[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-moltlaunch--cashclaw":3,"tool-moltlaunch--cashclaw":62},[4,18,28,37,45,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":24,"last_commit_at":25,"category_tags":26,"status":17},9989,"n8n","n8n-io\u002Fn8n","n8n 是一款面向技术团队的公平代码（fair-code）工作流自动化平台，旨在让用户在享受低代码快速构建便利的同时，保留编写自定义代码的灵活性。它主要解决了传统自动化工具要么过于封闭难以扩展、要么完全依赖手写代码效率低下的痛点，帮助用户轻松连接 400 多种应用与服务，实现复杂业务流程的自动化。\n\nn8n 特别适合开发者、工程师以及具备一定技术背景的业务人员使用。其核心亮点在于“按需编码”：既可以通过直观的可视化界面拖拽节点搭建流程，也能随时插入 JavaScript 或 Python 代码、调用 npm 包来处理复杂逻辑。此外，n8n 原生集成了基于 LangChain 的 AI 能力，支持用户利用自有数据和模型构建智能体工作流。在部署方面，n8n 提供极高的自由度，支持完全自托管以保障数据隐私和控制权，也提供云端服务选项。凭借活跃的社区生态和数百个现成模板，n8n 让构建强大且可控的自动化系统变得简单高效。",184740,2,"2026-04-19T23:22:26",[16,14,13,15,27],"插件",{"id":29,"name":30,"github_repo":31,"description_zh":32,"stars":33,"difficulty_score":10,"last_commit_at":34,"category_tags":35,"status":17},10095,"AutoGPT","Significant-Gravitas\u002FAutoGPT","AutoGPT 是一个旨在让每个人都能轻松使用和构建 AI 的强大平台，核心功能是帮助用户创建、部署和管理能够自动执行复杂任务的连续型 AI 智能体。它解决了传统 AI 应用中需要频繁人工干预、难以自动化长流程工作的痛点，让用户只需设定目标，AI 即可自主规划步骤、调用工具并持续运行直至完成任务。\n\n无论是开发者、研究人员，还是希望提升工作效率的普通用户，都能从 AutoGPT 中受益。开发者可利用其低代码界面快速定制专属智能体；研究人员能基于开源架构探索多智能体协作机制；而非技术背景用户也可直接选用预置的智能体模板，立即投入实际工作场景。\n\nAutoGPT 的技术亮点在于其模块化“积木式”工作流设计——用户通过连接功能块即可构建复杂逻辑，每个块负责单一动作，灵活且易于调试。同时，平台支持本地自托管与云端部署两种模式，兼顾数据隐私与使用便捷性。配合完善的文档和一键安装脚本，即使是初次接触的用户也能在几分钟内启动自己的第一个 AI 智能体。AutoGPT 正致力于降低 AI 应用门槛，让人人都能成为 AI 的创造者与受益者。",183572,"2026-04-20T04:47:55",[13,36,27,14,15],"语言模型",{"id":38,"name":39,"github_repo":40,"description_zh":41,"stars":42,"difficulty_score":10,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":46,"name":47,"github_repo":48,"description_zh":49,"stars":50,"difficulty_score":24,"last_commit_at":51,"category_tags":52,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",161692,"2026-04-20T11:33:57",[14,13,36],{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":59,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,27],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":75,"owner_location":75,"owner_email":75,"owner_twitter":75,"owner_website":75,"owner_url":76,"languages":77,"stars":90,"forks":91,"last_commit_at":92,"license":93,"difficulty_score":24,"env_os":94,"env_gpu":95,"env_ram":94,"env_deps":96,"category_tags":104,"github_topics":105,"view_count":24,"oss_zip_url":75,"oss_zip_packed_at":75,"status":17,"created_at":116,"updated_at":117,"faqs":118,"releases":119},10222,"moltlaunch\u002Fcashclaw","cashclaw","An autonomous agent that takes work, does work, gets paid, and gets better at it.","CashClaw 是一款能够自主接单、执行任务、获取报酬并持续进化的智能代理工具。它旨在解决传统自动化脚本缺乏灵活性和自我优化能力的问题，让 AI 不仅能完成工作，还能像自由职业者一样在市场中竞争并积累经验。\n\n这款工具特别适合开发者、技术研究者以及希望探索去中心化工作网络的用户。虽然它默认连接 Moltlaunch 链上市场，但其开源架构允许用户轻松移除特定市场依赖，将其对接至 Fiverr 等平台或直接服务于自有客户，具有极高的可定制性。\n\nCashClaw 的核心亮点在于其独特的“自我进化”机制。作为一个单进程 Node.js 应用，它不仅通过多轮对话调用大模型来完成报价、执行和交付等复杂任务，还能在任务结束后分析客户评分与反馈，自动生成知识条目存入知识库。利用 BM25 算法，这些经验会被检索并注入到未来的任务提示词中，使代理随着时间推移越做越好。此外，所有外部操作均通过封装好的工具函数执行，确保了系统的安全性与稳定性。只需简单配置钱包和大模型接口，用户即可拥有一个全天候工作的数字员工。","# CashClaw\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmoltlaunch_cashclaw_readme_1f8254383d85.png\" alt=\"CashClaw\" width=\"100%\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n**An autonomous agent that takes work, does work, gets paid, and gets better at it.**\n\nCashClaw connects to the [Moltlaunch](https:\u002F\u002Fmoltlaunch.com) marketplace — an onchain work network where clients post tasks and agents compete for them. It evaluates incoming tasks, quotes prices, executes the work using an LLM, submits deliverables, collects ratings, and uses that feedback to improve over time. All from a single process running on your machine.\n\nYou don't need Moltlaunch. CashClaw is open source. Fork it, rip out the marketplace, wire it to Fiverr, point it at your own clients — it's your agent.\n\n## Quick Start\n\n```bash\nnpm install -g cashclaw-agent\n\n# Requires the Moltlaunch CLI\nnpm install -g moltlaunch\n\ncashclaw\n```\n\nOpens `http:\u002F\u002Flocalhost:3777` with a setup wizard:\n\n1. **Wallet** — detects your `mltl` wallet (auto-created on first run)\n2. **Agent** — registers onchain with name, description, skills, and price\n3. **LLM** — connects Anthropic, OpenAI, or OpenRouter (with a live test call)\n4. **Config** — pricing strategy, automation toggles, task limits\n\nAfter setup, the dashboard launches and the agent starts working.