मैनुअल DeFi रिसर्च 2026 में खत्म हो रही है: यहाँ है इसे रिप्लेस करने वाली AI आर्किटेक्चर

यह मैं स्पष्ट रूप से कह रहा हूं, सच्चाई जो DeFi रिसर्च कम्युनिटी स्वीकार करना पसंद नहीं करती: अधिकांश "रिसर्च" थकाऊ नाटक है। कोई पांच ब्राउज़र टैब खोलता है: DeFiLlama, Dune, एक प्रोटोकॉल डॉक्स पेज, एक Twitter थ्रेड, शायद एक Messari रिपोर्ट दो घंटे तक आंखें सिकोड़ता है, 1,200 शब्दों का विश्लेषण लिखता है, और इसे अल्फा कहता है। यह नहीं है। यह विश्लेषण के वेश में थकाऊ पैटर्न-मैचिंग है।

प्रोटोकॉल को परवाह नहीं है। बाजारों को खासतौर पर परवाह नहीं है। और तेजी से, मिलीसेकंड में वही पैटर्न-मैचिंग करने वाली मशीनों को भी परवाह नहीं है।

वास्तव में जो चुपचाप हो रहा है, इंफ्रास्ट्रक्चर लेयर में, वह पुराने रिसर्च वर्कफ्लो का संरचनात्मक विघटन है। डेटा एग्रीगेशन, सिग्नल एक्सट्रैक्शन, नैरेटिव सिंथेसिस, तुलनात्मक पोजिशनिंग: यह सब स्वचालित किया जा रहा है। प्रतिस्थापित नहीं — स्वचालित। और यदि आप समझते हैं कि क्या बनाया जा रहा है, तो आप बदलाव के शिकार होना बंद कर देते हैं और इसके लाभार्थी बन जाते हैं।

यह वह आर्किटेक्चर है।

पुराना स्टैक कभी वास्तव में एक स्टैक नहीं था

क्लासिक DeFi रिसर्च एक खंडित, दर्दनाक और गहराई से मैनुअल प्रक्रिया थी। आप आधा दर्जन डैशबोर्ड में वॉचलिस्ट बनाए रखते थे। आप 200 Twitter अकाउंट्स फॉलो करते थे, उम्मीद करते हुए कि सिग्नल शोर के शीर्ष पर तैरेगा। आप Medium लेख और गवर्नेंस फोरम पोस्ट बुकमार्क करते थे जिन पर आप कभी वापस नहीं लौटे। आप Notion डेटाबेस बनाते थे जिन्हें आपने दूसरे महीने तक छोड़ दिया था।

यह व्यक्तिगत विफलता नहीं है। यह संरचनात्मक है। क्रिप्टो में जानकारी इनपुट विशाल, विषम और विरोधी रूप से शोरपूर्ण होते हैं। कोई भी अकेले काम करने वाला इंसान या यहां तक कि एक छोटी टीम — Layer 1s, L2s, DeFi प्रिमिटिव, ब्रिज इंफ्रास्ट्रक्चर, टोकनॉमिक्स, गवर्नेंस, ऑन-चेन फ्लो और मैक्रो को एक साथ वास्तविक कवरेज बनाए नहीं रख सकती। खेल हमेशा उसके पक्ष में था जिसके पास बेहतर टूल थे।

हेज फंड्स यह जानते थे। उन्होंने विश्लेषकों के साथ इंजीनियरों को भी नियुक्त किया। बाजार के बाकी हिस्सों ने धीरे-धीरे उसी निष्कर्ष पर पहुंचे: रिसर्च लेयर को जमीन से पुनः आर्किटेक्ट करने की जरूरत थी।

ऑटोमेशन की नई आर्किटेक्चर: यह है नया रिसर्च इंफ्रास्ट्रक्चर कैसा दिखता है

स्वचालित DeFi रिसर्च स्टैक एक एकल टूल नहीं है। यह एक राय-आधारित आर्किटेक्चर है एक लेयर्ड सिस्टम जहां प्रत्येक घटक संरचित, क्वेरी करने योग्य आउटपुट के साथ अगले को फीड करता है। इसे उस तरह सोचें जैसे एक ट्रेडिंग सिस्टम आर्किटेक्ट सोचता है: प्रत्येक लेयर का एक काम है, और यह अपने ऊपर की लेयर को साफ डेटा सौंपता है।

