こんにちはかずみょんです。このタイトルでＡＩに画像生成させたらこう↑なりましたｗ。今回ルーティング状況解析するＷｅｂアプリ作ってKazumyonノードのルーティングデータの可視化とAI解析できるようにしたので、チャンネルどこ張ろうか悩めるノードランナーの手助けになればと思います。また、自身のデータもアップロードすることで可視化とAI解析してくれるようにしました。
Lightning Networkいっぱい使ってくれる人増えればいいなと思います。

サイトはこちら↓↓
https://lnd-routing.onrender.com/

1. 　Routing flow listを作成

①「Routing flow list」タブを選択

② データを選択

• Select file 入力部分をクリックし、プルダウンリストからデータを選択します。 (一週間分のデータが含まれています)

• データをクリックすると、ルーティングが発生しているノードごとに、入出力したノードが表示されます。

③ Sort by で各項目をソート可能**

• Reverse sort にチェックを入れると逆ソートになります。

2. 自身データのアップロード方法

LND からデータを取得

一週間分の Forwarding data をダウンロード

lncli fwdinghistory --start_time "-1w" --max_events 2000 >> fwd_history_mynode.json

チャンネルバランスをダウンロード

lncli listchannels >> listchannels_mynode.json

データのアップロード

• Use client files にチェックを入れる

• Forwarding dataを上側のファイルにアップロード

• チャンネルバランスデータを下側のファイルにアップロード

3. Routing Flow の可視化

① 「Routing visualization」タブを選択

② Min. transaction amount を指定し、「Update & visualize」ボタンを押す

• Min. transaction amountに値を設定すると、その値以下の資金移動量のノードは表示されなくなります。

• (例: Min. transaction amount=2000000)

4. Routing データの AI 分析

① 「AI analysis」タブを選択

② メッセージ入力欄に質問

• 「Routing flow list」で入力したデータを基に、AI が返答します。

ちなみにAI解析は有料ので今の課金している分がなくなると解析できなくなります。たいした金額ではないので大丈夫だとは思いますが。。

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まとめと感想

はい、開発初心者がPythonとか勉強しながらほぼGithub copilotに書かせました。やりたいことはほぼcopilotに指示してましたがAIあつかうにはProgramin能力よりも語彙力が必要なのかなと思いました。

使用したフレームワークには、以下が含まれます:

Gradio: Python で簡単に Web アプリを作成可能
NetworkX: ノードの関係を可視化
LangChain: AI 関連ライブラリ

といろいろなフレームワーク使えば結構簡単に自分がやりたいことができるのを実感しました。

ノードランナーの方々はこのデータ(Kazumyon node)を結構活用できるのかなとも思います。多分AIの方が自分より状況を把握してるので「流出量が多いノードを教えて」とかAIに聞きたいこと聞けば答えてくれると思いますよｗ。

今後、ローカル動作させてLNDにつながるようにしてRTL的なものにしようかなとは思ってます、何かこんなことができればいいなという良いアイデアがあれば教えてください！！

いちおうローカルでも動かせますので下記githubリンク載せときます。