analyze-crypto

仮想通貨を分析 — ワンクリックで総合分析

トークン名またはシンボルを入力すると、5 つの側面のデータを自動で並行収集し、総合的に分析したうえで標準レポートを出力します。

使用するタイミング

ユーザーが以下を依頼した場合に実行します。

• 「BTCを分析」／「イーサリアムを分析」／「SOLを分析」
• 「BTCを分析」／「Ethereumを分析」
• 「ビットコインはどうですか」／「ETHが最近上がった／下がったのはなぜですか」
• 「SOLについて調べてください」／「DOGEを買う価値はありますか」

Phase 0：入力の解析

ユーザーの入力に基づいて、以下の情報を特定します。

1. トークン名の対応付け（一般的なトークンの日本語・英語名とシンボル）

   • ビットコイン/Bitcoin → BTC
   • イーサリアム/Ethereum → ETH
   • ソラナ/Solana → SOL
   • リップル/Ripple → XRP
   • バイナンスコイン/BNB Chain → BNB
   • カルダノ/Cardano → ADA
   • ドージコイン/Dogecoin → DOGE
   • ポルカドット/Polkadot → DOT
   • アバランチ/Avalanche → AVAX
   • ポリゴン/Polygon → POL
   • チェーンリンク/Chainlink → LINK
   • ライトコイン/Litecoin → LTC
   • Uniswap → UNI
   • Aave → AAVE
   • Toncoin → TON
   • 柴犬コイン/Shiba Inu → SHIB
   • Sui → SUI
   • Aptos → APT
   • Arbitrum → ARB
   • Optimism → OP
   • Jupiter → JUP
   • Celestia → TIA
   • リストにない場合は、WebSearch を使用してトークンシンボルを確認します

2. セクター分類の特定

   • L1 パブリックチェーン: BTC, ETH, SOL, ADA, AVAX, TON, SUI, APT
   • L2 スケーリング: ARB, OP, POL
   • DeFi: UNI, AAVE, LINK, JUP
   • ミーム: DOGE, SHIB
   • 決済: XRP, LTC
   • クロスチェーン／相互運用: DOT
   • モジュラー: TIA
   • その他: WebSearch で確認します

3. 重要な変数の決定（以降、すべての Agent で使用します）

   • {token}: トークンシンボル（例: BTC, ETH）
   • {token_name}: トークンの正式名称（例: Bitcoin, Ethereum）
   • {category}: セクター分類（例: L1, DeFi, Meme）
   • {project_website}: プロジェクト公式サイトの URL
   • {competitors}: 同じセクターの主な競合 2～3 件

プロジェクト公式サイトまたはセクターを特定できない場合は、まず WebSearch を 1 回実行してすばやく確認します。この手順を省略しないでください。

---

Phase 1：データの並行収集（5 つの Subagent）

重要な要件: 以下の 5 つの Task は、並行して実行されるよう同じメッセージ内で送信する必要があります。

各 Agent で subagent_type: "general-purpose" を使用します。

---

Agent 1：価格とテクニカル指標

description:「{token}の価格データを収集」

prompt テンプレート:

你是加密货币价格分析师。请获取 {token_name}({token}) 近7天的价格数据，并**重点突出最近24小时的变化**。

任务:
1. 使用 WebSearch 搜索 "{token} price last 7 days" 获取最近行情
2. 使用 WebSearch 搜索 "{token} price today 24h" 获取最新24小时详细数据
3. 使用 WebSearch 搜索 "{token} funding rate perpetual" 获取永续合约资金费率
4. 整理以下信息:

   **最近24小时行情:**
   - 当前价格、24h最高、24h最低
   - 24h涨跌幅与涨跌金额
   - 24h成交量与成交额，较前日放量/缩量比例
   - 永续合约资金费率（正=多头支付，负=空头支付）
   - 与BTC同期涨跌幅对比（BTC相关性）
   - 24h内是否有影响价格的即时事件

   **近7天汇总:**
   - 每日收盘价和涨跌幅
   - 7天累计涨跌幅
   - 成交量变化趋势 (放量/缩量)
   - 关键技术信号 (如有: 均线多空排列、RSI超买超卖、明显支撑位/阻力位)
   - 与BTC同期涨跌幅对比

输出要求:
- 以结构化格式返回，**24h行情单独列出**
- 重点突出: 24h涨跌幅、7天涨跌幅、量价配合、资金费率方向、BTC相关性
- 控制在 600 字以内
- 不要给出投资建议
- **标注数据来源**: 关键数据注明来源网站名称（如 CoinGecko、CoinMarketCap、TradingView 等）及原始链接

