构建 Crypto BD Agent：自动化加密货币项目挖掘与评估

为交易所或投资者提供一套生产级模式：利用 AI Agent 自动在多链环境中发现潜力 Token，通过量化评分和钱包取证过滤风险，并管理从挖掘到上币的完整 BD 流程。

为什么需要这个技能

在加密货币领域，捕捉优质项目的窗口期极短。传统的 BD（商业拓展）依赖人工在 Twitter、DEX 筛选器和社区中手动挖掘，效率低且容易遗漏。

本技能提供了一套系统化的 AI 自动化方案，将“信息采集 量化评分 安全取证 人工审核 触达沟通”转化为可编程的工作流。它不仅能处理海量数据，还能通过 LLM Cascade（模型级联）在保证质量的同时极大地降低 API 运行成本。

适用场景

• 为加密货币交易所构建自动化的 Token 挖掘与上币评估系统。
• 建立 DeFi 项目的量化评分模型，筛选高潜力早鸟项目。
• 实现多链扫描管线（Pipeline）并结合钱包取证分析部署者背景。
• 部署基于 ERC-8004 标准的链上 Agent 身份，提升 BD 触达的可信度。

核心工作流

1. 智能情报采集

遵循“免费优先”原则，通过 DexScreener、Arkham、RugCheck 等 13 个以上的数据源交叉验证。对于极少数高价值情报，通过 x402 微支付调用付费接口。

2. 100 分量化评分体系

AI 根据以下维度为 Token 打分：

• 基础维度：流动性 (25%)、市值 (20%)、24h 成交量 (20%)、社交指标 (15%)、项目年龄 (10%)、团队透明度 (10%)。
• 动态调整：Hackathon 获胜、主网上线、审计通过等正面因素加分；关联 Rugpull、混币器资金注入等负面因素直接剔除（Auto Reject）。

3. 钱包取证分析 (Wallet Forensics)

针对 70 分以上的项目，AI 自动分析部署者钱包：

• 资金来源：追踪初始资金是否来自交易所或混币器。
• 行为模式：分析是否存在规律性抛售或异常资金流动。
• 标签判定：标记为 INSTITUTIONAL（机构支持）或 DUMP ALERT（抛售预警）。

4. LLM 模型级联策略

为了平衡成本与性能，任务按复杂度路由：

• 基础模型（如 MiniMax）：处理推文监控、Pipeline 更新等常规任务。
• 中阶模型（如 Llama 70B）：撰写触达草稿、深度分析。
• 旗舰模型（如 Opus 4.5）：制定战略决策、执行复杂钱包取证。

5. 管道管理与触达

项目经历 10 个阶段（从 Discovered 到 Listed）。AI 生成触达草稿 人工审核 发送，确保在自动化与可控性之间取得平衡。

下载和安装

下载 crypto-bd-agent 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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