Eine spezialisierte Automatisierungsschnittstelle für den TradingBoat-Stack, die DB-First-Abfragen und sicheres Lifecycle-Management priorisiert.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install tbot-controller
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, tbot-controller über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist TBOT Controller?
Der TBOT Controller ist eine technische Schnittstelle, die die Lücke zwischen KI-Agenten und dem TradingBoat (TBOT) Runtime-Stack schließt. Als Teil des Openclaw Skills-Ökosystems bietet er einen sicherheitsorientierten Ansatz zur Verwaltung von automatisierten Trading-Setups bei Interactive Brokers (IBKR). Er betont eine DB-First-Strategie, was bedeutet, dass er die lokale SQLite-Datenbank nach Portfolio- und Orderdaten abfragt, bevor er invasivere Erkennungsmaßnahmen einleitet.
Mit Fokus auf Zuverlässigkeit entwickelt, erledigt dieser Skill alles von der Überwachung der Container-Gesundheit bis hin zur Generierung von Schema-validierten JSON-Payloads im TradingView-Stil. Er dient als unverzichtbares Werkzeug für Entwickler, die Openclaw Skills nutzen, um Hochfrequenz- oder algorithmische Trading-Umgebungen ohne manuelles Eingreifen über einen professionellen CLI-basierten Workflow zu warten.
TBOT Controller Anwendungsfälle
- Überwachung von Echtzeit-Portfolio-Snapshots und nicht realisierten GuV aus der TBOT-Datenbank.
- Steuerung von TBOT-Service-Lebenszyklen über Docker Compose oder systemd mit expliziter Bestätigung.
- Fehlerbehebung bei Trading-Fehlern durch Verfolgen und Gruppieren von Logs aktiver Container.
- Generierung und Senden von Webhook-JSON-Signalen im TradingView-Stil für die automatisierte Trade-Ausführung.
So funktioniert TBOT Controller
- Erkennung: Der Skill identifiziert den TBOT-Runtime-Speicherort durch Prüfung von Umgebungsvariablen wie TBOT_COMPOSE_DIR oder Suche nach docker-compose-Dateien.
- Inspektion: Er fragt die lokale SQLite-Datenbank ab, um die neuesten Alerts, Orders und den Systemstatus abzurufen, ohne die Laufzeit zu unterbrechen.
- Validierung: Für Trading-Signale generiert er eine JSON-Payload und validiert diese gegen die alert_webhook_schema.json, um die Broker-Kompatibilität sicherzustellen.
- Ausführung: Er führt Lifecycle-Aktionen wie Start, Stopp oder Neustart nur aus, wenn das explizite Flag --run-it angegeben wird, um die Sicherheit durch menschliche Kontrolle zu gewährleisten.
TBOT Controller Einrichtung
Um dies in Ihren Openclaw Skills-Workflow zu integrieren, stellen Sie sicher, dass tbot-runtime installiert und der uv-Paketmanager bereit ist.
# Installieren Sie den erforderlichen uv-Paketmanager
brew install uv
# Klonen Sie den empfohlenen Runtime-Stack
git clone https://github.com/PlusGenie/openclaw-on-tradingboat.git
# Konfigurieren Sie den Skill-Speicherort
export TBOT_COMPOSE_DIR="$HOME/path/to/openclaw-on-tradingboat"
# Berechtigungen für das Entrypoint-Skript setzen
chmod +x scripts/tbot.sh
TBOT Controller Datenschema & Taxonomie
Der Skill interagiert mit Kern-SQLite-Tabellen und generiert strukturierte JSON-Signale basierend auf einer spezifischen Taxonomie.
| Tabelle/Entität | Beschreibung |
|---|---|
| orders | Verfolgt historische und aktive IBKR-Orders und den Ausführungsstatus |
| alerts | Protokolliert TradingView-Signale, die über die Webhook-Schnittstelle empfangen wurden |
| errors | Kategorisiert und speichert System- und Broker-Fehlerprotokolle |
| tbot | Verwaltet den Kernstatus der Laufzeit und Heartbeat-Metadaten |
Signal-Payloads folgen dem TradingView-Webhook-Standard, einschließlich Pflichtfeldern wie Ticker, Richtung (z. B. strategy.entrylong), Kontrakttyp und einem Metrics-Array für Preis und Menge.
TBOT Controller Erweiterte Funktionen
- Multi-Mode-Unterstützung sowohl für Docker Compose-Stacks als auch für native systemd-Service-Umgebungen.
- Automatisierte Erkennungslogik, um das Überprüfen veralteter Pfade oder inaktiver Runtime-Ordner zu verhindern.
- Nicht-interaktive JSON-Signalerzeugung mit intelligenter Feldinferenz für Ticker und Mengen.
- Sicherheitsgehärtetes Design, das sensible API-Keys ausblendet und explizite Bestätigung für statusändernde Befehle erfordert.
- Integrierte Health-Checks zur Überprüfung der HTTP-Konnektivität zum TBOT-Backend.
SKILL.md
Laden
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