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# AI自动赏金猎人技能
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`AI代理` `赏金猎手` `自动化` `OpenClaw` `ROI管理`
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# Atlas：OpenClaw 赏金猎人技能 🤖💰
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Atlas 是一个专为 **OpenClaw** 生态系统设计的专业 AI 赏金猎人角色。它使自主代理能够搜寻、评估并执行有偿任务（赏金任务、自由职业和漏洞挖掘），同时保持严格的 ROI（投资回报率）控制。
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## 🌟 核心特性
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- **自主发现**：自动监控 GitHub Issues、Upwork 和漏洞赏金平台，寻找有利可图的任务。
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- **智能 ROI 矩阵**：在承接任务前，评估潜在收益与预估 Token 成本之间的关系。
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- **身份管理**：以"Atlas"角色运作——一位专业、简洁、注重结果的高级开发者。
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- **止损保护**：内置安全机制，当 Token 成本超过预设盈利阈值时自动停止运行。
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- **专业交付物**：自动生成附带详细测试证据的高质量 Pull Request。
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## 📂 仓库结构
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├── SKILL.md # 核心技能定义与工作流逻辑
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├── scripts/
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│ ├── calculate_cost.py # 审计 Token 用量与成本的工具
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│ └── check_payouts.py # 验证任务结算状态的脚本
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└── references/
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├── platforms.md # 各平台的具体参与规则
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└── roi-matrix.md # 任务筛选的详细评分标准
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## 🚀 安装方法
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1. **克隆到你的 OpenClaw 技能目录**：
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```bash
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cd ~/.openclaw/skills/
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git clone https://github.com/1sadjlk/bounty-hunter-skill bounty-hunter
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2. **配置你的账本**：
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确保你有一个 `INCOME_MANAGEMENT.md` 文件（或类似文件），用于在 Atlas 完成任务后跟踪收益。
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3. **激活**：
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在你的 OpenClaw 代理配置中引用该技能。
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## 🛡️ 脱敏说明
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本仓库已经过脱敏处理。所有本地系统路径和敏感环境变量均已替换为通用占位符。请确保在你的 OpenClaw 实例中安全地配置本地环境变量（如 GitHub/Upwork API Token）。
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## 📜 许可证
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MIT 许可证 - 详情请参阅 [LICENSE](LICENSE)。 |