Post #2446
730
Кто ты, воин? )))
Ментат пишет:
Разобрался что такое OpenClaw и зачем он нужен. По сути это агент , который работает поверх LLM-модели, но это не просто обёртка над ней. Идея простая: персональный ИИ-ассистент, с которым можно общаться через Telegram, Slack и другие мессенджеры — не нужно открывать отдельное приложение или вкладку, помощник всегда под рукой в привычном чате. Под капотом оркестрационный слой, который умеет работать с разными LLM: Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, локальные модели через Ollama — то есть не привязан к одному вендору. Развернуть можно где угодно — ноутбук, домашний сервер, дешёвый VPS, даже Raspberry Pi потянет. Главное отличие от обычных ботов в том, что агент умеет уходить на несколько минут, планировать действия и вызывать сторонние инструменты, а не просто отвечать в моменте.
- Развернул OpenClaw на VPS и настроил подключение. Взял дешёвый дроплет, законнектился по SSH, поставил по официальной инструкции. На этапе настройки терминал просит выбрать "мозги" — я выбрал OpenAI через OAuth, скопировал ссылку, открыл в браузере где залогинен в ChatGPT, авторизовался. Браузер выдал страницу с ошибкой про localhost — сначала растерялся, но оказалось это нормально: нужно скопировать URL из адресной строки и вставить обратно в консоль. Дальше классика — через BotFather создал телеграм-бота, забрал токен, вставил в конфиг. Через пару минут получил рабочего ассистента в Telegram, к которому можно писать как обычному собеседнику.
- Использовал ClawHub для установки скиллов — и вот тут начинается всё интересное. Без скиллов агент просто болталка, ради них всё и затевается. Каждый скилл — это файл SKILL md с YAML front matter плюс опциональные скрипты, бинарники и шаблоны конфигов. Ставятся одной командой npx clawhub@latest install <название>. Накатил себе Google Calendar чтобы спрашивать что у меня на день, GitHub для мониторинга PR, Todoist для задач. Отдельно зашёл whisper-transcription — это скилл через MCP-сервер с доступом к Whisper API от OpenAI, нужно только прокинуть OPENAI_API_KEY в переменные окружения. Теперь пересылаю боту голосовые сообщения и получаю текстовую расшифровку — мелочь, а сильно облегчает жизнь.
- Собрал связку из нескольких агентов под свой сценарий. OpenClaw позволяет связать несколько агентов в один процесс и распределить между ними роли — у каждого свои инструменты и права доступа. Сделал простой утренний workflow: в 8 утра один агент собирает мне сводку — погода, календарь на день, письма. Второй агент превращает эту кашу в короткое человеческое сообщение и кидает в Telegram.
- Понял ограничения и риски. Главная проблема — безопасность: OpenClaw имеет полный доступ к файловой системе и может выполнять произвольные команды. Один кривой скилл с ClawHub — и сервер может начать делать совсем не то, что задумывалось. Поэтому теперь железно гоняю каждую установку через Skill Vetter — он проверяет разрешения, ищет подозрительный код и риски. Кодить я всё равно хожу в Claude Code, а OpenClaw у меня живёт для мелкой бытовой автоматизацией
Раньше для бэка и так надо было знать дофига, а теперь к этому добавилось ещё реально дофига совершенно новых навыков и технологий, напрямую связанных с AI, и devops к этому вдобавок нужен приличный.
Я стратегически за более формальный подход, достаточно чисто чатиков, где с хорошей моделью работаем на уровне (мета-)спеков, а код потом генерят дешёвые, буквально локальные модельки. Но на работе реально умненьких (да и просто с хорошим образованием в информатике) крайне мало, и менеджеры от вас будут шаблонно для галочки требовать вот такие чисто инженерные скиллы, как из отчёта.
