ReflectTrade (SiC Edition)

"不是要阻止你交易，而是要确保你想清楚了再交易。"

ReflectTrade 是一个基于 SpoonOS 框架构建的 AI 交易决策验证系统。它作为一个“理性防火墙”，通过毒舌 AI 的对抗性辩论，帮助交易者在 FOMO 冲动时冷静下来，发现逻辑盲点。

Note

本项目是 SPARK AI Hackathon (LLM Track) 的参赛作品。我们利用 SpoonOS 构建了一个具有"人格"的 DeFi 风险控制 Agent。 PPT (pdf 格式) 和 DEMO 视频已传至仓库 在线PPT:https://docs.google.com/presentation/d/11hbKunFz-P-axYmDL6Il6Em5XCTPzHGSGo1xVrFCteI/edit?usp=sharing

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🛠️ GraphAgent 工作流

基于 SpoonOS 的 ToolCallAgent 架构，我们的系统工作流如下：

graph LR
    subgraph Browser [Chrome 浏览器]
        User[用户] -->|点击交易| Ext["ReflectTrade 插件 (Overlay)"]
        Ext -->|抓取 DOM| Tab["当前页面 (GMGN.ai)"]
    end
    
    subgraph LocalHost [本地环境]
        Ext -->|POST /api/roast| Server[FastAPI Server]
        Server -->|调度| Agent[SpoonOS Agent]
        Agent -->|推理 & 辩论| LLM[Google Gemini 2.5]
        Agent -.->|Tool Call| Scraper[GmgnScraper Tool]
    end
    
    Scraper -.->|解析页面数据| Agent
    Agent -->|毒舌评语-JSON| Ext
    Ext -->|渲染对峙 & 阻断| User
    
    User -.->|辩论说服| Agent
    User -.->|支付 KITE 赌注| Chain[Kite AI Chain]
    Chain -->|验证 TX| Server

Loading

1. 感知 (Perception): 插件实时抓取 GMGN.ai 等交易页面的 DOM 数据（持仓、流动性等）。
2. 推理 (Reasoning): 后端 RoastAgent 基于 SpoonOS SDK 接收数据，决定是直接嘲讽还是需要调用 GmgnScraper 进行数据清洗。
3. 行动 (Action): AI 生成高毒性、高理性的量化评语，通过 HTTP 返回前端，强制锁定交易按钮。
4. 博弈 (Game): 用户有两种选择解锁交易：
   • 理性辩论: 用逻辑说服 AI（难度极高）。
   • 支付赌注: 支付 0.001 KITE（具体金额视风险等级而定，不固定为 0.001）并在链上以此交易为誓（Record Oath），证明自己“愿赌服输”。

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🌟 核心特性 (v1.1)

1. 🛡️ 理性防火墙 (Rationality Firewall)

• 多平台深度集成: 支持 GMGN.ai, DexScreener, Pump.fun。
• 动态拦截: 实时识别交易按钮，在点击瞬间弹出 AI 对峙界面。
• 签约加速 (Whitelist): 一旦通过辩论并确认风险，系统会记录该代币为“已签约”，后续无需再次辩论，保障极速操作。

2. 🤖 毒舌量化专家 (RoastAgent)

• 实时数据驱动: 插件直接抓取页面 DOM 文本并传递给后台（规避反爬且极速响应）。
• 个性化嘲讽: 基于代币的真实持仓分布（如：前 10 持仓占比）、流动性、价格波动生成刻薄但有理有据的评论。
• 量化深度: 使用量化术语（夏普比率、Alpha、最大回撤）教训“流动的燃料”。

3. 🎨 赛博朋克 UI 交互

• 沉浸式体验: 深色玻璃态布局 + 霓虹光晕，配合动效增强“对峙感”。
• 双模响应: 支持 Modal 强制阻断，确保你无法忽视风险告警。

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🚀 快速部署

Step 1: 环境要求

• Backend: Python 3.12+ (推荐使用 uv 管理)
• Frontend: Node.js 18+

Step 2: 后端服务配置 (uv)

cd backend

# 安装 uv (如果尚未安装)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 安装依赖并自动创建虚拟环境
uv sync

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入你的 API Key (Gemini/OpenAI) 和配置

Step 3: 启动后端

uv run python main.py

默认服务运行在 http://127.0.0.1:8765。

Step 4: 安装 Chrome 扩展

1. 在项目根目录构建（如果需要更新）：

   npm install
   npm run build

2. 打开 Chrome chrome://extensions/
3. 开启 "开发者模式"
4. 点击 "加载已解压的扩展程序"，选择项目根目录下的 dist 文件夹。

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📁 项目结构

ReflectTrade/
├── src/                    # Chrome 扩展源代码
│   ├── agent/              # Agent Bridge 逻辑
│   ├── content/            # 内容脚本 (拦截 & 数据抓取)
│   ├── ui/                 # 对峙界面渲染
│   └── config.ts           # 全局配置文件 (地址 & URL)
├── backend/                # AI 后端服务
│   ├── contracts/          # Solidity 智能合约
│   ├── main.py             # FastAPI 入口
│   ├── roast_agent.py      # 核心 Agent 逻辑
│   ├── tools/              # SpoonOS 工具集 (如 GMGN 数据处理器)
│   ├── pyproject.toml      # uv 配置文件
│   └── uv.lock             # uv 锁定文件
└── dist/                   # 编译后的扩展目录 (用于加载到 Chrome)

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📝 License

MIT