Forager — AI 驱动的开源赏金觅食者

Find → Solve → Deliver → Earn

自动发现 GitHub 赏金 + V2EX 付费需求, AI 解决, 自动提 PR, 收钱。

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解决什么问题

技术人想用 AI 赚钱, 但:

1. 不知道哪里有付费需求
2. 找到了不知道怎么高效解决
3. 解决了不知道怎么自动交付

Forager 是一条完整的流水线: 发现赏金 → AI 解决 → 自动提 PR → 记录收益。

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商业闭环

  发现 (Find)       解决 (Solve)       交付 (Deliver)      收钱 (Earn)
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 │ 9个数据源 │ ──→ │ AI 引擎  │ ──→ │ 自动 PR  │ ──→ │ 收益记录 │
 │ 智能评分 │     │ 成本控制 │     │ 状态跟踪 │     │ 仪表盘   │
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数据源

类型	平台	说明
赏金平台	Algora, Opire, Collaborators.build, Expensify, Gitcoin	标准化的 GitHub bounty, 含金额
社区	V2EX (RSS + DDG), 知乎, 闲鱼	中文技术外包需求
GitHub	good first issue + bounty 标签	开源项目赏金

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评分引擎

四维评分 (每维 0-10):

维度	权重	说明
付费意愿	30%	关键词分层匹配 (有偿/悬赏/bounty/$ 等)
技术匹配	20%	全栈关键词覆盖 (Python/React/爬虫/AI 等)
可解决性	30%	AI 能否自动化解决 (硬阻断检测 + 自动友好信号)
竞争反比	20%	已有竞争者数量, 废弃赏金加分

总分 ≥ 6.0 可尝试自动解决, ≥ 4.0 进入人工审核。

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快速开始

git clone https://github.com/guyu-adam/forager.git
cd forager
pip install -r requirements.txt

# 单次扫描
python forager.py --once

# 持续监控 (30min 间隔)
python forager.py

# 完整觅食循环 (scan → score → top5)
python forager.py --forage

# 收益仪表盘
python forager.py --dashboard

# 后台运行
bash run.sh

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项目结构

forager/
  forager.py             主入口 — 定时扫描 + 显示
  bounty_aggregator.py    多平台赏金聚合
  scorer.py              四维评分引擎
  solver/
    __init__.py           Planner → Coder → Tester → Packager
    engine.py             AI 解决引擎主控
  deliverer.py            GitHub PR 自动交付 + 状态跟踪
  earning_tracker.py      收益记录 + 月度仪表盘
  gpu_earner.py           GPU 赚钱调度器 (Vast.ai + Forager + LLM)
  config.yaml             全局配置
  run.sh                  启动脚本

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反饱和策略

策略	说明	优先级
废弃赏金收割	14+ 天无 PR 的 bounty → 你上	P0
零竞争窗口	冷门时段发布, 0-2 竞争者	P1
深水区专精	只做 Python/爬虫/自动化/数据处理	P1
小额快反	$10-50 微赏金, 大号看不上	P2

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成本控制

模型	用途	成本
Ollama (qwen3.5:4b)	代码补全, 简单 fix	$0
DeepSeek	计划生成, 复杂逻辑	~$0.01/次
Claude	高风险任务 (人工审核)	~$0.15/次

硬限制: 单次解决 API 成本 < 赏金额的 10%。

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配合 Miser 使用

Forager 的 solve 层默认使用本地 Miser (localhost:7860) 做代码生成, 零 API 成本。

# 先启动 Miser
cd ~/miser && nohup python3 miser.py &

# 再跑 Forager
cd ~/forager && python forager.py --forage

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License

MIT