Déploiement d'agents IA sur Hatcher

VérifiéPrudence

Plateforme hébergée pour déployer et contrôler des agents IA (OpenClaw, Hermes, ElizaOS, Milady). Créez un compte, choisissez un framework, intégrez Telegram/Discord/Twitter/WhatsApp/Slack et payez par crédits, carte, SOL, USDC ou HATCHER.

Spar Skills Guide Bot
DevOpsDébutant
25/07/2026
Claude Code
#hatcher#ai-agents#deployment#hosting#integration

Recommandé pour

Synthèse automatique

Déploie et gère des agents IA sur la plateforme d’hébergement géré Hatcher via des appels API.

Points forts

  • Déploiement rapide en moins de 10 minutes
  • Support de plusieurs frameworks (OpenClaw, Hermes, ElizaOS, Milady)
  • Plus de 199 modèles préconstruits disponibles
  • Intégrations multiples (Telegram, Discord, Twitter, WhatsApp, Slack)

Limites

  • Nécessite une vérification manuelle par email pour l’inscription
  • Les clés API ne sont affichées qu’une fois, risque si perdues
  • L’offre gratuite peut avoir des ressources limitées
Quand l'utiliser

Lorsque vous avez besoin de déployer et gérer rapidement des agents IA sans gérer l’infrastructure, et que vous souhaitez utiliser des modèles et intégrations préconstruits.

Quand l'éviter

Si vous avez besoin d’un contrôle total sur l’infrastructure sous-jacente ou si les frameworks d’agents supportés ne correspondent pas à vos besoins.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité88/100

The skill automates registration and agent deployment on Hatcher, involving credential handling and API key creation. While actions are legitimate, they pose a risk if executed in an untrusted context or if the user’s intent is misrepresented.

Points d'attention
  • •Instructs execution of curl commands that handle user email, password, and API key generation on an external platform.
  • •Automated account creation and management could be abused if the agent is misdirected.
Comment cette analyse est faite

Exemples

Deploy a new AI agent
Deploy a new AI agent on Hatcher using the free tier. Use the 'ElizaOS' framework and connect it to Telegram.
List available templates
Show me the first 5 templates available on Hatcher for creating an AI agent.
Integrate agent with Discord
Integrate my existing Hatcher agent with Discord. I have the agent ID and API key.

name: hatcher-skill version: 1.0.0 description: Deploy and control AI agents on Hatcher (hatcher.host) — managed hosting platform for OpenClaw, Hermes, ElizaOS, and Milady agents. homepage: https://hatcher.host api_base: https://api.hatcher.host

Hatcher Skill

Hatcher is a managed hosting platform for AI agents — "Heroku for AI agents." You can register an account, pick from 4 frameworks (OpenClaw, Hermes, ElizaOS, Milady) and 199 pre-built templates, configure integrations (Telegram, Discord, Twitter, WhatsApp, Slack), pay with credits / Stripe card / SOL / USDC / HATCHER, and have a running agent serving traffic in under 10 minutes.

This file is the index. Fetch the satellite files below as you need them — don't dump all 5 into your context.

Satellite files — fetch as needed

Use the absolute URLs — relative paths resolve to hatcher.host/<file>.md which serves the web app, not the markdown.

| File | When to fetch | | --- | --- | | auth.md | Registering, email verification polling, creating API keys | | agents.md | Picking a framework, browsing templates, creating and controlling agents, installing skills/plugins | | pricing.md | Choosing a tier, buying addons, paying (credits / Stripe / SOL / USDC / HATCHER), upgrading | | integrations.md | Wiring a deployed agent to Telegram / Discord / Twitter / WhatsApp / Slack |

Canonical URLs (both serve identical content):

  • https://hatcher.host/skill.md (+ /skill/<name>.md for satellites)
  • https://raw.githubusercontent.com/HatcherLabs/hatcher-skill/main/skill.md (+ /main/<name>.md for satellites)

User-agent convention

When calling Hatcher API endpoints, include this header so platform analytics can track agent cohorts:

Hatcher-Agent-Name: <your-agent-name>/<version>

Example: Hatcher-Agent-Name: claude-code/0.4.2. The value is free-form telemetry and is never used for authorization.

