使用说明
加密货币交易台
我过去常常花数周时间用LangGraph、CrewAI和AutoGen构建多代理系统。数百行Python编排代码、自定义状态机、代理之间脆弱的消息传递。然后我意识到Claude Code已经具备了一切——子代理、MCP服务器、持久内存、模型路由。我只需要在markdown中描述我的代理人,并给他们工具。这个插件的结果是:7个协调的AI代理,83个实时工具,零行编排代码。它甚至从自己的行业中学习,并可以扩展自己。
— 雨果 战争
Claude Code不仅仅用于编写代码。 其代理系统是一个通用的智能平台。您可以将其指向任何领域,为其提供专门的工具,并让它协调专家代理来解决需要人类团队数小时才能解决的问题。
这个项目证明了这一点。一个插件将Claude Code变成了一个完整的加密货币交易台,它完全由markdown文件和MCP服务器构建。没有框架。没有SDK。没有中间件。
一路往下都是降价。
安装
选项A:作为插件(推荐给用户)
# 1. Add the marketplace
claude plugin marketplace add hugoguerrap/crypto-claude-desk
# 2. Install the plugin
claude plugin install crypto-trading-desk@hugoguerrap
# 3. Start Claude Code
claude
选项B:来源(推荐给贡献者)
# 1. Clone the repo
git clone https://github.com/hugoguerrap/crypto-trading-desk.git
cd crypto-trading-desk
# 2. Start Claude Code with the plugin directory
claude --plugin-dir .
这两种模式都会自动发现代理、技能和MCP服务器。同样的代码,同样的行为。
然后运行安装程序一次:
/crypto-trading-desk:setup
安装程序检测您的操作系统(macOS、Linux或Windows),安装 紫外线 如果缺少,则下载Python依赖项,验证所有9个MCP服务器是否正常工作,并报告状态。大约需要30秒。你只需要做一次。
首先要尝试的事情
/crypto-trading-desk:quick BTC
15秒内实时市场快照:价格、交易量、恐惧与贪婪、融资率、鲸鱼活动。
你能做什么
斜杠命令
| 命令 | 它做什么 | 时间 |
|---|---|---|
/crypto-trading-desk:setup |
首次设置(检测操作系统、安装deps、验证) | ~30秒 |
/crypto-trading-desk:quick BTC |
实时市场快照(1个代理) | ~15秒 |
/crypto-trading-desk:analyze ETH |
完整的5代理阶段分析,包括交易决策 | ~3-5分钟 |
/crypto-trading-desk:portfolio |
查看余额、未结交易、损益 | ~30秒 |
/crypto-trading-desk:close-trade trade_001 |
结束交易+事后分析+学习 | ~1分钟 |
/crypto-trading-desk:validate-predictions |
根据市场数据审查预测 | ~30秒 |
/crypto-trading-desk:monitor |
自主循环:检查SL/TP,关闭交易,评估,总结 | ~2-3分钟 |
/crypto-trading-desk:create |
用新组件扩展系统 | ~2-3分钟 |
自然语言
自然地问。系统根据复杂性路由到正确的代理:
| 你说 | 会发生什么 |
|---|---|
| “BTC怎么样?” | 1代理人(市场监测员)检查价格、交易量和情绪 |
| “ETH的RSI?” | 1名代理人(技术分析师)计算指标 |
| “SOL上有什么新闻?” | 1名代理(新闻情绪)扫描网络+社交媒体 |
| “分析链接” | 3个代理并行:市场+技术+新闻 |
| “我应该购买BTC吗?全面分析” | 分阶段执行和最终决策的5人团队 |
| “检查我的投资组合” | 投资组合经理审查头寸和损益 |
| “检查我的预测” | 学习代理根据当前价格验证预测 |
| “创建DeFi跟踪器” | 系统构建器研究API并生成组件 |
运作原理
7代理人
每个代理都是专家,有自己的模型层、工具和说明:
| 代理 | 角色 | 模型 | 它的用途 |
|---|---|---|---|
| 市场监视器 | 实时价格、交易量、融资率、鲸鱼警报 | Haiku(快速、廉价) | 通过CCXT、CoinGecko、网络搜索进行5次交易 |
| 技术分析员 | RSI、MACD、布林、Ichimoku、模式、信号 | Sonnet | 38个技术指标 |
| 新闻情绪 | 突发新闻、社交情绪、FUD/FOMO检测 | Sonnet | 网络搜索+网络获取(克劳德的原生NLP) |
| 风险专家 | 波动率、风险值、订单深度、欺骗检测 | Sonnet | 微观结构分析、相关性 |
