一夜之间从零搭建 Grok Bot：完整配置指南 + 可复制粘贴的 Rug 过滤脚本

1名称：RUG DESK
2工作：Solana memecoin 交易台，先做纸上交易
3描述：根据我粘贴的文章，在 /workspace/desk 中搭建并运行交易台。
4每个代币都必须经过 check.py，没有例外，没有捷径。
5你永远不要买入、卖出、签名或转移资金。除非我在这个对话里要求，否则你永远不要编辑 config.py。你永远不要为了放行某个代币而调低过滤器的数值。
6报告每一次击杀时都要带上原因，而不是你对这个代币的看法。
7当某个数据源挂了，说出是哪一个然后跳过。永远不要猜缺失的数字。

1mkdir -p /workspace/desk && cd /workspace/desk
2read -rs -p "xai key: " K && printf 'XAI_API_KEY=%s\n' "$K" > .env && unset K
3chmod 600 .env
4pip install requests

1curl -s https://api.x.ai/v1/responses \
2  -H "Authorization: Bearer $(cut -d= -f2 .env)" \
3  -H "Content-Type: application/json" \
4  -d '{"model":"grok-4.7","input":"reply with OK"}'
5
6-> ... "type":"output_text","text":"OK" ...

10. LEAD     从任何地方拿到一个 CA：喊单、帖子、scan.py    -> 一个 mint
21. LIMITS   book.py：日亏损、开仓数、冷却期      -> 免费，完全不联网
32. FACTS    rugcheck.py：10 项硬性击杀                     -> mint 未关、LP 未锁、前十持仓过重，死在这里
43. POOL     market.py：深度、年龄、卖盘                   -> 薄池子和貔貅盘死在这里
54. JUDGE    grok.py + X 搜索，一次调用                   -> BUY 或 SKIP，一个理由，一个风险
65. FILL     纸面：book.py 按实时价格成交               -> 实盘：你自己签名
76. WATCH    watch.py 每 10 分钟                      -> 止损、分批止盈、追踪止损、时间止损
87. REPORT   report.py 在 21:30                             -> 谁死了，谁赚钱了，什么该质疑

1# config.py
2# 交易台上的每个数字都在这里。调参时，你只改这个文件，别的不动。
3
4MODEL = "grok-4.7"          # 如果 API 拒绝，去 console.x.ai -> Models 查一下
5PAPER = True                # 第一周：按真实价格假成交。读完日志再关掉
6
7TICKET_USD = 25             # 固定金额。永远不按上一笔盈利来算仓位
8MAX_OPEN = 4                # 4 x $25 = $100，这是市场里的最大敞口
9MAX_ENTRIES_PER_DAY = 6
10DAILY_LOSS_HALT_USD = 50    # 今日已实现亏损达到这个数 -> 明天之前不再开新仓
11COOLDOWN_HOURS = 24         # 刚离场的代币，这段时间内不再进
12
13FACTS = {                   # rug 过滤器。纯代码，不用模型
14    "max_risk_score": 40,       # rugcheck score_normalised，0-100，越高越危险
15    "min_lp_locked_pct": 90,    # 最大的池子：LP 锁定或销毁的比例
16    "max_top10_pct": 30,        # 前 10 大持仓者，排除池子和锁仓地址
17    "max_dev_pct": 5,           # 还在创建者钱包里的供应量
18    "max_insiders": 0,          # 被标记为内部人士的持仓者 + 内部关系图命中数
19    "min_liquidity_usd": 30000,
20    "max_ticket_share": 0.01,   # 你的仓位永远不超过池子的 1%
21    "min_age_min": 30,          # 比这还新的话，所有报告都只是在猜
22    "max_age_hours": 72,
23}
24
25MIN_CONFIDENCE = 0.7        # Grok 在低于这个值时说 BUY -> 按 SKIP 处理
26
27EXIT = {
28    "stop_pct": -35,                        # 相对入场价的硬止损
29    "ladder": [(100, 0.50), (200, 0.25)],   # +100% 卖一半，+200% 再卖四分之一
30    "trail_pct": 30,                        # 剩下的：价格从高点回落 30% 就出
31    "time_stop_hours": 6,                   # 6 小时还没涨 20% -> 出局，死钱
32    "time_stop_min_pct": 20,
33    "liq_drop_pct": 40,                     # 池子流动性比入场时跌 40% -> 立刻出
34}
35
36LOG = "checks.csv"
37POSITIONS = "positions.json"
38TRADES = "trades.csv"

