ClawMe / 虾秘

跨模型、跨 Agent 的 AI 值班台
AI 干活，需要你时才叫你。

英文名：ClawMe（Claw + Me，为你出手 / 替你执行）
中文名：虾me（谐音、好记，带「爪」的联想）

与 OpenClaw、SideAI 等项目独立，单独成产品线。

本项目采用 AGPL-3.0 开源协议。

产品升级方向（v0.3）：ClawMe 将升级为跨模型、跨 Agent、以手机为主要交互端的 AI 值班台。完整产品与技术方案见 docs/clawme-ai-duty-desk-v0.3.md。

当前可运行链路：Codex 官方 app-server → 本地 ClawMe Agent → 持久化 Relay → 手机 PWA 查看任务、允许/拒绝授权、补充指令。开发运行见 docs/v0.3-developer-quickstart.md。

跨端底层（实验）：任务快照 + 游标差量已接入 Relay 与 iOS Codable 模型；各端保留原生界面，只同步 Action/State/Event。见 One Core, Many Shadows。

1. 产品定位

问题：OpenClaw 等 AI Agent 能「想、决策、给指令」，但不能直接在你的手机、浏览器上点按、填表、发消息。
Telegram / Discord / WhatsApp：只能传消息和 URL，不能传「可执行的操作指令」。
ClawMe：用户登录、授权 token，Agent 发结构化操作指令 → 在主人设备上执行（半自动：用户点「执行」或确认后执行）。

即：人和 Agent 之间缺一个「管家」——不替你做主，但替你动手。

2. 长期生存空间

Agent 会换（OpenClaw 或未来的 A/B/C），但「需要有一层在用户设备上执行」不会变。
「管家」角色会长期存在：接收指令、在手机/浏览器上执行、处理授权。
手机端专门和 AI 交互、能执行指令的 App，有持续空间；目前用 Telegram 等是权宜之计，不是终态。

3. 两端形态

端	能做的事	超越「Telegram 发消息」的地方
浏览器插件	收指令 → 填表、点按钮、抓取内容、发推、写邮件	一条指令一次执行；可结合当前页面上下文；token 授权
手机 PWA	收指令 → 提醒、打开链接、和 Agent 对话、快捷操作	半自动执行；添加到主屏幕即 App；扫码连接

Telegram：只能传 URL/文字，剩下全手动。 ClawMe：传的是可执行指令，在设备上真实执行。

4. 支持的指令（v0.2.0）

指令	说明	平台
`remind`	提醒（标题 + 正文）	浏览器 / 手机
`open_url`	打开链接	浏览器 / 手机
`compose_tweet`	打开 Twitter 发推页	浏览器 / 手机
`compose_email`	打开 Gmail / mailto 写邮件	浏览器 / 手机
`fill_form`	自动填写表单字段（CSS 选择器 → 值）	浏览器
`click`	点击页面元素（CSS 选择器）	浏览器
`extract`	抓取页面内容（文本或属性）	浏览器

5. 技术架构

┌─────────────┐       ┌─────────────────────┐       ┌──────────────────┐
│  AI Agent   │──────→│  ClawMe Backend     │←──────│  Chrome 插件     │
│  (OpenClaw) │ POST  │  (VPS / 本地)       │ poll  │  手机 PWA        │
│             │       │                     │←──────│  (clawme.net)    │
└─────────────┘       └─────────────────────┘  chat └──────────────────┘

通道：Agent → Backend → 客户端（浏览器插件 / PWA）；token 校验
指令格式：结构化 JSON，便于扩展
授权：半自动 — 用户可「一键执行」或「确认后再执行」
安全：指令仅经用户授权通道下发；执行仅在用户设备上完成

6. 仓库结构

目录	说明
backend/	Node.js 后端：接收指令、轮询下发、结果上报、回传 OpenClaw
agent/	电脑端 ClawMe Agent：Codex 原生协议、任务事件、手机授权回传
extension/	Chrome 浏览器插件（v0.2.0）：侧边栏、自动轮询、7 种指令、Workflow
web/	clawme.net 官网 + PWA 手机 App（双语、对话、扫码连接）
openclaw-clawme/	OpenClaw 插件：注册 `clawme_send` Tool
deploy/	VPS 部署脚本（Nginx + SSL + PM2）
docs/	指令协议、架构、指南