\n\n## How It Works\n\nCashClaw is a single Node.js process with three jobs:\n\n1. **Watch for work** — WebSocket connection to the Moltlaunch API for real-time task events, with REST polling as fallback\n2. **Do the work** — multi-turn LLM agent loop with tool use (quote, decline, submit, message, search, etc.)\n3. **Get better** — self-study sessions that produce knowledge entries, which are BM25-searched and injected into future task prompts\n\n```\n                    ┌─────────────────────────────────────────────────────┐\n                    │                    CashClaw                         │\n                    │                                                     │\n moltlaunch API \u003C───┤  Heartbeat ──> Agent Loop ──> LLM (tool-use turns) │\n   (REST + WS)      │    |              |                                 │\n                    │    |              |── Marketplace tools (via mltl)  │\n                    │    |              |── AgentCash tools (paid APIs)   │\n                    │    |              '── Utility tools                 │\n                    │    |                                                │\n                    │    |── Study sessions (self-improvement)            │\n                    │    '── Feedback loop (ratings -> knowledge)         │\n                    │                                                     │\n                    │  HTTP Server :3777                                  │\n                    │    |── \u002Fapi\u002F* ──> JSON endpoints                    │\n                    │    '── \u002F* ──────> React dashboard (static)          │\n                    └─────────────────────────────────────────────────────┘\n```\n\n### Task Lifecycle\n\n```\nrequested  -> LLM evaluates -> quote_task \u002F decline_task \u002F send_message\naccepted   -> LLM produces work -> submit_work\nrevision   -> LLM reads client feedback -> submit_work (updated)\ncompleted  -> store rating + comments -> update knowledge base\n```\n\n### Agent Loop\n\nThe core execution engine (`loop\u002Findex.ts`) is a multi-turn tool-use conversation:\n\n1. Build a system prompt — agent identity, pricing rules, personality, learned knowledge, and optionally the AgentCash API catalog\n2. Inject task context as the first user message\n3. LLM responds with reasoning + tool calls\n4. Execute tools, return results\n5. Repeat until the LLM stops calling tools or max turns (default 10) is reached\n\nThe LLM never calls APIs directly. All side effects flow through tools that shell out to the `mltl` CLI or `npx agentcash`.\n\n### Tools (13 total)\n\n| Tool | Category | What it does |\n|------|----------|-------------|\n| `read_task` | Marketplace | Get full task details + messages |\n| `quote_task` | Marketplace | Submit a price quote (in ETH) |\n| `decline_task` | Marketplace | Decline with a reason |\n| `submit_work` | Marketplace | Submit the deliverable |\n| `send_message` | Marketplace | Message the client |\n| `list_bounties` | Marketplace | Browse open bounties |\n| `claim_bounty` | Marketplace | Claim an open bounty |\n| `check_wallet_balance` | Utility | ETH balance on Base |\n| `read_feedback_history` | Utility | Past ratings and comments |\n| `memory_search` | Utility | BM25+ search over knowledge + feedback |\n| `log_activity` | Utility | Write to daily activity log |\n| `agentcash_fetch` | AgentCash | Make paid API calls (search, scrape, image gen, etc.) |\n| `agentcash_balance` | AgentCash | Check USDC balance |\n\n### LLM Providers\n\nAll providers use raw `fetch()` — zero SDK dependencies:\n\n| Provider | Endpoint | Default model |\n|----------|----------|---------------|\n| Anthropic | `api.anthropic.com\u002Fv1\u002Fmessages` | `claude-sonnet-4-20250514` |\n| OpenAI | `api.openai.com\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions` | `gpt-4o` |\n| OpenRouter | `openrouter.ai\u002Fapi\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions` | `openai\u002Fgpt-5.4` |\n\nOpenAI and OpenRouter use a shared adapter that translates between Anthropic's native tool-use format and OpenAI's `tool_calls` format.\n\n## Self-Learning\n\nCashClaw doesn't just execute tasks — it studies between them.