| 投资组合经理 | 最终执行/等待/拒绝决策,纸面交易 | Opus(最聪明) | 读取所有报告,管理投资组合状态 |
| 学习代理 | 预测、模式、事后分析 | Opus | 跟踪准确性、评估设置、构建模式 |
| 系统构建器 | 生成新的MCP服务器、代理、技能+测试 | 操作 | 研究API、读取现有模式、生成代码+测试 |
与在一个模型上运行所有内容相比,使用Haiku进行数据侦察,仅使用Opus进行最终决策,可以节省约40-60%的代币。
完整的分析流程(/analyze)
当您请求进行全面分析时,5个代理将分阶段协调:
Phase 1 (parallel, ~60 sec)
market-monitor ---------> market-data.md
technical-analyst ------> technical-analysis.md
news-sentiment ---------> news-sentiment.md
|
v (waits for Phase 1)
Phase 2 (~60 sec)
risk-specialist --------> risk-assessment.md
|
v (waits for Phase 2)
Phase 3 (~60 sec)
portfolio-manager ------> decision.md
|
v
EXECUTE / WAIT / REJECT
with entry, SL, TP, position size, R:R ratio
每个代理编写一个报告文件。下一阶段读取这些文件。没有消息传递,只有磁盘上的文件。
9台服务器上的95个MCP工具
| 服务器 | 工具 | 它提供了什么 |
|---|---|---|
| 加密货币数据 | 11 | 恐惧与贪婪、支配地位、排名、类别(CoinGecko) |
| 加密货币交易所 | 15 | 实时价格、订单簿、OHLCV、交易量、套利(通过CCXT进行5个交易所) |
| 加密技术 | 14 | RSI、MACD、布林线、模式、信号、回测 |
| 加密货币期货 | 10 | 资金利率、未平仓合约、多头/空头比率、清算水平 |
| 加密高级指标 | 8 | OBV、MFI、ADX、Ichimoku、VWAP、枢轴点、分歧 |
| 加密货币市场微观结构 | 6 | 订单深度、不平衡、传播、欺骗、市场影响 |
| 加密学习数据库 | 18 | 交易CRUD、预测、跟踪记录、模式、摘要、交易修改(SQLite) |
| 加密多市场 | 6 | 预测市场概率——以真实资本定价的人群智慧(polymarket Gamma) |
| 加密货币defillama | 7 | TVL按链/协议、稳定币供应、DEX交易量——链上资本流动(defillama) |
全部由公共API提供支持。 不需要API密钥。
纸上交易
投资组合经理在本地SQLite数据库中执行交易(data/db/learning.db)通过加密学习数据库MCP。没有真正的钱。你从10000美元现货+10000美元期货开始。每笔交易都有强制止损、最低2:1的风险/回报和头寸限额。
认知学习
系统在每笔交易中都变得更加智能:
- 跟踪预测 --当交易开始时,每个代理的可测试预测都会被记录下来(价格目标、支撑水平、资金预期)
- 用自然语言评估 --当交易结束时,学习代理读取原始预测与实际结果,并编写详细的NL评估:什么有效,什么失败,为什么,以及我们可以学习什么。没有公式,只是存储推理以供将来参考。
- 以设置为中心的跟踪记录 —
get_prediction_track_record()通过时间窗口(7d、30d、90d,全局)加上NL评估提供准确性,并按设置类型、符号和代理进行过滤。投资组合经理会问“这种设置是如何执行的?”而不是“我信任这个代理吗?” - 过期预测检测 --超出时间范围的预测会自动与市场背景一起出现,以便学习代理可以批量评估它们
- 模式库 --指定交易设置(例如,“超卖反弹至支撑位”),并跟踪胜率。60%以上的图案标记为SEEK;低于40%的被标记为“避免”
- 克劳德是共识引擎 --没有加权公式,没有置信度调整数学。投资组合经理阅读设置跟踪记录、评估和代理推理,然后通过自然语言分析决定每个信号对于该特定交易的可靠性
仪表板(可选)
可选的Next.js操作仪表板位于 dashboard/。上面写着 data/db/learning.db 只读 并可视化投资组合:股票曲线、交易、准确预测、模式、市场情报(Polymarket+DefiLlama)和分析报告。它还嵌入了一个本地终端。
cd dashboard
npm install
npm run dev # starts Next.js + the terminal (pty) server
然后打开 http://localhost:3000. 仅限本地主机 --嵌入式终端通过环回WebSocket授予shell访问权限,因此永远不要将开发服务器暴露给网络。运行 /setup 并且首先进行至少一次分析,以便数据库存在。
动态工作流程
.claude/workflows/close-learning.js 是一个 动态工作流 并行验证过期的预测(每个预测一个代理)并关闭学习循环。用它运行 /close-learning.