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Agent 2：ニュースとコミュニティのセンチメント

description:「{token_name}の最近のニュースを検索」

prompt テンプレート:

你是加密货币新闻与情绪分析师。请搜索 {token_name}({token}) 最近7天的重要新闻和社区情绪。

任务:
1. 使用 WebSearch 搜索以下关键词 (至少搜3次不同关键词):
   - "{token_name} news this week" 或 "{token_name} 最新新闻"
   - "{token} crypto twitter" 或 "{token} community sentiment"
   - "crypto fear greed index today"
2. 从搜索结果中挑选 3-5 条最重要的新闻
3. 使用 WebFetch 访问其中至少 2 条新闻的原文，验证内容真实性
4. 获取当前 Crypto Fear & Greed Index 数值
5. 分析社区情绪倾向

输出要求:
- 列出 3-5 条关键新闻，每条包含: 日期、标题、来源名称、**原文URL**、简要内容(1-2句)
- Crypto Fear & Greed Index: 当前数值及级别 (Extreme Fear / Fear / Neutral / Greed / Extreme Greed)
- 社区情绪判断: 正面 / 负面 / 中性，并说明理由
- 识别是否有重大事件 (协议升级、安全事件、监管动态、合作公告、交易所上下架等)
- 控制在 600 字以内

---

Agent 3：セクター比較分析

description:「{category}セクターの状況を分析」

prompt テンプレート:

你是加密货币赛道分析师。请分析 {token_name}({token}) 所在的 {category} 赛道近期情况。

任务:
1. 使用 WebSearch 搜索:
   - "{category} crypto sector performance this week" 或 "{category} 赛道 近期表现"
   - "{token_name} vs {competitors} comparison"
2. 整理以下信息:
   - {category} 赛道近期整体趋势 (上升/下行/平稳)
   - 影响赛道的关键因素 (技术升级、TVL变化、用户增长、政策等)
   - 2-3 个主要竞品的近期价格表现和关键动态
   - {token_name} 在赛道中的市值排名和相对地位

输出要求:
- 赛道趋势概述 (2-3句)
- 竞争格局简表: 代币名、近7天涨跌、市值、关键动态
- 该代币的相对优劣势 (1-2条)
- 控制在 500 字以内
- **标注数据来源**: 竞品价格及市值数据注明来源（如 CoinMarketCap、CoinGecko 等）及链接

---

Agent 4：暗号資産市場の環境

description:「暗号資産市場の環境を分析」

prompt テンプレート:

你是加密货币宏观市场分析师。请分析当前加密货币市场整体环境，重点关注与 {token_name}({token}) 相关的市场因素。

任务:
1. 使用 WebSearch 搜索最新市场数据:
   - "bitcoin dominance total crypto market cap today"
   - "crypto market overview this week"
   - "DXY dollar index today"
   - "bitcoin ETF fund flow this week"
2. 评估:
   - BTC 主导率 (Bitcoin Dominance) 及趋势
   - 加密货币总市值及7日变化
   - 美元指数 (DXY) 水平及走势
   - BTC 现货 ETF 资金流向 (净流入/流出)
   - 美联储利率政策最新动态
   - 是否有重大监管事件

输出要求:
- 加密市场环境一句话总结
- BTC主导率及含义 (资金在BTC vs 山寨币的分配)
- 总市值水平和趋势
- ETF资金流和机构情绪
- DXY与利率环境对加密市场的影响
- 控制在 400 字以内
- **标注数据来源**: 各市场指标注明来源（如 Alternative.me、Farside Investors、Trading Economics 等）及链接

---

Agent 5：プロジェクトのファンダメンタルズ

description:「{token_name}プロジェクトのファンダメンタルズを調査」

prompt テンプレート:

你是加密货币项目研究员。请调研 {token_name}({token}) 的项目基本面和链上数据。

任务:
1. 使用 WebFetch 访问项目官网: {project_website}
   - 查看最新公告、路线图更新
2. 使用 WebSearch 搜索:
   - "{token_name} tokenomics supply schedule"
   - "{token_name} on-chain metrics active addresses TVL"
   - "{token_name} github development activity"
3. 整理以下信息:

