paper-trader
Über
Die Paper-Trader-Fähigkeit ist ein übergeordneter Orchestrator für autonomes Paper-Trading in Memecoin- und Prognosemärkten. Sie verwaltet mehrere Strategien mit vereinheitlichem Risikomanagement und Portfolioallokation und lernt kontinuierlich aus den Ergebnissen. Entwickler sollten diese Fähigkeit nutzen, um Handelsstrategien in einer risikofreien Umgebung zu simulieren und zu verbessern.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add openclaw/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/openclaw/skillsgit clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/paper-traderKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the paper-trader skill?
paper-trader is a Claude Skill by openclaw. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform paper-trader-related tasks without extra prompting.
How do I install paper-trader?
Use the install commands on this page: add paper-trader to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does paper-trader belong to?
paper-trader is in the Meta category, tagged general.
Is paper-trader free to use?
Yes. paper-trader is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.
