SoClaw Geri Kazanım Entegrasyonu

SoClaw, Flash'nin özerk geri kazanma sistemidir: yüksek değerli, risk altındaki üyelerden oluşan dahili bir çalışma listesi, yönetilen bir dizi MCP araç ve karar verme becerisi. Bunu, SoClaw becerisini yükleyen ve kapsamlı, sınırlı bir aracı anahtarı aracılığıyla döngüyü çalıştıran, kendi barındırdığınız açık kaynaklı bir aracı çalışma zamanı olan bir OpenClaw aracısını çalıştırarak çalıştırırsınız.

Bu kılavuz, operatör/entegratör içindir. İşletme genel bakışı için SoClaw ürün sayfasına bakın . Geri kazanma araçları, MCP Entegrasyon kılavuzunda belgelenen aynı yönetilen MCP sunucusu üzerine kuruludur.

Geri kazanma araçları (araç seti winback)

Üç yazma aracı rate-only'dır; anlık duraklatma anahtarı ve yazma hızı sınırıyla korunur; nominal değer taşımadıkları için çağrı başına değer sınırı yoktur. Her araca Flash:<tool_name> olarak bakın.

Para kaldıraçları — bir göreve bağlı

Bunlar standart Flash yazma araçlarıdır. Bir geri kazanma aracısı , talep edilen görevin task_id değerini geçirmelidir; aksi takdirde geri kazanma yazma işlemi WINBACK_TASK_REQUIRED ile reddedilir. task_id, yazma işlemini idempotent hale getirir ve sunucu tarafından uygulanan tutma kolunu bağlar. Görev başına bir para işlemi.

OpenClaw çalışma zamanını ve SoClaw becerisini kendi kendine dağıtın

Flash geri kazanmayı sağlıyor sistem (iş listesi, MCP araçlar, güvenlik uygulaması) ve SoClaw beceri (Karar doktrini + kılavuz). Çalışma ortamını siz sağlıyorsunuz: kendi sunucunuzda barındırın. OpenClaw ajan, onu şuraya doğrult Flash'S MCP Sunucuya aracı anahtarınızı ekleyin ve beceriyi yükleyin. Kendi sunucunuzda barındırmak size operasyonel kontrol sağlar — yapılandırma, izleme, sürüm sabitleme ve anahtarı kaldırma — ancak bazı dezavantajları da vardır. ilgilenmeyen Güvenlik modelini gevşetin: MCP Taraf, ajanı her ne olursa olsun harici olarak ele alır.

Flash'ı bir HTTP MCP sunucusu olarak kaydedin (sunucu anahtarı tam olarak flash olmalıdır):

export FLASH_WINBACK_KEY="fl_live_your_agent_key_here"

# in the OpenClaw runtime's MCP config
{
  "mcpServers": {
    "flash": {
      "type": "http",
      "url": "https://flash.socialhub.ai/api/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${FLASH_WINBACK_KEY}" }
    }
  }
}

SoClaw becerisini (SKILL.md + doktrin · kaldıraçlar · iş akışları · referans) indirin, OpenClaw çalışma zamanınızın beceriler dizinine bırakın ve döngüyü çalıştırın:

SoClaw ayrıca, geri kazanmanın ötesinde bir karar iş listesi üzerinde çalışır — onay (kanal siparişi incelemesi) ve sahtekarlık (aynı hane halkı yönlendirmesi) — aynı kiralama döngüsü (claim_agent_task → get_agent_task → complete_agent_task) aracılığıyla. Etkiler, Flash'nin mevcut idempotent yazma işlemleri üzerinden yürütülür; her karar ayrıca bir insana da iletilebilir.

Öz kontroller:

• Temsilci yalnızca anahtarınızın kapsamlarının izin verdiği geri kazanma araç setini ve kaldıraç araçlarını görmelidir - başka hiçbir şey.
• İlk claim_winback_task kiralamalı bir görevi döndürür veya NO_TASKS_AVAILABLE / WINBACK_DISABLED — her ikisi de normal durma koşullarıdır, arıza değil.
• task_id olmadan bir kupon/puan çağrısı geri gelmelidir WINBACK_TASK_REQUIRED — döngünün her zaman kolu talep edilen göreve sabitlediğini doğrulayın.

Hata işleme ve kodlar

İki kanal. Bir protokol hatası (JSON-RPC: hatalı yöntem / bilinmeyen araç) genellikle yanlış bir araç adı anlamına gelir — Flash: önekini ve yazımını kontrol edin. Bir isError: true sonucu, okuyabileceğiniz kesin bir sınırdır — bir kez iletin ve sonraki tek adımı atın. Asla atlamaya çalışmayın.

Bir tane daha: Bir ölçüm aracından gelen meta.hasData: false bir başarıdır, hata değil — "o pencere için veri yok" anlamına gelir, asla 0 değildir.

Yükseltme sıralaması — iş listesinin nasıl sıralandığı

İş listesi önceliği, bir iyileştirme modeli takım için uygun olduğunda risk altındaki değer × artış, aksi takdirde saf risk altındaki değerdir. Geçiş otomatiktir, tarama başına karar verilir; yapılandırılacak hiçbir şey yoktur.

Model bir iki model lojistik iyileştirmeProgramın kendi rastgele oluşturulmuş test verilerinden elde edilen her taramada, her iki kolda da aynı dönüşüm tanımıyla, yalnızca olgunlaşmış ilişkilendirme satırları kullanılarak, her takım için ayrı ayrı uyarlanmıştır:

uplift(x) = P(convert | treated, x) − P(convert | holdout, x)

Uyumlar deterministiktir — örnekleme rastgeleliği yoktur — bu nedenle aynı veriler her zaman aynı sıralamayı üretir.

Örnek kapılar — modele güvenilmeden önce hepsinin geçmesi gerekir

• ≥ 200 olgunlaşmış işlenmiş satır
• ≥ 50 olgunlaşmış holdout satır
• ≥ 20 dönüşüm
• Her iki lojistik uyum da birleşti

herhangi bir kapının altında, model o tarama için atılır (null) ve sıralama saf risk değeri esasına geri döner — sıfır davranış değişikliği, bozulmuş bir tahmin değil. negatif bir artış tahmini (ölçülen bir ters tepki), görevin önceliğini 0'a düşürür — görev, nedenini açıklayan sayılarla birlikte iş listesinde görünür kalır.