Créer un suivi personnel des épisodes de risque avec OpenClaw : une étude de cas de rug-pull DeFi

Un utilisateur de Reddit qui a perdu une partie de ses économies dans un rug pull DeFi ("NexaVault") a utilisé OpenClaw pour construire un traqueur d'épisodes à risque personnel. L'objectif n'était pas la détection de fraude ou la budgétisation, mais la détection des mouvements autogérés dangereux : transferts importants relativement, destination concentrée, rappels de surveillance obsessionnels, pression sociale et endettement croissant.

Décisions de conception clés

• Données réelles, pas la mémoire : OpenClaw a récupéré les chiffres réels des relevés bancaires et a corrigé le propre récit de l'utilisateur (montant et date étaient erronés).
• Regroupement en épisodes : Il a combiné un événement réel dispersé sur 5 applications (alerte de retrait bancaire, email de dépôt, rappel quotidien "vérifier la position", textos d'excitation) en un seul épisode, séparant les preuves principales (transaction + confirmations) du contexte secondaire (rappels, messages, solde de carte en hausse).
• Confidentialité avant tout : Stockage de résumés de référence, pas du texte brut des messages — car l'écran pouvait être ouvert devant la famille.
• Comparaison avec une base de référence : Contraste explicite entre le modèle de rug pull et les paiements importants normaux (hypothèque, paie, garde d'enfants) pour éviter les fausses alertes sur les transactions courantes.

Résultats inattendus

L'utilisateur a été surpris qu'OpenClaw : corrige sa propre mémoire défaillante à partir des relevés bancaires ; regroupe des preuves désordonnées provenant de plusieurs applications ; et enregistre les décisions de conception en mémoire pour une amélioration itérative. Le traqueur a également appris la différence entre "important mais normal" et "début d'une spirale".

Le fil complet explore comment d'autres modélisent cette même distinction — consultez la source pour les discussions de la communauté.