SoClaw Integrasi Win-Back

SoClaw adalah sistem pemulihan otonom Flash: daftar kerja internal anggota bernilai tinggi dan berisiko, seperangkat alat MCP yang diatur, dan keterampilan pengambilan keputusan. Anda mengoperasikannya dengan menjalankan agen OpenClaw — runtime agen sumber terbuka yang Anda host sendiri — yang memuat keterampilan SoClaw dan menjalankan loop melalui kunci agen yang terlingkup dan terbatas.

Panduan ini untuk operator/integrator tersebut. Untuk gambaran umum bisnis, lihat halaman produk SoClaw. Alat pemulihan pelanggan dibangun di atas server MCP yang sama yang didokumentasikan dalam panduan Integrasi MCP.

Alat untuk mendapatkan kembali pelanggan (perangkat winback)

Ketiga alat tulis tersebut adalah rate-only — dilindungi oleh sakelar jeda instan dan batas laju penulisan, tanpa batasan nilai per panggilan karena tidak memiliki nilai nominal. Referensikan setiap alat sebagai Flash:<tool_name>.

Pengungkit Uang — berlabuh pada suatu tugas

Ini adalah alat tulis standar Flash. Agen win-back HARUS melewati task_id dari tugas yang diklaim — tanpanya penulisan win-back ditolak dengan WINBACK_TASK_REQUIRED. task_id membuat penulisan bersifat idempoten dan mengikat lengan penangguhan yang diberlakukan server. Satu tindakan uang per tugas.

Sebarkan sendiri runtime OpenClaw + skill SoClaw

Flash menyediakan sistem win-back (daftar tugas, alat MCP, penegakan keamanan) dan keterampilan SoClaw (doktrin pengambilan keputusan + buku panduan). Anda menyediakan runtime: menghosting sendiri agen OpenClaw, mengarahkannya ke server MCP milik Flash dengan kunci agen Anda, dan memuat keterampilan tersebut. Hosting sendiri memberi Anda kendali operasional — mengkonfigurasi, memantau, menetapkan versi, dan menonaktifkan kunci — tetapi hal itu tidak melonggarkan model keamanan: pihak MCP memperlakukan agen tersebut sebagai pihak eksternal.

Daftarkan Flash sebagai server HTTP MCP (kunci server harus persis flash):

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}" }
    }
  }
}

Unduh keterampilan SoClaw (SKILL.md + doktrin · tuas · alur kerja · referensi), letakkan ke dalam direktori keterampilan runtime OpenClaw Anda, dan jalankan loop:

SoClaw juga menjalankan daftar tugas keputusan di luar upaya mendapatkan kembali pelanggan — persetujuan (peninjauan pesanan saluran) dan penipuan (rujukan dalam rumah tangga yang sama) — melalui siklus sewa yang sama (claim_agent_task → get_agent_task → complete_agent_task). Efeknya berjalan melalui penulisan idempoten yang ada di Flash; setiap keputusan juga dapat diteruskan ke manusia.

Pemeriksaan mandiri:

• Agen hanya boleh melihat perangkat alat pemulihan pelanggan + alat pengungkit yang diizinkan oleh cakupan kunci Anda — tidak ada yang lain.
• claim_winback_task pertama mengembalikan tugas dengan sewa, atau NO_TASKS_AVAILABLE / WINBACK_DISABLED — keduanya merupakan kondisi penghentian normal, bukan kegagalan.
• Panggilan kupon/poin tanpa task_id harus kembali WINBACK_TASK_REQUIRED — konfirmasikan bahwa loop Anda selalu mengaitkan tuas ke tugas yang diklaim.

Penanganan kesalahan & kode

Dua saluran. A kesalahan protokol (JSON-RPC: metode yang salah / alat yang tidak dikenal) biasanya berarti nama alat yang salah — periksa Flash: Awalan dan ejaan. Sebuah isError: true Hasilnya adalah batasan yang jelas dan mudah dipahami — sampaikan sekali saja dan ambil satu langkah selanjutnya. Jangan pernah mencoba lagi untuk melewatinya.

Satu lagi: meta.hasData: false dari alat metrik adalah sukses, bukan kesalahan — artinya "tidak ada data untuk jendela itu", tidak pernah 0.

Peringkat peningkatan — bagaimana daftar kerja diurutkan

Prioritas daftar tugas adalah nilai-berisiko × peningkatan ketika model peningkatan sesuai untuk tim, dan nilai-berisiko murni jika tidak. Peralihan otomatis, diputuskan per pemindaian — tidak ada yang perlu dikonfigurasi.

Modelnya adalah peningkatan logistik dua model, yang disesuaikan per tim pada setiap pemindaian dari data uji acak program itu sendiri — hanya baris atribusi yang matang, dengan definisi konversi yang sama di kedua lengan:

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

Pencocokan bersifat deterministik — tidak ada keacakan pengambilan sampel — sehingga data yang sama selalu menghasilkan peringkat yang sama.

Gerbang sampel — semua harus dilewati sebelum model dapat dipercaya

• ≥ 200 baris yang telah matang dan dirawat
• ≥ 50 baris holdout yang matang
• ≥ 20 konversi
• Kedua penyesuaian logistik menyatu

Di bawah setiap gerbang model dibuang untuk pemindaian itu (null) dan pemeringkatan kembali pada nilai risiko murni — tidak ada perubahan perilaku sama sekali, bukan tebakan yang buruk. A perkiraan peningkatan negatif (Sebuah tindakan balasan yang terukur) menurunkan prioritas tugas ke 0 — tugas tetap terlihat dalam daftar tugas, dengan angka-angka yang menjelaskan alasannya.