पांच लेयर हैं: इंजेशन, नॉर्मलाइजेशन, सिग्नल एक्सट्रैक्शन, सिंथेसिस, और डिलीवरी। साथ में, वे तीन विश्लेषकों की टीम द्वारा मैन्युअल रूप से उत्पादित की जा सकने वाली चीज़ों को दोहराते — और उससे अधिक करते हैं, लगातार चलते हुए, विलंबता के एक अंश पर।

लेयर 1 — इंजेशन

सब कुछ यहीं से शुरू होता है, और यहीं पर अधिकांश शौकिया ऑटोमेशन प्रयास विफल होते हैं। वे सुविधा APIs CoinGecko, DeFiLlama REST एंडपॉइंट्स से खींचते हैं — और उपलब्धता को पूर्णता समझ लेते हैं। वास्तविक इंजेशन लेयर व्यापक और अधिक प्रतिकूल है।

ऑन-चेन इंजेशन का मतलब है आर्काइव नोड्स चलाना या सब्सक्राइब करना, कस्टम सबग्राफ क्वेरी निष्पादित करना, और ब्लॉक ग्रैन्युलैरिटी पर इवेंट लॉग्स उपभोग करना। सोशल इंजेशन का मतलब Twitter के API से अधिक है — इसका मतलब है Farcaster कास्ट, गवर्नेंस फोरम पोस्ट (Snapshot, Tally, Commonwealth), Discord सर्वर एक्सपोर्ट, और Telegram चैनल लॉग्स। डॉक्युमेंट इंजेशन का मतलब है ऑडिट PDFs, व्हाइटपेपर, VC निवेश घोषणाएं, और नियामक फाइलिंग को पार्स करना।

परिणाम एक साफ डेटासेट नहीं है। यह एक संरचित अराजकता है — और लेयर 2 पूरी तरह से इसे वश में करने के लिए मौजूद है।

लेयर 2 — नॉर्मलाइजेशन

अंडररेटेड लेयर। बारह अलग-अलग स्रोतों से कच्चा डेटा बारह अलग-अलग स्कीमा, "प्रोटोकॉल नाम" की बारह अलग-अलग परिभाषाएं, बारह अलग-अलग टाइमस्टैम्प फॉर्मेट का उपयोग करता है। Messari से एक TVL आंकड़ा और DeFiLlama से एक TVL आंकड़ा एक ही प्रोटोकॉल के लिए एक ही दिन पर अक्सर 8–15% तक अलग होगा। दोनों गलत नहीं हैं; वे अलग-अलग चीजें माप रहे हैं। नॉर्मलाइजेशन लेयर प्रत्येक आने वाले रिकॉर्ड को एक कैनोनिकल स्कीमा में मैप करती है, एंटिटी नामों को हल करती है ("Uniswap V3" वही एंटिटी है जो "UNI v3" है या नहीं?), टाइमस्टैम्प को UTC ब्लॉक समय के साथ संरेखित करती है, और स्रोतों में डुप्लीकेट हटाती है।

इस लेयर को छोड़ें और आपका सिग्नल एक्सट्रैक्शन कचरा होगा। यह अनाकर्षक काम है, लेकिन यहीं पर आर्किटेक्चर अपनी अखंडता अर्जित करता है।

लेयर 3 — सिग्नल एक्सट्रैक्शन

यह वह लेयर है जिसे विश्लेषक मैन्युअल रूप से करते थे, अपनी आंखों से, हर सुबह दो घंटे में। अब यह एक शेड्यूल पर चलती है हर 15 मिनट में हाई-फ्रीक्वेंसी सिग्नल के लिए, प्रति घंटे संरचनात्मक के लिए, दैनिक ट्रेंड-लेवल पैटर्न के लिए।

सिग्नल एक्सट्रैक्शन वह लेयर है जो क्लासिकल ML एनोमली डिटेक्शन, टाइम-सीरीज़ क्लासिफिकेशन, गवर्नेंस सेंटीमेंट के लिए NLP क्लासिफायर के लिए सबसे उपयुक्त है। लेकिन एक चेतावनी: अधिकांश प्रैक्टिशनर यहां ओवर-इंजीनियर करते हैं। TVL पर एक अच्छी तरह से ट्यून किया गया z-स्कोर एनोमली डिटेक्टर प्रोडक्शन में छह महीने के शोरपूर्ण डेटा पर प्रशिक्षित LSTM से अधिक विश्वसनीय है। इस लेयर में सुंदरता का मतलब सरलता है, परिष्कार नहीं।

