CryptoPromptAI 🚀

CryptoPromptAI es una herramienta avanzada de análisis y generación de prompts para el mercado de criptomonedas, con especial enfoque en memecoins. Combina análisis de mercado en tiempo real, procesamiento de lenguaje natural y análisis de seguridad para generar y evaluar prompts de trading de manera inteligente.

🌟 Características Principales

🤖 Generación Inteligente de Prompts

• Generación dinámica basada en datos de mercado en tiempo real
• Integración con análisis de sentimiento social
• Templates especializados para diferentes tipos de criptomonedas

📊 Análisis Avanzado

• Evaluación de claridad y especificidad de prompts
• Análisis de seguridad y detección de riesgos
• Métricas personalizadas para el mercado crypto

🎯 Visualización Interactiva

• Dashboards interactivos con Plotly
• Heatmaps de correlaciones
• Análisis temporal de métricas

🛡️ Seguridad

• Detección de términos sensibles
• Evaluación de riesgos en prompts
• Clasificación de niveles de seguridad

🚀 Instalación

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/yourusername/cryptoprompai.git
cd cryptoprompai

# Crear entorno virtual
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Windows: venv\Scripts\activate

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# Descargar modelo de spaCy
python -m spacy download es_core_news_lg

📝 Uso

Generación Básica de Prompts

from cryptoprompai import MemecoinsPromptGenerator

# Inicializar el generador
generator = MemecoinsPromptGenerator()

# Generar prompt para DOGE
prompt = generator.generate_prompt('DOGE')
print(prompt)

Análisis de Prompts

from cryptoprompai import SimplePromptAnalyzer

# Inicializar el analizador
analyzer = SimplePromptAnalyzer()

# Analizar un prompt
metrics = analyzer.evaluate_prompt(prompt)
print(metrics)

# Visualizar resultados
analyzer.visualize_metrics()

📚 Estructura del Proyecto

cryptoprompai/
├── src/
│   ├── generators/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── memecoin_generator.py
│   ├── analyzers/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── prompt_analyzer.py
│   │   └── security_analyzer.py
│   └── visualization/
│       └── plotly_dashboard.py
├── tests/
├── examples/
├── requirements.txt
└── README.md

🛠️ Requisitos

• Python 3.8+
• spaCy
• Plotly
• Pandas
• yfinance
• TextBlob
• Tweepy (opcional para integración con Twitter)

🤝 Contribución

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor, sigue estos pasos:

1. Fork el proyecto
2. Crea una nueva rama (git checkout -b feature/nueva-caracteristica)
3. Realiza tus cambios y haz commit (git commit -am 'Añade nueva característica')
4. Push a la rama (git push origin feature/nueva-caracteristica)
5. Abre un Pull Request

⚠️ Disclaimer

Este software es solo para fines educativos y de investigación. No constituye asesoramiento financiero y los autores no son responsables de pérdidas financieras derivadas de su uso.

💡 Consideraciones y Mejores Prácticas

🖥️ Entornos de Ejecución

Google Colab

# Habilitar GPU en Colab
# 1. Runtime -> Change runtime type -> GPU

# Instalación y configuración
!pip install -q cryptoprompai
!nvidia-smi  # Verificar GPU disponible

# Importar y usar
from cryptoprompai import MemecoinsPromptGenerator
generator = MemecoinsPromptGenerator(use_gpu=True)

Entorno Local

# Verificar CUDA (para GPU)
nvidia-smi

# Configuración recomendada
python -m venv venv --prompt cryptoprompai
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

🚀 Optimización de Rendimiento

1. Uso de GPU:

   • Recomendado para análisis de grandes volúmenes de datos
   • Acelera significativamente el procesamiento de NLP
   • Requiere CUDA 11.0+ para PyTorch

2. Gestión de Memoria:

   # Limpieza de memoria GPU
   import torch
   torch.cuda.empty_cache()
   
   # Uso eficiente de generators
   with generator.batch_process() as batch:
       results = batch.analyze_multiple(prompts)

3. Procesamiento por Lotes:

   • Usar batch_size apropiado según memoria disponible
   • Implementar procesamiento asíncrono para múltiples requests

📊 Optimización de Visualizaciones

# Configuración para mejor rendimiento
import plotly.io as pio
pio.templates.default = "plotly_dark"  # Tema oscuro para menos consumo
pio.renderers.default = "notebook"     # Optimizado para notebooks

🔒 Seguridad y Buenas Prácticas

1. API Keys:

   # Usar variables de entorno
   from dotenv import load_dotenv
   load_dotenv()
   
   api_key = os.getenv('TWITTER_API_KEY')
   generator = MemecoinsPromptGenerator(api_key=api_key)

2. Rate Limiting:

   # Implementar rate limiting para APIs
   from ratelimit import limits, sleep_and_retry
   
   @sleep_and_retry
   @limits(calls=30, period=60)  # 30 calls per minute
   def fetch_market_data():
       pass

3. Logging:

   import logging
   logging.basicConfig(
       level=logging.INFO,
       format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
   )

📈 Escalabilidad

1. Procesamiento Distribuido:

   # Usando Dask para datasets grandes
   import dask.dataframe as dd
   
   ddf = dd.from_pandas(big_df, npartitions=4)
   results = ddf.map_partitions(analyzer.process_batch)

2. Caché:

   # Implementar caché para requests frecuentes
   from functools import lru_cache
   
   @lru_cache(maxsize=128)
   def get_market_data(symbol):
       pass

🧪 Testing

# Ejecutar tests con cobertura
pytest --cov=cryptoprompai tests/

📊 Monitoreo de Recursos

# Monitorear uso de GPU
def print_gpu_utilization():
    print(torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory)
    print(torch.cuda.memory_allocated())

⚡ Consejos de Implementación

1. Pre-procesamiento:

   • Implementar limpieza de datos robusta
   • Normalizar inputs antes del análisis
   • Usar técnicas de data augmentation cuando sea apropiado

2. Modelos:

   • Mantener modelos actualizados
   • Implementar versioning de modelos
   • Usar model checkpointing

3. Producción:

   • Dockerizar la aplicación
   • Implementar health checks
   • Monitorear métricas clave

🎯 Recomendaciones por Caso de Uso

1. Análisis en Tiempo Real:

   # Configuración recomendada
   generator = MemecoinsPromptGenerator(
       real_time=True,
       batch_size=32,
       cache_timeout=300  # 5 minutos
   )

2. Análisis Histórico:

   # Configuración para grandes volúmenes de datos históricos
   analyzer = SimplePromptAnalyzer(
       use_multiprocessing=True,
       chunk_size=10000,
       optimize_memory=True
   )

3. Desarrollo/Testing:

   # Configuración para desarrollo
   generator = MemecoinsPromptGenerator(
       mock_data=True,  # Usar datos simulados
       debug=True
   )