Bounty Hunter Agent

元数据

• 名称： bounty-hunter-agent
• 版本： 1.0.0
• 作者： lanxevo3
• 标签： github, bounty, automation, monetization, algora, opire
• 许可证： MIT

描述

一个自主运行的 GitHub 悬赏任务挖掘代理。它扫描 GitHub、Algora 和 Opire 上的有偿 Issue，基于竞争程度与奖励金额评估其可行性，并协助你自动完成优先级排序与 PR 提交。

功能说明

1. 扫描 仓库中带有悬赏标识的 Issue（如 bounty、💰、reward、paid、algora、opire）
2. 评估 竞争程度：检查每个 Issue 下已存在的 PR 数量及评论数量
3. 打分 各悬赏机会：依据奖励金额、竞争密度、Issue 创建时间、仓库活跃度等维度综合评分
4. 优先级排序：生成按预期价值降序排列的可操作悬赏列表
5. 状态追踪：将扫描状态持久化至本地 JSON 文件，避免重复扫描相同 Issue
6. 启动修复会话：集成 OpenClaw，为排名靠前的悬赏自动触发自主编码会话

前提条件

• 已认证的 gh CLI（执行 gh auth status 应返回成功）
• Python 3.8+（仅依赖标准库，无需 pip 安装任何第三方包）
• 可选：OpenClaw 运行时环境（用于自动触发修复会话）

使用方法

快速扫描

python ~/.agents/skills/bounty-hunter-agent/scripts/bounty_scan.py

配合 OpenClaw 使用

当作为技能安装后，可通过以下命令调用：

/bounty-hunter-agent scan

该代理将执行以下操作：

• 在 GitHub 上搜索带悬赏标签的 Issue
• 查询 Algora 和 Opire 平台发布的悬赏任务
• 将排序后的 JSON 报告输出至 ~/.agents/skills/bounty-hunter-agent/state/bounties.json
• 向标准输出（stdout）打印人类可读的摘要信息

配置项

可通过设置环境变量来自定义行为：

输出格式

扫描结果为一个按得分降序排列的列表：

[
  {
    "rank": 1,
    "score": 87.5,
    "repo": "org/repo",
    "issue": 123,
    "title": "Add feature X",
    "payout_usd": 200,
    "competing_prs": 1,
    "url": "https://github.com/org/repo/issues/123",
    "labels": ["bounty", "💰 200"],
    "age_days": 3
  }
]

评分机制说明

score = payout_weight * (payout / max_payout)
      + competition_weight * (1 - competing_prs / max_competition)
      + freshness_weight * (1 - age_days / max_age)

默认权重分配：payout=50，competition=35，freshness=15

竞争越低、悬赏越高、Issue 越新，则得分越高。