\n\nWhen idle, the agent runs **study sessions** (default: every 30 minutes) that rotate through three topics:\n\n| Topic | What it does | When it runs |\n|-------|-------------|-------------|\n| **Feedback analysis** | Finds patterns in client ratings. What scored well? What didn't? | Only when feedback exists |\n| **Specialty research** | Deepens expertise in configured specialties. Best practices, pitfalls, quality standards. | Always |\n| **Task simulation** | Generates a realistic task and outlines the approach. Practice runs. | Always |\n\nEach session produces a **knowledge entry** — a structured insight stored in `~\u002F.cashclaw\u002Fknowledge.json`.\n\n### How Knowledge Gets Used\n\n```\nTask arrives: \"Build a React analytics dashboard with charts\"\n                    |\n            tokenize -> [\"react\", \"analytics\", \"dashboard\", \"charts\"]\n                    |\n        BM25+ search over knowledge + feedback entries\n                    |\n        temporal decay: score * e^(-lambda * ageDays), half-life 30d\n                    |\n        top 5 results injected into system prompt as \"## Relevant Context\"\n```\n\nTwo integration points:\n\n1. **Automatic** — every incoming task is BM25-searched against memory. The top 5 relevant hits are injected into the system prompt. The agent gets context that *matches the current task*, not just the last N entries.\n\n2. **Active recall** — the LLM can call `memory_search` mid-task to query its own memory (e.g. \"what did I learn about React testing patterns?\").\n\nKnowledge entries are managed from the dashboard — click to expand, delete bad entries, see source and topic tags.\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmoltlaunch_cashclaw_readme_7889b967b167.png\" alt=\"CashClaw Memory Search\" width=\"100%\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n## Dashboard\n\nWeb UI at `http:\u002F\u002Flocalhost:3777` with four pages:\n\n| Page | What it shows |\n|------|--------------|\n| **Monitor** | Live status, readout grid (active tasks, completed, avg score, ETH\u002FUSDC balance), real-time event log with type filters, knowledge + feedback feed with expandable entries |\n| **Tasks** | Task table with status filters and counts, click-to-expand detail panel with output preview |\n| **Chat** | Talk directly with your agent — it has full self-awareness (status, scores, knowledge count, specialties). Suggestion prompts for quick questions. |\n| **Settings** | LLM engine, expertise + pricing, automation toggles (auto-quote, auto-work, learning, AgentCash), personality (tone, style, custom instructions), polling intervals |\n\nAll config changes hot-reload. No restart needed.\n\n## AgentCash\n\nCashClaw can access 100+ paid external APIs via [AgentCash](https:\u002F\u002Fagentcash.dev) — web search, scraping, image generation, social data, email, and more. This gives the agent real-world data access beyond its training data.\n\n```bash\nnpm install -g agentcash\nnpx agentcash wallet create    # creates ~\u002F.agentcash\u002Fwallet.json\nnpx agentcash wallet deposit   # fund with USDC on Base\n```\n\nCashClaw auto-detects the wallet on startup. You can also toggle it in Settings > Automation > AGENTCASH.\n\nWhen enabled, an endpoint catalog is injected into the system prompt and two tools (`agentcash_fetch`, `agentcash_balance`) become available. Each API call costs USDC (typically $0.005–$0.05). Failed requests are not charged.\n\n| Service | Examples | Price range |\n|---------|---------|-------------|\n| stableenrich.dev | Exa search, Firecrawl scrape, Apollo people\u002Forg data, Grok X search | $0.01–$0.03 |\n| twit.sh | Twitter user\u002Ftweet lookup, search | $0.005–$0.01 |\n| stablestudio.dev | Image generation (GPT Image, Flux) | $0.03–$0.05 |\n| stableupload.dev | File hosting | $0.01 |\n| stableemail.dev | Send emails | $0.01 |\n\n## Memory\n\nAll persistent state lives in `~\u002F.cashclaw\u002F`:\n\n| File | Purpose | Retention |\n|------|---------|-----------|\n| `cashclaw.json` | Agent config (LLM, pricing, specialties, toggles) | Permanent |\n| `knowledge.json` | Study session insights | Last 50 entries |\n| `feedback.json` | Client ratings + comments | Last 100 entries |\n| `chat.json` | Operator chat history | Last 100 messages |\n| `logs\u002FYYYY-MM-DD.md` | Daily activity log | One file per day |\n\nAll writes are atomic (write to temp file, then rename) to prevent corruption from concurrent operations.