1固定仓位。不会因为连赢三把就加大仓位。
2BOT 只读 config.py，永远不写。数字只有你能改。
3放宽过滤器必须留下文字记录。你改了数字，当天就要在聊天里说明原因。

1# book.py
2# 仓位、交易、限制。交易台的记忆存在两个你可以自己打开的文件里。
3import csv, json, os, sys, time
4from config import (POSITIONS, TRADES, TICKET_USD, MAX_OPEN, MAX_ENTRIES_PER_DAY,
5                    DAILY_LOSS_HALT_USD, COOLDOWN_HOURS)
6
7def load() -> dict:
8    return json.load(open(POSITIONS)) if os.path.exists(POSITIONS) else {}
9
10def save(book: dict):
11    json.dump(book, open(POSITIONS, "w"), indent=2)
12
13def trades() -> list[dict]:
14    return list(csv.DictReader(open(TRADES))) if os.path.exists(TRADES) else []
15
16def record(mint, symbol, action, usd, pnl, reason):
17    new = not os.path.exists(TRADES)
18    with open(TRADES, "a", newline="") as f:
19        w = csv.DictWriter(f, fieldnames=["time", "mint", "symbol", "action", "usd", "pnl", "reason"])
20        if new:
21            w.writeheader()
22        w.writerow({"time": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M"), "mint": mint, "symbol": symbol,
23                    "action": action, "usd": round(usd, 2), "pnl": round(pnl, 2), "reason": reason})
24
25def today_pnl() -> float:
26    day = time.strftime("%Y-%m-%d")
27    return sum(float(t["pnl"]) for t in trades() if t["time"].startswith(day))
28
29def guard(mint: str) -> str | None:
30    """限制条件在任何网络请求之前运行。被拦下的入场不花一分钱。"""
31    day = time.strftime("%Y-%m-%d")
32    book = load()
33    if today_pnl() <= -DAILY_LOSS_HALT_USD:                      return "halted_daily_loss"
34    if mint in book:                                             return "already_open"
35    if len(book) >= MAX_OPEN:                                    return "max_open"
36    opens = [t for t in trades() if t["action"] == "open" and t["time"].startswith(day)]
37    if len(opens) >= MAX_ENTRIES_PER_DAY:                        return "max_entries_today"
38    cutoff = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M", time.localtime(time.time() - COOLDOWN_HOURS * 3600))
39    if any(t["mint"] == mint and t["action"] == "close" and t["time"] >= cutoff for t in trades()):
40        return "cooldown"
41    return None
42
43def open_position(mint, symbol, price, liq_usd, usd=TICKET_USD):
44    book = load()
45    book[mint] = {"symbol": symbol, "entry": price, "qty0": usd / price, "qty": usd / price,
46                  "peak": price, "liq0": liq_usd, "opened": time.time(), "steps": 0}
47    save(book)
48    record(mint, symbol, "open", usd, 0, "entry")
49
50def sell(mint, frac_of_original, price, reason) -> float:
51    """卖出原始仓位的某个比例（1.0 = 全部剩余）。返回已实现盈亏。"""
52    book = load()
53    p = book[mint]
54    q = min(p["qty"], p["qty0"] * frac_of_original)
55    pnl = q * (price - p["entry"])
56    p["qty"] -= q
57    action = "close" if p["qty"] <= p["qty0"] * 1e-6 else "partial"
58    record(mint, p["symbol"], action, q * price, pnl, reason)
59    if action == "close":
60        del book[mint]
61    save(book)
62    return pnl
63
64if __name__ == "__main__":
65    # 实盘模式：在你自己的钱包买入后 ->  python book.py add <mint> <usd> <price> <liq_usd>
66    # 手动卖出后                     ->  python book.py close <mint> <price>
67    cmd = sys.argv[1]
68    if cmd == "add":
69        mint, usd, price, liq = sys.argv[2], float(sys.argv[3]), float(sys.argv[4]), float(sys.argv[5])
70        open_position(mint, mint[:6], price, liq, usd)
71    elif cmd == "close":
72        print(round(sell(sys.argv[2], 1.0, float(sys.argv[3]), "manual"), 2))

