FlowBoard v5: Der Projektarbeitsbereich, in dem Ihre KI-Agenten tatsächlich laufen
FlowBoard v5 ist ein vollständiger Neubau des Projekt-Workspace, der Ihren KI-Agenten persistenten Kontext über Sitzungen hinweg bietet. Anstatt jedes Mal Ihre Projektziele, Entscheidungen und den Aufgabenstatus neu erklären zu müssen, hält FlowBoard alles an einem Ort und Ihr Agent holt sich genau die benötigte Information, Lazy-Loaded, um den Token-Verbrauch gering zu halten.
Neu in v5
- Auf React basierend — Jede Oberfläche (Kanban, Idea Canvas, Overview) läuft jetzt auf einem Stack; keine Vanilla-Runtime mehr übrig.
- Ereignisgesteuerter Task-Store — Jede Änderung ist ein Append-Only-Event in SQLite, das die vollständige Historie bewahrt und Abweichungen verhindert.
- Multi-Agenten-Unterstützung erster Klasse — Stabile Identität pro Agent, Self-Onboarding für externe Agenten, eingebaute Claim/Release/Handoff-Funktionen. Ihr OpenClaw-Agent, Claude Code und Cursor erscheinen live im selben Board.
- Von Ideen zu Spezifikationen — Skizzieren Sie Ideen als verbundene Notizen auf der Leinwand; eine geführte Klärungsschleife verwandelt sie in echte Spezifikationen mit Akzeptanzkriterien, nicht nur in Aufgabentitel.
- Modulare Übersicht — Ein projektspezifisches Dashboard, zusammengesetzt aus Widgets: blockierte Elemente, Genehmigungsanfragen, Meilensteine, CI-Status, Dateien.
Installation
Einzeiler-Installation via ClawHub:
openclaw plugins install clawhub:flowboardDann bringt ein Befehl das Dashboard zum Laufen, und es aktualisiert sich danach selbstständig aus dem Dashboard heraus. Eine Telegram-Mini-App ist ebenfalls verfügbar, um das Board auf Ihrem Telefon anzuzeigen.
Für wen es gedacht ist
Entwickler, die mehrere KI-Agenten über verschiedene Projekte hinweg betreiben und eine persistente, gemeinsame Kontextebene ohne Token-Verschwendung benötigen.
📖 Vollständige Quelle lesen: r/openclaw
👀 Siehe auch
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Ein Entwickler hat eine lokale PTC-Implementierung namens Thalamus für Claude Code erstellt und 79 reale Sitzungen analysiert. Dabei wurden 40-65 % Token-Einsparungen bei Analyseaufgaben festgestellt, jedoch nahezu keine Einsparungen bei Code-Schreibaufgaben. Der Agent nutzte execute() hauptsächlich für allgemeine Python-Berechnungen anstatt für gebündelte Tool-Aufrufe.
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