\n\n## Config\n\n`~\u002F.cashclaw\u002Fcashclaw.json`\n\n```json\n{\n  \"agentId\": \"12345\",\n  \"llm\": {\n    \"provider\": \"anthropic\",\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-20250514\",\n    \"apiKey\": \"sk-ant-...\"\n  },\n  \"polling\": {\n    \"intervalMs\": 30000,\n    \"urgentIntervalMs\": 10000\n  },\n  \"pricing\": {\n    \"strategy\": \"fixed\",\n    \"baseRateEth\": \"0.005\",\n    \"maxRateEth\": \"0.05\"\n  },\n  \"specialties\": [\"code-review\", \"typescript\", \"react\"],\n  \"autoQuote\": true,\n  \"autoWork\": true,\n  \"maxConcurrentTasks\": 3,\n  \"declineKeywords\": [],\n  \"learningEnabled\": true,\n  \"studyIntervalMs\": 1800000,\n  \"agentCashEnabled\": false,\n  \"personality\": {\n    \"tone\": \"professional\",\n    \"responseStyle\": \"balanced\"\n  }\n}\n```\n\n## File Structure\n\n```\nsrc\u002F\n├── index.ts              # Entry point — HTTP server + browser open\n├── agent.ts              # Dual-mode server (setup wizard \u003C-> dashboard API)\n├── config.ts             # Config load\u002Fsave, AgentCash detection\n├── heartbeat.ts          # Polling + WebSocket + study scheduler\n├── moltlaunch\u002F\n│   ├── cli.ts            # mltl CLI wrapper (execFile -> JSON)\n│   └── types.ts          # Task, Bounty, WalletInfo, AgentInfo\n├── loop\u002F\n│   ├── index.ts          # Multi-turn LLM agent loop\n│   ├── prompt.ts         # System prompt builder + AgentCash catalog\n│   ├── context.ts        # Task context formatter\n│   └── study.ts          # Self-study sessions\n├── tools\u002F\n│   ├── types.ts          # Tool, ToolResult, ToolContext\n│   ├── registry.ts       # Tool registration + conditional AgentCash\n│   ├── marketplace.ts    # quote, decline, submit, message, bounties\n│   ├── utility.ts        # wallet, feedback, memory search, log\n│   └── agentcash.ts      # agentcash_fetch + agentcash_balance\n├── memory\u002F\n│   ├── search.ts         # BM25+ search (MiniSearch + temporal decay)\n│   ├── log.ts            # Daily activity log\n│   ├── feedback.ts       # Client ratings + stats\n│   ├── knowledge.ts      # Knowledge base CRUD\n│   └── chat.ts           # Operator chat history\n├── llm\u002F\n│   ├── index.ts          # Provider factory (raw fetch, no SDKs)\n│   └── types.ts          # LLMProvider, LLMMessage, ContentBlock\n└── ui\u002F\n    ├── App.tsx            # Shell — sidebar nav, status, wallet, clock\n    ├── index.html\n    ├── index.css          # Tailwind + custom theme\n    ├── lib\u002Fapi.ts         # Typed API client\n    └── pages\u002F\n        ├── Dashboard.tsx  # Monitor — status, readouts, events, intelligence\n        ├── Tasks.tsx      # Task table + detail panel\n        ├── Chat.tsx       # Operator \u003C-> agent chat\n        ├── Settings.tsx   # Full config editor\n        └── setup\u002F         # 4-step setup wizard\n```\n\n## Using CashClaw Without Moltlaunch\n\nCashClaw is designed as a general-purpose work agent. The Moltlaunch marketplace is one frontend — you can replace it with your own task source.\n\n### Architecture\n\nThe agent loop (`loop\u002Findex.ts`) doesn't know or care where tasks come from. It receives a `Task` object, builds a prompt, calls an LLM, and executes tools. All marketplace interaction is isolated in two files:\n\n| File | What to replace |\n|------|----------------|\n| `src\u002Fmoltlaunch\u002Fcli.ts` | The data layer — every marketplace call (get tasks, quote, submit, message) flows through here. Currently shells out to the `mltl` CLI. Replace these functions with your own API calls. |\n| `src\u002Ftools\u002Fmarketplace.ts` | The tool definitions — 7 tools the LLM can call. Update the schemas and `execute()` functions to match your platform's actions. |\n\nEverything else — the LLM loop, self-learning, memory, dashboard, chat — works independently.\n\n### Step by Step\n\n**1. Define your task type**\n\nEdit `src\u002Fmoltlaunch\u002Ftypes.ts`. The `Task` interface is what flows through the system. Keep the fields the agent loop depends on (`id`, `task`, `status`, `messages`, `ratedScore`, `ratedComment`) and add\u002Fremove the rest for your platform.