1# watch.py
2# 每 10 分钟检查所有开仓。没变化就不输出任何东西。
3import time
4from config import EXIT, PAPER
5from market import pool
6import book
7
8def watch() -> list[str]:
9    events = []
10    for mint, p in list(book.load().items()):
11        try:
12            m = pool(mint)
13        except Exception as e:
14            events.append(f"{p['symbol']}: price feed down ({e}), holding, will retry")
15            continue
16        if not m or m["price"] <= 0:
17            events.append(f"{p['symbol']}: pool gone. treat as rugged, sell what you can")
18            book.sell(mint, 1.0, 0.0, "pool_gone")
19            continue
20
21        price = m["price"]
22        b = book.load(); s = b[mint]
23        s["peak"] = max(s["peak"], price); book.save(b)
24        pct = (price / s["entry"] - 1) * 100
25        hours = (time.time() - s["opened"]) / 3600
26
27        def out(frac, why):
28            pnl = book.sell(mint, frac, price, why)
29            verb = "sold" if PAPER else "SELL NOW in your wallet"
30            size = "the rest" if frac >= 1 else f"{int(frac * 100)}%"
31            events.append(f"{s['symbol']}: {verb} {size} at {pct:+.0f}% ({why}), pnl ${pnl:+.2f}")
32
33        if m["liq_usd"] < s["liq0"] * (1 - EXIT["liq_drop_pct"] / 100):
34            out(1.0, "liquidity_pulled"); continue
35        if pct <= EXIT["stop_pct"]:
36            out(1.0, "stop"); continue
37        ladder = EXIT["ladder"]
38        if s["steps"] < len(ladder) and pct >= ladder[s["steps"]][0]:
39            out(ladder[s["steps"]][1], f"take_profit_{ladder[s['steps']][0]}")
40            b = book.load()
41            if mint in b:
42                b[mint]["steps"] += 1; book.save(b)
43            continue
44        if s["steps"] > 0 and price <= s["peak"] * (1 - EXIT["trail_pct"] / 100):
45            out(1.0, "trailing_stop"); continue
46        if hours >= EXIT["time_stop_hours"] and pct < EXIT["time_stop_min_pct"]:
47            out(1.0, "time_stop")
48    return events
49
50if __name__ == "__main__":
51    for e in watch():
52        print(e)

1流动性优先。池子被抽走这条规则压过一切，哪怕你正赚着。
2追踪止损在第一次止盈后才启动。在那之前，-35% 是唯一的底。
3死钱也是亏损。横盘六小时就把坑位让给下一个代币。
4沉默也是一种状态。没变化时 watch.py 什么都不输出，所以聊天安静就意味着你不用去看。

