動的ダッシュボードとサブエージェント生成

静的ダッシュボードは古い数据显示 constantly 需要手动更新。您希望跨多个数据源的实时可见性，而无需构建自定义前端或达到API速率限制。

このワークフローは並列でデータをフェッチして処理するサブエージェントを生成するライブダッシュボードを作成します：

• 複数のデータソース（API、データベース、GitHub、ソーシャルメディア）を同時に監視 • ブロッキングを回避し、API負荷を分散するために各データソース用のサブエージェントを生成 • 統一されたダッシュボード（テキスト、HTML、またはCanvas）に結果をggregate • 新しいデータで每N分钟更新 • 指標がしきい値を超えるとアラートを送信 • 可視化用のデータベースで履歴トレンドを維持

課題点

カスタムダッシュボードの構築には数週間かかります。完了するころには、要件が変わっています。複数のAPIを顺序でポーリングすると遅く、レート制限にぶつかりまります。今必要ですが、週末のコーディングの後ではありません。

できること

会話で何を監視するか定義します：「GitHubスター、Twitterメンション、Polymarket 量、システム健康を追跡」。OpenClawは各データソースを並列でフェッチするサブエージェントを生成し、結果をggregateし、DiscordまたはHTMLファイルとしてフォーマットされたダッシュボードを配信します。更新はcronスケジュールで自動的に実行されます。

例ダッシュボードセクション：

• GitHub: スター、フォーク、オープンissue、最近のコミット
• ソーシャルメディア: Twitterメンション、Redditディスカッション、Discordアクティビティ
• 市場: Polymarket 量、予測トレンド
• システム健康: CPU、メモリ、ディスク使用量、サービスステータス

必要なスキル

• 並列実行用のサブエージェント生成
• GitHub指標用のgithub（gh CLI）
• ソーシャルデータ用のbird（Twitter）
• 外部API用のweb_searchまたはweb_fetch
• 履歴指標存储用のpostgres
• ダッシュボードレンダリング用のDiscordまたはCanvas
• スケジュール更新用のCronジョブ

セットアップ方法

1. 指標データベースをセットアップ：

CREATE TABLE metrics (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  source TEXT, -- 例："github"、"twitter"、"polymarket"
  metric_name TEXT,
  metric_value NUMERIC,
  timestamp TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

CREATE TABLE alerts (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  source TEXT,
  condition TEXT,
  threshold NUMERIC,
  last_triggered TIMESTAMPTZ
);

2. ダッシュボード更新用のDiscordチャンネルを作成（例：#dashboard）。

3. OpenClawに指示します：

你是我的动态仪表板管理器。每15分钟运行cron作业以：

1. 并行生成子代理从以下来源获取数据：
   - GitHub：星星、分支、开放问题、过去24小时的提交
   - Twitter：关于"@用户名"的提及、情感分析
   - Polymarket：跟踪市场的交易量
   - 系统：通过shell命令的CPU、内存、磁盘使用率

2. 每个子代理将结果写入指标数据库。

3. 聚合所有结果并格式化仪表板：

📊 **仪表板更新** — [时间戳]

**GitHub**
- ⭐ Stars: [count] (+[change])
- 🍴 Forks: [count]
- 🐛 Open Issues: [count]
- 💻 Commits (24h): [count]

**Social Media**
- 🐦 Twitter Mentions: [count]
- 📈 Sentiment: [positive/negative/neutral]

**Markets**
- 📊 Polymarket Volume: $[amount]
- 🔥 Trending: [market names]

**System Health**
- 💻 CPU: [usage]%
- 🧠 Memory: [usage]%
- 💾 Disk: [usage]%

4. 发布到Discord #dashboard。

5. 检查警报条件：
   - 如果GitHub星星在1小时内变化> 50 → 通知我
   - 如果系统CPU> 90% → 警报
   - 如果Twitter上的负面情绪激增 → 通知

将所有指标存储在数据库中以进行历史分析。

4. オプション：Canvasを使用してグラフとグラフ付きのHTMLダッシュボードをレンダリングします。

5. 履歴データをクエリ：「過去30日間のGitHubスターの成長を示してください」。

関連リンク

• サブエージェントとの並列処理
• ダッシュボード設計原則