Wymagania wstępne
Cryptohopper MCP skonfigurowany w kliencie MCP — patrz przegląd konfiguracji.
Ogólne pojęcie o tym, co chcesz zapytać. Dyscyplina promptów pomaga najbardziej, gdy pytanie jest już jasne w Twojej głowie.
Meta-zasady
Zasada | Co to oznacza w praktyce |
Bądź konkretny co, nie jak | Podaj parę, giełdę, interwał, okres wsteczny, format wyjściowy. Nie podawaj nazwy narzędzia MCP ani nie opisuj mechaniki wywołania — model lepiej dobierze odpowiednie narzędzie niż Ty, wskazując je. |
Wyraźnie określ ograniczenia | „Użyj tylko danych tickerowych” lub „ogranicz okres świec do 100 słupków” zapobiega nadmiernemu pobieraniu danych przez agenta. |
Wymagaj konkretnych liczb | „Dołącz co najmniej jedną cenę, procent lub stosunek do każdego twierdzenia” zamienia niejasne werdykty w ugruntowane. |
Ustal format wyjściowy | Jeśli chcesz tabelę, powiedz to. Jeśli chcesz konkretną kolejność kolumn, powiedz to. Bez tego format może się zmieniać z każdym uruchomieniem. |
Daj pole do swobody w rozumowaniu, nie w trasowaniu | Model powinien mieć swobodę w konkludowaniu tego, co chce — ale nie w wyborze interwału. To Twój wybór. |
Kroki konfiguracji
1. Zacznij od bezpośredniego, prostego promptu
Nie martw się elegancją. „Używając Cryptohopper MCP, uzyskaj aktualny ticker BTC/USDT na Binance.” Uruchom go. Spójrz na wynik. Zwróć uwagę, co chciałbyś mieć inaczej.
2. Iteruj, dodając specyfiki po jednej
Warstwuj ograniczenia, aż wynik będzie tym, czego chcesz. Każde zdanie powinno dodawać jedno zaostrzające ograniczenie — parę, giełdę, interwał, wskaźnik, pytanie o wynik, regułę obsługi danych. Na przykład: „Pobierz świece 1-godzinne dla ETH/USDT na Binance, ostatnie 150 słupków. Oblicz RSI(14). Powiedz mi aktualną wartość RSI i czy ostatnie 10 słupków wykazuje jakąkolwiek dywergencję między RSI a ceną. Wszystkie obliczenia opieraj wyłącznie na zamkniętych słupkach; zignoruj bieżący nieukończony słupek.”
3. Zapisuj to, co działa, i wersjonuj swoją bibliotekę
W momencie, gdy prompt daje wynik, który faktycznie byś użył, zapisz go pod zrozumiałą nazwą (daily_digest_v3, ta_single_pair, multi_venue_depth_check). Kiedy zmieniasz prompt, zachowaj starą wersję — czasami prostsza działała lepiej.
4. Oznaczaj prompty profilem kosztów
Zapobiegnie to uruchomieniu drogiego promptu, gdy tani wystarczyłby.
Tag | Znaczenie |
tani | Tylko ticker, działa na każdym poziomie |
średni | Tickery + świece, Explorer+ |
drogi | Obejmuje orderbooki lub głęboką historię |
Wzorce, które się opłacają
Dziesięć wzorców obejmuje około 90% tego, czego faktycznie będziesz chciał. Pełne omówienie w „wzorce promptów, które działają z Cryptohopper MCP”.
Wzorzec | Kształt | Przypadek użycia |
Skanowanie | „Dla {zestawu}, pokaż mi {N}, które {kryterium}” | Dzienne ruchy, kontrole listy obserwacyjnej |
Głęboki wgląd | „Pobierz świece {interwał} dla {para}. Oblicz {wskaźniki}. Powiedz mi {interpretację}” | Analiza techniczna na żądanie |
Wiele interwałów | „Porównaj {wskaźnik} na interwałach 1h/4h/dziennym. Czy się zgadzają?” | Walidacja handlu krótkoterminowego |
Sprawdzenie głębokości | „Dla {pary} na {giełdzie}, ile by kosztował {rozmiar} biorąc pod uwagę księgę zleceń?” | Poślizg cenowy przed transakcją |
Zaplanowany raport | „Każdego {okresu}, zrób {skanowanie}. Podsumuj w {formacie}” | Podsumowania i alerty |
Ograniczone pytanie | „Użyj tylko danych tickerowych. {pytanie}” | Przepływy pracy z uwzględnieniem limitu tokenów |
Porównanie i wyjaśnienie | „Porównaj {A} i {B} na osi {oś}. Powiedz mi, które jest {silniejsze}” | Analiza siły względnej |
Wiadomości plus kontekst | „Oto {artykuł}. Zidentyfikuj tokeny, pobierz bieżący kontekst, powiedz mi, co robi rynek” | Badania oparte na wiadomościach |
Samokontrola | „Sprawdź z {drugim źródłem}. Jeśli jest rozbieżność, powiedz mi i nie zatwierdzaj.” | Decyzje o wysokiej stawce |
Meta-prompt | „Jakie narzędzia MCP masz do kryptowalut?” | Debugowanie, odkrywanie |
Przykłady działające vs. przykłady niedziałające
✗ Źle
„Opowiedz mi o ETH.”