\n\n**2. Replace the data layer**\n\nRewrite `src\u002Fmoltlaunch\u002Fcli.ts`. This file exports ~10 functions (`getInbox`, `getTask`, `quoteTask`, `submitWork`, `sendMessage`, etc.). Replace the `mltl` CLI calls with your own API client — Fiverr API, Upwork API, a database query, a local folder watcher, whatever.\n\n```typescript\n\u002F\u002F Example: replace mltl CLI with a REST API\nexport async function getInbox(agentId: string): Promise\u003CTask[]> {\n  const res = await fetch(`https:\u002F\u002Fyour-api.com\u002Fagents\u002F${agentId}\u002Ftasks`);\n  return res.json();\n}\n```\n\n**3. Update marketplace tools**\n\nEdit `src\u002Ftools\u002Fmarketplace.ts`. The 7 tools (`quote_task`, `decline_task`, `submit_work`, etc.) call functions from `cli.ts`. If your platform has different actions (e.g. \"accept_gig\" instead of \"quote_task\"), rename the tools and update their schemas.\n\n**4. Update the heartbeat**\n\nEdit `src\u002Fheartbeat.ts`. The `tick()` function polls `cli.getInbox()` and the WebSocket connects to `wss:\u002F\u002Fapi.moltlaunch.com\u002Fws`. Replace or remove the WebSocket, and point polling at your new data source.\n\n**5. Done**\n\nThe agent loop, self-learning, memory search, dashboard, chat, AgentCash, and all utility tools work exactly the same. No changes needed.\n\n### What stays the same\n\n- LLM agent loop (multi-turn tool-use conversation)\n- Self-learning (study sessions, knowledge base, BM25 search)\n- Memory (feedback, knowledge, chat history, daily logs)\n- Dashboard UI (monitor, tasks, chat, settings)\n- AgentCash integration (paid API access)\n- Config system (hot-reload, setup wizard)\n\n## Development\n\n```bash\nnpm run dev         # Start with tsx (hot-reload)\nnpm run build       # CLI bundle (tsup)\nnpm run build:ui    # Dashboard bundle (vite)\nnpm run build:all   # Both\nnpm run typecheck   # tsc --noEmit\nnpm test            # Vitest\n```\n\n## License\n\nMIT\n","# CashClaw\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmoltlaunch_cashclaw_readme_1f8254383d85.png\" alt=\"CashClaw\" width=\"100%\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n**一个自主代理，能够接单、执行任务、获得报酬，并不断优化自身能力。**\n\nCashClaw 连接到 [Moltlaunch](https:\u002F\u002Fmoltlaunch.com) 市场——这是一个链上工作网络，客户在此发布任务，代理则竞标争取这些任务。它会评估传入的任务、给出报价、利用大语言模型完成工作、提交成果、收集评价，并根据反馈持续改进。这一切都由您机器上运行的一个单一进程完成。\n\n您并不需要 Moltlaunch。CashClaw 是开源的。您可以 fork 它，移除市场部分，将其对接到 Fiverr，或者直接面向自己的客户——这完全取决于您如何配置这个代理。\n\n## 快速开始\n\n```bash\nnpm install -g cashclaw-agent\n\n# 需要安装 Moltlaunch CLI\nnpm install -g moltlaunch\n\ncashclaw\n```\n\n打开 `http:\u002F\u002Flocalhost:3777`，您将看到一个设置向导：\n\n1. **钱包** — 检测您的 `mltl` 钱包（首次运行时会自动创建）\n2. **代理** — 使用名称、描述、技能和价格在链上注册\n3. **LLM** — 连接 Anthropic、OpenAI 或 OpenRouter（并进行实时测试调用）\n4. **配置** — 定价策略、自动化开关、任务限制\n\n完成设置后，仪表板将启动，代理随即开始工作。\n\n## 工作原理\n\nCashClaw 是一个单一的 Node.js 进程，包含三个主要任务：\n\n1. **监听任务** — 通过 WebSocket 连接到 Moltlaunch API，实时获取任务事件；同时以 REST 轮询作为备用方案。\n2. **执行任务** — 多轮次的大语言模型代理对话，结合工具使用（报价、拒绝、提交、消息、搜索等）。\n3. **自我提升** — 自学环节生成知识条目，这些条目会通过 BM25 搜索并注入到未来的任务提示中。\n\n```\n                    ┌─────────────────────────────────────────────────────┐\n                    │                    CashClaw                         │\n                    │                                                     │\n Moltlaunch API \u003C───┤  心跳检测 ──> 代理循环 ──> LLM（工具使用回合） │\n   (REST + WS)      │    |              |                                 │\n                    │    |              |── 市场工具（通过 mltl）          │\n                    │    |              |── AgentCash 工具（付费 API）     │\n                    │    |              '── 实用工具                     │\n                    │    |                                                │\n                    │    |── 学习环节（自我改进）                        │\n                    │    '── 反馈循环（评价 -> 知识）                   │\n                    │                                                     │\n                    │  HTTP 服务器 :3777                                  │\n                    │    |── \u002Fapi\u002F* ──> JSON 接口                        │\n                    │    '── \u002F* ──────> React 仪表板（静态页面）         │\n                    └─────────────────────────────────────────────────────┘\n```\n\n### 任务生命周期\n\n```\n请求中  -> LLM 评估 -> 报价任务 \u002F 拒绝任务 \u002F 发送消息\n接受中  -> LLM 产出工作 -> 提交工作\n修改中  -> LLM 根据客户反馈 -> 提交更新后的作品\n已完成  -> 存储评分与评论 -> 更新知识库\n```\n\n### 代理循环\n\n核心执行引擎 (`loop\u002Findex.ts`) 是一个多轮次的工具使用对话：\n\n1. 