1# rugcheck.py
2# 每个代币一份报告，裁剪到交易台需要的字段。Grok 永远看不到原始报告。
3import requests
4from config import FACTS
5
6RC = "https://api.rugcheck.xyz/v1/tokens"
7
8def report(mint: str) -> dict:
9    r = requests.get(f"{RC}/{mint}/report", timeout=20)
10    r.raise_for_status()
11    d = r.json()
12    token = d.get("token") or {}
13    known = d.get("knownAccounts") or {}
14
15    def is_pool(h):  # AMM 金库和锁仓地址在头部持仓里，它们不是巨鲸
16        tag = known.get(h.get("owner")) or known.get(h.get("address")) or {}
17        return str(tag.get("type", "")).upper() in ("AMM", "LOCKER")
18
19    holders = [h for h in (d.get("topHolders") or []) if not is_pool(h)]
20    markets = sorted(d.get("markets") or [],
21                     key=lambda m: ((m.get("lp") or {}).get("baseUSD") or 0)
22                                 + ((m.get("lp") or {}).get("quoteUSD") or 0),
23                     reverse=True)
24    lp = (markets[0].get("lp") or {}) if markets else {}
25    supply = token.get("supply") or 0
26    risks = d.get("risks") or []
27
28    return {
29        "mint": mint,
30        "symbol": (d.get("tokenMeta") or {}).get("symbol"),
31        "rugged": bool(d.get("rugged")),
32        "risk_score": d.get("score_normalised"),
33        "danger": [x.get("name") for x in risks if x.get("level") == "danger"],
34        "warn": [x.get("name") for x in risks if x.get("level") == "warn"],
35        "mint_authority": token.get("mintAuthority", d.get("mintAuthority")),
36        "freeze_authority": token.get("freezeAuthority", d.get("freezeAuthority")),
37        "lp_locked_pct": lp.get("lpLockedPct", d.get("lpLockedPct")),
38        "top10_pct": round(sum(h.get("pct") or 0 for h in holders[:10]), 2) if holders else None,
39        "dev_pct": round((d.get("creatorBalance") or 0) / supply * 100, 2) if supply else None,
40        "insiders": sum(1 for h in holders if h.get("insider")) + (d.get("graphInsidersDetected") or 0),
41        "holders": d.get("totalHolders"),
42    }
43
44def fact_kill(t: dict) -> str | None:
45    """纯比较。第一个失败就定生死，原因会被记录。"""
46    if t["risk_score"] is None:                                  return "no_report"
47    if t["rugged"]:                                              return "already_rugged"
48    if t["mint_authority"]:                                      return "mint_open"
49    if t["freeze_authority"]:                                    return "freeze_open"
50    if t["danger"]:                                              return "danger:" + t["danger"][0]
51    if t["risk_score"] > FACTS["max_risk_score"]:                return "risk_score"
52    if t["lp_locked_pct"] is None or t["lp_locked_pct"] < FACTS["min_lp_locked_pct"]:
53        return "lp_unlocked"
54    if t["top10_pct"] is None or t["top10_pct"] > FACTS["max_top10_pct"]:
55        return "top10_heavy"
56    if t["dev_pct"] is None or t["dev_pct"] > FACTS["max_dev_pct"]:
57        return "dev_holds"
58    if t["insiders"] > FACTS["max_insiders"]:                    return "insiders"
59    return None

1# market.py
2# 池子本身：深度、年龄、价格，以及是否真有人能卖得出去。
3import time
4import requests
5from config import FACTS, TICKET_USD
6
7DS = "https://api.dexscreener.com/tokens/v1/solana"
8
9def pool(mint: str) -> dict | None:
10    r = requests.get(f"{DS}/{mint}", timeout=15)
11    r.raise_for_status()
12    data = r.json()
13    pairs = data if isinstance(data, list) else (data.get("pairs") or [])
14    pairs = [p for p in pairs if (p.get("baseToken") or {}).get("address") == mint]
15    if not pairs:
16        return None
17    p = max(pairs, key=lambda x: (x.get("liquidity") or {}).get("usd") or 0)
18    h1 = (p.get("txns") or {}).get("h1") or {}
19    born = p.get("pairCreatedAt")
20    return {
21        "symbol": (p.get("baseToken") or {}).get("symbol"),
22        "price": float(p.get("priceUsd") or 0),
23        "liq_usd": (p.get("liquidity") or {}).get("usd") or 0,
24        "age_min": round((time.time() * 1000 - born) / 60000) if born else None,
25        "buys_1h": h1.get("buys", 0),
26        "sells_1h": h1.get("sells", 0),
27        "vol_1h": (p.get("volume") or {}).get("h1"),
28        "url": p.get("url"),
29    }
30
31def market_kill(m: dict | None) -> str | None:
32    if not m:                                                    return "no_pool"
33    if m["price"] <= 0:                                          return "no_price"
34    if m["liq_usd"] < FACTS["min_liquidity_usd"]:                return "thin_pool"
35    if TICKET_USD / m["liq_usd"] > FACTS["max_ticket_share"]:    return "ticket_too_big"
36    if m["age_min"] is None or m["age_min"] < FACTS["min_age_min"]:
37        return "too_fresh"
38    if m["age_min"] > FACTS["max_age_hours"] * 60:               return "too_old"
39    if m["buys_1h"] >= 20 and m["sells_1h"] == 0:                return "nobody_can_sell"
40    return None