लेयर 4 — सिंथेसिस

यहीं पर बड़े भाषा मॉडल नवीनता होना बंद कर देते हैं और इंफ्रास्ट्रक्चर बनना शुरू कर देते हैं। सिंथेसिस लेयर L3 से संरचित सिग्नल आउटपुट लेती है और वह करती है जिसके लिए पहले तीन साल के प्रोटोकॉल-विशिष्ट संदर्भ वाले एक वरिष्ठ विश्लेषक की आवश्यकता होती थी: यह बिंदुओं को जोड़ता है।

एक लेंडिंग पूल से व्हेल एक्ज़िट, उधार दरों को बढ़ाने वाला गवर्नेंस प्रपोजल, और प्रतियोगी का नया उत्पाद लॉन्च व्यक्तिगत रूप से, ये तथ्य हैं। साथ में, वे एक थीसिस हो सकते हैं। सिंथेसिस लेयर का काम उस कनेक्शन को सामने लाना, इसे प्राकृतिक भाषा में व्यक्त करना, और उचित अनिश्चितता के साथ योग्य बनाना है। LLM ट्रेडिंग निर्णय नहीं ले रहा है; यह असेंबली का संज्ञानात्मक काम कर रहा है।

सबसे परिपक्व कार्यान्वयन रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) का उपयोग करते हैं LLM को ऐतिहासिक प्रोटोकॉल व्यवहार, पिछले गवर्नेंस परिणामों और बाजार चक्र पैटर्न के एक वेक्टर डेटाबेस तक पहुंच होती है। जब यह एक नया सिग्नल क्लस्टर संश्लेषित करता है, तो यह संदर्भित कर सकता है कि पिछली तीन बार जब इसी तरह का पैटर्न दिखाई दिया तो क्या हुआ था। यह संस्थागत स्मृति है, स्वचालित।

लेयर 5 — डिलीवरी

आउटपुट लेयर एकमात्र है जिसे मानव दैनिक रूप से छूता है — और इसे यथासंभव कम ध्यान की मांग करने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए। सर्वश्रेष्ठ कार्यान्वयन शोधकर्ता जहां पहले से रहता है वहां अनुकूलित डाइजेस्ट पुश करते हैं: सुबह 7 बजे एक संरचित Telegram संदेश, एक Notion डेटाबेस जो नई प्रोटोकॉल प्रविष्टियों के साथ ऑटो-पॉपुलेट होता है, एक Discord बॉट जो केवल तभी अलर्ट फायर करता है जब विश्वास एक सीमा से अधिक हो।

एंटी-पैटर्न एक डैशबोर्ड बनाना है। डैशबोर्ड को मानव को कहीं जाने की आवश्यकता होती है। अच्छा डिलीवरी इंफ्रास्ट्रक्चर शोधकर्ता को उनके मौजूदा वर्कफ्लो में मिलता है और अंतर्दृष्टि देता है, डेटा नहीं। ये अंतर्दृष्टि Tableau बोर्ड या अच्छी तरह से लिखे गए Notion विश्लेषक अंतर्दृष्टि पीस द्वारा बेहतर प्रस्तुत की जाती हैं।

स्वचालित रिसर्च की मैकियावेलियन वास्तविकता

यहां वह हिस्सा है जिसे अधिकांश इंफ्रास्ट्रक्चर लेख छोड़ देते हैं क्योंकि यह उन्हें असहज करता है: स्वचालित रिसर्च असममित शक्ति बनाती है, और यही बिल्कुल बिंदु है।

Bac, Serbia में, सरल लोगों के साथ एक छोटा ऐतिहासिक शहर जो अपने खुशहाल जीवन में व्यस्त हैं — एक किला है जो सदियों तक साम्राज्यों के बीच हाथ बदलता रहा। Bac किला इसलिए नहीं बचा क्योंकि अंदर के लोग अपने विरोधियों से अधिक प्रार्थना करते थे। यह इसलिए बचा क्योंकि वे इलाके, लॉजिस्टिक्स और समय को उस किसी भी व्यक्ति से बेहतर समझते थे जो इसे लेने की कोशिश कर रहा था। सूचना इंफ्रास्ट्रक्चर किला स्थिति का आधुनिक समकक्ष है। आप बेहतर इंसान बनने के लिए रिसर्च स्टैक नहीं बना रहे हैं। आप इसे बना रहे हैं क्योंकि विकल्प किसी ऐसे व्यक्ति द्वारा आउटपोजीशन किया जाना है जिसके पास पहले से ही एक है।

