Wie man KI für die Forschung zu Krypto-Projekten nutzt? Eine Schritt-für-Schritt DYOR-Anleitung

Künstliche Intelligenz (KI) kann das Whitepaper eines Krypto-Projekts, die Tokenomics und On-Chain-Daten in nur wenigen Minuten analysieren. Das gleiche Modell kann jedoch Prüfungen fälschen, Vertragsadressen verwirren und falsche Daten als Gewissheit präsentieren. Wir zeigen Ihnen, wie Sie KI für eine schnellere Kryptowährungsforschung nutzen können, ohne die Kontrolle über Investitionsentscheidungen aufzugeben.

KI kann die Forschung beschleunigen, ersetzt jedoch nicht die Verifizierung. Sie kann schnell eine vorläufige Zusammenfassung eines Whitepapers erstellen, Elemente der Tokenomics vergleichen und potenzielle Risiken organisieren.

Sie kann auch Vertragsadressen fälschen, das Tokenangebot verwirren oder auf eine nicht existierende Prüfung verweisen. Das Problem ist, dass beide Antworten gleich sicher klingen können.

Fragen Sie ChatGPT also nicht: "Lohnt es sich, dieses Token zu kaufen?"

Diese Frage überträgt eine Entscheidung an das Modell, die es nicht für Sie treffen kann.

Ein viel besserer Ansatz sieht so aus: Sie sammeln zuverlässige Quellen, weisen die KI an, die Daten zu organisieren, und überprüfen dann die wichtigsten Schlussfolgerungen im Code, im Blockchain-Explorer und in unabhängigen Datenbanken.

KI fungiert dann als DYOR-Assistent, nicht als Orakel.

In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen den gesamten Prozess – von der Überprüfung der Vertragsadresse bis zur Analyse von Tokenfreigaben, Benutzeraktivitäten und Administratorberechtigungen.

Sie erhalten auch vorgefertigte Eingabeaufforderungen, die Sie auf jedes Projekt anwenden können.

Die wichtigste Regel: Die Antwort der KI ist keine Quelle. Die Quelle ist das Dokument, der Code oder der Datensatz, auf dem die Antwort basiert. Infografik von Cryps.pl: Das Modell hilft, Material zu organisieren, aber die Quelle und die Verifizierung bleiben in der Verantwortung des Forschers. Inhaltsverzeichnis:

• Was kann KI in der Krypto-Forschung tun?
• Was sollte KI für den Investor nicht tun?
• Bevor Sie KI starten: Quellen vorbereiten
• Welche Quellen sind am vertrauenswürdigsten?
• Wie analysiert man ein Krypto-Projekt Schritt für Schritt mit KI?
• Welche Tools sollten zusammen mit KI verwendet werden?
• Fertige Eingabeaufforderung für vollständige Krypto-Forschung
• Beispiel: Wie KI das Alpha-Protokoll falsch einschätzen kann
• Häufige Fehler bei der Verwendung von KI für DYOR {#inside-nav}

Was kann KI in der Krypto-Forschung tun? {#1}

Sprachmodelle sind gut darin, mit großen Mengen an Text zu arbeiten.

Sie können wiederkehrende Informationen finden, Dokumente zusammenstellen und technische Fragmente in einfacherer Sprache erklären.

Dies ist besonders nützlich, wenn ein Projekt umfangreiche Dokumentationen, mehrere Versionen von Dokumenten und Dutzende von Governance-Forum-Beiträgen hat.

KI kann Ihnen helfen:

• das Whitepaper und die Dokumentation zusammenzufassen,
• das bestehende Produkt von der Roadmap zu trennen,
• die Annahmen der Tokenomics zu skizzieren,
• das Projekt mit Wettbewerbern zu vergleichen,
• Fragen an das Team vorzubereiten,
• eine Dune-Abfrage oder einen Abschnitt eines Smart Contracts zu erklären,
• Inkonsistenzen zwischen Dokumenten zu finden,
• eine Checkliste von roten Flaggen zu erstellen,
• Szenarien für zukünftige Angebote vorzubereiten,
• zu überprüfen, ob jede These im Bericht eine Quelle hat.

Die praktischste Anwendung des Modells besteht darin, eine große Anzahl von Dokumenten und Daten schnell zu organisieren.

