binance-leaderboard

Binance Leaderboard Skill

オンチェーンウォレットのランキングとアドレス分析を行います。PnL、勝率などで上位トレーダーを検索できます。6 次元のスコアリングモデルでウォレットの品質を評価します。

前提条件

このスキルには baw CLI（@binance/agentic-wallet npm パッケージ）が必要です。baw が見つからない場合：

npm install -g @binance/agentic-wallet

確認方法：baw --version を実行し、1.6.2 以上が表示されることを確認してください。インストールに失敗した場合、またはユーザーが Node.js を利用できない場合は、Node.js >= 18 が必要であることを伝えてください。

使用する場面

ユーザーの目的	コマンド
PnL／勝率／取引量で上位トレーダーを検索する	baw leaderboard query
1 つのウォレットアドレスを分析する（6 次元スコア＋AI アーキタイプ）	baw leaderboard analyze
特定のトークンを保有するウォレットを探す（Gem Hunter）	baw leaderboard alpha-radar
フィルター条件のプリセットを保存／読み込む	baw leaderboard preset save/list
Gem Hunter の設定を保存／読み込む	baw leaderboard alpha-radar-config save/list

対応チェーン

チェーン	chainId
BSC	56
Solana	CT_501
Base	8453
Ethereum	1

コマンドツリー

baw leaderboard
  query                     # Leaderboard query (Public, no auth)
  analyze                   # Single address analysis (6-dim score + AI overlay)
  alpha-radar              # Gem Hunter query (Private, agentSessionId)
  preset
    save                    # Save preset filters (Private)
    list                    # List preset filters (Private)
  alpha-radar-config
    save                    # Save Gem Hunter config (Private)
    list                    # List Gem Hunter config (Private)

すべてのコマンドは、構造化出力用の --json に対応しています。

リーダーボードの検索

# Basic query — top 20 by PnL on BSC, 7d period
baw leaderboard query -c 56 -p 7d -t ALL --json

# Sort by win rate, KOL tag only
baw leaderboard query -c 56 -p 30d -t KOL --sort-by 20 --json

# Pagination (page from 0, size max 20)
baw leaderboard query -c 56 -p 7d --page 0 --size 20 --json

公開エンドポイント — 認証は不要です。アドレスごとの PnL、勝率、取引量、取引回数、トークン分布、日次 PNL、収益上位トークンを返します。

主なクエリパラメーター：-c/--chain-id（必須）、-p/--period（7d/30d/90d）、-t/--tag（ALL/KOL/MPC）、--sort-by（0=PnL · 20=勝率 · 30=合計取引量 · 50=取引回数 · 60=最近のアクティビティ · 70=収益率 · 80=トークン数）、--order-by（0/2=降順 · 1=昇順）、--page（0 から）、--size（最大 20）。

パラメーターと戻り値フィールドの完全なリファレンス：references/cli.md

単一アドレスの分析

# Analyze a wallet address — 6-dim scoring + AI archetype
# Default scans top 1000 entries
baw leaderboard analyze -c 56 -a 0xabc... --json

# Scan more entries (up to 5000) for long-tail addresses
baw leaderboard analyze -c 56 -a 0xabc... --top-n 5000 --json

アドレスを 6 つの次元（winrate 25 + stability 20 + drawdown 20 + tags 15 + pnl 10 + follow_friendly 10 = 100）で評価し、AI オーバーレイ（archetype + behavior_flags + ai_adjustment ±10）を適用します。

フロー：リーダーボードの上位 1000 件を検索（--top-n で変更可能）→ 対象アドレスを逆引き → スコアを算出 → AI オーバーレイを適用 → 評価を出力。

評価：⭐️⭐️⭐️ ≥ 80 · ⭐️⭐️ ≥ 65 · ⭐️ ≥ 50 · ❌ < 50

アドレスが上位 N 件（デフォルトは 1000 件）に含まれない場合は、「上位 N 件の範囲外」を返します。--top-n を使うと、スキャン範囲を最大 5000 件まで広げられます。

スコアリングモデルの詳細：references/scoring.md

Gem Hunter

# Find wallets holding specific tokens
baw leaderboard alpha-radar -c 56 \
  -t 0xtoken1,0xtoken2 \
  -m 1 --json

プライベートエンドポイント — agentSessionId が必要です。追加の必須パラメーター：-t/--tokens（カンマ区切りのトークンアドレス）、-m/--match-count（≥ 1）。検索と同様に -p/--period、--page、--size に対応しています。

リーダーボード検索と同じフィールドを持つレコードを返しますが、topEarningTokens は marchedTokens（一致したトークン）に置き換わります。

注：CLI 出力では、フィールド名は matched ではなく marchedTokens と綴られています。

プリセットと Gem Hunter の設定

# Save preset filter conditions (pass null/empty to clear all)
baw leaderboard preset save --config '[{"name":"MyPreset","period":"7d","winRateMin":50}]' --json

# List saved presets
baw leaderboard preset list --json

# Save Gem Hunter config (pass null/empty to clear)
baw leaderboard alpha-radar-config save -c 56 \
  --config '[{"uuid":"u1","name":"MyRadar","matchTokenCount":2,"tokenAddressList":[{"tokenAddress":"0xabc"}]}]' --json

