核心用法
prediction-market-arbitrageur 是一个元技能(meta-skill)，用于将三个独立的ClawHub工具编排成一个完整的新闻-市场套利工作流：
1. 信号发现: 使用 topic-monitor 持续监控特定主题(如CEO辞职传闻)，提取高置信度新闻信号(默认阈值≥0.80)
2. 市场定价: 通过 polymarket-odds 实时查询Polymarket预测市场的当前"是"概率
3. 套利决策: 计算 delta = news_confidence - market_probability，当delta≥0.25时触发套利警报
4. 执行参考: 借鉴 simmer-weather 的安全交易模式(干运行→用户确认→实盘)
典型配置参数包括：监控间隔(默认5分钟)、新闻置信度阈值(0.80)、最小套利差价(0.25)、执行模式(仅警报/完整执行计划)。
显著优点
- 因果链清晰: 明确定义了从信号→市场→决策的标准化流程，避免LM随意拼接工具
- 时效性保障: 硬性拒绝30分钟以上的 stale news 和5分钟以上的 stale market 数据
- 安全边际充足: 双重阈值过滤(置信度+差价)，优先假阴性而非假阳性
- 执行模式分级: 默认
alert-only模式防止误操作，execution-plan模式才提供手动交易步骤 - 数据标准化: 强制统一小数格式，杜绝百分比与小数混用导致的计算错误
潜在局限
- 依赖外部技能栈: 必须预先安装三个独立技能，任一缺失即中断工作流
- Polymarket单一市场: 未覆盖Kalshi、PredictIt等其他预测市场，流动性受限时无法切换
- 新闻置信度黑箱:
topic-monitor的评分逻辑不透明，用户难以审计信号来源可靠性 - 延迟累积风险: 5分钟监控间隔+多步骤API调用，高速移动市场可能错过窗口期
- 法律合规灰色地带: 预测市场监管因司法管辖区而异，未内置合规检查
适合人群
- 量化交易者：已有Simmer API密钥，熟悉预测市场微观结构
- 新闻套利研究者：需要系统化验证"信息优势→市场反应延迟"假设
- 自动化工作流开发者：希望构建基于ClawHub的监控-交易流水线
常规风险
- 模型幻觉风险: LM可能虚构市场slug或价格，Guardrail要求显式验证
- 执行误操作:
simmer-weather作为代理模式参考，实际交易参数需人工复核 - API密钥泄露:
SIMMER_API_KEY环境变量管理不善可能导致资金损失 - 市场操纵反噬: 高频警报可能自身成为市场信号，被对手盘利用
- 回测缺失: 技能未提供历史模拟验证，实盘前需自行验证策略有效性