   **代币经济学:**
   - 总供应量 / 流通供应量 / 流通率
   - 近期是否有大额解锁事件
   - 通胀/通缩机制 (如有)

   **链上指标:**
   - 活跃地址数趋势 (如有)
   - TVL (DeFi/L1适用)
   - 哈希率 (PoW适用) 或质押率 (PoS适用)

   **开发活跃度:**
   - GitHub 近期提交频率或重大更新 (如有)
   - 近期协议升级计划

输出要求:
- 项目最新官方动态
- 代币经济学关键数据
- 链上指标概要
- 控制在 400 字以内
- 如果官网无法访问，说明情况并依赖搜索结果
- **标注数据来源**: 链上数据注明来源（如 Glassnode、DeFiLlama、官网等）及访问URL

---

Phase 2：総合分析（メインスレッド）

5 つの Agent すべてから結果が返ってきたら、メインスレッドで以下の分析を行います。

Step 1：情報の集約

5 つの Agent の結果を統合し、以下を特定します。

• 各側面の間の一致するシグナル（例: 価格上昇 + コミュニティが強気 + セクターが上向き = 強い強気シグナル）
• 各側面の間の矛盾するシグナル（例: 価格上昇だが資金調達率が非常に高い = 過熱の可能性）
• 各 Agent から返されたすべての出典 URLも整理し、レポート末尾の「参考ソース」セクション用にソース一覧へまとめます

Step 2：要因の分析

価格変動の原因を分析し、影響度の高い順に並べます。

1. プロジェクト要因: プロトコルのアップグレード、セキュリティインシデント、提携発表、トークンのロック解除
2. セクターの波及要因: セクターローテーション、競合イベント、技術ナラティブの変化
3. 市場環境要因: BTC の動向による影響、ETF 資金フロー、マクロ政策、規制関連イベント

直近 24 時間の変動に特に注目: 暗号資産市場は 24 時間 365 日稼働するため、直近 24 時間の上昇・下落については個別に要因を分析し、短期的なカタリストと中期的なトレンド要因を区別します。

Step 3：トレンド予測

以上の分析に基づいて、以下を提示します。

• 短期見通し（1～2 週間）: テクニカルシグナル + 資金調達率 + 今後予定されているイベントを考慮します
• 中期見通し（1～3 か月）: プロジェクトのファンダメンタルズ + セクタートレンド + 市場サイクルを考慮します
• 主なリスク要因: トレンドの反転につながる可能性のある要因

---

Phase 3：レポートの出力

以下の HTML 形式で最終レポートを出力します。ブラウザーと Feishu の両方で適切に表示されるよう、インライン CSS を使用してください。

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>{token_name} ({token}) 综合分析报告</title>
<style>
  body { font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, "Helvetica Neue", Arial, sans-serif; max-width: 800px; margin: 0 auto; padding: 20px; color: #1a1a1a; background: #f8f9fa; }
  .report { background: #fff; border-radius: 12px; padding: 32px; box-shadow: 0 2px 12px rgba(0,0,0,0.08); }
  h1 { font-size: 24px; border-bottom: 3px solid #1a73e8; padding-bottom: 12px; }
  h2 { font-size: 18px; color: #1a73e8; margin-top: 28px; border-left: 4px solid #1a73e8; padding-left: 10px; }
  h3 { font-size: 15px; color: #333; margin-top: 16px; }
  .meta { color: #666; font-size: 13px; margin-bottom: 16px; }
  .summary { background: #e8f0fe; border-radius: 8px; padding: 16px; font-size: 16px; font-weight: 500; margin: 16px 0; }
  .daily-highlight { background: #fff8e1; border: 1px solid #ffcc02; border-radius: 8px; padding: 16px; margin: 16px 0; }
  .daily-highlight h2 { color: #f57f17; border-left-color: #f57f17; }
  table { width: 100%; border-collapse: collapse; margin: 12px 0; font-size: 14px; }
  th { background: #f1f3f4; text-align: left; padding: 10px 12px; font-weight: 600; border-bottom: 2px solid #ddd; }
  td { padding: 8px 12px; border-bottom: 1px solid #eee; }
  tr:hover td { background: #f8f9fa; }
  .up { color: #2e7d32; font-weight: 600; }
  .down { color: #d32f2f; font-weight: 600; }
  .tag { display: inline-block; padding: 2px 8px; border-radius: 4px; font-size: 12px; font-weight: 500; }
  .tag-positive { background: #e8f5e9; color: #2e7d32; }
  .tag-negative { background: #ffebee; color: #c62828; }
  .tag-neutral { background: #f5f5f5; color: #616161; }
  .risk { background: #fff3e0; border-radius: 8px; padding: 12px 16px; margin: 8px 0; }
  .onchain { background: #f3e5f5; border-radius: 8px; padding: 16px; margin: 16px 0; }
  .onchain h2 { color: #7b1fa2; border-left-color: #7b1fa2; }
  .disclaimer { margin-top: 24px; padding-top: 16px; border-top: 1px solid #eee; color: #999; font-size: 12px; }
  .references { margin-top: 16px; padding: 16px 20px; background: #f8f9fa; border-radius: 8px; border-top: 1px solid #eee; }
  .references h3 { font-size: 13px; color: #888; font-weight: 600; margin: 0 0 8px 0; }
  .references ol { margin: 0; padding-left: 18px; }
  .references li { font-size: 12px; color: #999; margin: 3px 0; line-height: 1.5; }
  a.src { color: #1a73e8; text-decoration: none; font-size: 12px; }
  a.src:hover { text-decoration: underline; }
  ul, ol { padding-left: 20px; }
  li { margin: 6px 0; line-height: 1.6; }
</style>
</head>
<body>
<div class="report">