Wenn Sie zunächst mehr über spezifische Anwendungen erfahren möchten, sehen Sie sich auch die Übersicht von Cryps.pl an: die besten KI-Tools für Investoren.

In diesem Leitfaden konzentrieren wir uns nicht auf die Bewertung von Tools, sondern auf den Prozess, der das Risiko von Fehlern minimiert, unabhängig vom gewählten Modell.

Was sollte KI für den Investor nicht tun? {#2}

KI sollte nicht:

• Entscheidungen über Kauf oder Verkauf treffen,
• aktuelle Daten bereitstellen, ohne sie mit der Quelle zu überprüfen,
• Preise als Gewissheit vorhersagen,
• ein Projekt allein aufgrund einer Prüfung als sicher betrachten,
• die Anzahl der Follower als Beweis für die Akzeptanz behandeln,
• aktive Adressen mit der Anzahl der Personen gleichsetzen,
• Daten erfinden, die das Projekt nicht offengelegt hat.

OpenAI warnt, dass das Modell falsche Fakten, Zitate und Referenzen generieren kann, und ein hohes Maß an Vertrauen in die Antwort garantiert nicht deren Richtigkeit.

Wichtige Daten sollten beim Öffnen der Quelle überprüft werden, nicht nur nach dem Ansehen des Links. OpenAI beschreibt die Einschränkungen von ChatGPT in seiner Dokumentation.

Bevor Sie KI starten: Bereiten Sie Ihre Quellen vor {#3}

Gute Forschung beginnt außerhalb des Chats. Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie das richtige Projekt analysieren.

Der gleiche Name oder Ticker kann sich auf mehrere Token beziehen. Gefälschte Websites kopieren oft das Erscheinungsbild eines legitimen Projekts, und ein Betrugs-Token kann den Namen einer beliebten Kryptowährung tragen.

Der primäre Identifikator sollte die Vertragsadresse und das Netzwerk sein. Bevor Sie mit Ihrer Analyse beginnen, ist es auch ratsam, die häufigsten Arten von Krypto-Betrügereien zu kennen, die von Cryps.pl beschrieben werden.

Sammeln Sie:

1. die offizielle Projektwebsite,
2. Whitepaper und Dokumentation,
3. Vertragsadressen,
4. GitHub-Repository,
5. Prüfberichte,
6. Tokenomics und Vesting-Dokumentation,
7. Governance-Forum,
8. Teamprofile und juristische Personen,
9. Daten aus dem Blockchain-Explorer,
10. Markt- und On-Chain-Daten von unabhängigen Diensten.

Überprüfen Sie, ob die auf der Website des Projekts angegebene Adresse mit der Adresse im Explorer und in einem Aggregator wie CoinGecko übereinstimmt. Wenn die Quellen unterschiedliche Verträge anzeigen, stoppen Sie die Analyse. Klären Sie zuerst die Diskrepanz.

Welche Quellen sind am vertrauenswürdigsten? {#3}

Nicht alle Links haben den gleichen Wert.

|---------------------------------|--------------------------------------------------------------------|---------------------------------------| | Kategorie | Beispiele | Zweck | | Verifizierbare Daten direkt | auf-chain bereitgestellter Code, Blockchain, Explorer, Regulierungsregister | Bestätigung des faktischen Zustands | | Projektdokumente | Whitepaper, Dokumentation, Governance, offizieller Blog | Festlegung von Erklärungen und Regeln des Projekts | | Unabhängige Analysen | Prüfungen, Studien, On-Chain-Berichte und Analysen | externe Bewertung und Interpretation | | Datenbanken mit beschriebener Methodik | DefiLlama, Dune, Glassnode, L2BEAT | Datenaggregation und Normalisierung |

Das Whitepaper ist die primäre Quelle für die Frage "Was verspricht das Projekt?" Es ist jedoch kein Beweis dafür, dass das Produkt funktioniert oder Nutzer hat.

Es ist auch wichtig, dies in Bezug auf Vorschriften zu beachten. Die ESMA weist darauf hin, dass die Whitepapers von Krypto-Assets, die sich im relevanten Teil des MiCA-Registers befinden, nicht von den zuständigen Behörden überprüft oder genehmigt wurden.

Der Emittent oder Anbieter ist für deren Inhalt verantwortlich. Die ESMA erklärt die Funktionsweise des MiCA-Registers auf ihrer Website. Offizielles MiCA-Register. Quelle: ESMA, abgerufen am: 29. Juli 2026.