1# grok.py
2# 唯一保存密钥的文件，也是 desk 与 xAI 通信的唯一地方。
3import os, json, datetime, requests
4from config import MODEL
5
6URL = "https://api.x.ai/v1/responses"
7
8def _key() -> str:
9    k = os.environ.get("XAI_API_KEY")
10    if not k and os.path.exists(".env"):
11        for line in open(".env"):
12            if line.startswith("XAI_API_KEY="):
13                k = line.split("=", 1)[1].strip().strip('"')
14    if not k:
15        raise RuntimeError("环境变量或 .env 中没有 XAI_API_KEY")
16    return k
17
18def _text(resp: dict) -> str:
19    if isinstance(resp.get("output_text"), str):
20        return resp["output_text"]
21    parts = []
22    for item in resp.get("output") or []:
23        if item.get("type") == "message":
24            for c in item.get("content") or []:
25                if c.get("type") in ("output_text", "text"):
26                    parts.append(c.get("text") or "")
27    return "\n".join(parts)
28
29def ask(system: str, payload: dict, read_x: bool = False) -> dict:
30    """一次调用，JSON 进，JSON 出。任何非 JSON 都会抛出异常，而抛出异常在上游就意味着跳过（SKIP）。"""
31    body = {"model": MODEL,
32            "input": [{"role": "system", "content": system},
33                      {"role": "user", "content": json.dumps(payload)}]}
34    if read_x:
35        since = (datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=3)).isoformat()
36        body["tools"] = [{"type": "x_search", "from_date": since}]
37        body["max_turns"] = 2          # 搜索两轮，然后必须给出答案
38    r = requests.post(URL, timeout=180, json=body,
39                      headers={"Authorization": f"Bearer {_key()}"})
40    r.raise_for_status()
41    text = _text(r.json())
42    start, end = text.find("{"), text.rfind("}")
43    if start == -1:
44        raise ValueError(f"回答中没有 json：{text[:200]}")
45    return json.loads(text[start:end + 1])

1# prompts.py
2# desk 上唯一的 Grok 提示词。这才是你真正会反复阅读的文件。
3
4JUDGE_PROMPT = """
5你是 RUG DESK。一个 Solana memecoin 刚刚通过了代码中的所有硬性检查：
6权限、LP、持有者、开发者钱包、内部人员、池子深度、存续时间。
7不要重新检查那些数字。由你决定是否投入这一张固定金额的票。
8你永远不负责确定仓位大小，也永远不挑选退出时机。
9
10输入：{"token": {...rugcheck 事实...}, "pool": {...dexscreener 事实...}}
11
12步骤 1. 在 X 上搜索该代币符号和合约地址，范围是过去 72 小时。
13步骤 2. 只判断代码看不到的东西：
14  - warn 级别的风险叠加在一起是否会变成更严重的问题
15  - 谁最先发帖：开发者、有历史记录的真实账号，还是一波新注册的账号
16  - 自然流量还是买量：相同的措辞、同一分钟发布、没有历史记录的账号
17  - 这些帖子中的合约地址是否与输入中的一致
18  - 这个代币符号或这个开发者以前是否涉及过跑路（rug）
19
20仅返回 JSON：
21{"verdict": "BUY" | "SKIP", "confidence": 0.0-1.0,
22 "why": "最多两行", "x_read": "一行描述 X 上的情况",
23 "main_risk": "一行"}
24
25X 上零帖子也是一个答案：没人知道它的存在。跳过（SKIP）。
26X 上同一个代币符号下出现了另一个合约地址：仿盘风险。跳过（SKIP）。
27当你需要的某个字段为 null 时，绝对不要回答买入（BUY）。
28绝对不要提及目标价。你不知道目标价。
29"""

