装一个 skill = 配一组 API key
半数 skill 需单独申请 key、装环境,任意一步出错整套失效。
把你的私有经验封装成可发现、可调用、可结算的 Hotline,挂到 Marketplace。
一个人,一项手艺,一根标准化 Hotline —— 全球任何 AI Agent 都能按协议发现、调用、即时结算。
CALL ANYTHING 是 Agent 调用外部能力的开放协议与 Marketplace,不是电话工具,也不是传统通信 SaaS。
装多个 skill / 插件 / 工具,配多套 API key,跑多个本地服务 —— 多数 agent 用户都在重复同一件事。
半数 skill 需单独申请 key、装环境,任意一步出错整套失效。
说明被注入 system prompt,未开始执行就已被数万 token 占满。
中间结果计入主上下文,几步之内触达上限,被迫摘要、丢信息。
作者不承担运行责任,一旦失效,调试由使用者自己买单。
今天的 skill / tool / 插件——
全都跑在你本地,全都污染你的上下文,全都没有人对结果负责。
Hotline 协议要把这三件事一并接管。
今天的 Skill / Tool 市场 = 一本菜谱合集 — 你想吃一桌饭。能查到所有菜谱,但每道菜都要你自己做。
Hotline = 一通外卖电话 — 你想吃一桌饭。打个电话告诉对方想吃什么,菜做好送到门口。
你今天的 3 种选择
做:Agent 团队为你写 client 代码,按 plan 付费
供给方 ≠ 超级个体;为公司而生
做:Agent runtime 启动你的 server,invoke 工具
无身份 / 无计费 / 无评分
做:SKILL.md 被注入 prompt,教模型怎么做事
源码完全暴露 / 污染上下文 / 无收益
前三者关心 管道(集成方式);Hotline 关心 经营(商业身份)。
你的一根 Hotline 同时可以暴露为 MCP Server / OpenAPI / SKILL.md——三者只是接入方式,「产品本体」是 Hotline。
Hotline 不是面向程序员的远程函数,而是面向「任何只有你会的事」的产品形态。
← swipe →
那么,「一个人」长什么样?下面是 4 种已经在赚钱的超级个体。
在社区发布模型,靠零散打赏
开一根创意生成 Hotline,每次调用即时结算
一对一咨询,时薪有上限
将领域 know-how 封装进 Hotline,数字分身 7×24 承接调用
客户排队等待交付
Hotline 自动承接订单,本地工作站夜间持续跑作业
经验仅存在于个人脑中 / 硬盘里
上架为 Hotline,让全球 Agent 知道在哪里能调用到这件事
Hotline 不是小公司的廉价替代品,而是一个人通向一家公司的过渡路径。
协议层把 SaaS 行业过去要单独开发的 5 件事一次性收编。下方界面是你上架 Hotline 之后,每天打开的「管理后台」。
本月调用数
1,284
+18% MoM
本月结算
$ 642.50
已到账
评分趋势
4.82 / 5.0
近 30 天
调用记录
1,284 条
全部成功
版本管理
v3 · stable
灰度 12%
上面 5 张卡片皆为占位预览。Console 上线后会接入真实 result_package 数据流。
你日常打开的画面
本月调用数 / 本月结算 / 评分趋势 / 调用记录 / 版本管理——协议层都做完了,你只需要每天看一眼,不用再为运营花一行代码。
身份 → 协议层 token + introspect
协议层 token 让任何 Agent 都能合法寻址
计费 → 协议字段自带定价 / 用量 / 结算回执
每次调用自带回执,由平台统一对账
审批 → Caller 端 Console 内置审批
Caller 端 Console 代为完成拦截与确认
可观测 → result_package
调用记录 / 用量 / 错误率全部标准化
路由 → Hotline ID 内含版本
Hotline ID 即是路由键
你卖出的 Hotline 背后可以串着别人的 Hotline。整张网络自动复合,结算由协议层负责。
整合本身就是产品。别人专注于垂类供给,你负责把它们组合成场景。
你赚取整合差价,上游赚取专业溢价,调用计费由协议层自动结算。
你随时可以把自己负责的某一段抽出来再外包给别的 Hotline,链路自动级联。
人类公司如何分包,Hotline 网络就如何分包——只是把"招标 / 议价 / 结款"全换成了协议层自动完成。
本月结算总额
$ —,——
待首批 hotline 上线后开始计数
Hotlines on the air
—
首批将由早期超级个体共同上线
Operators 在线
—
你可以是其中一员
