AI自动赏金猎人技能

AI代理 赏金猎手 自动化 OpenClaw ROI管理

Atlas：OpenClaw 赏金猎人技能 🤖💰

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。

🌟 核心特性

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。
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。
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。
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。
专业交付物：自动生成附带详细测试证据的高质量 Pull Request。

📂 仓库结构

├── SKILL.md                # 核心技能定义与工作流逻辑
├── scripts/
│   ├── calculate_cost.py   # 审计 Token 用量与成本的工具
│   └── check_payouts.py    # 验证任务结算状态的脚本
└── references/
    ├── platforms.md        # 各平台的具体参与规则
    └── roi-matrix.md       # 任务筛选的详细评分标准

🚀 安装方法

克隆到你的 OpenClaw 技能目录：

cd ~/.openclaw/skills/
git clone https://github.com/1sadjlk/bounty-hunter-skill bounty-hunter

配置你的账本：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。
激活：在你的 OpenClaw 代理配置中引用该技能。

🛡️ 脱敏说明

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）。

📜 许可证

MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE。

2.1 KiB Raw Blame History Unescape Escape