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.