Wie man ein Krypto-Projekt Schritt für Schritt mit KI analysiert {#4}

Schritt 1. Fragen Sie KI nach einem Erklärungsregister, nicht nach einer Zusammenfassung

Eine typische Zusammenfassung des Whitepapers wiederholt oft Marketing-Sprache. Sie benötigen eine Liste von Aussagen, die überprüfbar sind.

Verwenden Sie die Eingabeaufforderung:

|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | Basierend auf dem angehängten Whitepaper, listen Sie alle wesentlichen Ansprüche des Projekts auf. Teilen Sie sie ein in: 1. bestehendes Produkt, 2. Roadmap, 3. wirtschaftliche Annahmen, 4. Prognosen, 5. Marketingansprüche. Für jeden Anspruch geben Sie an: -- genaues Quellfragment, -- Seite oder Abschnitt, -- minimale Beweise, die zur Bestätigung erforderlich sind, -- Informationen darüber, was das Dokument nicht erklärt. Gehen Sie nicht davon aus, dass die Erklärungen des Projekts wahr sind. |

Redaktionelles Beispiel: Eingabeaufforderung für das Erklärungsregister. Das Ergebnis der KI erfordert immer das Öffnen und Überprüfen der angegebenen Quellen.

Infolgedessen hört "wir haben 100.000 Nutzer" auf, eine bereitgestellte Tatsache zu sein. Es wird zu einer Frage: Wie definiert das Projekt einen Nutzer, aus welchem Zeitraum stammt die Zahl, und kann sie aus den Daten reproduziert werden?

Mehr über das Dokument selbst können Sie im Leitfaden von Cryps.pl lesen: Was ist ein Whitepaper und wie analysiert man es.

Schritt 2. Überprüfen Sie das Problem, das Produkt und den Bedarf an Blockchain

Das Projekt kann beeindruckende Technologie haben, aber dennoch kein bedeutendes Problem lösen.

Fragen Sie KI, um fünf Fragen zu beantworten:

• Wer ist der Nutzer?
• Wer bezahlt für das Produkt?
• Welches Problem wird gelöst?
• Existiert ein funktionierendes Produkt im Mainnet?
• Warum erfordert die Lösung Blockchain?

Wenn eine zentrale Datenbank dem Nutzer genau dasselbe Ergebnis liefern würde, sollte das Projekt klar die zusätzlichen Kosten und die Komplexität der Blockchain rechtfertigen.

Schritt 3. Führen Sie einen Token-Entfernungstest durch

Blockchain kann notwendig sein, aber der Token möglicherweise nicht.

Das Projekt kann Gebühren generieren und das Produkt entwickeln, während der Token dem Inhaber keinen Anspruch auf einen Teil dieses Wertes gibt.

Schritt 4. Analysieren Sie die Tokenomics

Halten Sie nicht bei dem Zuteilungsdiagramm an. Tokenomics ist ein System von Flüssen: Wer Tokens erhält, wann sie sie verkaufen können, woher die Nachfrage kommt und wer die Einnahmen erfasst.

Sammeln Sie:

• zirkulierendes Angebot,
• Gesamt- und Maximalangebot,
• Ausgabe- und Verbrennungsregeln,
• Zuteilung für das Team, Investoren und die Community,
• Sperrfrist (Cliff) und Token-Freigabezeitplan (Vesting),
• Freigabe innerhalb von 30, 90 und 365 Tagen,
• Rechte zur Ausgabe neuer Tokens,
• Token-Liquidität,
• Wertschöpfungsmechanismus.

Marktkapitalisierung und FDV sind nicht dasselbe

Die Marktkapitalisierung ist der Preis multipliziert mit dem zirkulierenden Angebot. FDV zeigt die hypothetische Bewertung bei vollständiger angenommener Versorgung.

|-----------------------------------------------------------------------------------------| | Marktkapitalisierung = Preis × zirkulierendes Angebot FDV = Preis × akzeptiertes maximales oder Gesamtangebot |

Illustrative Grafik von Cryps.pl. Die Marktkapitalisierung verwendet das zirkulierende Angebot, während FDV das akzeptierte Gesamt- oder Maximalangebot verwendet.