<h1>{token_name} ({token}) 综合分析报告</h1>
<div class="meta">分析日期: {date} | 分析周期: 近7天 | 赛道: {category}</div>

<div class="summary">{一句话总结}</div>


<div class="daily-highlight">
<h2>最近24小时行情</h2>
<table>
  <tr><th>指标</th><th>数值</th></tr>
  <tr><td>当前价格</td><td>$...</td></tr>
  <tr><td>24h最高 / 最低</td><td>$... / $...</td></tr>
  <tr><td>24h涨跌</td><td><span class="up/down">+/-X.XX%</span> (±$金额)</td></tr>
  <tr><td>24h成交量</td><td>$XXX亿 (较前日 +/-XX%)</td></tr>
  <tr><td>资金费率</td><td>+/-X.XX% (多头/空头支付)</td></tr>
  <tr><td>BTC同期表现</td><td>+/-X.XX% (相关性: 强/中/弱)</td></tr>
</table>
<p><strong>24h变动归因:</strong> 简要说明最近24小时涨跌的直接原因</p>
</div>

<h2>一、7日价格概览</h2>
<table>
  <tr><th>指标</th><th>数值</th></tr>
  <tr><td>当前价格</td><td>$XXX</td></tr>
  <tr><td>7日涨跌幅</td><td><span class="up/down">+/-X.XX%</span></td></tr>
  <tr><td>同期BTC表现</td><td>+/-X.XX%</td></tr>
  <tr><td>市值 / 排名</td><td>$XXX亿 / #XX</td></tr>
  <tr><td>成交量趋势</td><td>放量/缩量/持平</td></tr>
  <tr><td>技术面信号</td><td>...</td></tr>
</table>

<h2>二、价格变动原因分析</h2>
<h3>项目层面因素</h3>
<ol><li>...</li></ol>
<h3>赛道传导因素</h3>
<ol><li>...</li></ol>
<h3>市场环境因素</h3>
<ol><li>...</li></ol>

<h2>三、新闻与社区情绪</h2>
<table>
  <tr><th>日期</th><th>事件</th><th>来源</th><th>影响</th></tr>
  <tr><td>...</td><td>...</td><td><a href="原文URL" class="src">来源名称</a></td><td><span class="tag tag-positive/negative/neutral">利好/利空/中性</span></td></tr>
</table>
<p>Fear & Greed Index: <strong>XX — 级别</strong></p>
<p>社区情绪: <strong>正面/负面/中性</strong></p>

<h2>四、赛道对比</h2>
<table>
  <tr><th>代币</th><th>7日涨跌</th><th>市值</th><th>关键动态</th></tr>
  <tr><td>{token_name}</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td></tr>
  <tr><td>竞品A</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td></tr>
  <tr><td>竞品B</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td></tr>
</table>

<div class="onchain">
<h2>五、链上指标与代币经济学</h2>
<h3>链上指标</h3>
<ul>
  <li>活跃地址: ...</li>
  <li>TVL: $XXX (适用于DeFi/L1)</li>
  <li>哈希率/质押率: ...</li>
</ul>
<h3>代币经济学</h3>
<ul>
  <li>流通量/总供应量: XXX / XXX (流通率 XX%)</li>
  <li>近期解锁: ...</li>
  <li>通胀/通缩机制: ...</li>
</ul>
</div>