Brak giełdy, brak interwału, brak konkretnego pytania. Agent tworzy generyczne podsumowanie.
✓ Dobrze
„Pobierz aktualny ticker ETH/USDT na Binance i ostatnie 100 świec 4-godzinnych. Powiedz mi aktualną cenę, zmianę 24-godzinną i czy trend 4-godzinny jest wzrostowy/spadkowy/boczny. Ogranicz odpowiedź do trzech zdań.”
Para, giełda, interwał, okres wsteczny, konkretne pytania, ustalona długość odpowiedzi.
✗ Źle
„Czy powinienem kupić BTC?”
Prośba o radę, której model nie może odpowiedzialnie udzielić. Odmówi lub wymyśli wiarygodnie brzmiącą odpowiedź, nieopartą na danych.
✓ Dobrze
„Dla BTC/USDT na Binance, pobierz świece 1-godzinne (ostatnie 150). Raport: aktualny trend, RSI(14), odległość od 50-okresowej EMA, i czy wolumen dzisiaj jest powyżej czy poniżej średniej 7-dniowej. Nie udzielaj porad typu kup/sprzedaj — tylko dane i Twoja interpretacja konfiguracji.”
To samo podstawowe pytanie, przetłumaczone na rzeczy, na które model faktycznie może odpowiedzieć danymi.
✗ Źle
„Uruchom analizę techniczną.”
Brak pary, brak giełdy, brak interwału. Każde uruchomienie będzie pytać o szczegóły.
✓ Dobrze
„Uruchom analizę techniczną dla {para} na Binance, interwał 4-godzinny, ostatnie 150 słupków. Uwzględnij RSI(14), MACD, 20/50/200 EMA oraz ostatnie wsparcie/opór. Wyjście: trzy akapity — trend, momentum, kluczowe poziomy.”
Parametryzowane dla pary; wszystkie inne wybory ustalone.
Rozwiązywanie problemów
Wynik jest generyczny i nie odpowiada temu, czego chciałeś
Przeczytaj swój prompt ponownie. Jeśli znajdziesz przymiotniki typu „dobry”, „silny” lub „zdrowy” — są subiektywne. Zastąp je progami liczbowymi. „Silny trend wzrostowy” → „cena powyżej 20 EMA, EMA rosnąca, RSI powyżej 55.”
Agent wykonuje błędne wywołanie narzędzia
Zazwyczaj oznacza to, że podałeś zły interwał lub giełdę. Sprawdź swój prompt przed obwinieniem modelu.
Ten sam prompt daje różne wyniki przy kolejnych uruchomieniach
Nie ustaliłeś formatu wyjściowego. Dodaj jawny szablon: „wyjście w postaci tabeli markdown z kolumnami X, Y, Z w tej kolejności.”
Prompt działa, ale jest długi i nieporęczny
Podziel go na nazwane sekcje: [KONTEKST], [ZADANIE], [WYJŚCIE]. Modele lepiej radzą sobie ze strukturalnymi promptami niż ze ścianą tekstu.
Agent pobiera dane, które już masz w kontekście
Powiedz mu: „X podałem już powyżej; nie pobieraj ponownie.” Szczególnie przydatne w przepływach pracy z ograniczonym kontekstem — zobacz jak zasilić agenta kontekstem rynkowym bez spalania tokenów.
Piszesz ten sam akapit na początku każdego prompta
To jest Twój blok kontekstu. Wyodrębnij go do przyjaznego użytkownikowi fragmentu, który klient może wstrzykiwać automatycznie. Zobacz jak dodać pamięć do swojego agenta AI do kryptowalut.