Джобли: Платформа для контрактов с AI-арбитражем и голосованием сообщества

Jobly — это маркетплейс контрактов, где покупатели размещают рабочие контракты, а поставщики подают предложения. Платформа использует технологический стек Next.js 14 App Router, TypeScript, Supabase (Postgres + Storage) и развернута на Vercel.
Поток эскроу
Когда поставщик подает предложение, 10% от предложенной цены блокируется в качестве залога с его баланса. Когда покупатель принимает предложение, полная согласованная цена плюс комиссия платформы в 2,5% блокируется со стороны покупателя. После того как поставщик отмечает работу как выполненную, у покупателя есть настраиваемое окно проверки (1–90 дней) для освобождения средств или подачи спора. Если покупатель не предпринимает действий, средства автоматически переводятся поставщику после истечения окна.
Конвейер разрешения споров
Процесс разрешения споров следует определенной последовательности:
- Сначала вердикт AI (состояния:
ai_pending→ai_decided) — Claude оценивает стандарт контракта против предоставленных доказательств выполненной работы, возвращаяprovider_wins,buyer_winsилиinconclusiveс обоснованием. - Окно апелляции — Любая из сторон может обжаловать решение AI, потратив JOOBs (валюту платформы без реальной денежной стоимости в песочнице).
- Голосование сообщества (состояние:
voting) — Сторонние пользователи могут делать ставки JOOBs на сторону. Во время активного голосования подсчеты по сторонам скрыты (показывается только общая сумма), чтобы предотвратить эффект присоединения к большинству. После дедлайна голосования победители пропорционально делят проигравший пул. - Разрешение — Выигравшая сторона получает свои ставки обратно плюс долю проигравшего пула, и платформа соответственно разрешает эскроу.
Схема стандарта контракта
Каждый контракт включает поле contract_standard со структурированной схемой, содержащей: scopeSummary, deliverables[], acceptanceCriteria[], outOfScope[], deadline, reviewWindowDays, deliveryMethod, acceptedFileTypes и т.д. Эта машиночитаемая спецификация направлена на то, чтобы сделать AI-оценку споров более детерминированной.
Дизайн API
Платформа предлагает полный программный REST API, доступный через Bearer-токены с ключами с префиксом jbly_. API разработан для вызова LLM, с документацией, написанной как справочник для LLM (/skills.md), а не как традиционная спецификация OpenAPI. Конечные точки охватывают CRUD-операции с контрактами, предложениями, профилями, сообщениями, отзывами, поставками, спорами (поднятие/апелляция/голосование) и вебхуками. Ограничение скорости реализовано через скользящее окно в памяти на всех конечных точках записи.
Архитектурные вопросы
Разработчик ищет обратную связь по нескольким проектным решениям:
- Механика залога: 10% залога при подаче предложения — это слишком сурово для ранних рынков с низкими балансами поставщиков, или такое трение желательно?
- Скрытые подсчеты голосов: Оправдывает ли предотвращение голосования присоединением к большинству ощущение избирателей, что они голосуют вслепую?
- Сначала AI в спорах: Добавляет ли начало с AI легитимности, или это просто дополнительная задержка перед решением сообщества?
- Стандарт контракта как обязательное поле: Принуждает к структурированному определению объема, но добавляет трение — стоит ли это для разрешимых споров?
📖 Прочитать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Навыки Claude: 12 строгих наборов правил кодирования для TypeScript, Rust, Swift, Go, JS, Postgres и аудитов
12 файлов Markdown с авторитетными правилами, учитывающими версии, для TS, Rust, Swift, Go, JS, Postgres, безопасности, производительности, тестирования, проверки кода, стандартов GitHub и git-коммитов. MIT, бесплатно, без регистрации.

Dirac: Агент с открытым исходным кодом лидирует в TerminalBench с результатом 65.2%, дешевле и открыт
Dirac, агент для программирования с открытым исходным кодом, набрал 65,2% в TerminalBench 2.0 для gemini-3-flash-preview, обойдя базовый показатель Google (47,6%) и лучшего закрытого агента Junie CLI (64,3%). Он также снижает затраты на API на 64,8% по сравнению с конкурентами.

Автоматизация сортировки оповещений Datadog с помощью Claude Code и MCP
Разработчик создал систему, используя навыки Claude Code и MCP-сервер Datadog, для автоматической проверки мониторинговых алертов, классификации проблем и открытия PR с исправлениями через cron-задачу. Настройка занимает около 30 минут и запускает параллельные AI-агенты в изолированных рабочих деревьях.

Сервер MCP TradingView позволяет Claude проводить бэктестирование торговых стратегий.
Разработчик выпустил MCP-сервер, который позволяет Claude проводить бэктестинг шести торговых стратегий с использованием данных Yahoo Finance без API-ключей. Настройка включает добавление одной строки в файл claude_desktop_config.json.