Хотя, ментаты, кто работает в финтехе, общаются просто в чатах со старыми дешёвыми (или нашими совсем слабенькими) моделями с маленьким кпд, и не то что агентов, даже AI-IDE мало где используют,
Ментат пишет:
Разобрался что такое OpenClaw и зачем он нужен. По сути это агент , который работает поверх LLM-модели, но это не просто обёртка над ней. Идея простая: персональный ИИ-ассистент, с которым можно общаться через Telegram, Slack и другие мессенджеры — не нужно открывать отдельное приложение или вкладку, помощник всегда под рукой в привычном чате. Под капотом оркестрационный слой, который умеет работать с разными LLM: Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, локальные модели через Ollama — то есть не привязан к одному вендору. Развернуть можно где угодно — ноутбук, домашний сервер, дешёвый VPS, даже Raspberry Pi потянет. Главное отличие от обычных ботов в том, что агент умеет уходить на несколько минут, планировать действия и вызывать сторонние инструменты, а не просто отвечать в моменте.
- Развернул OpenClaw на VPS и настроил подключение. Взял дешёвый дроплет, законнектился по SSH, поставил по официальной инструкции. На этапе настройки терминал просит выбрать "мозги" — я выбрал OpenAI через OAuth, скопировал ссылку, открыл в браузере где залогинен в ChatGPT, авторизовался. Браузер выдал страницу с ошибкой про localhost — сначала растерялся, но оказалось это нормально: нужно скопировать URL из адресной строки и вставить обратно в консоль. Дальше классика — через BotFather создал телеграм-бота, забрал токен, вставил в конфиг. Через пару минут получил рабочего ассистента в Telegram, к которому можно писать как обычному собеседнику.
- Использовал ClawHub для установки скиллов — и вот тут начинается всё интересное. Без скиллов агент просто болталка, ради них всё и затевается. Каждый скилл — это файл SKILL md с YAML front matter плюс опциональные скрипты, бинарники и шаблоны конфигов. Ставятся одной командой npx clawhub@latest install <название>. Накатил себе Google Calendar чтобы спрашивать что у меня на день, GitHub для мониторинга PR, Todoist для задач. Отдельно зашёл whisper-transcription — это скилл через MCP-сервер с доступом к Whisper API от OpenAI, нужно только прокинуть OPENAI_API_KEY в переменные окружения. Теперь пересылаю боту голосовые сообщения и получаю текстовую расшифровку — мелочь, а сильно облегчает жизнь.
- Собрал связку из нескольких агентов под свой сценарий. OpenClaw позволяет связать несколько агентов в один процесс и распределить между ними роли — у каждого свои инструменты и права доступа. Сделал простой утренний workflow: в 8 утра один агент собирает мне сводку — погода, календарь на день, письма. Второй агент превращает эту кашу в короткое человеческое сообщение и кидает в Telegram.
- Понял ограничения и риски. Главная проблема — безопасность: OpenClaw имеет полный доступ к файловой системе и может выполнять произвольные команды. Один кривой скилл с ClawHub — и сервер может начать делать совсем не то, что задумывалось. Поэтому теперь железно гоняю каждую установку через Skill Vetter — он проверяет разрешения, ищет подозрительный код и риски. Кодить я всё равно хожу в Claude Code, а OpenClaw у меня живёт для мелкой бытовой автоматизацией
Раньше для бэка и так надо было знать дофига, а теперь к этому добавилось ещё реально дофига совершенно новых навыков и технологий, напрямую связанных с AI, и devops к этому вдобавок нужен приличный.
Я стратегически за более формальный подход, достаточно чисто чатиков, где с хорошей моделью работаем на уровне (мета-)спеков, а код потом генерят дешёвые, буквально локальные модельки. Но на работе реально умненьких (да и просто с хорошим образованием в информатике) крайне мало, и менеджеры от вас будут шаблонно для галочки требовать вот такие чисто инженерные скиллы, как из отчёта.
Хотя, ментаты, кто работает в финтехе, общаются просто в чатах со старыми дешёвыми (или нашими совсем слабенькими) моделями с маленьким кпд, и не то что агентов, даже AI-IDE мало где используют,
- ❤ 38
- ✍ 15
- 👍 2