स्वचालित ऑन-चेन निगरानी चलाने वाले हेज फंड्स ने Euler Finance एक्सप्लॉइट देखा प्रोटोकॉल की अपनी टीम द्वारा सार्वजनिक रूप से स्वीकार करने से पहले। क्योंकि वे अधिक स्मार्ट थे ऐसा नहीं क्योंकि उनके सिस्टम वास्तविक समय में सही ऑन-चेन पतों को देख रहे थे और कोडबेस में एक ज्ञात भेद्यता वर्ग के खिलाफ उन्हें क्रॉस-रेफरेंसिंग कर रहे थे। यही स्वचालित स्टैक सक्षम करता है: अभी भी मैन्युअल रूप से पढ़ने वाले किसी भी व्यक्ति पर व्यवस्थित लाभ।

असहज निष्कर्ष यह है: यदि आप 2025 में मैन्युअल रूप से DeFi रिसर्च कर रहे हैं, तो आप अन्य मैनुअल शोधकर्ताओं के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर रहे हैं। आप फंड्स, क्वांट शॉप्स और तेजी से अच्छी तरह से संसाधन वाले स्वतंत्र शोधकर्ताओं के स्वचालित स्टैक के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं जिन्होंने 18 महीने पहले यह इंफ्रास्ट्रक्चर बनाया और तब से चुपचाप आपका लंच खा रहे हैं।

व्यक्तिगत शोधकर्ता के लिए इसका क्या मतलब है

अच्छी खबर — और अच्छी खबर है — यह है कि इस स्टैक के घटक अब विदेशी नहीं हैं। इंजेशन टूलिंग ओपन सोर्स है। LLM APIs सुलभ हैं। नॉर्मलाइजेशन का काम दर्दनाक है लेकिन तीन या चार वीकेंड में एक एकल इंजीनियर के लिए प्रबंधनीय है। एक उचित रूप से सक्षम व्यक्ति अब वह बना सकता है जो 2021 में एक क्रिप्टो फंड को इकट्ठा करने के लिए $400k खर्च होता था।

यहां मायने रखने वाली अंतर्दृष्टि एक अप्रत्याशित स्थान से आती है। Bac की फील्ड ट्रिप के दौरान उस छोटे सर्बियाई शहर में — स्थानीय हाई स्कूल के छात्र शहर की विरासत के बारे में प्रदर्शनियां क्यूरेट कर रहे थे और मोबाइल ऐप, वेबसाइट, वर्चुअल टूर के लिए योजनाएं बना रहे थे। एक साधारण जगह में साधारण लोग, उपलब्ध टूल का लाभ उठाते हुए दृश्यता प्राप्त करने के लिए जो उनके पास पहले कभी नहीं थी। टूल ने उनके लिए जो संभव था उसे बदल दिया। वही तर्क यहां लागू होता है।

संस्थागत स्टैक पर व्यक्तिगत शोधकर्ता का लाभ गति नहीं है। यह निर्णय है। स्वचालित सिस्टम असाधारण रूप से अच्छा है जो असामान्य है उसे सामने लाने में। यह यह अंतर करने में अच्छा नहीं है कि क्या असामान्य और दिलचस्प है बनाम क्या असामान्य और अप्रासंगिक है। वह अंतर अभी भी वास्तविक डोमेन विश्वास वाले मानव की आवश्यकता है कोई ऐसा व्यक्ति जो जानता है कि एक विशिष्ट प्रोटोकॉल की गवर्नेंस संरचना एक विशेष सिग्नल को इस तरह से सार्थक क्यों बनाती है जो एक सामान्य मॉडल नहीं कर सकता।

स्टैक बनाएं। इसे अपना विश्वास खिलाएं। इसे श्रम करने दें। अपनी संज्ञानात्मक ऊर्जा को उसके लिए आरक्षित रखें जो मशीनें अभी भी नहीं कर सकतीं: सही चीजों की परवाह करना।

आर्किटेक्चर गंतव्य नहीं है

एक अंतिम बिंदु, और इसे स्पष्ट रूप से बताना उचित है: यहां वर्णित स्टैक 18 महीनों में अप्रचलित हो जाएगा। इसलिए नहीं कि सिद्धांत गलत हैं लेयर्ड इंजेशन, नॉर्मलाइजेशन, सिग्नल एक्सट्रैक्शन, सिंथेसिस और डिलीवरी के सिद्धांत सही हैं और सही रहेंगे। लेकिन विशिष्ट टूल, विशिष्ट APIs, लेयर 4 को पावर करने वाले विशिष्ट LLMs को बेहतर संस्करणों द्वारा एक गति पर प्रतिस्थापित किया जाएगा जिसकी रिसर्च इंफ्रास्ट्रक्चर में कोई ऐतिहासिक समानता नहीं है।