FDV wird typischerweise als der aktuelle Preis multipliziert mit dem maximalen Angebot an Tokens berechnet. Wenn das Projekt dies nicht angibt, kann der Datenanbieter das Gesamtangebot oder einen anderen akzeptierten Wert verwenden. FDV ist keine Prognose der zukünftigen Kapitalisierung, daher sollte man vor dem Vergleich von Projekten die Methodik des Dienstes überprüfen. CoinGecko beschreibt die Formel und die Einschränkungen von FDV.

Freigabe bedeutet nicht automatischen Verkauf

Die Freigabe erhöht die Anzahl der Tokens, die übertragen oder verkauft werden können. Sie zeigt jedoch nicht an, was ihre Besitzer tun werden.

Redaktionelles Beispiel: Eingabeaufforderung zur Szenarioanalyse der Freigabe ohne Preisprognose.

Die Größe der Freigabe allein sagt wenig aus, ohne sie mit Liquidität, Volumen, Einstiegskosten und Begünstigtenstruktur zu vergleichen.

Eine Erweiterung der Grundlagen finden Sie im Leitfaden von Cryps.pl zu sieben Indikatoren der Tokenomics.

Schritt 5. Überprüfen Sie das Team, die Investoren und Partnerschaften

KI kann schnell Biografien sammeln. Sie sollte diese jedoch nicht eigenständig bestätigen.

Vergleichen Sie:

• Projektwebsite,
• professionelle Profile,
• frühere Repositories,
• Unternehmensregister,
• archivierte Versionen von Websites,
• Regulierungsankündigungen,
• Ankündigungen von angeblichen Partnern.

Wenn das Projekt ein Logo eines großen Unternehmens veröffentlicht, suchen Sie nach einer Bestätigung von diesem Unternehmen. "Partnerschaft" kann ein gemeinsames Produkt, die Teilnahme an einem Startup-Programm oder einfach die Nutzung eines öffentlichen Dienstes bedeuten. Dies sind drei verschiedene Dinge.

Schritt 6. Bewerten Sie GitHub und Smart Contracts

Eine große Anzahl von Commits sieht in Präsentationen gut aus. Sie zeigt jedoch nicht unbedingt die Produktentwicklung an. Automatische Updates, Dokumentation und kleinere Fehler können die Anzahl künstlich erhöhen.

Überprüfen Sie:

• Enthält das Repository den Code eines funktionierenden Produkts?
• Wie viele Personen schreiben tatsächlich den Code?
• Werden Pull-Requests einer Code-Überprüfung unterzogen?
• Hat das Projekt Tests und CI?
• Wann war die letzte Veröffentlichung?
• Entspricht der veröffentlichte Code dem auf-chain bereitgestellten Code und kann er mit einer bestimmten Version des Vertrags verknüpft werden?
• Sind kritische Teile geschlossen?
• Ist das Projekt von einer einzelnen Person abhängig?

GitHub bietet Diagramme zu Commits und Codeänderungen, aber die Aktivitätsmetriken müssen im Kontext gelesen werden. Die GitHub-Dokumentation beschreibt die verfügbaren Daten zur Repository-Aktivität.

Prüfung ist keine Garantie

Bei der Überprüfung eines Prüfberichts sollten Sie Folgendes überprüfen:

1. Datum,
2. Umfang,
3. Commit oder Version des Codes,
4. Ausgeschlossene Elemente,
5. Gefundene Probleme,
6. Status der Behebungen,
7. Änderungen, die nach der Prüfung vorgenommen wurden.

Eine Prüfung ist eine zusätzliche Kontrollschicht, kein Sicherheitsstempel. Ethereum.org warnt ausdrücklich, dass eine Prüfung nicht jeden Fehler erfassen wird. Ethereum.org diskutiert die Einschränkungen von Prüfungen und anderen Sicherheitsmaßnahmen.

Wer kann den Vertrag ändern?

Verifizierter Code ist nicht genug, wenn ein Administrator die Implementierung jederzeit ersetzen kann.

Fragen Sie KI um Hilfe bei der Identifizierung:

• Den Eigentümer des Vertrags,
• Den Proxy-Administrator,
• Rollen, die die Token-Ausgabe, das Pausieren von Operationen und das Blockieren von Adressen erlauben,
• Berechtigungen zur Aktualisierung des Vertrags,
• Multisig-Schwelle,
• Zeitverriegelung,
• Tresoradresse,
• Notfallfunktionen.