7. 快速开始

启动后端

cd backend && npm install && npm run build && npm start

加载浏览器插件

chrome://extensions → 开启开发者模式
「加载已解压的扩展程序」→ 选择 extension/ 目录
点图标 → 侧边栏打开 → 填 URL + Token → 保存

发送测试指令

curl -X POST http://127.0.0.1:31871/v1/instructions \
  -H "Content-Type: application/json" -H "X-ClawMe-Token: test" \
  -d '{"target":"browser","instruction":{"type":"remind","payload":{"title":"测试","body":"ClawMe 工作了！"}}}'

部署到生产环境

# 网站部署到 Vercel（导入 GitHub 仓库，Root Directory = web）
# 后端部署到 VPS：
ssh root@your-server 'bash -s' < deploy/setup.sh

连接 OpenClaw

安装 OpenClaw 插件，配置 baseUrl 和 clientToken。详见 docs/openclaw-setup.md。

8. 文档导航

指令协议：docs/instruction-protocol.md — 完整指令格式与 payload
系统架构：docs/architecture.md — 数据流、端与通道设计
浏览器工具：docs/browser-tool-guide.md — 使用场景与示例
OpenClaw 接入：docs/openclaw-setup.md — 安装、配置、排查
路线图：docs/roadmap.md — 浏览器/手机优先级与未来规划
跨端差量同步：docs/actionparity-shadow-sync.md — Windows/macOS/iOS/鸿蒙共用任务语义
命名：docs/naming-rationale.md — ClawMe / 虾me 品牌考量

English

What is ClawMe?

AI Agents can think and decide, but can't directly tap buttons, fill forms, or send messages on your devices. ClawMe bridges that gap.

Agent sends structured instructions → ClawMe delivers to your browser/phone → You confirm and execute (or auto-execute).

A butler, not a boss. Not replacing you, but executing for you.

Key Features (v0.2.0)

7 instruction types: remind, open_url, compose_tweet, compose_email, fill_form, click, extract
Chrome extension: Side panel with auto-polling, desktop notifications, badge count
Mobile PWA: Add to home screen, scan QR to connect, chat with your Agent
Multi-step Workflows: Chain instructions with progress visualization and abort
Semi-automatic: You confirm before executing, or enable auto-execute
Agent-agnostic: Works with OpenClaw or any HTTP-capable AI agent
Dark mode: Follows system preference
Open source: AGPL-3.0

Quick Start

# 1. Start backend
cd backend && npm install && npm run build && npm start

# 2. Load Chrome extension from extension/ directory

# 3. Test
curl -X POST http://127.0.0.1:31871/v1/instructions \
  -H "Content-Type: application/json" -H "X-ClawMe-Token: test" \
  -d '{"target":"browser","instruction":{"type":"remind","payload":{"title":"Hello","body":"ClawMe works!"}}}'

API for Agents

POST /v1/instructions
Header: X-ClawMe-Token: <token>

{
  "target": "browser",
  "instruction": {
    "type": "compose_tweet",
    "payload": { "text": "Hello from my AI agent!" }
  }
}

Full protocol: docs/instruction-protocol.md

Deploy

Website: Import to Vercel, root directory = web/
Backend: ssh root@server 'bash -s' < deploy/setup.sh
Connect OpenClaw: Install plugin, set baseUrl and clientToken

License

AGPL-3.0 — Free for everyone. If you run a modified version as a service, you must open-source your changes.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
agent		agent
backend		backend
deploy		deploy
docs		docs
extension		extension
ios		ios
openclaw-clawme		openclaw-clawme
store		store
web		web
.gitignore		.gitignore
CLAUDE.md		CLAUDE.md
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
网上看到的.md		网上看到的.md

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