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optimizing-defi-yields

optimizing-defi-yields

github.com/jeremylongshoreその他2.9k37 回インストール2 日前に更新
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optimizing-defi-yields について

optimizing-defi-yieldsは、DeFiの利回り機会を検索・比較するスキルです。DeFiLlamaなどのデータを集約し、APY/APR比較、リスク評価、最適化の提案を行います。チェーン、資産、プロトコル、TVL、リスクで絞り込み、結果をエクスポートできます。

主な機能

  1. 01複数チェーンの利回り検索
  2. 02APY/APRの比較
  3. 03資産・プロトコルでの絞り込み
  4. 04プロトコルのリスク評価
  5. 05JSONまたはCSVへの出力

活用シーン

  1. 01低リスクの利回りプールを絞り込む
  2. 02プロトコル間でUSDC利回りを比較
  3. 03指定チェーンの機会を探す
  4. 04分析用に利回りデータを出力

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/jeremylongshore/tons-of-skills-marketplace --skill optimizing-defi-yields

インストール後、Claude Code で/optimizing-defi-yieldsを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

ARD.md
PRD.md
config/
settings.yaml
references/
errors.md
examples.md
implementation.md
scripts/
formatters.py
protocol_fetcher.py
risk_assessor.py
yield_calculator.py
yield_optimizer.py

詳細

DeFi 利回りの最適化

概要

さまざまなプロトコルの DeFi 利回り機会を見つけて比較します。DeFiLlama などのデータソースから情報を集約し、APY/APR の比較、リスク評価、イールドファーミング戦略の最適化に関する推奨事項を提供します。

前提条件

このスキルを使用する前に、以下を確認してください。

  • Python 3.8+ がインストールされていること
  • API クエリ用のインターネット接続があること
  • DeFi の概念(APY、APR、TVL、インパーマネントロス)を理解していること

手順

  1. すべてのチェーンを対象に利回り機会を検索するか、特定のチェーンで絞り込みます。

    python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yield_optimizer.py --top 20
    python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yield_optimizer.py --chain ethereum --top 10
    
  2. 最低 TVL(安全性のため)、資産タイプ、プロトコルなどの条件で絞り込みます。

    python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yield_optimizer.py --min-tvl 10000000 --top 15  # 10000000 = 10M limit
    python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yield_optimizer.py --asset USDC --chain ethereum
    python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yield_optimizer.py --protocol aave,compound,curve
    
  3. リスクフィルターを適用します。監査済みプロトコルのみを表示するか、リスクレベル(--risk low、--risk medium、--risk high)で絞り込みます。

    python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yield_optimizer.py --audited-only --min-tvl 1000000  # 1000000 = 1M limit
    python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yield_optimizer.py --risk low --min-apy 3
    
  4. 特定の機会を分析します。プールの詳細な内訳を取得するか、プロトコルを比較します。

    python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yield_optimizer.py --pool "aave-v3-usdc-ethereum" --detailed
    python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yield_optimizer.py --compare aave,compound,spark --asset USDC
    
  5. さらに分析するため、結果を JSON または CSV にエクスポートします。

    python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yield_optimizer.py --top 50 --format json --output yields.json
    python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yield_optimizer.py --chain ethereum --format csv --output eth_yields.csv
    

出力

利回りサマリーテーブル
==============================================================================
  DEFI YIELD OPTIMIZER                              2026-01-15 15:30 UTC  # 2026 year
==============================================================================

  TOP YIELD OPPORTUNITIES
------------------------------------------------------------------------------
  Protocol       Pool          Chain      TVL        APY    Risk    Score
  Convex        cvxCRV        Ethereum   $450M    12.5%    Low     9.2
  Aave v3       USDC          Ethereum   $2.1B     4.2%    Low     9.8
  Curve         3pool         Ethereum   $890M     3.8%    Low     9.5
  Compound v3   USDC          Ethereum   $1.5B     3.2%    Low     9.6
  Yearn         yvUSDC        Ethereum   $120M     5.1%    Medium  7.8
------------------------------------------------------------------------------

  APY BREAKDOWN (Top Result)
------------------------------------------------------------------------------
  Base APY:     4.5%
  Reward APY:   8.0% (CRV + CVX)
  Total APY:    12.5%
  IL Risk:      None (single-sided)
==============================================================================
リスク評価
  RISK ANALYSIS: Convex cvxCRV
------------------------------------------------------------------------------
  Audit Status:    ✓ Audited (Trail of Bits, OpenZeppelin)
  Protocol Age:    3+ years
  TVL:             $450M (stable)
  TVL Trend:       +5% (30d)
  Risk Score:      9.2/10 (Low Risk)

  Risk Factors:
  • Smart contract dependency on Curve
  • CRV/CVX reward token volatility
  • Vote-lock mechanics
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エラー処理

包括的なエラー処理については、${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/errors.md を参照してください。

よくある問題:

  • API タイムアウト:古いデータであることを示す警告とともに、キャッシュデータを使用します
  • プールが見つからない:検索条件を広げてください
  • 無効なプロトコル:対応プロトコルの一覧を確認してください

例

詳しい使用例については、${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/examples.md を参照してください。

簡単な例

ステーブルコインの利回りを検索:

python yield_optimizer.py --asset USDC,USDT,DAI --min-tvl 10000000  # 10000000 = 10M limit

低リスクの機会:

python yield_optimizer.py --risk low --audited-only --min-apy 2

マルチチェーン検索:

python yield_optimizer.py --chain ethereum,arbitrum,polygon --top 20

利回り上位の結果をエクスポート:

python yield_optimizer.py --top 100 --format json --output all_yields.json

設定

${CLAUDE_SKILL_DIR}/config/settings.yaml の設定:

  • デフォルトのチェーン:検索対象のメインチェーン
  • キャッシュ TTL:API レスポンスをキャッシュする期間
  • リスクの重み:リスクスコアリング要素をカスタマイズします
  • デフォルトの最小 TVL:デフォルトの最低 TVL フィルター

リソース

  • DeFiLlama:https://defillama.com/yields - 利回りデータソース
  • DeFi Safety: - プロトコルのセキュリティスコア
  • インパーマネントロス計算ツール:LP のリスクを理解するために使用します

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