Bestätigen Sie dann die Adressen im Explorer. OpenZeppelin betont, dass Mechanismen zur Aktualisierung von Verträgen eine ordnungsgemäße Zugriffskontrolle erfordern. Die OpenZeppelin-Dokumentation beschreibt Proxys und UUPS.

Schritt 7. Überprüfen Sie On-Chain-Daten

On-Chain-Metriken erfordern eine sorgfältige Interpretation, da ähnliche Namen oft auf unterschiedliche Phänomene verweisen.

Aktive Adresse ist nicht gleich Nutzer

Eine Person kann mehrere Wallets verwenden. Eine Exchange-Adresse kann wiederum Gelder für Tausende von Kunden halten.

Glassnode verwendet daher eigene Heuristiken, um Adressen in "Entitäten" zu gruppieren, aber auch diese sind Schätzungen. Glassnode erklärt die Einschränkungen von Adressdaten.

Anstatt nur die Anzahl der Adressen zu überprüfen, sehen Sie sich Folgendes an:

• Zahlende Nutzer,
• Neue und zurückkehrende Nutzer,
• Bindung nach 7 und 30 Tagen,
• Mediananzahl von Transaktionen pro Wallet,
• Anteil von Bots und Wallets, die hauptsächlich zur Akquisition von Airdrops erstellt wurden,
• Aktivität nach dem Ende von Anreizprogrammen.

Anstieg des TVL bedeutet nicht unbedingt neue Einzahlungen

TVL kann steigen, ohne dass neue Einzahlungen erfolgen. Wenn ein Protokoll 100 ETH hält und der Preis von Ether um 20% steigt, wird der in Dollar ausgedrückte TVL ebenfalls um etwa 20% steigen. Es kann keine einzige neue Einzahlung erfolgt sein.

DefiLlama definiert TVL als den Wert der Vermögenswerte in Verträgen und weist gesondert darauf hin, dass Preisbewegungen tatsächliche Flüsse verschleiern können. DefiLlama veröffentlicht Definitionen seiner Metriken. Definitionen von TVL, Gebühren und Einnahmen. Quelle: DefiLlama Daten-Definitionen, abgerufen am 29. Juli 2026.

Überprüfen Sie also:

• Nettoströme,
• Zusammensetzung des TVL,
• Anteil des eigenen Tokens des Projekts,
• Schleifen und doppelte Zählung,
• Konzentration der Einlagen,
• Auswirkungen von Anreizprogrammen.

Ein Snapshot des DefiLlama-Rankings vom 29. Juli 2026 zeigt unter anderem 17,951 Milliarden USD TVL für Lido, 14,552 Milliarden USD für Aave, 7,646 Milliarden USD für Morpho und 7,121 Milliarden USD für Binance gestaktes ETH. Dies ist ein Ranking der Vermögenswerte in Verträgen, kein Ranking der Investitionsqualität. Die Höhe des TVL allein zeigt nicht an, welcher Teil des Anstiegs aus neuen Einzahlungen, Preisänderungen oder Anreizen stammt. Größte Protokolle nach TVL. Quelle: DefiLlama Protokoll-Rankings, gelesen: 29. Juli 2026. TVL ist nicht gleichbedeutend mit Kapitalzuflüssen.

Gebühren, Einnahmen und Inhaber-Einnahmen

Diese Begriffe werden oft synonym verwendet, obwohl sie unterschiedliche Bedeutungen haben:

• Gebühren -- alle Gebühren, die von Nutzern bezahlt werden,
• Einnahmen -- der Teil, der vom Protokoll einbehalten wird,
• Inhaber-Einnahmen -- der Teil der Einnahmen, der für den Nutzen der Token-Inhaber vorgesehen ist.

Je nach Modell kann das Protokoll einen erheblichen Teil der Gebühren an Liquiditätsanbieter, Validatoren oder andere Teilnehmer verteilen. Token-Inhaber erhalten möglicherweise nichts davon, und die Aktivität kann weiter durch Belohnungen angetrieben werden.