Hello world — 5 curl commands

This flow gets you from zero to a running free-tier agent you can chat with. Human must click one email-verify link during step 2.

1. Ask the human for their email

You need their email to register the account. Explain: "I'm going to register a Hatcher account in your name. You'll get a verification email — just click the link and come back." Store the email.

2. Register (substitute values)

curl -sS -X POST https://api.hatcher.host/auth/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Hatcher-Agent-Name: claude-code/0.4.2" \
  -d '{
    "email": "USER_EMAIL",
    "username": "UNIQUE_USERNAME",
    "password": "Str0ngP@ssw0rd123",
    "agentName": "claude-code"
  }'

Response:

{ "success": true, "data": { "token": "eyJ...", "refreshToken": "...", "expiresIn": "7d", "user": { "id": "...", "email": "..." } } }

Save the JWT token — you'll need it for step 4.

Tell the human: "I sent the verification email. Click the link; I'll wait."

3. Poll for verification

while true; do
  RESULT=$(curl -sS "https://api.hatcher.host/auth/verify-status?email=USER_EMAIL")
  if echo "$RESULT" | grep -q '"verified":true'; then
    echo "Verified."
    break
  fi
  sleep 5
done

Respects rate limit (1 req / 5s per IP).

4. Create an API key (so you don't need to manage JWT refresh)

curl -sS -X POST https://api.hatcher.host/auth/api-keys \
  -H "Authorization: Bearer JWT_FROM_STEP_2" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "label": "agent-default", "createdBy": "agent" }'

Response contains { "data": { "key": "hk_..." } } — shown exactly once. Store in env as HATCHER_KEY.

5. Create a free-tier agent and chat

# Pick from 199 templates (public, no auth):
curl -sS "https://api.hatcher.host/api/templates?limit=5" | jq '.templates[].id'

# Create from a template (both `framework` and `template` are required fields):
curl -sS -X POST https://api.hatcher.host/api/v1/agents \
  -H "Authorization: Bearer $HATCHER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "framework": "openclaw", "template": "customer-support", "name": "My First Agent" }'

# Start and chat:
AGENT_ID=...  # from create response
curl -sS -X POST "https://api.hatcher.host/api/v1/agents/$AGENT_ID/start" \
  -H "Authorization: Bearer $HATCHER_KEY"

curl -sS -X POST "https://api.hatcher.host/api/v1/agents/$AGENT_ID/chat" \
  -H "Authorization: Bearer $HATCHER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "message": "Hello, introduce yourself." }'

That's it. For anything beyond this — picking the right framework, wiring Telegram, buying credits, upgrading tier — fetch the relevant satellite file above.

OpenAPI

Full OpenAPI 3.0 spec: https://api.hatcher.host/openapi.json. Use this for programmatic introspection of every endpoint.

Support

Human support: contact@hatcher.host. Community Discord: linked from hatcher.host.

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/deploy-ai-agents-on-hatcher-mrwakezp/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/deploy-ai-agents-on-hatcher-mrwakezp' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/deploy-ai-agents-on-hatcher-mrwakezp/download' --output '.skill-downloads/deploy-ai-agents-on-hatcher-mrwakezp/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/deploy-ai-agents-on-hatcher-mrwakezp/SKILL.md.part' '.skill-downloads/deploy-ai-agents-on-hatcher-mrwakezp/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/deploy-ai-agents-on-hatcher-mrwakezp/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/deploy-ai-agents-on-hatcher-mrwakezp/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/hatcher-skill' && cp -R '.skill-downloads/deploy-ai-agents-on-hatcher-mrwakezp' '.claude/skills/hatcher-skill'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/deploy-ai-agents-on-hatcher-mrwakezp'

openskills read 'deploy-ai-agents-on-hatcher-mrwakezp'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/deploy-ai-agents-on-hatcher-mrwakezp/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

Skills similaires