1# check.py
2# 输入一个合约地址，输出一个判定结果。每当有代币来到你的 desk 时都会运行。
3import csv, json, os, sys, time
4from config import LOG, MIN_CONFIDENCE, PAPER, TICKET_USD
5from rugcheck import report, fact_kill
6from market import pool, market_kill
7from grok import ask
8from prompts import JUDGE_PROMPT
9import book
10
11def log(row: dict):
12    new = not os.path.exists(LOG)
13    with open(LOG, "a", newline="") as f:
14        w = csv.DictWriter(f, fieldnames=["time", "mint", "symbol", "stage", "verdict",
15                                          "confidence", "reason"])
16        if new:
17            w.writeheader()
18        w.writerow({k: row.get(k) for k in w.fieldnames})
19
20def check(mint: str) -> dict:
21    if (g := book.guard(mint)):                                  # 限额检查，免费
22        return {"stage": "limits", "verdict": "SKIP", "reason": g}
23
24    try:
25        token = report(mint)                                     # rug 过滤，免费
26    except Exception as e:
27        return {"stage": "facts", "verdict": "SKIP", "reason": f"rugcheck 失败：{e}"}
28    if (k := fact_kill(token)):
29        return {"stage": "facts", "verdict": "SKIP", "reason": k, "symbol": token["symbol"]}
30
31    try:
32        m = pool(mint)                                           # 池子检查，免费
33    except Exception as e:
34        return {"stage": "pool", "verdict": "SKIP", "reason": f"dexscreener 失败：{e}"}
35    if (k := market_kill(m)):
36        return {"stage": "pool", "verdict": "SKIP", "reason": k, "symbol": token["symbol"]}
37
38    try:
39        ans = ask(JUDGE_PROMPT, {"token": token, "pool": m}, read_x=True)   # 唯一付费的步骤
40    except Exception as e:
41        return {"stage": "grok", "verdict": "SKIP", "reason": f"grok 失败：{e}"}
42
43    verdict, conf = ans.get("verdict"), ans.get("confidence") or 0
44    if verdict == "BUY" and conf < MIN_CONFIDENCE:
45        verdict = "SKIP"
46        ans["why"] = f"置信度过低 {conf}"
47    return {**ans, "stage": "grok", "verdict": verdict, "symbol": m["symbol"] or token["symbol"],
48            "reason": ans.get("why"), "price": m["price"], "liq_usd": m["liq_usd"], "url": m["url"]}
49
50if __name__ == "__main__":
51    mint = sys.argv[1].strip()
52    v = check(mint)
53    log({"time": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M"), "mint": mint, **v})
54    if v["verdict"] == "BUY":
55        if PAPER:
56            book.open_position(mint, v["symbol"], v["price"], v["liq_usd"])
57            v["action"] = f"模拟买入 ${TICKET_USD}，价格 {v['price']}"
58        else:
59            v["action"] = (f"需要批准：在你自己的钱包中买入 ${TICKET_USD} 的 {v['symbol']}，"
60                           f"然后运行：python book.py add {mint} {TICKET_USD} <成交价格> {v['liq_usd']}")
61    print(json.dumps(v, indent=2))

1{
2  "verdict": "SKIP",
3  "confidence": 0.78,
4  "why": "通过了所有硬性检查，但前 30 个帖子来自本周创建的账号，措辞完全相同。",
5  "x_read": "一个真实账号，一波新注册账号，没有 CA 不一致的情况",
6  "main_risk": "买来的热度，发帖一停买家就跑",
7  "stage": "grok",
8  "symbol": "EXAMPLE",
9  "reason": "通过了所有硬性检查，但前 30 个帖子来自本周创建的账号，措辞完全相同。"
10}

1先看事实，再看观点。Grok 永远不会去判断某个 mint 是否开放。
2调用失败就是跳过。Rugcheck 挂了、DexScreener 挂了、Grok 挂了、JSON 格式错误：全部跳过。
3NULL 不等于干净。某个字段没返回就会直接淘汰该代币，绝不会让它通过。
4每个代币只有一个判定结果。在它显示买入之前，绝不要重复运行。如果你不同意，那你反对的是 config.py。
5看淘汰原因，别看买入记录。买入让人心情好，但淘汰原因才能告诉你过滤器是否有效。

1每 10 分钟，在 /workspace/desk 目录下运行 python watch.py。
2如果它什么都没输出，你就什么都别说。如果它输出了任何内容，就一字不差地发到这里。

1每 30 分钟，在 /workspace/desk 目录下运行 python scan.py。
2只发布判定为买入的结果：代币符号、置信度、x_read。
3如果 Rugcheck 或 DexScreener 挂了，只说一次是哪个挂了，不要每次运行都重复。

1每天 21:30，在 /workspace/desk 目录下运行 python report.py，并把输出发到这里。
2补充一件今天奏效的事，以及一个你在 config.py 中想质疑的数字，并说明理由。
3绝对不要自己修改那个数字。