跑 /validate-predictions 随时根据当前市场数据检查待定预测。
自我进化平台
这个 /create 技能可以让你用自然语言扩展系统:
/create an MCP server for on-chain analytics
/create an agent for macro economic analysis
/create a skill for multi-coin comparison
系统构建器代理(opus)研究API,为模式读取现有组件,生成新组件,并告诉您还有哪些集成步骤。系统会随着您的需求而增长。
自动驾驶模式
克劳德代码 -p 标志无头运行(无需交互)。将其与cron结合,系统将成为一个自主的分析师。
重要提示: Cron在没有终端的情况下运行,所以你需要 --allowedTools 预先批准工具权限。您还需要正确的工作目录,以便Claude Code找到 CLAUDE.md 以及插件配置。
# Use the wrapper script for proper environment setup
# Monitor every hour: check SL/TP, close trades, evaluate expired predictions
0 * * * * /path/to/crypto-trading-desk/bin/autopilot.sh monitor
# Morning market briefing at 8am
0 8 * * * /path/to/crypto-trading-desk/bin/autopilot.sh quick "BTC ETH SOL"
# Full analysis every Monday at 9am
0 9 * * 1 /path/to/crypto-trading-desk/bin/autopilot.sh analyze "BTC"
# Portfolio check at US market close
0 16 * * 1-5 /path/to/crypto-trading-desk/bin/autopilot.sh portfolio
为什么要包装? 技能(/skill-name)未在中调用 -p 模式。包装器将工作流名称映射到详细的自然语言提示,处理cron的PATH/env,预先批准工具权限 --allowedTools,自动检测 --plugin-dir (适用于插件安装和本地克隆),并将输出记录到 data/logs/.
添加自定义工作流: 编辑 bin/autopilot.sh 并添加新 case 块。每个工作流都只是一个自然语言提示——描述您希望Claude使用可用的代理和MCP工具做什么。
这个 monitor 工作流关闭了自主循环:它根据SL/TP水平检查未结交易,关闭达到目标的交易,触发NL评估的事后分析,验证过期的预测,并生成月度总结。结合 analyze 对于交易条目,该系统在没有人为干预的情况下运行一个完整的学习交易评估周期。
旧方式vs.这种方式
| 传统多代理框架 | 此插件 | |
|---|---|---|
| 编排 | Python代码(LangGraph、CrewAI、AutoGen) | CLAUDE.md --简明英语路由规则 |
| 代理定义 | Python类、装饰器、模式 | 带YAML frontmatter的Markdown文件 |
| 工具集成 | 自定义包装器、API客户端、SDK | MCP服务器(标准协议) |
| 协调 | 状态机、图形、消息队列 | 基于文件——代理编写报告,下一阶段读取报告 |
| 记忆 | 矢量数据库,自定义存储 | 内置 memory: project (代理配置中的一行) |
| 模型路由 | 每个代理的自定义逻辑 | model: haiku / sonnet / opus 在前线 |
| 设置时间 | 几天到几周 | 小时。描述代理,构建MCP工具,编写CLAUDE.md |
| 编排代码行 | 数百至数千 | 零 |
需求
| 要求 | 如何处理 |
|---|---|
| Claude 代码 | 安装导轨 --你需要一个克劳德Pro/Max/团队计划 |
| Python 3.11+ | 大多数系统都有。 uv 如果丢失,则自动下载 |
| 紫外线 | /setup 自动安装。或手动安装: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh |
推荐设置
增添 ~/.claude/settings.json 为了获得最流畅的体验:
{
"permissions": {
"allow": [
"mcp__crypto-data",
"mcp__crypto-exchange",
"mcp__crypto-technical",
"mcp__crypto-futures",
"mcp__crypto-advanced-indicators",
"mcp__crypto-market-microstructure",
"mcp__crypto-learning-db",
"WebSearch",
"WebFetch",
"Write"
]
}
}
如果没有这个,Claude Code会要求您在第一次使用时批准每个工具(这很好,只是速度较慢)。
故障排除