जो अप्रचलित नहीं होगा वह वह शोधकर्ता है जो समझता है क्यों आर्किटेक्चर जिस तरह से डिज़ाइन किया गया है। जो जानता है कि नॉर्मलाइजेशन वैकल्पिक नहीं है, कि सिग्नल एक्सट्रैक्शन को मॉडल जटिलता के बारे में विनम्रता की आवश्यकता होती है, कि सिंथेसिस केवल उतना ही अच्छा है जितना आपने इसके चारों ओर बनाया संदर्भ, और वह डिलीवरी डिज़ाइन निर्धारित करता है कि क्या पूरा सिस्टम वास्तव में उपयोग हो जाता है।

DeFi रिसर्च स्टैक स्वचालित हो रहा है। यह गंभीर शोधकर्ता के लिए खतरा नहीं है — यह स्पेस ने कभी देखा सबसे महत्वपूर्ण उत्पादकता अनलॉक है। सवाल यह नहीं है कि क्या आपको इन टूल तक पहुंच होगी। आपके पास पहले से है। सवाल यह है कि क्या आप आर्किटेक्चर बनाएंगे इससे पहले कि कोई और इसे आपके चारों ओर बना दे।

Machiavelli के शब्दों में: किले को डिज़ाइन करने वाला होना बेहतर है उस व्यक्ति से जो द्वार पर पहुंचता है और आश्चर्य करता है कि वे अंदर क्यों नहीं जा सकते।

मुख्य निष्कर्ष TL;DR

स्वचालित DeFi रिसर्च स्टैक वास्तव में क्या करता है

1. मैनुअल DeFi रिसर्च संरचनात्मक रूप से टूटा हुआ है — कोई भी एकल विश्लेषक टैब, Twitter और Notion का उपयोग करके सार्थक गहराई के साथ 200+ प्रोटोकॉल कवर नहीं कर सकता है।
2. स्वचालित स्टैक में पांच लेयर हैं: इंजेशन (L1) → नॉर्मलाइजेशन (L2) → सिग्नल एक्सट्रैक्शन (L3) → LLM सिंथेसिस (L4) → डिलीवरी (L5)।
3. नॉर्मलाइजेशन make-or-break लेयर है — इसे छोड़ें और आपका सिग्नल एक्सट्रैक्शन कचरा उत्पन्न करता है चाहे आपके मॉडल कितने परिष्कृत हों ।
4. L4 पर LLMs इंफ्रास्ट्रक्चर हैं, नवीनता नहीं — ऐतिहासिक प्रोटोकॉल व्यवहार के वेक्टर डेटाबेस पर RAG-पावर्ड सिंथेसिस वास्तविक संस्थागत स्मृति बनाता है।
5. व्यक्तिगत शोधकर्ता की धार निर्णय है, गति नहीं — मशीनें विसंगतियों को सामने लाती हैं; मनुष्य तय करते हैं कि कौन सी विसंगतियां मायने रखती हैं।
6. घटक आज सुलभ हैं — ओपन-सोर्स इंजेशन टूलिंग, सार्वजनिक LLM APIs, और कुछ वीकेंड का नॉर्मलाइजेशन काम शुरू करने के लिए बस इतना ही चाहिए ।

लेखक: Samuel Olaide Oba एक DeFi शोधकर्ता और तकनीकी लेखक हैं जो Web3 इंफ्रास्ट्रक्चर, ऑन-चेन इंटेलिजेंस और डेवलपर टूलिंग की अग्रणी धार को कवर करते हैं। एक अथक बिल्डर और लाइट डिजिटल नोमैड, मैं Medium और GitHub पर प्रकाशित करता हूं जहां मेरा काम जटिल प्रोटोकॉल आर्किटेक्चर और स्पष्ट, कार्रवाई योग्य लेखन के बीच अंतर को पाटने में मदद करता है। जब वह डॉक्स में नहीं होता, तो वह समय क्षेत्रों के बीच कहीं होता है।

Manual DeFi Research Is Dying in 2026: Here's the AI Architecture Replacing It मूल रूप से Coinmonks पर Medium में प्रकाशित किया गया था, जहां लोग इस कहानी को हाइलाइट करके और जवाब देकर बातचीत जारी रख रहे हैं।