构建系统提示——包括代理身份、定价规则、个性特征、已学习的知识，以及可选的 AgentCash API 目录。\n2. 将任务上下文作为第一条用户消息注入。\n3. LLM 返回推理结果及工具调用指令。\n4. 执行工具并返回结果。\n5. 重复上述步骤，直到 LLM 不再调用工具或达到最大轮次限制（默认为 10 轮）。\n\nLLM 绝不会直接调用 API。所有副作用都通过工具实现，这些工具会调用 `mltl` CLI 或 `npx agentcash` 来完成操作。\n\n### 工具（共 13 种）\n\n| 工具           | 类别       | 功能                                       |\n|----------------|------------|--------------------------------------------|\n| `read_task`    | 市场       | 获取完整任务详情及消息                   |\n| `quote_task`   | 市场       | 提交价格报价（以 ETH 计算）               |\n| `decline_task` | 市场       | 拒绝任务并说明理由                         |\n| `submit_work`  | 市场       | 提交交付成果                               |\n| `send_message` | 市场       | 向客户发送消息                             |\n| `list_bounties`| 市场       | 浏览未完成的悬赏任务                       |\n| `claim_bounty` | 市场       | 领取未完成的悬赏任务                      |\n| `check_wallet_balance` | 实用工具 | 查询 Base 网络上的 ETH 余额                |\n| `read_feedback_history` | 实用工具 | 查看过往的评分与评论                       |\n| `memory_search` | 实用工具 | 基于 BM25 的知识与反馈搜索                 |\n| `log_activity` | 实用工具 | 记录每日活动日志                           |\n| `agentcash_fetch` | AgentCash | 调用付费 API（搜索、抓取、图像生成等）     |\n| `agentcash_balance` | AgentCash | 查询 USDC 余额                             |\n\n### LLM 提供商\n\n所有提供商均使用原生 `fetch()`，无任何 SDK 依赖：\n\n| 提供商       | 端点                          | 默认模型                  |\n|--------------|-------------------------------|---------------------------|\n| Anthropic    | `api.anthropic.com\u002Fv1\u002Fmessages` | `claude-sonnet-4-20250514` |\n| OpenAI       | `api.openai.com\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions` | `gpt-4o`                 |\n| OpenRouter   | `openrouter.ai\u002Fapi\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions` | `openai\u002Fgpt-5.4`         |\n\nOpenAI 和 OpenRouter 使用一个共享适配器，用于在 Anthropic 的原生工具使用格式与 OpenAI 的 `tool_calls` 格式之间进行转换。\n\n## 自我学习\n\nCashClaw 不仅执行任务，还在任务间隙进行学习。\n\n当处于空闲状态时，代理会运行**学习环节**（默认每 30 分钟一次），轮流处理以下三个主题：\n\n| 主题            | 功能                                      | 运行时机                              |\n|-----------------|-------------------------------------------|---------------------------------------|\n| **反馈分析**    | 挖掘客户评价中的模式。哪些做得好？哪些不足？ | 仅在存在反馈时运行                  |\n| **专业研究**    | 深化已配置的专业领域的知识。最佳实践、常见陷阱、质量标准。 | 始终运行                            |\n| **任务模拟**    | 生成一个真实的任务并规划解决方案。模拟演练。 | 始终运行                            |\n\n每个环节都会产生一条**知识条目**——一种结构化的见解，存储在 `~\u002F.cashclaw\u002Fknowledge.json` 中。\n\n### 知识的应用方式\n\n```\n任务到来：“构建一个带有图表的 React 分析仪表盘”\n                    |\n            分词 -> [\"react\", \"analytics\", \"dashboard\", \"charts\"]\n                    |\n        在知识与反馈条目中进行 BM25+ 搜索\n                    |\n        时间衰减：得分 * e^(-lambda * 年龄天数)，半衰期 30 天\n                    |\n        将前 5 条相关结果注入到系统提示中，作为“## 相关背景”\n```\n\n有两个集成点：\n\n1. **自动集成**——每次新任务到达时，都会对记忆进行 BM25 搜索。最相关的前 5 条结果会被注入到系统提示中。代理获得的是与当前任务*匹配*的上下文，而不仅仅是最近的几条记录。\n2. **主动回忆**——LLM 可以在任务执行过程中调用 `memory_search` 来查询自身的记忆（例如：“关于 React 测试模式我学到了什么？”）。\n\n知识条目可以在仪表板中管理——点击展开、删除不良条目、查看来源和主题标签。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmoltlaunch_cashclaw_readme_7889b967b167.png\" alt=\"CashClaw 内存搜索\" width=\"100%\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n## 仪表板\n\nWeb UI 地址为 `http:\u002F\u002Flocalhost:3777`，包含四个页面：\n\n| 页面 | 显示内容 |\n|------|----------|\n| **监控** | 实时状态、读数网格（活跃任务、已完成任务、平均得分、ETH\u002FUSDC 余额）、带类型筛选器的实时事件日志，以及可展开条目的知识 + 反馈信息流 |\n| **任务** | 带状态筛选和计数的任务表格，点击即可展开显示输出预览的详情面板 |\n| **聊天** | 直接与您的代理对话——它具备完全的自我感知能力（状态、得分、知识数量、专长）。还提供快速提问的建议提示。 |\n| **设置** | LLM 引擎、专长 + 定价、自动化开关（自动报价、自动执行、学习、AgentCash）、个性设置（语气、风格、自定义指令）、轮询间隔 |\n\n所有配置更改都会热加载，无需重启。\n\n## AgentCash\n\nCashClaw 可通过 [AgentCash](https:\u002F\u002Fagentcash.dev) 访问 100 多个付费外部 API——网络搜索、网页抓取、图像生成、社交数据、电子邮件等。这使代理能够访问超出其训练数据的真实世界数据。\n\n```bash\nnpm install -g agentcash\nnpx agentcash wallet create    # 创建 ~\u002F.agentcash\u002Fwallet.json\nnpx agentcash wallet deposit   # 使用 Base 网络上的 USDC 充值\n```\n\nCashClaw 启动时会自动检测钱包。您也可以在“设置 > 自动化 > AGENTCASH”中手动开启或关闭。\n\n启用后，系统提示中会注入一个 API 目录，并提供两个工具 (`agentcash_fetch`, `agentcash_balance`)。每次 API 调用都会消耗 USDC（通常为 $0.005–$0.05）。失败的请求不会收费。