Der Unterschied ist in den DefiLlama-Daten für 30 Tage, die am 29. Juli 2026 aufgezeichnet wurden, deutlich. Pump zeigte etwa 81,26 Millionen USD an Gebühren und 30,86 Millionen USD an Einnahmen, während Hyperliquid etwa 53,53 Millionen USD an Gebühren und 37,46 Millionen USD an Einnahmen hatte. Der gleiche Betrag an Gebühren kann somit zu einem völlig anderen Wert führen, der vom Protokoll einbehalten wird. Bei der Vergleich von Projekten müssen auch die Kategorie der Aktivität und die Definition des Datenanbieters berücksichtigt werden.

Höchste Gebühren über 30 Tage. Quelle: DefiLlama Gebühren, gelesen: 29. Juli 2026. Protokollkategorien und Gebührendefinitionen sind nicht identisch.

Dies ist ein Hilfsindikator, nicht der Wert des Tokens oder der Gewinn seines Inhabers. Die Ausgabe muss sich nicht in einem proportionalen Preisrückgang niederschlagen, und ihre Auswirkungen hängen von den Empfängern, der Verteilungsmethode, der Liquidität und den Marktbedingungen ab.

Anteil der Einnahmen an den Gebühren. Quellen: DefiLlama Gebühren und DefiLlama Einnahmen, gelesen: 29. Juli 2026.

Schritt 8. Überprüfen Sie Liquidität und Community

Das 24-Stunden-Volumen zeigt nicht an, zu welchem Preis Sie den Token verkaufen können.

Überprüfen Sie:

• Spread,
• Markttiefe,
• geschätzte Slippage,
• Anteil der größten Börse,
• Anzahl der einzigartigen Händler,
• Abhängigkeit von einem einzelnen Market Maker,
• Liquidität, die dem Team gehört,
• Enddatum der Belohnungen für Liquiditätsanbieter.

Eine NBER-Studie über 29 Börsen ergab signifikanten Wash-Trading auf einigen der analysierten Plattformen. Dies war ein historisches Ergebnis für einen bestimmten Satz, daher kann es nicht auf jede Börse heute übertragen werden.

Es zeigt jedoch, warum der berichtete Umsatz mit der Markttiefe und -qualität verglichen werden muss. Die Studie "Crypto Wash Trading" ist beim NBER verfügbar.

Behandeln Sie soziale Medien ähnlich. Follower, Reaktionen und positive Stimmung können gekauft oder generiert werden.

Achten Sie auf:

• plötzliche Anstiege der Follower-Zahlen,
• identische Kommentare,
• neu erstellte Konten,
• die Häufigkeit von Wettbewerben über Produktdiskussionen,
• das Entfernen kritischer Fragen,
• Diskrepanzen zwischen der Beliebtheit in sozialen Medien und der On-Chain-Nutzung.

Welche Tools sollten zusammen mit KI verwendet werden? {#5}

Sie benötigen nicht alle Plattformen auf einmal. Wählen Sie sie je nach Frage aus.

|-----------------------------|--------------------------------------------------------|---------------------------------------------| | Aufgabe | Tools | Wichtige Einschränkung | | Dokumente und Vergleiche | ChatGPT, Claude, Gemini | Ergebnisse erfordern Quellenverifizierung | | Aktuelle Forschung | Suche oder Deep Research | Zitation ersetzt nicht das Öffnen des Links | | TVL, Gebühren, Einnahmen | DefiLlama, Token Terminal | Überprüfen Sie Definition und Methodik | | Benutzerdefinierte On-Chain-Abfragen | Dune | Bewerten Sie Tabellen, ABI und SQL-Logik | | Token-Adressen und Inhaber | Explorer, Nansen, Arkham, Bubblemaps | Labels können heuristisch sein | | Tokenomics | Dokumentation, CoinGecko, Dienste zur Verfolgung von Freigaben | Vergleichen Sie mehrere Quellen | | Smart Contracts | Explorer, Prüfbericht, GoPlus, TokenSniffer | Scanner garantiert nichts | | L2-Risiko | L2BEAT | "Stadium" ist keine vollständige Sicherheitsbewertung | | Soziale Medien | X, Discord, Telegram, Sentiment-Tools | Bots und bezahlte Kampagnen verzerren das Bild | | Rechtlicher Status | ESMA, KNF und das relevante nationale Register | Status kann sich schnell ändern |

ChatGPT Deep Research kann an hochgeladenen Dateien, dem öffentlichen Web und bestimmten Domains arbeiten und Berichte mit Links zu Quellen erstellen. Für komplexe Projekte schneidet es besser ab als eine schnelle Chat-Antwort.