任何问题的第一步: 跑 /crypto-trading-desk:setup。它检测问题并自动修复。
MCP服务器未启动
“生成紫外线ENUENT” — uv 已安装,但Claude Code找不到它。从不继承终端PATH的GUI应用程序(Claude Desktop、VS Code)启动时很常见。
修复:
# Create a symlink so GUI apps can find uv
sudo ln -sf ~/.local/bin/uv /usr/local/bin/uv
# Then restart Claude Code
或者干脆跑 /crypto-trading-desk:setup --它检测到这一点并主动提出修复。
未安装依赖项
cd ~/.claude/plugins/cache/crypto-trading-desk # or your local clone
uv sync
windows用户
该插件适用于Windows。跑 /crypto-trading-desk:setup --它检测Windows并使用PowerShell进行安装 uv 如果需要的话。如果遇到PATH问题,请确保 uv 位于您的系统PATH中,或通过以下方式安装 winget install astral-sh.uv.
建筑学
crypto-trading-desk/
├── agents/ # 7 agent definitions (Markdown + YAML frontmatter)
├── bin/ # autopilot.sh wrapper for cron/headless execution
├── skills/ # 8 slash commands (setup, quick, analyze, portfolio, close-trade, validate-predictions, monitor, create)
├── hooks/ # SessionStart: creates data directories
├── mcp-servers/ # 9 Python MCP servers (95 tools total)
├── mcp-servers.plugin.json # MCP config for plugin distribution
├── .claude/workflows/ # Dynamic workflows (e.g. close-learning)
├── dashboard/ # Next.js ops dashboard (reads the DB read-only, localhost only)
├── tests/ # pytest suite for the MCP servers
├── docs/ # architecture.md + extending.md
├── pyproject.toml # Python dependencies (pinned in uv.lock)
├── uv.lock # Reproducible dependency resolution
├── .python-version # Pins Python 3.12
├── CLAUDE.md # Routing logic — Claude Code reads this to coordinate
└── data/
├── db/learning.db # SQLite cognitive memory (trades, predictions, patterns)
├── reports/ # Analysis reports (one folder per analysis)
└── create/ # /create research artifacts
零编排代码。 克劳德代码读取 CLAUDE.md 并协调一切。这些代理是降价文件。这些技能是标记文件。路由逻辑是markdown。
打造你自己的
此项目是一个模板。该架构——代理作为markdown,工具作为MCP服务器,协调作为CLAUDE.md——适用于任何域:
- 安全性研究:CVE扫描、漏洞利用分析、补丁验证代理
- 竞争情报:定价、功能跟踪、情绪监控代理
- 运营:用于日志分析、事件分类、runbook执行的代理
- 财务分析:基本面、技术面、宏观、投资组合优化的代理
要在Claude Code上构建自己的多代理系统:
- 在中定义您的代理
agents/(markdown+YAML frontmatter) - 将您的数据源构建为MCP服务器
mcp-servers/ - 在中写入路由逻辑
CLAUDE.md - 在中添加用户命令
skills/
看 docs/extending.md 完整的指南。
贡献
这是一个开放的项目。添加新的代理、MCP服务器、技能或改进现有的。
- 新建MCP服务器 --添加数据源(链上分析、DEX数据、社交指标)
- 实习业务员 --增加一名专家(宏观分析师、链上侦探、DeFi策略师)
- 新技能 --添加工作流(多币种比较、投资组合再平衡、警报系统)
- 改进现有代理 --更好的提示、更智能的路由、新的分析模式
看 贡献.md 作为指导方针。PR欢迎。
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