Agentes de codificação de IA estão mudando a forma como analistas e pesquisadores interagem com os dados. Em vez de escrever scripts linha por linha, você fornece uma hipótese ou questão de pesquisa a um agente de IA e – ele escreve o código, busca os dados, executa a análise e retorna os resultados.
Neste artigo, apresentamos um exemplo prático passo a passo: Pedir a um agente de IA para baixar dados via Glassnode CLI, executar uma análise estatística e gerar gráficos prontos para publicação, tudo a partir de prompts em linguagem natural.
O que você precisará
Acesso a um agente de IA
Usamos o Claude Code neste guia, mas qualquer agente capaz de executar comandos Python e shell funcionará, incluindo o Codex do ChatGPT, Cursor, Github Copilot, Google Gemini CLI, OpenClaw ou ferramentas semelhantes.
O Glassnode CLI (gn)
Uma interface de linha de comando para a API da Glassnode. Instale-a e configure sua chave API seguindo a documentação do Glassnode CLI. Uma chave API é necessária.
O prompt
Vamos avaliar a seguinte hipótese: Eventos extremos de entrada de troca BTC são preditivos de quedas de 7 dias à frente. Para fazer isso, instruiremos o Claude Code usando o seguinte prompt:
Usando o Glassnode CLI, baixe as entradas diárias de troca BTC e o preço de fechamento do último ano. Analise se picos de entrada (dias com entradas > 2 desvios padrão acima da média) preveem quedas nos 7 dias seguintes. Mostre-me um resumo com estatísticas e resultados.
É isso. Uma frase descrevendo a questão e outra frase definindo a metodologia. O agente cuida do resto.
Um prompt simples para o agente de IA O que o agente faz
Nos bastidores, o agente executa uma sequência de passos:
Descobre as métricas certas executando gn metric list e gn metric describe para encontrar os caminhos de métricas corretos e parâmetros válidos.
Baixa os dados via gn metric get, salvando arquivos CSV para ambas as entradas de troca (transactions/transfers_volume_to_exchanges_sum) e preço de fechamento (market/price_usd_close).
Escreve e executa uma análise em Python que calcula o limite de pico, identifica dias de pico, calcula as quedas máximas de 7 dias à frente, e compara dias de pico com dias normais.
O agente retorna com um resumo legível:
Embora este seja apenas um exemplo ilustrativo, nosso experimento revela uma associação moderada entre picos de entrada de troca e quedas subsequentes. Dias de pico apresentam aproximadamente 1,9 pontos percentuais mais de queda em média. Dito isso, com apenas 10 dias de pico na amostra e o efeito concentrado em dois períodos voláteis, o sinal é sugestivo em vez de estatisticamente robusto. Um backtest rigoroso precisaria levar em conta janelas sobrepostas, controlar regimes de volatilidade, usar dados em tempo real e validar fora da amostra.
Visualizando os resultados
Visualizar os dados é uma boa maneira de validar se os números se mantêm. Neste processo, um simples prompt de acompanhamento é suficiente:
Crie uma visualização que mostre os dados como uma série temporal.
Daqui, você pode continuar iterando: ajuste o gráfico, refine a análise ou leve a pesquisa em uma direção diferente, tudo através de conversação em linguagem natural.
A visualização gerada por IA dos dados da Glassnode Comece com a Pesquisa em Cripto com IA nos Dados da Glassnode
O Glassnode CLI requer uma chave API, disponível para assinantes profissionais da Glassnode.
Instale o Glassnode CLI e configure sua chave API. Veja a documentação
Abra seu agente de codificação de IA preferido (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenClaw, etc.)
Comece a solicitar. Tente perguntas como:
"Baixe os depósitos de staking ETH dos últimos 6 meses e trace a tendência"
"Compare os fluxos líquidos de troca BTC e ETH nos últimos 90 dias"
"Descubra qual métrica tem a maior correlação com os retornos de 30 dias do BTC"
O Glassnode CLI permite que os agentes descubram e recuperem dados de métricas sem exigir procura manual de API ou escrita de código padrão. Combinado com um agente de codificação de IA, o Glassnode CLI transforma uma questão de pesquisa em resultados em minutos.