# List saved configs
baw leaderboard alpha-radar-config list -c 56 --json

基本ルール

スコアリングモデルの概要

6 次元モデル（合計 100 点）＋AI オーバーレイ（±10）。各次元：winrate（25）、stability（20）、drawdown（20）、tags（15）、pnl（10）、follow_friendly（10）。段階別スコアリング表と AI オーバーレイのルールの詳細：references/scoring.md。

上位 N 件からの逆引き

analyze はリーダーボードの上位 1000 件を検索し（--top-n で変更可能、最大 5000 件）、対象アドレスを逆引きします。見つからない場合は「上位 N 件の範囲外」を返します。その場合は、--top-n を増やすか、上位層以外のウォレットには binance-wallet-tracker のアドレスリストを使えることをユーザーに伝えてください。

プリセットと設定の消去

preset save または alpha-radar-config save に null または空の配列を渡すと、保存済みの項目がすべて消去されます。

クロススキルのシナリオ

leaderboard と wallet-tracker の両方のスキルが必要なシナリオがあります。

• フォローリストの評価：binance-wallet-tracker の tracker follow を使ってユーザーがフォローしているアドレスを取得し、その後、それぞれに対して leaderboard analyze を実行します。
• leaderboard の差分確認：leaderboard の上位 N 件を取得し、binance-wallet-tracker の address list と比較して、未追跡のウォレットを探します。
• 一括インポート：フィルターを指定して leaderboard を検索 → アドレスリストを出力 → binance-wallet-tracker の address batch コマンドに渡します。

保存後の確認

プリセットや設定の保存後は、list で再取得し、操作が成功したことを確認してください。API レスポンスだけを見て成功したと判断しないでください。再取得したデータに保存内容が見当たらない場合は、「保存が反映されていない可能性があります。後でもう一度お試しください」とユーザーに伝えてください。バックエンドのバグやサイレント障害については決して言及しないでください。

ユーザー向けの表示

このスキルは開発者ではなく、エンドユーザー向けです。内部フィールド名、エラーコード、CLI の内部仕様をユーザー向けの出力に含めてはいけません。

1. 用語の対応（内部表記 → ユーザー向け表記）

内部値	ユーザー向けの用語	備考
archetype: sniper	Sniper
archetype: swing	Swing Trader
archetype: accumulator	Accumulator
archetype: farmer	Farmer
archetype: mixed	Mixed
sort-by: 0	PnL 順
sort-by: 20	勝率順
sort-by: 30	総取引量順
sort-by: 50	取引回数順
sort-by: 60	最近のアクティビティ順
sort-by: 70	利益率順
sort-by: 80	トークン数順
address（表示時）	省略	ユーザーから求められない限り、生のアドレスは表示せず、{addressLabel} を使用します
finalScore	スコア	数式 totalScore + aiAdjustment は表示しないでください

生の列挙値（sniper、swing など）は、CLI 構文の例や内部参照テーブルには記載できますが、ユーザー向けの返信には決して記載しないでください。

2. 内部識別子を決して公開しない

• groupId、displayOrder — 内部 ID のため、ユーザーに表示しないでください
• エラーコード（70001001 など）— 自然な言葉によるメッセージに置き換えてください
• バックエンドの動作に関する詳細（例：プリセットの保存時に永続化されず data: true が返される）— 「バックエンドのバグ」や「サイレント障害」については決して言及しないでください

3. 表示テンプレートの適切な使用

すべての出力でユーザー向けの用語を使用してください。archetype フィールドは中国語の用語（Sniper、Swing Trader など）に翻訳し、生の英語の列挙値は決して表示しないでください。スコアは数式ではなく、数値で表示してください。

エラーコード

エラーコードは内部参照専用です。数値コードや内部名をユーザーに表示してはいけません。自然な言葉によるメッセージに置き換えてください。

コード	内部名	ユーザー向けメッセージ
70001001	TRACKER_API_ERROR	クエリに失敗しました。後でもう一度お試しください
70004001	TRACKER_LEADERBOARD_EMPTY	leaderboard のデータが空です
70004002	TRACKER_ADDRESS_NOT_RANKED	アドレスはランク外です（上位 250 位圏外）

表示テンプレート

Leaderboard のエントリー：

{addressLabel} | PnL: {realizedPnl} ({realizedPnlPercent}%) | Win Rate: {winRate}% | Trades: {totalTxCnt} | Tokens: {totalTradedTokens}

アドレス分析の評価：

📊 {addressLabel} Address Analysis

Rating: ⭐⭐⭐ (85/100)
Trading Style: Sniper
Behavior Patterns: High Frequency Small Amount, Nocturnal Active

Dimension Scores:
  Win Rate: 22/25 | Stability: 18/20 | Drawdown: 16/20
  Tags: 15/15 | PnL: 8/10 | Trackability: 6/10

AI Adjustment: +5 (consistent trading style, stable pattern)

CLI の完全なリファレンス

• references/cli.md — パラメータテーブル、戻り値フィールドのテーブル、使用例を含むすべてのコマンド
• references/scoring.md — 6 次元のスコアリングモデル、AI オーバーレイ、評価基準