睡觉时哪个币被 rug 了。

片刻之后，你终于偶然发现了一个所谓的“跑者”。你接着打开 DEX Screener 查看情况。对于更高级的玩家，你可能会四处打探，试图找出这个币是否是一个捆绑包。剧透：它们都是。

看到绿色蜡烛后，你的神经开始兴奋，这促使你在群聊中分享这个代码，希望能找到确认偏误，让你确实应该上车，结果却买在了最高点。听起来熟悉吗？

抱歉带来坏消息，但你花在漫无目的的滚动和聊天上的时间比实际研究的时间更多。更不用说你没有得到事情的完整画面或背景了。

如果你是一个拥有神秘收入来源的 NEETmaxxing 懒汉，那么请随意采用上述策略。

但如果你珍惜你一天的每一分钟，并且只是想要最高的信噪比，那么在一天开始时查看 Crypto Pulse 会让你最快地了解情况：

• 新闻： 提供每日热门话题、趋势和市场动向新闻的摘要。快速浏览以获取概览，或点击查看详细见解。
• 实时动态： 即时跟踪 12,000 多个账户和媒体来源。向你展示正在发生的事情，实时更新。

在查看完 Crypto Pulse，不可避免地屈服于 Twitter 算法，并享用了两杯加糖的玛奇朵和几剂益智药之后，你应该已经了解了世界大事。现在是开始写作的时候了。

如何利用 Surf 进行研究

第一步：获取概览

当被要求撰写一篇关于特定项目或领域文章时，第一步是获取一个广泛的概览。在这里，我通常使用 Deep Research 模式并给出诸如“项目 X 是什么？”之类的通用 Prompt。

虽然这看起来很简单，但这个查询已经解决了几个痛点。

在顶部，Surf 立即生成一个项目卡片，其中包含解释性的一句话、代币价格、融资金额以及指向网站、文档和白皮书的链接，取代了手动收集最基本项目信息的工作。

由于项目存储在 Surf 的数据库中，点击项目卡片会弹出一个包含详细信息的窗口。这包括实时数据，如 TradingView 窗口、最新新闻、交易量热图、按 X 账户划分的关注度等等。

我不再需要面对窗口中 10 多个标签页的焦虑，而是将此查询作为我的主要参考点，当我稍后探索项目的特定部分时，我随时可以返回这里，就像 Surf 也引用了用于研究的不同来源和链接一样。

第二步：深入探索

当我阅读那些本来需要我花一个小时才能收集到，但 Surf 只花了一分钟就完成的研究时，我的神经出乎意料地开始兴奋，我的大脑开始在基于碳的 RAG 中连接向量，将类似的项目、技术、价格模式以及我从在这个行业中度过的艰苦岁月积累起来的其他相关知识联系起来。

与此同时，一些即时问题也随之出现，例如主要竞争对手是什么，或者代币经济学是什么样的。对于后者，我只需让 Surf 创建一个包含项目归属时间表的图表。

重点是，无论我有什么问题，Surf 都能比我搜索得更快地回答，所以我没有理由“对抗”它。如果你不这样做，你的同行肯定会这样做。

第三步：理解复杂概念

由于我们的天性是挖掘信息，我不可避免地会手动搜索特定细节。当一个项目技术复杂且超出了我的能力范围时，它的文档往往会带来更多问题而不是提供答案。

有了 Surf，我只需复制我不理解的特定部分或图像，然后让 Surf 用通俗易懂的语言（我能理解的语言）解释其含义。

第四步：快速查找数据

使用 Surf 也可以快速查找数字。但是，请记住使用 LLM 的第一条规则：输出的质量取决于你的输入。在查找数字和统计数据时，请具体说明你正在寻找的指标类型、时间段等。

LLM 无法读取你脑海中的确切想法，所以不要因此责怪它。

第五步：事实核查

最后，这个工具还可以用来核实我不确定或不完全了解的任何陈述。

例如，我最近写了一篇关于 Ink 的文章，并探讨了 Ink 之前出现的由 CEX 支持的区块链。自然，Base 在这方面是明显的佼佼者，但我也想探索这种设置的先驱——币安。

我只是粘贴了我觉得自己缺乏理解的段落，果然，Surf 强调了两种产品相似之处和设计差异，甚至提供了额外的见解。

作为一名狂热的 Surf 用户，我对模型的响应和数据源的广度已经非常满意。然而，2.0 版本计划推出的功能将把链上分析提升到一个全新的水平。

Surf 2.0

到目前为止，Surf 一直是一位出色的初级分析师，为我省去了查找信息、统计数据、来源等麻烦。工作时间长，薪水不错，但他乐在其中。

有了 2.0，Surf 成为了一名高级分析师，能够创建自定义仪表板、实时数据跟踪器和公共网站。

与其他“氛围编程”工具（如 Lovable 或 Glide）不同，后者需要用户手动设置 API 源、数据库和其他技术细节才能获取实时数据，Surf 会自动处理所有这些。

现在，我们面临着一个对技术娴熟的人来说真正的挑战。

你看，在我看来，研究人员的巅峰是能够构思一个引人入胜的故事并将其转化为视觉呈现。在加密领域，Dune 等仪表板构建工具一直是这种媒介。

直到现在，我的智商一直阻碍我学习 SQL 或其他涉及数据聚合和呈现的技术细节，因此也阻碍了我创建视觉上吸引人的仪表板。有了 Surf，这种障碍已被消除。

举一个实际的例子，我目前正在撰写一篇关于 Agent 商务的文章，比较 x402、MPP、AP2、ACP 等协议。

经过多次来回的对话和查询，我已经在单个窗口中收集了大量关于这个主题的有价值的上下文。

我不会将时间浪费在无休止的迭代和模糊的请求（例如“为我构建一个关于 Agent 商务的仪表板”）上，而是利用这个上下文，让 Surf 为我制作一个 Prompt。

请记住，这并不能完全消除以后进行调整的需要，但它肯定会帮助你更快地达到目标。

结果呢？一个功能齐全的网站，支持自定义域名和可定制的网站元数据：图标、标题、描述、社交预览图片，以及具有一键回滚功能的版本历史记录，以防出现问题。

它提供对实时加密数据的访问，无需 API 密钥，并且数据会自动拉取和刷新。

你还可以将完整的仪表板数据导出为 CSV 和 PDF。通过 ChartCard 工具栏，可以以 PNG 和 CSV 格式导出每个图表。

最重要的是，还有深色模式切换。

不相信我？请在此处亲自查看。

总结

在整篇文章中，我是否将写作委托给了 AI？当然没有。我是否用它来快速查找数据、提供见解、搜索来源或核实我的主观陈述？绝对是。

虽然我的一部分最初拒绝了这个工具，但这种犹豫源于恐惧。可以理解，拒绝未知是我们的天性，甚至会与之抗争。

但一旦你意识到工具的强大程度取决于其使用者，一种赋权感就会油然而生。

突然之间，你不仅能够将研究速度提高十倍，使这项工作中那些最繁琐的部分变得更容易，而且它还解锁了你以前无法获得的能力，比如构建炫酷的仪表板。

因为谁不喜欢看炫酷的仪表板呢？

最终，像 Surf 这样的工具让我们有更多时间做我们最喜欢的事情：听着键盘敲击声，记录下我们的想法，而无需担心我们获得的信息的准确性，或者如何查询链上数据以通过令人惊叹的视觉效果传达我们的想法。

工具就在这里；请使用它们。

• 原文链接： x.com/blocmates/status/2...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～