farmdash trail intelligence
DeFi农场研究智能体，排名、模拟、审计一站式。
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：farmdash trail intelligence。 它的用途是：DeFi农场研究智能体，排名、模拟、审计一站式。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/farmdash-trail-intelligence-x-7/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
'分析当前Trail Heat排名前三的DeFi农场，并模拟未来30天收益衰减，同时审计女巫攻击风险。' 它会返回排名表格（含TVL、APR、热度分），每项农场的收益预测曲线图，以及风险评级（低/中/高）和具体风险点说明（如地址聚集、交易模式异常等）。
介绍
解决什么问题 DeFi farming 参与者面临信息过载、收益衰减不可预测、女巫攻击风险难以评估等问题。本 Skill 为 OpenClaw 智能体提供只读的 DeFi 农场研究能力，帮助用户快速获取 Trail Heat 排名、模拟收益衰减曲线、审计女巫风险，并实时推送协议事件，降低决策盲区。
怎么用 安装后，在 OpenClaw 对话中直接提问，例如“当前 Trail Heat 排名前三的农场是哪些？”或“模拟 ETH 上某农场未来 30 天的收益衰减情况”。Skill 会调用链上数据和历史收益率模型，返回排名表格、模拟图表以及风险审计报告。所有操作均为只读，不涉及交易执行。
适合谁 主要面向 DeFi 量化交易员、数据分析师以及智能体开发者。量化交易员可快速筛选高收益低风险农场；数据分析师可获取结构化数据用于回测或建模；智能体开发者可将其作为子代理集成到更复杂的自动化策略中。
使用建议 建议结合 OpenClaw 的定时任务功能，定期触发 Trail Heat 排名更新和风险审计，实现自动化监控。注意本 Skill 依赖链上数据源，延迟可能受网络影响，请勿用于高频交易决策。首次使用前请确认 OpenClaw 环境已配置好 Web3 连接。
核心特点
不同于通用的代币分析或行情工具，本 Skill 专门针对 DeFi 农场场景，提供 Trail Heat 排名、收益衰减模拟和女巫风险审计的闭环能力，并支持协议事件流式推送。
注意事项
只读模式，无法执行交易或交互，且依赖链上数据源，数据更新存在一定延迟。
常见问题
Trail Heat 是什么？
Trail Heat 是本 Skill 定义的一个 DeFi 农场热度指标，综合了 TVL、收益率、用户活跃度等因素，用于快速比较不同农场的吸引力。
如何安装到 OpenClaw 中？
在 OpenClaw 终端中执行 `npm install farmdash-trail-intelligence`，然后按照提示配置 Web3 节点地址即可。详细步骤请参考仓库 README。
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/farmdash-trail-intelligence-x-7/raw/index.md 读取 farmdash trail intelligence 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/farmdash-trail-intelligence-x-7/raw/index.md（查看排版版本）