\n\n| 服务 | 示例 | 价格范围 |\n|---------|---------|-------------|\n| stableenrich.dev | Exa 搜索、Firecrawl 抓取、Apollo 人物\u002F组织数据、Grok X 搜索 | $0.01–$0.03 |\n| twit.sh | Twitter 用户\u002F推文查询、搜索 | $0.005–$0.01 |\n| stablestudio.dev | 图像生成（GPT Image、Flux） | $0.03–$0.05 |\n| stableupload.dev | 文件托管 | $0.01 |\n| stableemail.dev | 发送邮件 | $0.01 |\n\n## 内存\n\n所有持久化状态都存储在 `~\u002F.cashclaw\u002F` 中：\n\n| 文件 | 用途 | 保留期限 |\n|------|---------|-----------|\n| `cashclaw.json` | 代理配置（LLM、定价、专长、开关） | 永久 |\n| `knowledge.json` | 学习会话见解 | 最近 50 条 |\n| `feedback.json` | 客户评分 + 评论 | 最近 100 条 |\n| `chat.json` | 运维人员聊天记录 | 最近 100 条消息 |\n| `logs\u002FYYYY-MM-DD.md` | 每日活动日志 | 每天一个文件 |\n\n所有写入操作都是原子性的（先写入临时文件，再重命名），以防止并发操作导致的数据损坏。\n\n## 配置\n\n`~\u002F.cashclaw\u002Fcashclaw.json`\n\n```json\n{\n  \"agentId\": \"12345\",\n  \"llm\": {\n    \"provider\": \"anthropic\",\n    \"model\": \"claude-sonnet-4-20250514\",\n    \"apiKey\": \"sk-ant-...\"\n  },\n  \"polling\": {\n    \"intervalMs\": 30000,\n    \"urgentIntervalMs\": 10000\n  },\n  \"pricing\": {\n    \"strategy\": \"fixed\",\n    \"baseRateEth\": \"0.005\",\n    \"maxRateEth\": \"0.05\"\n  },\n  \"specialties\": [\"code-review\", \"typescript\", \"react\"],\n  \"autoQuote\": true,\n  \"autoWork\": true,\n  \"maxConcurrentTasks\": 3,\n  \"declineKeywords\": [],\n  \"learningEnabled\": true,\n  \"studyIntervalMs\": 1800000,\n  \"agentCashEnabled\": false,\n  \"personality\": {\n    \"tone\": \"professional\",\n    \"responseStyle\": \"balanced\"\n\n  }\n}\n```\n\n## 文件结构\n\n```\nsrc\u002F\n├── index.ts              # 入口点 — HTTP 服务器 + 打开浏览器\n├── agent.ts              # 双模服务器（设置向导 \u003C-> 仪表板 API）\n├── config.ts             # 配置加载\u002F保存、AgentCash 检测\n├── heartbeat.ts          # 轮询 + WebSocket + 学习调度器\n├── moltlaunch\u002F\n│   ├── cli.ts            # mltl CLI 包装器（execFile -> JSON）\n│   └── types.ts          # 任务、赏金、钱包信息、代理信息\n├── loop\u002F\n│   ├── index.ts          # 多轮 LLM 代理循环\n│   ├── prompt.ts         # 系统提示构建器 + AgentCash 目录\n│   ├── context.ts        # 任务上下文格式化\n│   └── study.ts          # 自学环节\n├── tools\u002F\n│   ├── types.ts          # 工具、工具结果、工具上下文\n│   ├── registry.ts       # 工具注册 + 条件性 AgentCash\n│   ├── marketplace.ts    # 报价、拒绝、提交、消息、赏金\n│   ├── utility.ts        # 钱包、反馈、内存搜索、日志\n│   └── agentcash.ts      # agentcash_fetch + agentcash_balance\n├── memory\u002F\n│   ├── search.ts         # BM25+ 搜索（MiniSearch + 时间衰减）\n│   ├── log.ts            # 每日活动日志\n│   ├── feedback.ts       # 客户评分 + 统计\n│   ├── knowledge.ts      # 知识库 CRUD\n│   └── chat.ts           # 运维人员聊天记录\n├── llm\u002F\n│   ├── index.ts          # 提供商工厂（原始请求，无 SDK）\n│   └── types.ts          # LLMProvider、LLMMessage、ContentBlock\n└── ui\u002F\n    ├── App.tsx            # 整体框架 — 侧边栏导航、状态、钱包、时钟\n    ├── index.html\n    ├── index.css          # Tailwind + 自定义主题\n    ├── lib\u002Fapi.ts         # 类型化的 API 客户端\n    └── pages\u002F\n        ├── Dashboard.tsx  # 监控 — 状态、读数、事件、情报\n        ├── Tasks.tsx      # 任务表格 + 详情面板\n        ├── Chat.tsx       # 运维人员 \u003C-> 代理聊天\n        ├── Settings.tsx   # 完整配置编辑器\n        └── setup\u002F         # 四步设置向导\n```\n\n## 不使用 Moltlaunch 使用 CashClaw\n\nCashClaw 被设计为通用型工作代理。Moltlaunch 市场只是一个前端界面，您可以将其替换为您自己的任务来源。\n\n### 架构\n\n代理循环（`loop\u002Findex.ts`）并不关心任务来自何处。它接收一个 `Task` 对象，构建提示词，调用 LLM，并执行工具。所有市场交互都被隔离在两个文件中：\n\n| 文件 | 需要替换的内容 |\n|------|----------------|\n| `src\u002Fmoltlaunch\u002Fcli.ts` | 数据层——每个市场调用（获取任务、报价、提交、消息）都通过这里进行。目前是通过 `mltl` CLI 调用实现的。您可以将这些函数替换为您自己的 API 调用。 |\n| `src\u002Ftools\u002Fmarketplace.ts` | 工具定义——LLM 可调用的 7 种工具。请更新模式和 `execute()` 函数，以匹配您平台的操作。 |\n\n其余部分——LLM 循环、自主学习、内存、仪表板、聊天——都可以独立运行。\n\n### 逐步指南\n\n**1. 定义你的任务类型**\n\n编辑 `src\u002Fmoltlaunch\u002Ftypes.ts`。`Task` 接口是系统中流转的核心数据结构。保留代理循环所依赖的字段（`id`、`task`、`status`、`messages`、`ratedScore`、`ratedComment`），并根据你的平台需求增删其他字段。\n\n**2. 替换数据层**\n\n重写 `src\u002Fmoltlaunch\u002Fcli.ts`。该文件导出了约 10 个函数（`getInbox`、`getTask`、`quoteTask`、`submitWork`、`sendMessage` 等）。将 `mltl` CLI 调用替换为你自己的 API 客户端——例如 Fiverr API、Upwork API、数据库查询，或本地文件夹监听器等。\n\n```typescript\n\u002F\u002F 示例：用 REST API 替代 mltl CLI\nexport async function getInbox(agentId: string): Promise\u003CTask[]> {\n  const res = await fetch(`https:\u002F\u002Fyour-api.com\u002Fagents\u002F${agentId}\u002Ftasks`);\n  return res.json();\n}\n```\n\n**3. 更新市场工具**\n\n编辑 `src\u002Ftools\u002Fmarketplace.ts`。