Shadow

Abra seu editor, aponte para uma cadeia e comece a extrair exatamente os registros de que você precisa.

Com o Shadow, você se conecta por um SDK leve (TypeScript ou Python), seleciona contratos e tópicos e define como logs, traces e estado devem ser decodificados. Forneça um ABI ou use o registro integrado, defina um intervalo de blocos e mapeie campos para um esquema tipado. Execute a consulta localmente para visualizar os resultados e, em seguida, fixe-a como um conjunto de dados reutilizável. A partir daí, você pode buscar JSON limpo no seu app, paginar sobre intervalos grandes e reutilizar a mesma definição entre ambientes com um único arquivo de configuração e chaves de ambiente.
Transforme essas definições em relatórios confiáveis sem construir seu próprio pipeline. Crie uma tabela materializada para swaps, mints ou liquidações; escolha incrementais ou backfills completos; e defina uma cadência de atualização (a cada minuto, por hora, diária). Faça join com feeds de preço, labels ou tabelas de referência para calcular PnL, TVL, retenção por coorte ou segmentação de carteiras. Envie as saídas diretamente para BigQuery, Snowflake, S3 ou uma instncia Postgres, ou baixe Parquet/CSV para análise ad-hoc. O Shadow cuida de segurança contra reorgs, deduplicação, evolução de esquema e catch-ups históricos para que você possa iterar métricas sem ficar cuidando de infra.
Quando estiver pronto para produção, exponha qualquer consulta como uma API parametrizada. Adicione filtros por endereço, janela de tempo, chain ou pool; habilite cache no servidor; e defina limites de taxa por chave. Use webhooks para disparar alertas por limiares (grandes transferências, picos de MEV, volume incomum) e encaminhe notificações para Slack, Discord ou PagerDuty. Construa um bot no Telegram que exiba resumos de carteiras, uma rota de backend que alimente um dashboard ou um monitor de risco que sinalize anomalias quase em tempo real. O Shadow escala a concorrência de indexação para você, fornece logs estruturados e rastreia a linhagem para que você consiga traçar cada número até o evento bruto.
Para pesquisa e modelagem, exporte conjuntos de dados para notebooks com um comando. Carregue Parquet no pandas, Polars ou DuckDB; faça engenharia de features de comportamentos de endereços; e rode backtests de sinais de estratégia com snapshots reproduzíveis. Marque carteiras, una atividade cross-chain e compartilhe conjuntos de dados versionados com colegas. Use controle de acesso baseado em papéis para contratados ou analistas, revise histórico de mudanças e faça rollback com segurança quando as definições evoluírem. Seja para lançar um dashboard DeFi, fazer triagem de contrapartes, preparar relatórios fiscais ou treinar modelos, o Shadow mantém o trabalho pesado fora do seu codebase e permite que você foque nas perguntas que quer responder.