Die wichtigsten Schlussfolgerungen müssen jedoch weiterhin manuell überprüft werden. OpenAI beschreibt, wie Deep Research funktioniert, im Hilfezentrum.

Für sich wiederholende Forschung können einige Schritte von einem Agenten automatisiert werden, jedoch nur nach Festlegung von Quellen, Regeln und Punkten, die menschliche Zustimmung erfordern. Cryps.pl erläutert dies in einem Leitfaden zur Erstellung eines KI-Agenten für Investitionen. Die Automatisierung des Prozesses bedeutet nicht die Automatisierung von Investitionsentscheidungen.

Fertige Eingabeaufforderung für vollständige Krypto-Forschung {#6}

|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | Sie sind ein Forschungsassistent, kein Anlageberater. Projekt: -- Name: -- Ticker: -- Netzwerk: -- Vertragsadresse: -- offizielle Domain: -- Datenstichtag: Bereiten Sie eine prüfbare Forschung des Projekts vor. Regeln: 1. Verwenden Sie das Modellgedächtnis nicht als Quelle für aktuelle Fakten. 2. Jede variable Information muss mit einem Link und Datum versehen sein. 3. Bevorzugen Sie Code, On-Chain-Daten, Register und Dokumentation. 4. Kennzeichnen Sie Projektmaterialien als abhängige Quellen. 5. Trennen Sie Fakt, Erklärung, Schätzung, Meinung und fehlende Daten. 6. Raten Sie nicht. Wenn Beweise fehlen, schreiben Sie "unbestimmt". 7. Im Falle von Widersprüchen zeigen Sie beide Werte an. 8. Setzen Sie Adressen nicht mit Nutzern, Gebühren nicht mit Einnahmen oder TVL nicht mit Nettoströmen gleich. 9. Geben Sie für jede wichtige These an, was sie widerlegen könnte. 10. Geben Sie keine Kauf- oder Verkaufsempfehlungen ab. Präsentieren Sie das Ergebnis in einer Tabelle: Behauptung | Wert | Datum | Quelle | Quelltyp | unabhängige Bestätigung | Grad der Sicherheit | was wir nicht wissen. Fügen Sie am Ende hinzu: -- bestätigte Fakten, -- Widersprüche, -- Datenlücken, -- rote Flaggen, -- 10 Fragen zur weiteren Überprüfung.

Redaktionelles Beispiel: Die zweite Analyse sollte die erste Erzählung untergraben und Metriken aufdecken, die anfällig für Fehlinterpretationen sind.

Dies ist ein einfaches Set, aber es zwingt das Modell, nach Schwächen zu suchen, anstatt nur die erste Erzählung zu bestätigen.

Beispiel: wie KI das Protokoll Alpha falsch einschätzen kann {#7}

Angenommen, ein fiktives Protokoll hat:

• 300 Millionen USD TVL,
• Prüfung durch eine bekannte Firma,
• 10 Millionen USD jährliche Gebühren,
• 12% der Tokens im Umlauf.

Eine schwache KI-Antwort könnte lauten: "Hoher TVL, Prüfung und niedriges Angebot deuten auf starke Grundlagen hin."

Eine genauere Analyse könnte jedoch ergeben, dass:

• ein größerer Teil des TVL aus einem subventionierten Liquiditätspool stammt,
• das Protokoll nur 1 Million USD von den 10 Millionen USD Gebühren einbehält,
• Token-Inhaber keine Einnahmen erhalten,
• Anreize 25 Millionen USD jährlich kosten,
• 80 Millionen Tokens in drei Monaten freigegeben werden,
• die Prüfung sich auf eine alte Implementierung bezieht,
• die Vertragsaktualisierung von einem 2/3-Multisig ohne Zeitverzögerung kontrolliert wird.

Die ursprünglichen Daten können korrekt sein, aber zu einem Fehlurteil führen, wenn sie ohne Kontext präsentiert werden.

Das ist das Wesen guter Forschung: Sie suchen nicht nach einer magischen roten Flagge, sondern stellen fest, wie Fakten in einem System miteinander verbunden sind.

Häufige Fehler bei der Verwendung von KI für DYOR

Die Frage "Soll ich kaufen?"

Das Modell kennt Ihre Situation, Risikotoleranz oder den vollständigen Zustand des Marktes nicht. Eine solche Frage ermutigt es, eine scheinbar klare Meinung zu erstellen.

