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效率敏感数据clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

loudy-ai-auto-task响亮的 AI 自动任务

Agent Skill

loudy-ai-auto-task 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

10,372

周安装

441

GitHub Stars

1

下载量

3,634
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:loudy-ai-auto-task(响亮的 AI 自动任务)
来源仓库:https://github.com/sfsf332/loudy-ai-auto-task
安装命令:
openclaw skills install loudy-ai-auto-task
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install loudy-ai-auto-task

简介

自动化查询 Loudy.ai 奖池和提交任务链接。

  • 支持审核与支付状态追踪。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。
  • 需配置 LOUDY_API_KEY 环境变量后安装。
  • 仅与 loudy.ai API 交互,不含 Twitter/X 发布。
  • loudy-ai-auto-task 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
loudy-ai-auto-task
description
|
metadata
openclaw
requires
env
description
Loudy.ai API Key
required
true

Loudy.ai 自动任务 Skill

⚠️ 安全警告

  • 🔐 API Key 安全:建议使用环境变量 export LOUDY_API_KEY=你的密钥不要写入 TOOLS.md 或其他共享文件
  • 📝 文件系统访问:本工具会读写工作区目录下的文件(默认:/root/.openclaw/workspace/,可通过 OPENCLAW_WORKSPACE 环境变量自定义)
  • 可选的 Cron 任务:如需自动检查,需手动配置 cron 任务

快速开始

1. 配置 API Key (推荐环境变量方式)

export LOUDY_API_KEY="你的API密钥"

⚠️ 注意:不建议将密钥写入 TOOLS.md,避免意外泄露

2. 启动任务

告诉 AI:

"查看 loudy 可用奖池"

3. 自动执行流程

  1. AI 展示可用奖池详情(包括要求、奖金、截止时间、详情页面链接)
  2. 你根据要求发布推文到 X/Twitter
  3. 将推文链接发送给 AI
  4. AI 自动提交到 loudy.ai

工作流程

1. fetch_earning_pools() → 获取进行中的奖池列表
2. 展示奖池详情给用户 → 包括要求、奖金、截止时间、详情页面链接
3. 提示用户根据要求发推文 → 用户手动发布到 X/Twitter
4. 等待用户提供推文链接 → 用户把推文链接发给 AI
5. submit_task() → 自动提交作品链接到 loudy.ai
6. 定时 check_task_status() → 查询任务是否被接受
   ├─ 超时未接受 → 报告失败
   └─ 已接受 → 定时查询 payment/支付信息

用户交互流程示例

步骤 1: 查看可用奖池

用户: "查看 loudy 可用奖池"
AI: 调用 fetch_pools.py,展示奖池列表(包含详情页面链接)

步骤 2: 选择奖池并发推文

AI: 展示奖池详情和要求
用户: 选择奖池,根据要求发布推文

步骤 3: 提交推文链接

用户: "提交推文链接 https://x.com/xxx/status/123 到奖池 3"
AI: 调用 submit_task.py(3, "https://x.com/xxx/status/123")

步骤 4: 查询任务状态

用户: "查询任务状态"
AI: 调用 check_task.py 查询审核和支付状态

API 接口

1. 获取奖池列表

  • URL: GET https://api.loudy.ai/app-api/open-api/v1/earning-pools
  • Header: X-API-Key: <LOUDY_API_KEY>

2. 获取奖池详情

  • URL: GET https://api.loudy.ai/app-api/open-api/v1/earning-pools/{id}
  • Header: X-API-Key: <LOUDY_API_KEY>

3. 提交任务

  • URL: POST https://api.loudy.ai/app-api/open-api/v1/earning-pool-tasks/submit
  • Header: X-API-Key: <LOUDY_API_KEY>
  • Body:
{
  "earningPoolId": 123,
  "taskLink": ["https://x.com/xxx/status/123"],
  "languageType": "zh_CN"
}

4. 查询我的任务列表(分页)

  • URL: GET https://api.loudy.ai/app-api/open-api/v1/earning-pool-tasks
  • Header: X-API-Key: <LOUDY_API_KEY>
  • Query:

- pageNo - 页码(必填) - pageSize - 每页条数,最大100(必填) - earningPoolId - 奖池ID(可选) - taskStatus - 任务状态(可选)

5. 查询任务状态

  • URL: GET https://api.loudy.ai/app-api/open-api/v1/earning-pool-tasks/{id}
  • Header: X-API-Key: <LOUDY_API_KEY>
  • 返回字段:

- taskStatus - 任务状态 - auditStatus - 审核状态 (0=未审核, 1=通过, 2=拒绝) - taskLinks - 作品链接

脚本说明

scripts/fetch_pools.py

获取进行中的奖池列表,过滤 Ongoing 状态

scripts/list_my_tasks.py

查询当前用户的任务列表(分页)

scripts/submit_task.py

提交作品链接到奖池

scripts/check_task.py

查询单个任务状态和支付信息

scripts/auto_task_flow.py

优化的任务流程脚本:

  1. 获取可用奖池列表
  2. 展示奖池详情(包括要求、奖金、截止时间)
  3. 显示 Loudy.ai 详情页面链接
  4. 等待用户提供推文链接
  5. 自动提交到 loudy.ai

scripts/check_tasks.py

定时检查脚本,获取当前奖池并格式化输出

scripts/cron_check.sh

Cron 定时任务脚本,每5分钟检查一次新任务。使用 OPENCLAW_WORKSPACE 环境变量自定义工作目录。

配置定时检查(可选)

1. 设置环境变量

export LOUDY_API_KEY="你的API Key"
export OPENCLAW_WORKSPACE="/root/.openclaw/workspace"  # 可选,默认值

2. 配置 Cron 定时检查(可选)

# 方法1: 使用工作区安装路径(推荐)
SKILL_DIR="/root/.openclaw/workspace/skills/claw-loudyai-skill"
(crontab -l 2>/dev/null; echo "*/5 * * * * $SKILL_DIR/scripts/cron_check.sh") | crontab -

# 方法2: 如果安装到系统路径
(crontab -l 2>/dev/null; echo "*/5 * * * * /usr/lib/node_modules/openclaw/skills/loudy-ai-auto-task/scripts/cron_check.sh") | crontab -

3. 配置 Heartbeat 通知(可选)

在 HEARTBEAT.md 中添加:

## Loudy.ai 任务检查
检查工作区目录下的 loudy_has_new.txt 是否存在:
- 如果存在 → 读取 loudy_tasks.json 内容
- 发送消息通知用户
- 删除 loudy_has_new.txt

注意事项

  • ⚠️ API Key 安全:建议使用环境变量 export LOUDY_API_KEY=你的密钥不要写入 TOOLS.md 或其他共享文件
  • 📝 文件系统访问:本工具会读写工作区目录下的文件(默认:/root/.openclaw/workspace/,可通过 OPENCLAW_WORKSPACE 环境变量自定义),包括 loudy_tasks.json, loudy_has_new.txt
  • 可选的 Cron 任务:如需自动检查,需手动配置 cron 任务(可选功能)
  • 🐦 Twitter 功能说明:本工具不包含 Twitter/X 自动发布功能,用户需手动发布推文后提供链接
  • 任务截止时间:任务有截止时间 (activityEnd),需在截止前提交
  • 审核流程:提交后需等待审核 (auditStatus),建议设置定时检查间隔为 5-10 分钟

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

73.99%
按下载量换算2,689

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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