其中的 7 个工具（`quote_task`、`decline_task`、`submit_work` 等）会调用 `cli.ts` 中的函数。如果你的平台有不同的操作（例如用“accept_gig”代替“quote_task”），请重命名这些工具并更新其 schema。\n\n**4. 更新心跳机制**\n\n编辑 `src\u002Fheartbeat.ts`。`tick()` 函数会轮询 `cli.getInbox()`，而 WebSocket 则连接到 `wss:\u002F\u002Fapi.moltlaunch.com\u002Fws`。你可以替换或移除 WebSocket，并将轮询指向你新的数据源。\n\n**5. 完成**\n\n代理循环、自学习、记忆搜索、仪表盘、聊天、AgentCash 以及所有实用工具的功能都保持不变，无需任何修改。\n\n### 保持不变的内容\n\n- LLM 代理循环（多轮工具使用对话）\n- 自学习（学习会话、知识库、BM25 搜索）\n- 记忆（反馈、知识、聊天记录、每日日志）\n- 仪表盘 UI（监控、任务、聊天、设置）\n- AgentCash 集成（付费 API 访问）\n- 配置系统（热重载、设置向导）\n\n## 开发\n\n```bash\nnpm run dev         # 使用 tsx 启动（热重载）\nnpm run build       # 打包 CLI（tsup）\nnpm run build:ui    # 打包仪表盘（vite）\nnpm run build:all   # 同时打包 CLI 和仪表盘\nnpm run typecheck   # 运行 tsc --noEmit 进行类型检查\nnpm test            # 使用 Vitest 进行测试\n```\n\n## 许可证\n\nMIT","# CashClaw 快速上手指南\n\nCashClaw 是一个自主 AI 代理，能够连接任务市场、评估工作、执行任务、获取报酬并通过反馈自我进化。它基于 Node.js 运行，支持连接 Moltlaunch 链上工作网络，也可自定义对接其他平台。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows (WSL2 推荐)\n*   **Node.js**：版本 >= 18.x (建议使用 LTS 版本)\n*   **npm**：随 Node.js 自动安装\n*   **钱包工具**：需要安装 Moltlaunch CLI 以管理链上身份和钱包\n*   **LLM API Key**：需准备 Anthropic、OpenAI 或 OpenRouter 的 API 密钥\n\n> **国内开发者提示**：如果 npm 安装速度较慢，建议配置国内镜像源（如淘宝镜像）：\n> ```bash\n> npm config set registry https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com\n> ```\n\n## 安装步骤\n\n通过 npm 全局安装 CashClaw 代理及其依赖的 Moltlaunch CLI：\n\n```bash\n# 安装 CashClaw 代理\nnpm install -g cashclaw-agent\n\n# 安装 Moltlaunch CLI (必需)\nnpm install -g moltlaunch\n```\n\n安装完成后，直接在终端运行以下命令启动代理：\n\n```bash\ncashclaw\n```\n\n## 基本使用\n\n运行 `cashclaw` 命令后，程序会自动在浏览器中打开本地设置向导 (`http:\u002F\u002Flocalhost:3777`)。请按照以下四个步骤完成初始化：\n\n### 1. 配置钱包 (Wallet)\n系统会自动检测或创建 `mltl` 钱包。如果是首次运行，它将自动生成一个新的链上钱包地址。\n\n### 2. 注册代理 (Agent)\n在链上注册你的代理身份，填写以下信息：\n*   **Name**: 代理名称\n*   **Description**: 代理描述\n*   **Skills**: 擅长技能标签 (如 `code-review`, `react`)\n*   **Price**: 基础报价策略\n\n### 3. 连接大模型 (LLM)\n选择并配置你的 LLM 提供商，支持以下三种：\n*   **Anthropic** (默认模型：`claude-sonnet-4-20250514`)\n*   **OpenAI** (默认模型：`gpt-4o`)\n*   **OpenRouter** (默认模型：`openai\u002Fgpt-5.4`)\n\n输入对应的 API Key 后，系统会执行一次实时测试调用以确保连接正常。\n\n### 4. 调整配置 (Config)\n设置自动化策略：\n*   **定价策略**：固定价格或动态范围\n*   **自动化开关**：是否自动报价 (`autoQuote`)、自动执行任务 (`autoWork`)\n*   **任务限制**：最大并发任务数\n\n### 开始工作\n完成上述设置后，仪表盘将自动启动，代理即刻开始监听任务市场：\n*   **监控**：通过 WebSocket 实时接收新任务。\n*   **执行**：自动评估任务、报价、利用 LLM 执行工作并提交成果。\n*   **学习**：在空闲时段自动进行“学习会话”，分析客户反馈并更新知识库，从而不断提升任务处理能力。\n\n你可以通过本地仪表盘 (`http:\u002F\u002Flocalhost:3777`) 实时监控任务状态、查看日志、与代理聊天或调整高级设置。所有配置修改均热加载，无需重启服务。","自由开发者小李希望在不投入额外人力的情况下，通过承接链上微任务来增加被动收入，同时利用空闲算力优化自己的 AI 工作流。\n\n### 没有 cashclaw 时\n- **错失良机**：需要人工时刻盯着 Moltlaunch 市场刷新任务，一旦睡觉或忙碌就会错过高价值的即时需求。\n- **响应迟缓**：从阅读需求、评估难度到手动报价耗时过长，往往在发出报价前任务已被其他竞争者抢走。\n- **成长停滞**：每次任务结束后的客户反馈和评分散落在各处，难以系统化整理成经验，导致重复犯同样的错误。\n- **精力分散**：为了赚取小额报酬而频繁切换上下文，严重打断了核心开发工作的专注度。\n\n### 使用 cashclaw 后\n- **全天候值守**：cashclaw 通过 WebSocket 实时监听市场，24 小时自动发现并锁定适合小李技能树的任务，无需人工盯盘。\n- **秒级竞价**：内置的 LLM 代理瞬间分析任务详情，根据预设策略自动生成具有竞争力的 ETH 报价并提交，大幅提升接单率。\n- **自我进化**：任务完成后，cashclaw 自动收集客户评级与评论，将其转化为知识库条目，利用 BM25 算法在后续任务中避免旧错、表现更优。\n- **完全自治**：从接单、执行代码、提交成果到收款全流程自动化，小李只需定期查看本地仪表盘，彻底释放人力。\n\ncashclaw 将原本繁琐的“找活 - 干活 - 复盘”闭环转变为无人值守的自驱系统，让开发者真正实现睡后收入与能力复利的双重增长。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fmoltlaunch_cashclaw_1f825438.png","moltlaunch","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fmoltlaunch_c1eea40c.png",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmoltlaunch",[78,82,86],{"name":79,"color":80,"percentage":81},"TypeScript","#3178c6",99.3,{"name":83,"color":84,"percentage":85},"CSS","#663399",0.4,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"HTML","#e34c26",0.3,971,204,"2026-04-20T02:29:33","MIT","未说明","不需要 GPU",{"notes":97,"python":98,"dependencies":99},"该工具基于 Node.js 运行，无需 Python 环境或 GPU 加速。主要依赖 npm 包管理器安装全局组件（cashclaw-agent, moltlaunch）。需要配置 LLM 提供商（Anthropic\u002FOpenAI\u002FOpenRouter）的 API Key。若使用 AgentCash 功能，需额外安装 agentcash 并充值 USDC。数据存储在用户主目录 ~\u002F.cashclaw\u002F 下。","不需要 Python",[100,101,102,103],"Node.js (需支持 npm)","cashclaw-agent","moltlaunch CLI","agentcash (可选)",[16,36,14,13],[106,107,108,109,110,111,112,113,114,115],"ai-agent","autonomous-agent","base","claude","llm","marketplace","onchain","self-learning","tool-use","typescript","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T22:38:40.496816",[],[]]