Los agentes de codificación de IA están cambiando la forma en que los analistas e investigadores interactúan con los datos. En lugar de escribir scripts línea por línea, proporcionas una hipótesis o pregunta de investigación a un agente de IA y – él escribe el código, obtiene los datos, ejecuta el análisis y devuelve los resultados.
En este artículo presentamos un ejemplo del mundo real paso a paso: Pidiendo a un agente de IA que descargue datos a través de Glassnode CLI, ejecute un análisis estadístico y genere gráficos listos para publicación, todo a partir de indicaciones en lenguaje natural.
Lo que necesitarás
Acceso a un agente de IA
Usamos Claude Code en este recorrido, pero cualquier agente capaz de ejecutar comandos de Python y shell funcionará, incluidos Codex de ChatGPT, Cursor, Github Copilot, Google Gemini CLI, OpenClaw o herramientas similares.
La CLI de Glassnode (gn)
Una interfaz de línea de comandos para la API de Glassnode. Instálala y configura tu clave API siguiendo la documentación de Glassnode CLI. Se requiere una clave API.
El aviso
Evaluaremos la siguiente hipótesis: los eventos extremos de ingreso de intercambio de BTC son predictivos de caídas hacia adelante de 7 días. Para hacer eso, instruiremos a Claude Code utilizando el siguiente aviso:
Usando la CLI de Glassnode, descarga los flujos de entrada de intercambio diarios de BTC y el precio de cierre del último año. Analiza si los picos de ingreso (días con ingresos > 2 desviaciones estándar por encima de la media) predicen caídas en los siguientes 7 días. Muéstrame un resumen con estadísticas y resultados.
Eso es todo. Una oración describiendo la pregunta, y otra oración definiendo la metodología. El agente se encarga de eso.
Un aviso simple para el agente de IA Qué hace el agente
Detrás de escena, el agente ejecuta una secuencia de pasos:
Descubre las métricas correctas ejecutando gn metric list y gn metric describe para encontrar las rutas métricas correctas y los parámetros válidos.
Descargas los datos a través de gn metric get, guardando archivos CSV tanto para los flujos de entrada de intercambio (transactions/transfers_volume_to_exchanges_sum) como para el precio de cierre (market/price_usd_close).
Escribe y ejecuta un análisis en Python que calcula el umbral de picos, identifica los días de pico, calcula las caídas máximas hacia adelante de 7 días y compara los días de pico con los días normales.
El agente regresa con un resumen legible:
Aunque este es solo un ejemplo ilustrativo, nuestro experimento revela una asociación moderada entre los picos de ingreso de intercambio y las caídas subsiguientes. Los días de pico ven aproximadamente 1.9 puntos porcentuales más de caída en promedio. Dicho esto, con solo 10 días de pico en la muestra y el efecto concentrado en dos períodos volátiles, la señal es sugestiva más que estadísticamente robusta. Una prueba de retroceso rigurosa necesitaría tener en cuenta ventanas superpuestas, controlar los regímenes de volatilidad, usar datos en tiempo real y validar fuera de la muestra.
Visualizando los resultados
Visualizar los datos es una buena forma de validar si los números son correctos. En este proceso, un simple aviso de seguimiento es suficiente:
Crea una visualización que muestre los datos como una serie de tiempo.
Desde aquí, puedes seguir iterando: ajustar el gráfico, refinar el análisis o llevar la investigación en una dirección diferente, todo a través de una conversación en lenguaje natural.
La visualización generada por IA de los datos de Glassnode Comience con la investigación de criptomonedas con IA en los datos de Glassnode
La CLI de Glassnode requiere una clave API, disponible para suscriptores profesionales de Glassnode.
Instala la CLI de Glassnode y configura tu clave API. Ver documentación
Abre tu agente de codificación de IA preferido (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenClaw, etc.)
Comienza a hacer preguntas. Prueba preguntas como:
"Descargar depósitos de staking de ETH de los últimos 6 meses y trazar la tendencia"
"Comparar flujos netos de intercambio de BTC y ETH en los últimos 90 días"
"Encontrar qué métrica tiene la mayor correlación con los rendimientos de BTC a 30 días"
La CLI de Glassnode permite a los agentes descubrir y recuperar datos métricos sin requerir una búsqueda manual de API o escribir código estándar. Combinada con un agente de codificación de IA, la CLI de Glassnode convierte una pregunta de investigación en resultados en minutos.