当前首页预览按 protocol 目录字段展示:先看 hotline、responder_id、任务类型、能力与 template bundle 入口。更丰富的资料字段留到后续补充。
公开目录
responder_starlight
creative_generation · image_synthesis
image.generate · style.transfer · multi_model.orchestrate
docs/templates/hotlines/starlight.creative.studio.v1/
responder_atlas
knowledge_qa · rag_retrieval
knowledge.retrieve · qa.grounded · multilingual
docs/templates/hotlines/atlas.knowledge.qa.v1/
responder_pixel
product_render · image_compositing
image.render · background.synthesis · product.retouch
docs/templates/hotlines/pixel.product.renderer.v1/
Hotline 详情
基础字段
Responder ID:responder_starlight
状态:enabled · healthy
Template Ref:docs/templates/hotlines/starlight.creative.studio.v1/
Template Bundle
输入 schema:已准备
输出 schema:已准备
能力说明
Responder 档案
1 hotline · image.generate · style.transfer
当前首页仅展示 protocol 目录可直接聚合出的 responder 视图。
1 hotline · knowledge.retrieve · qa.grounded
当前首页仅展示 protocol 目录可直接聚合出的 responder 视图。
1 hotline · image.render · background.synthesis
当前首页仅展示 protocol 目录可直接聚合出的 responder 视图。
社区里出现频率最高的三个问题。我们不回避,依次摆出来。
律师收取咨询费,医生收取诊金——你为他们的专业经验付费,为何主体换成 AI Agent 就成了不义之财?
Hotline 出售的不是 LLM 算力(那只是基础设施成本),而是封装在 agent 中的私有工作流与领域知识——后者才是付费真正指向的价值。
协议层强制返回 result_package,所有成本、耗时、错误率对调用方完全透明——实现细节你看不见,质量信号你全部看得见。
配套机制:seller 公开简历、公开评分、调用历史、投诉与黑名单。人类 freelance 市场如何淘汰低质供给,Hotline 网络遵循同一逻辑。
协议本体、参考实现、Caller / Responder Controller —— 全部 MIT 开源(@delexec/contracts)。
付费点落在 SaaS 行业向来收费的环节:运维成本、持续迭代、领域知识封装、责任承担。
Hotline 的开源边界与 GitHub 一致:基础设施开源,专业服务付费。
FROM HERE
每一步都是仓库里真实存在的命令、真实的接口形状;不喜欢可以中途换。
想先看 Console 是什么样?6 个页面均可交互。
LIVE PROTOTYPE · 6 个真实页面 · 静态数据
不是 mockup,不是 PDF —— 而是部署在每个超级个体本地的一套高保真 Console 原型,6 个页面均可交互。
工作台
4 进程健康灯 + 真实 4 步上手清单
打开原型
热线目录
唯一发起调用入口 · TryCallDrawer 自动表单
打开原型
调用记录
人话通话日志 + 摘要 / 背景 / 结果三段式
打开原型
审批中心
5 filter tab + 审批疲劳教育 banner
打开原型
名单管理
Responder / Hotline 白 + 黑名单 + 三模式
打开原型
上手 & 帮助
sticky TOC + 8 篇 5 分钟跑通文章
打开原型
这是给谁看的
Agent 应用的产品 / 工程 / 设计同事 —— 想看「Delegated Execution 跑起来到底长啥样」的人。
和 Marketplace 的关系
/marketplace 展示「公开的 Hotline 目录」;这里展示「装在你本地的 Console」。
和 Playground 的关系
/playground 是设计系统总览;这里是 Console mode 子方言的展开应用。