Prerequisiti
Cryptohopper MCP configurato in un client MCP — consulta la panoramica della configurazione.
Un'idea generale di cosa vuoi chiedere. La disciplina nei prompt aiuta di più quando la domanda è già chiara nella tua testa.
Le meta-regole
Regola | Cosa significa in pratica |
Sii specifico su cosa, non su come | Indica la coppia, l'exchange, il timeframe, il lookback, il formato di output. Non indicare lo strumento MCP o descrivere la meccanica della chiamata — il modello sceglie lo strumento giusto meglio di quanto tu possa specificarlo. |
Esplicita i vincoli | "Usa solo dati del ticker" o "limita il lookback delle candele a 100 barre" impedisce all'agente di recuperare troppi dati. |
Richiedi numeri concreti | "Includi almeno un prezzo, una percentuale o un rapporto per ogni affermazione" trasforma verdetti vaghi in affermazioni fondate. |
Fissa il formato di output | Se vuoi una tabella, dillo. Se vuoi un ordine specifico delle colonne, dillo. Senza questo, il formato varia da un'esecuzione all'altra. |
Dai spazio al ragionamento, non al routing | Il modello dovrebbe essere libero di concludere ciò che vuole — ma non di scegliere il timeframe. Quella è una tua decisione. |
Passaggi di configurazione
1. Inizia con un prompt diretto e conciso
Non preoccuparti dell'eleganza. "Utilizzando il Cryptohopper MCP, ottieni il ticker corrente BTC/USDT su Binance." Eseguilo. Guarda l'output. Nota cosa vorresti che fosse diverso.
2. Itera aggiungendo specifiche una alla volta
Aggiungi vincoli finché l'output non è quello che desideri. Ogni frase dovrebbe aggiungere un vincolo restrittivo: coppia, exchange, lookback, indicatore, domanda di output, regola di gestione dei dati. Ad esempio: "Estrai candele da 1h per ETH/USDT su Binance, ultime 150 barre. Calcola RSI(14). Dimmi il valore corrente dell'RSI e se le ultime 10 barre mostrano divergenza tra RSI e prezzo. Basa tutti i calcoli solo sulle barre chiuse; ignora la barra corrente incompleta."
3. Salva ciò che funziona e versiona la tua libreria
Nel momento in cui un prompt produce un output che useresti effettivamente, salvalo con un nome chiaro (daily_digest_v3, ta_single_pair, multi_venue_depth_check). Quando cambi un prompt, conserva la versione precedente — a volte quella più semplice funzionava meglio.
4. Taga i prompt per profilo di costo
Ti evita di eseguire un prompt costoso quando uno economico potrebbe andare bene.
Tag | Significato |
conveniente | Solo ticker, funziona su qualsiasi piano |
medio | Ticker + candele, Explorer+ |
costoso | Include orderbook o cronologia approfondita |
I pattern che valgono la pena
Dieci pattern coprono circa il 90% di ciò che ti servirà effettivamente. Discussione completa su pattern di prompt che funzionano con il Cryptohopper MCP.
Pattern | Forma | Caso d'uso |
Lo scan | "Per {set}, mostrami {N} che {criterio}" | Mover giornalieri, controlli watchlist |
Lo sguardo profondo | "Estrai candele {timeframe} per {pair}. Calcola {indicatori}. Dimmi {interpretazione}" | TA su richiesta |
Multi-timeframe | "Confronta {indicatore} su 1h/4h/giornaliero. Concordano?" | Validazione swing-trade |
Controllo di profondità | "Per {pair} su {exchange}, quanto costerebbe {size} dato il libro?" | Slippage pre-trade |
Report pianificato | "Ogni {cadenza}, fai {scans}. Riassumi in {formato}" | Digest e alert |
Domanda vincolata | "Usa solo dati del ticker. {domanda}" | Flussi di lavoro consapevoli delle quote |
Confronta-e-spiega | "Confronta {A} e {B} su {asse}. Dimmi quale è {più forte}" | Analisi della forza relativa |
Notizie-più-contesto | "Ecco {articolo}. Identifica i token, estrai il contesto live, dimmi cosa sta facendo il mercato" | Ricerca basata sulle notizie |
Auto-controllo | "Verifica incrociando con {seconda fonte}. Se divergente, dimmelo e non impegnarti." | Decisioni ad alto rischio |
Meta-prompt | "Quali strumenti MCP hai per le cripto?" | Debugging, scoperta |
Esempi efficaci vs. esempi inefficaci
✗ Cattivo
"Parlami di ETH."
Nessun exchange, nessun timeframe, nessuna domanda specifica. L'agente inventa un riassunto generico.
✓ Buono
"Estrai il ticker corrente ETH/USDT su Binance e le ultime 100 candele da 4h. Dimmi il prezzo corrente, la variazione del 24h e se il trend da 4h è in salita/discesa/laterale. Limita la risposta a tre frasi."
Coppia, exchange, timeframe, lookback, domande specifiche, lunghezza di output fissa.
✗ Cattivo
"Dovrei comprare BTC?"
Chiede al modello un consiglio che non può dare responsabilmente. O rifiuterà o inventerà una risposta plausibile ma non basata sui dati.
✓ Buono
"Per BTC/USDT su Binance, estrai candele da 1h (ultime 150). Report: trend corrente, RSI(14), distanza dalla EMA a 50 periodi e se il volume odierno è superiore o inferiore alla media dei 7 giorni. Non dare consigli di acquisto/vendita — solo i dati e la tua lettura della configurazione."
Stessa domanda di fondo, tradotta in cose che il modello può effettivamente rispondere con i dati.
✗ Cattivo
"Esegui una TA."
Nessuna coppia, nessun exchange, nessun timeframe. Ogni esecuzione chiederà quale.
✓ Buono
"Esegui una TA su {pair} su Binance, timeframe 4h, ultime 150 barre. Includi RSI(14), MACD, EMA 20/50/200 e supporto/resistenza recenti. Output: tre paragrafi — trend, momentum, livelli chiave."
Parametrizzato per la coppia; tutte le altre scelte fisse.
Risoluzione dei problemi
L'output è generico e non corrisponde a quello che volevi
Rileggi il tuo prompt. Se trovi aggettivi come "buono", "forte", o "sano" — sono soggettivi. Sostituiscili con soglie numeriche. "Trend forte in salita" → "prezzo sopra EMA 20, EMA in salita, RSI sopra 55."
L'agente effettua la chiamata allo strumento sbagliato
Di solito significa che hai indicato il timeframe o l'exchange sbagliato. Controlla il tuo prompt prima di incolpare il modello.
Lo stesso prompt genera risposte di forma diversa tra le esecuzioni
Non hai fissato il formato di output. Aggiungi un template esplicito: "output come tabella markdown con colonne X, Y, Z in quest'ordine."
Il prompt funziona ma è lungo eIngombrante
Dividilo in sezioni nominate: [CONTESTO], [COMPITO], [OUTPUT]. I modelli gestiscono meglio i prompt strutturati rispetto a un muro di testo.
L'agente estrae dati che hai già nel contesto
Dillo: "Ho già fornito X sopra; non recuperare di nuovo." Particolarmente utile con flussi di lavoro a contesto limitato — vedi come fornire a un agente il contesto di mercato senza bruciare token.
Ti ritrovi a scrivere lo stesso paragrafo all'inizio di ogni prompt
Quello è il tuo blocco di contesto. Estraggilo in uno snippet riutilizzabile che il tuo client può iniettare automaticamente. Vedi come aggiungere memoria al tuo agente AI per criptovalute.