ChainaAware Behavioral Prediction
一个专注于链上行为分析与风险评估的AI技能，用于检测欺诈、评估钱包安全和项目风险。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：ChainaAware Behavioral Prediction。 它的用途是：一个专注于链上行为分析与风险评估的AI技能，用于检测欺诈、评估钱包安全和项目风险。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/chainaaware-behavioral-prediction/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'请分析一下以太坊地址 0x... 的安全风险和历史行为模式。'，它会调用该技能，扫描该地址的链上交易、资产分布和关联项目，生成一份包含欺诈风险、资金流动模式和信誉评分的分析报告。或者，当用户询问'这个新发布的MEME币有跑路风险吗？'时，AI会分析其合约代码、流动性锁定情况和团队钱包行为来给出风险评估。
介绍
该技能旨在解决用户在Web3和DeFi领域中面临的各种安全与信任问题。当用户对钱包安全、项目欺诈风险（如Rug Pull）、链上声誉、反洗钱检查或代币质量评估有疑问时，此技能可以提供基于链上数据的分析洞察。
用户只需在对话中提出与钱包安全、欺诈检测、DeFi个性化、链上评分等相关的问题，AI便会调用此技能，分析相关地址或项目的链上行为数据，生成风险评估报告或给出安全建议。
它非常适合需要处理链上数据的量化交易员、进行项目审计的安全研究人员、管理用户资产的DeFi开发者，以及任何希望深入了解其交互对象链上背景的普通加密货币用户。
使用建议：该技能的分析依赖于公开的链上数据，对于高度匿名或使用隐私增强技术的地址，其分析能力可能受限。建议将其作为风险评估的辅助工具，而非唯一的决策依据。
核心特点
与通用数据分析技能不同，它专门针对区块链链上行为，集成了钱包安全、欺诈检测、声誉评分、AML检查等多种Web3风险评估功能于一体，提供一站式的链上安全分析。
注意事项
不适合分析完全脱离区块链或缺乏公开链上数据记录的传统金融或线下场景。
常见问题
如何检测一个DeFi项目是否是骗局（Rug Pull）？
可以分析项目代币的流动性池变化、合约权限、团队钱包行为等链上数据来评估风险。
怎么知道一个钱包地址是否安全可靠？
通过分析该地址的历史交易模式、关联地址、资产构成和交互项目来评估其信誉和安全风险。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/chainaaware-behavioral-prediction/raw/index.md 读取 ChainaAware Behavioral Prediction 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/chainaaware-behavioral-prediction/raw/index.md（查看排版版本）