Створення Dashboard

Технічне завдання (ТЗ) на створення Dashboard для HYPE

1. Основна мета

Створити Dashboard для моніторингу активності певного гаманця в мережі Hyperliquid. Дашборд повинен:

    •    Відображати дані транзакцій в режимі реального часу (кожну годину).

    •    Збирати дані, починаючи з 00:00 годин кожного дня.

    •    Фіксувати і візуалізувати метрики у вигляді графіків і таблиць.

2. Функціонал

    1.    Збір даних

    •    Інтеграція з API HypurrScan 

    •    Автоматичне оновлення даних кожні 60 хвилин.

    2.    Відображувані дані

    •    Таблиця транзакцій:

    •    Кількість токенів, викуплених за день.

    •    Кількість доларів, витрачених за день.

    •    Загальна кількість токенів у гаманці (накопичувальний підсумок).

    •    Графіки:

    •    Денний графік: викуп токенів ($HYPE) і витрачені суми (USDC).

    •    Підсумковий графік: зміна загального балансу токенів у розділі HOLDINGS.

    3.    Функції

    •    Початок відліку: збір даних з 00:00 поточного дня.

    •    Додавання нових даних до накопичених значень для візуалізації зростання (накопичувальний підсумок).

    •    Ручне оновлення даних (кнопка “Refresh”).

    •    Збереження даних у базі (наприклад, SQLite або MongoDB).

3. Вхідні дані

    •    URL гаманця: https://hypurrscan.io/address/0xfefefefefefefefefefefefefefefefefefefefe.

    •    API або парсинг сторінки для отримання:

    •    Даних транзакцій (сума, кількість токенів, час).

    •    Загального балансу токенів.

4. Стек технологій

    •    Backend: Python (FastAPI або Flask).

    •    Модулі: requests, pandas, sqlite3/sqlalchemy.

    •    Frontend: JavaScript (React + TailwindCSS).

    •    Графіки: бібліотека Chart.js або ApexCharts.

    •    База даних: SQLite або MongoDB.

    •    Хостинг: Vercel для фронтенда, AWS/Heroku для бекенда.

5. Етапи розробки

    1.    Збір даних

    •    Підключення до API HypurrScan https://api.hypurrscan.io/ui/

    •    Створення скрипта для отримання транзакцій, поточного балансу токенів та інших даних.

    2.    Обробка даних

    •    Агрегація даних по дням.

    •    Підрахунок накопичувального підсумку токенів і витрат.

    3.    Frontend

    •    Створення інтерфейсу для відображення даних у таблицях і графіках.

    •    Реалізація оновлення графіків кожні 60 хвилин.

    4.    Візуалізація

    •    Налаштування стовпчикових графіків для відображення викупу токенів і витрат.

    •    Лінійний графік для візуалізації загального балансу токенів.

    5.    Тестування

    •    Перевірка коректності даних.

    •    Оптимізація продуктивності.

6. Приклад структури даних

    •    Таблиця transactions:

id | date       | time   | tokens_bought | usd_spent | total_tokens

---------------------------------------------------------------

1  | 2025-01-31 | 00:15  | 500.45        | 14,000    | 500.45

2  | 2025-01-31 | 01:15  | 300.33        | 8,000     | 800.78

    •    Таблиця holdings:

id | date       | total_tokens | total_usd_spent

------------------------------------------------

1  | 2025-01-31 | 13,978,156.65 | 389,662,038.85

Реалізація візуалізації даних

    1.    Використовувана бібліотека:

    •    Для побудови графіків: Chart.js (якщо використовуєте React/JavaScript) або Matplotlib/Plotly (якщо Python).

    •    Stacked Bar Chart або схожий тип графіка.