以下是基于DeepSeek AI和Dexscreener API构建AI加密交易机器人的分步指南，结合我搜索到的资料进行分析与验证：

步骤1：使用DeepSeek R1生成初始代码

DeepSeek R1是一款开源的先进AI模型，支持代码生成与复杂逻辑推理，尤其适用于编程任务。通过向DeepSeek输入提示（如“扮演专业程序员，创建与Dexscreener交互的机器人”），可生成初始代码框架。该代码需包含以下核心功能：

• 数据获取：调用Dexscreener API实时获取代币价格、流动性和交易量数据；
• 模式分析：利用时间序列分析或机器学习算法（如LSTM模型）识别市场趋势；
• 数据存储：建议使用PostgreSQL或SQLite保存历史数据，便于后续分析。

步骤2：添加过滤器和黑名单

为避免高风险代币，需通过配置文件动态管理安全规则：

• 代币黑名单：过滤已知诈骗或操纵市场的代币；
• 开发者黑名单：禁止与不良项目方关联的地址交互；
• 流动性阈值：仅选择流动性高于设定值的代币。
  指出，通过修改提示要求DeepSeek“将安全设置整合到配置文件”（如config.json）可实现此功能。

步骤3：集成Pocket Universe API防虚假交易量

虚假交易量是加密货币市场的常见问题。通过以下方式检测：

• 算法验证：检查交易量与价格波动的相关性，识别异常模式；
• API集成：调用Pocket Universe API进行第三方验证（需与Dexscreener兼容）。
  强调，该步骤能显著降低机器人被欺骗的风险。

步骤4：集成RugCheck.xyz防跑路

通过RugCheck.xyz API检查代币合约安全性：

• 合约审计：仅交易标记为“安全”的代币；
• 代币供应分析：若代币供应集中（如开发者持有超50%），自动将其加入黑名单。
  此步骤依赖外部API，需在代码中添加合约地址查询与状态判断逻辑。

步骤5：自动化交易与通知

• 交易执行：集成BonkBot或Trojan等工具，通过API发送交易指令；
• Telegram通知：添加TG机器人支持，实时推送买卖信号；
• 代码合并：将各模块整合为单一脚本（如trading_bot.py ），确保流程连贯。

步骤6：部署与运行

1. 环境配置：安装Python依赖（如requests、pandas），配置config.json包含API密钥和过滤器；
2. 启动命令：通过python trading_bot.py 运行，建议使用虚拟环境或Docker容器隔离依赖。

步骤7（可选）：添加Web UI

通过DeepSeek生成前端代码，构建包含以下功能的简易界面：

• 实时仪表盘：显示代币价格、交易信号；
• 日志监控：记录机器人操作与异常警报；
• 动态配置：允许用户调整过滤参数。
  提到DeepSeek R1支持本地部署Web UI，并可通过语音或文本交互增强体验。

注意事项与验证

• 证据一致性：部分功能（如Dexscreener API调用、DeepSeek代码生成）在多个证据中被交叉验证；
• 安全风险：需定期更新黑名单，并确保API密钥加密存储；
• 性能优化：使用异步请求提升数据获取效率，结合LSTM模型提高预测精度。

通过上述步骤，可构建一个基于实时数据分析、风险可控的AI加密交易机器人。

如何使用DeepSeek AI生成与Dexscreener API交互的初始代码？

要使用DeepSeek AI生成与Dexscreener API交互的初始代码，可以按照以下步骤进行操作：

1. 注册并获取API密钥

需要访问DeepSeek官方网站（https://www.deepseek.com/ ），使用手机号或邮箱注册账号。注册后，登录账户并前往API管理页面。在API管理页面