X-monitor 是一个基于 Twitter (X) 的实时监控系统，能够自动基于大模型分析推文内容、识别潜在MEME加密货币交易机会，并支持自动执行链上交易。
- 推文监控：通过 API 接收 Twitter 推文数据
- AI 分析：使用大模型分析推文内容，识别潜在代币信息
- 代币搜索：自动搜索代币的市场数据（价格、流动性等）
- 交易执行：支持自动在以太坊/BSC/Solana 链上执行代币交易
- 通知系统：通过钉钉机器人发送实时通知
X-monitor/ ├── abi/ # 智能合约 ABI │ ├── erc20.json # ERC20 代币合约 ABI │ └── router.json # DEX 路由合约 ABI ├── analyzer.py # AI 分析模块 ├── config.py # 配置管理 ├── data_def.py # 数据结构定义 ├── dingding.py # 钉钉机器人封装 ├── notice.py # 通知系统 ├── processor.py # 推文内容处理器 ├── trader.py # 链上交易模块 ├── x_monitor.py # 主服务入口 ├── .env # 环境变量配置 └── requirements.txt # 依赖列表
- 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium
2. 配置环境变量
复制 .env.example 为 .env 并填写您的配置：
- LLM_API_KEY: OpenAI 兼容 API 密钥, model需要可以支持图片分析
- DINGTALK_TOKEN/SECRET: 钉钉机器人凭证
- 区块链相关配置（私钥、RPC 等）
3. 订阅X推送服务
该项目订阅的为apidance的推送服务, 相关服务可参考 https://alpha.apidance.pro/welcome 订阅时选择自定义Hook推送地址,推送到自己的服务器. eg: http://188.1.1.99:9999/post/tweet
也可以考虑使用免费推特监听服务，使用IFTTT实现。
4. 启动服务
python x_monitor.py
5. 测试
POST /post/tweet
```json
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"title": "[GROUP] Elon Musk 发布新推文",
"content": "The Return of the King https://t.co/CjaRrXH7k9",
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