Eine große Eingabeaufforderung ohne Quellen

Je breiter die Frage und je weniger Daten bereitgestellt werden, desto größer ist der Raum für Vermutungen. Teilen Sie die Forschung in Phasen auf: Dokumente, Tokenomics, Code, On-Chain, Markt und Rote Team.

Kopieren von Zitaten, ohne Seiten zu öffnen

Ein Link kann existieren, aber er bestätigt nicht die Aussage. Überprüfen Sie das Dokument, Datum, Tabelle und Kontext.

Einen Scanner als Prüfung behandeln

TokenSniffer, GoPlus und ähnliche Tools erkennen bekannte Muster. Sie können eine neue Variante einer Falle übersehen oder eine legitime Funktion als verdächtig markieren.

Verwirrung von Metriken

Die häufigsten Fehler sind:

• Adresse = Nutzer,
• TVL = Einzahlungen,
• Gebühren = Einnahmen der Token-Inhaber,
• Marktkapitalisierung = Geld, das in das Projekt investiert wurde,
• Freigabe = sicherer Verkauf,
• Follower = aktive Community.

Die Marktkapitalisierung ist das Produkt des letzten Preises und des zirkulierenden Angebots. Sie zeigt nicht das gesamte Kapital, das tatsächlich in den Markt geflossen ist.

Fehlender Stichtag

Tokenomics, administrative Rollen und Verträge können sich ändern. Jeder Bericht sollte angeben, dass er "Daten bis..." zu einem bestimmten Datum präsentiert.

Schnelle Checkliste vor dem Kauf eines Tokens

• Haben Sie die Vertragsadresse bestätigt?
• Funktioniert das Produkt im Mainnet?
• Ist die Blockchain notwendig?
• Hat der Token Verwendungen über Spekulation hinaus?
• Welcher Teil des Angebots ist im Umlauf?
• Wann werden die nächsten Tokenfreigaben stattfinden?
• Wer kann neue Tokens ausgeben oder den Vertrag ändern?
• Bezieht sich die Prüfung auf die aktuelle Version?
• Hat das Projekt eine Zeitverriegelung und Multisig?
• Steigt der TVL aufgrund von Einzahlungen oder Asset-Preisen?
• Bleiben die Nutzer nach dem Ende der Anreize?
• Wer erhält Gebühren und Einnahmen?
• Ermöglicht die Liquidität den Verkauf des Tokens ohne signifikante Slippage?
• Wurden Partnerschaften von der anderen Partei bestätigt?
• Welche Daten bleiben ungeklärt?

Wenn Sie mehrere kritische Fragen nicht beantworten können, klingt das Forschungsergebnis nicht wie "das Projekt ist gut." Es klingt wie: "Daten fehlen."

KI organisiert Daten, bestätigt sie jedoch nicht

Ein gut vorbereiteter Bericht sollte bestätigte Fakten klar von Ansprüchen, Widersprüchen und fehlenden Daten trennen. Er sollte auch Informationen angeben, die die Bewertung des Projekts ändern könnten.

KI beschleunigt die Forschung. Sie eliminiert jedoch nicht das Risiko und überträgt nicht die Verantwortung für Entscheidungen.

Wie das Material erstellt wurde: Der Artikel wurde auf der Grundlage einer Analyse von Dokumentationen zu Tools, On-Chain-Quellen, regulatorischen Materialien und Forschungen erstellt. KI wurde zur Extraktion, zum Vergleich und zur Bearbeitung des Materials verwendet.

Wichtige Quellen wurden geöffnet und verifiziert, und zeitkritische Daten sollten vor der Veröffentlichung erneut überprüft werden.

Risikowarnung: Kryptowährungen sind hochriskante Vermögenswerte. Der Text ist informativ und stellt keine Anlageberatung, finanzielle oder rechtliche Beratung dar.

Redaktionelle Anmerkung

Der Text wurde am 29. Juli 2026 überprüft. Screenshots stammen von den offiziellen ESMA- und DefiLlama-Websites und wurden zu Informationszwecken mit Quellenangabe verwendet. Andere Infografiken und Beispielaufforderungen wurden redaktionell im Cryps.pl-Farbschema vorbereitet. Beispieldaten stellen keine aktuellen Marktdaten oder Anlageempfehlungen dar.