正在喂数据打磨一个链上 #AI 项目 alpha 机会综合评价体系，发现不同的智能体对于同样的提问，表现得真的像人一样各具特色，各有各的狗（苟）！ 其中关于怎么区分新老项目？ 我统一提问的：“新老项目的区别，可考虑以下标准：小于1000万市值或出现时间低于3个月或持有者小于2000，或者你有更好的建议给我？（喂的数据集群里确实没有直接的“上线日期”或“项目年龄”字段） 🤖智能体的表现： 👉GPT4o、Gemini2.5Pro、Manus 等都很“鸡贼”：哦，没有这个字段？那就只用“市值”和“持有者”字段来做判断吧。 💡Flowith 同学却敏锐发现并认真建议： Flowith的洞察： 虽然没有“上线时间”字段，但可以通过以下方式间接推断项目的“新”证据： 1. 数据完整性：新项目可能在30D或14D数据文件中缺失，但在7D或3D数据中存在的项目，至少上线超过一周。 2. 周留存率：该指标本身就暗示了项目的早期阶段。有Week 1 Retention的项目，侧面印证了其上线时间。 3. Delta值历史：观察Δ30D或Δ14D列，如果大量核心指标（如价格、市值）的变化率数据缺失或显示为+∞%，可能是新项目。 建议：在模型设计中，可以创建一个综合性的“新项目分数”，结合上述三点进行判断，而不是依赖单一的、不存在的字段。 这个项目需求里，Flowith的这个细节表现堪称完美！包括后面讨论架设分析模型时，对数据异动考虑的专业性和周全度，超过其他智能体很多很多。表扬@flowith_ai 同学，确实非常惊喜！ 有投研辅助需求的童鞋们，推荐去试试这个好工具，需要邀请码的可以在讨论区留言。 #AI #链上分析 #投研工具 #Alpha