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Análise e planilhas48 mil · #3589

meteora-dlmm-pool-screening

Ajuda seu agente a analisar e classificar pools de liquidez em finanças descentralizadas. É útil para entender a qualidade dos pools e tomar decisões de investimento informadas.

O que ela faz

Esta ferramenta analisa e classifica piscinas de liquidez (pools) da Meteora, uma plataforma de finanças digitais. Ela ajuda a encontrar os melhores pools para quem quer fornecer liquidez, focando em taxas, volume e outros indicadores de qualidade.

Quando usar

  • ✓Quando você quer uma lista de pools da Meteora para investir.
  • ✓Quando você pergunta qual pool é bom para um par de moedas específico.
  • ✓Quando você quer comparar pools pela rentabilidade e segurança, não apenas um pool isolado.

Exemplo do que pedir para a IA

“Quais são os melhores pools da Meteora para fornecer liquidez agora?”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/meteora-dlmm-pool-screening/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/meteora-dlmm-pool-screening/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta usa informações públicas da Meteora para verificar a qualidade dos pools. Ela aplica filtros para remover pools ruins e depois ordena os restantes com base em critérios como taxa de retorno sobre o valor total bloqueado (TVL) e atividade.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill meteora-dlmm-pool-screening

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/meteora-dlmm-pool-screening/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Triagem de pools Meteora DLMM

Classifica os pools Meteora DLMM como um screener de LP deveria: primeiro filtra rigorosamente, depois ordena por taxa em janela / TVL ativo. Apenas APIs públicas. Sem chaves, sem transações.

O script do screener embutido abaixo codifica os limites para que cada execução use os mesmos números. Salve-o em um diretório temporário (por exemplo, mktemp -d), execute-o com python3 e exclua a cópia quando terminar. Ele apenas GET os endpoints públicos documentados em references/meteora-apis.md.

python3 screen.py                  # trending volatile (default)
python3 screen.py --preset stable
python3 screen.py --query BONK     # pair search; preset defaults to loose
python3 screen.py --query BONK --preset volatile
python3 screen.py --json --limit 8

Se você não materializar o script, use curl nos mesmos endpoints em references/meteora-apis.md. Sempre envie um User-Agent — requisições não autenticadas sem ele recebem 403.

Quando usar

  • O usuário quer uma lista classificada de candidatos Meteora DLMM (em alta ou um token/par).
  • O usuário pergunta qual bin step / pool para fazer LP para um par.
  • O usuário quer uma triagem de taxa/TVL, não uma análise profunda de um único pool.

Não é esta habilidade: implantação, reivindicação, fechamento, troca, higiene de carteira ou um dump completo de pesquisa de narrativas/detentores de tokens. Pare após a tabela classificada e os vereditos.

Método

  1. Universo — descoberta em alta (category=trending) a menos que o usuário tenha nomeado um token, então consulte esse mint/símbolo. A consulta de par é padrão para --preset loose para que as compensações de bin step permaneçam visíveis; passe --preset volatile apenas quando o usuário quiser esse limite.
  2. Filtros rigorosos — rejeitar antes de classificar. Um pool com alta taxa/TVL que falha em um limite é um pulo, não um "talvez".
  3. Pontuação — fee_active_tvl_ratio * 1000 + organic * 10 + volume / 100 + holders / 100. Taxa/TVL domina; orgânico e atividade desempatam.
  4. Veredito — pass (passa nos limites, topo da lista), watch (passa nos limites, mas atividade fraca, token não verificado ou bin step estranho), skip (falhou em um limite).
  5. Parar — imprimir a tabela. Não buscar uma carteira, não construir uma tx, não chamar o Etemaro CLI.

Predefinições

Os padrões correspondem a uma triagem de LP volátil/narrativa em Solana (bin step amplo, TVL médio). Mude a predefinição quando o usuário disser par estável ou blue-chip.

Predefinição bin_step TVL USD min taxa/TVL ativo min orgânico min detentores min volume
volatile (padrão) 80–125 10k–150k 0.05 60 500 500
stable 1–50 100k–5m 0.02 70 2000 5000
bluechip 1–25 500k–10m 0.01 80 5000 10000
loose qualquer ≥1k 0 0 0 0

Sempre rejeitar: pools mortos (volume zero e taxa/TVL zero). Qualquer predefinição, exceto loose, também rejeita avisos críticos de token, alta propriedade única, tipo de pool não-DLMM.

Período: 30m padrão. 5m é mais ruidoso (picos parecem rendimento). 24h é mais suave, mas atrasa um pool morto. Declare o período no relatório — taxa/TVL em janela não é APR de 24h.

Formato do relatório

# Meteora DLMM screening
Universe: trending | query=<token>   Timeframe: 30m   Preset: volatile
Protocol: tvl=$…  vol_24h=$…  pools=…

## Ranked
| # | name | bin | fee/TVL | tvl | vol | organic | holders | verdict | why |
...

## Rejects (sample)
- NAME — reason

Mantenha why em uma cláusula (por exemplo, "taxa/TVL 0.24, orgânico 67, bin 80"). Cite o endereço do pool. Se a API retornar zero linhas, diga isso e afrouxe um limite por vez (geralmente maxTvl ou minFeeActiveTvlRatio) — não invente pools.

Segurança somente leitura

Esta habilidade apenas GET JSON público da Meteora. Sem .env, sem keystore, sem assinatura, sem deploy / swap / claim / close. Se o usuário quiser execução ao vivo, aponte-o para Etemaro (repo: https://github.com/romankurnovskii/etemaro) e pare.

Limitações

  • Depende dos endpoints de datapi públicos da Meteora, que são não documentados, limitados por taxa e podem mudar ou desaparecer sem aviso; esta habilidade não é afiliada à Meteora.
  • Todas as métricas são em janela (padrão 30m). Taxa/TVL não é APR de 24h, e rendimento passado não prevê rendimento futuro; perda impermanente, desvio de bin-step e risco de preenchimento não são modelados aqui.
  • A saída da triagem é apenas informativa e não é aconselhamento financeiro; um veredito pass não é uma recomendação para depositar fundos.
  • As pontuações de token dependem de campos de "organic-score" e "holder" de terceiros que podem estar desatualizados, manipulados ou incorretos para tokens novos ou de baixa liquidez.

…

Perguntas frequentes

O que são 'pools' na Meteora?

São locais onde as pessoas depositam duas moedas digitais para facilitar trocas, e quem deposita recebe taxas por isso.

O que significa 'classificar' os pools?

Significa organizar os pools em uma ordem, do melhor para o pior, com base em critérios definidos para ajudar na sua decisão de investimento.

Essa ferramenta faz alguma transação ou investimento por mim?

Não, esta ferramenta apenas analisa e mostra informações. Ela não faz nenhuma transação, depósito ou investimento em seu nome.

Detalhes

Descrição original do autor

Screen and rank Meteora DLMM pools for LP quality using public Meteora APIs (fee/TVL, bin step, organic score). Read-only: never deploys, swaps, or signs.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#3589
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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