<h2>六、市场环境</h2>
<ul>
  <li>BTC主导率: XX% (资金偏向BTC/山寨币)</li>
  <li>加密总市值: $X.XX万亿 (7日变化: +/-XX%)</li>
  <li>DXY (美元指数): XXX (强势/弱势)</li>
  <li>BTC ETF 资金流: 本周净流入/流出 $XXX亿</li>
  <li>关键宏观因素: ...</li>
</ul>

<h2>七、趋势展望</h2>
<h3>短期 (1-2周)</h3>
<ul><li>...</li></ul>
<h3>中期 (1-3月)</h3>
<ul><li>...</li></ul>
<h3>主要风险</h3>
<div class="risk">
<ol><li>...</li></ol>
</div>

<div class="references">
<h3>参考来源</h3>
<ol>
  <li>价格数据: <a href="URL" class="src">来源名称（如 CoinGecko / CoinMarketCap）</a></li>
  <li>新闻: <a href="URL" class="src">来源1</a> / <a href="URL" class="src">来源2</a></li>
  <li>链上数据: <a href="URL" class="src">来源名称（如 Glassnode / DeFiLlama）</a></li>
  <li>Fear & Greed Index: <a href="URL" class="src">来源名称（如 Alternative.me）</a></li>
  <li>市场数据 (BTC主导率 / ETF资金流等): <a href="URL" class="src">来源名称（如 Farside Investors）</a></li>
</ol>
</div>

<div class="disclaimer">声明: 本报告由 AI 自动生成，仅供参考，不构成任何投资建议。加密货币波动剧烈，投资有风险，决策需谨慎。</div>
</div>
</body>
</html>

HTML の記入ルール:

• 暗号資産の騰落率がプラスの場合は class="up"（緑色）、マイナスの場合は class="down"（赤色）を使用します。A 株とは反対なので、国際慣例に従ってください
• ニュースの影響タグ: 好材料には tag-positive、悪材料には tag-negative、中立には tag-neutral を使用します
• オンチェーン指標のブロックには class="onchain"（紫色の背景）を使用します
• テンプレート内のプレースホルダーを実データに置き換え、コメントを削除します
• HTML が完全な状態で、ブラウザーから直接開けることを確認します
• 「参考ソース」セクションには各 Agent が返した実際の URL を入力します。ニュース表の「ソース」列にはクリック可能な記事原文へのリンクを含めます

レポートをファイルとして保存します: {token_name}-analysis-{date}.html。現在の作業ディレクトリに保存してください。

---

Phase 4：PDF レポートの生成

Phase 3 で生成した HTML ファイルを基に、Chrome headless で PDF を印刷します。

"/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome" \
  --headless --disable-gpu --no-sandbox \
  --print-to-pdf="$(pwd)/{token_name}-analysis-{date}.pdf" \
  --no-pdf-header-footer \
  "file://$(pwd)/{token_name}-analysis-{date}.html"

注意: システムに Chrome がない場合は、代替手段として npx -y md-to-pdf "$(pwd)/{token_name}-analysis-{date}.html" を使用できます。

最終出力ファイルは以下の 2 つです。

• ./{token_name}-analysis-{date}.html — HTML 版（ブラウザーで開けます）
• ./{token_name}-analysis-{date}.pdf — PDF 版（そのまま共有できます）

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エラー処理

• Agent のタイムアウトまたは失敗: いずれかの Agent から結果が返らない場合、その側面をレポートで「データ欠落」と記載し、ほかの側面は通常どおり分析します
• トークン名を特定できない: トークン名またはシンボルを確認するようユーザーに伝えます
• 公式サイトにアクセスできない: 公式サイトの取得をスキップし、検索エンジンの結果に依存します
• データソースが一致しない: 多数のデータソースで一致する値を採用し、レポートにデータの差異を明記します

Notes

• 各 Agent の出力文字数を厳密に制限し、メインスレッドのコンテキストがあふれないようにします
• 総合分析では、単純な列挙ではなく、相互の関連性に重点を置きます
• 因果分析では、「相関」と「因果」を区別します
• トレンド予測では、不確実性を明確に示します
• 暗号資産市場は 24 時間 365 日稼働するため、時間は UTC を基準とします
• 騰落の色は国際慣例（上昇は緑、下落は赤）に従います（A 株分析とは異なります）