用途：用「需求信号反推法」寻找 AI 时代的兼职/副业机会。核心逻辑是：真正能赚钱的方法不会出现在「教你赚钱」的帖子里，那类内容属于卖课/钓粉漏斗、利益不中立；因此 money-find 只看利益中立的「需求信号」（行业报告、招聘数据、采购数据、政策），再反推个人能供给的机会。
主要能力：
- 信号采集：按用户段位锁定方向后，实时网页检索一级信源，优先抓更一手的数据，如真实招聘需求（BOSS/猎聘「在招什么、给多少、要哪些 AI 技能」）和成交侧数据（闲鱼/1688/淘宝「正在卖什么服务、销量多少」）。
- 推理与交叉验证：每个机会须过三连（谁有真需求/个人能否供给/买家够不够得着），并至少由两个独立信号互相印证，单一来源视为未验证。
- 反诈与时效核查：每个机会必须通过反诈 rubric 与时效 rubric（超 24 个月默认失效；12–24 个月标注「可能过时」并交叉验证），按可行/存疑/高危排序呈现。
- 落盘与衔接：候选机会写入 .money-state.json，可衔接 money-plan（做计划）、money-verify（查靠不靠谱）。
使用方式：通过触发词如「帮我找机会」「找AI兼职」「有什么能搞钱的」等启动。执行流程为：读上下文（画像、段位、方法文件、反诈 rubric、lessons 复盘、示例）→ 采集需求信号 → 推理与交叉验证 → 形成方案并过反诈 → 呈现与落盘。
适用场景：希望寻找 AI 相关兼职或副业机会的个人，尤其适合按段位收敛推荐（低段位不推荐够不着的方向）。
限制：网页检索通常进不去登录墙，直接搜索只能拿到二手转述，并非平台实时数据；要一手数据需用 adapter（半自动、用户自行登录）读取公开列表。信息有时效性，平台规则可能变化，开工前需复核。找不到可信机会时会如实说明，不硬凑。