Banyak teman yang melakukan transaksi di chain pernah mengalami jebakan ini: ingin menggunakan robot arbitrase otomatis pasar prediksi, logikanya jelas dan tepat, tetapi saat AI harus menulis kode, malah tersendat. Frame apa yang dipilih? Data bagaimana yang harus dihubungkan? Bagaimana mendorong pesanan berdasarkan data pasar secara real-time? Banyak jebakan.

Sebenarnya masalahnya bukan pada pemikiran, melainkan pada keterbatasan satu alat AI saja. Hari ini ingin berbagi satu rangkaian pengembangan gabungan lintas model, yang hampir bisa menyelesaikan seluruh rangkaian mulai dari desain arsitektur hingga eksekusi transaksi.

Gagasan inti sangat sederhana: biarkan AI yang berbeda menjalankan tugasnya masing-masing. Menggunakan satu untuk pengaturan arsitektur, satu lagi untuk logika inti, dan satu lagi untuk debugging dan optimisasi—bekerja sama secara kolaboratif. Dengan cara ini, tidak hanya efisiensi meningkat dua kali lipat, tetapi juga kualitas kode bisa naik ke level yang lebih tinggi.

Bahkan pemula sekalipun bisa langsung memulai, kuncinya adalah menemukan ritme. Saya telah menyusun seluruh proses praktis lengkap, termasuk pemilihan model, desain prompt, integrasi kode hingga pengujian, semua dengan metode yang lengkap.