1# report.py
2# 晚间报告。里面的所有内容都来自 checks.csv 和 trades.csv，不靠记忆。
3import csv, os, time
4from collections import Counter
5from config import LOG, PAPER
6import book
7
8day = time.strftime("%Y-%m-%d")
9checks = [r for r in csv.DictReader(open(LOG))] if os.path.exists(LOG) else []
10checks = [r for r in checks if r["time"].startswith(day)]
11done = [t for t in book.trades() if t["time"].startswith(day) and t["action"] != "open"]
12
13by_stage = Counter(r["stage"] for r in checks if r["verdict"] == "SKIP")
14buys = [r for r in checks if r["verdict"] == "BUY"]
15wins = [t for t in done if float(t["pnl"]) > 0]
16reasons = Counter(r["reason"] for r in checks if r["stage"] in ("facts", "pool"))
17
18print(f"晚间报告 {day} {'(模拟)' if PAPER else '(实盘)'}")
19print(f"已检查：{len(checks)}")
20print(f"被 rug 过滤器淘汰：{by_stage['facts']} | 被池子淘汰：{by_stage['pool']} | "
21      f"被 Grok 淘汰：{by_stage['grok']} | 被限额拦截：{by_stage['limits']}")
22print(f"已买入：{len(buys)} | 当前持仓：{len(book.load())}")
23print(f"今日已实现盈亏：${book.today_pnl():+.2f}")
24if done:
25    print(f"盈利退出：{len(wins)}/{len(done)}")
26    best = max(done, key=lambda t: float(t["pnl"]))
27    worst = min(done, key=lambda t: float(t["pnl"]))
28    print(f"最佳：{best['symbol']} ${float(best['pnl']):+.2f} | 最差：{worst['symbol']} ${float(worst['pnl']):+.2f}")
29if reasons:
30    top, n = reasons.most_common(1)[0]
31    print(f"最常见的淘汰原因：{top}（{n} 次）")

1# scan.py
2# 可选的线索来源：刚刚付费购买了 DexScreener 主页的新鲜 Solana 代币。
3# 付费主页不是质量信号，只意味着开发者花了钱。由过滤器来决定。
4import csv, os, subprocess, sys
5import requests
6from config import LOG
7
8seen = {r["mint"] for r in csv.DictReader(open(LOG))} if os.path.exists(LOG) else set()
9r = requests.get("https://api.dexscreener.com/token-profiles/latest/v1", timeout=15)
10r.raise_for_status()
11fresh = [t["tokenAddress"] for t in r.json()
12         if t.get("chainId") == "solana" and t.get("tokenAddress") not in seen]
13
14for mint in fresh[:5]:                   # 每次运行五个，这样再忙的一个小时也不会耗尽 API 额度
15    subprocess.run([sys.executable, "check.py", mint])

1在进行任何钱包连接、签名、兑换或转账之前，先询问我。
2在编辑任何名为 config.py 的文件之前，先询问我。

1xAI 返回 401              -> 密钥错误。接管控制权，重写 .env，再次运行第 03 步的 curl 命令。
2xAI 返回 400 / 404        -> 模型名称变了。修改 config.py 中的 MODEL，别的都不用动。
3xAI 返回 429              -> 触发速率限制。该代币直接跳过，下次运行继续。绝不要循环重试。
4关于 x_search 的报错      -> 你的 MODEL 无法搜索 X。去 console.x.ai -> Models 选一个能搜的。
5Grok 用散文回答           -> 抛出 ValueError，记录日志，跳过。绝不要把一段话变成一笔交易。
6rugcheck 返回 404 或为空  -> 太新了还没被索引。跳过。新不等于干净。
7所有代币都报 lp_unlocked  -> 有些池子类型根本没有 LP 代币。在改这个数字之前，
8                             先去 rugcheck 上自己开一个看看，并用文字记录下来。
9no_pool                   -> 还没在 DEX 上交易，或者不是 Solana 链。跳过。
10例行任务没动静了          -> 你离开太久后，Grok Bot 会暂停例行任务。
11                             打开 Routines 重新开启它们。

1cost_per_token = input_tokens / 1_000_000 * price_per_M_input
2               + output_tokens / 1_000_000 * price_per_M_output
3               + posts_fetched / 1_000 * 5          # X 搜索：每获取 1,000 个帖子 $5
4
5max_turns = 2 把搜索限制在两轮以内，所以 posts_fetched 会保持很小。
6每次响应都会报告自己的 x_posts_fetched，所以第一天你就能知道真实数字。
7
8价格：[来自 console.x.ai 的价格]