OpenClaw 2026.3.22-beta.1: Wichtige Workflow-Änderungen für Plugin-Autoren und Browser-Automatisierung
Plugin-Installation bevorzugt nun ClawHub
Der Befehl openclaw plugins install <package> prüft nun zuerst ClawHub auf npm-kompatible Namen und greift nur dann auf npm zurück, wenn das Paket auf ClawHub nicht gefunden wird. Dies kehrt die bisherige Auflösungsreihenfolge um. Wenn Sie interne oder Community-Plugins pflegen, stellen Sie sie auf ClawHub bereit, damit Installationen funktionieren, ohne dass Benutzer eine Quelle angeben müssen. Überprüfen Sie alle Plugin-Installationsskripte, um sicherzustellen, dass sie weiterhin korrekt aufgelöst werden.
Chrome-Erweiterungs-Relay entfernt
Der veraltete Chrome-Erweiterungs-Relay-Pfad, gebündelte Erweiterungs-Assets, driver: "extension" und browser.relayBindHost wurden entfernt. Browser-Automatisierung, die darauf angewiesen ist, wird beim Upgrade abbrechen. Führen Sie openclaw doctor --fix aus, um hostlokale Konfigurationen automatisch auf den bestehenden-Sitzung/Benutzer-Modus-Pfad zu migrieren. Docker-, Headless-, Sandbox- und Remote-Browser-Abläufe, die rohes CDP verwenden, sind nicht betroffen. Bauen Sie zukünftige Browser-Agent-Konfigurationen um bestehende-Sitzung auf.
Bildgenerierung konsolidiert
Der nano-banana-pro Skill-Wrapper und zugehörige Dokumente/Beispiele sind weg. Die Bildgenerierung ist nun auf das Kern-Tool image_generate standardisiert. Wenn Sie die nano-banana-pro Beispiel-Skill-Konfiguration kopiert haben, ist sie kaputt. Der neue Weg ist, agents.defaults.imageGenerationModel.primary: "google/gemini-3-pro-image-preview" in Ihrer Konfiguration zu setzen. Aktualisieren Sie alle Agent-Profile, die den alten Skill-Wrapper verwendet haben.
Plugin SDK Breaking Changes
Die neue öffentliche Plugin-SDK-Oberfläche ist openclaw/plugin-sdk/*. Das alte openclaw/extension-api ist ohne Kompatibilitäts-Shim entfernt. Dies ist eine Breaking Change für Plugin-Autoren – alte Imports brechen sofort. Gebündelte Plugins müssen den injizierten Runtime für Host-seitige Operationen verwenden. Wenn Sie Community-Plugins veröffentlichen oder verwenden, prüfen Sie vor dem Upgrade, ob sie migriert wurden. Lesen Sie den Migrationsleitfaden unter docs.openclaw.ai/plugins/sdk-migration.
Veraltete Umgebungsvariablen und Zustandsverzeichnisse entfernt
Veraltete CLAWDBOT_*- und MOLTBOT_*-Kompatibilitäts-Umgebungsvariablen funktionieren nicht mehr. Das veraltete .moltbot-Zustandsverzeichnis und der moltbot.json-Auto-Erkennungs-/Migrations-Fallback sind ebenfalls entfernt. Wenn sich Ihr Zustand noch unter ~/.moltbot befindet, verschieben Sie ihn nach ~/.openclaw oder setzen Sie OPENCLAW_STATE_DIR explizit. Überprüfen Sie Ihre .env-Dateien und Docker-Konfigurationen mit einem grep nach MOLTBOT oder CLAWDBOT vor dem Upgrade.
Neuer /btw-Befehl
Hinzugefügt /btw für Nebenfragen, die schnelle, werkzeuglose Antworten über die aktuelle Sitzung liefern, ohne den zukünftigen Sitzungskontext zu beeinflussen.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Siehe auch
MCP ist nur neu verpackte Bibliotheken: Déjà-vu, schon wieder
Eine Reddit-Diskussion argumentiert, dass Anthropics MCP im Wesentlichen eine Neuverpackung von Programmbibliotheken ist, zieht Parallelen zum smolagents-Tool-Design von Hugging Face und stellt die Frage, ob man neue MCPs bauen oder bestehende Bibliotheksdokumentationen verbessern sollte.
Entkoppeltes DiLoCo: Robuster verteilter Training über Rechenzentren mit geringer Bandbreite
Google DeepMinds Decoupled DiLoCo trainiert große Sprachmodelle über entfernte Rechenzentren hinweg mittels 2-5 Gbps WAN, mit selbstheilenden Recheninseln, die Hardwareausfälle isolieren, ohne die ML-Leistung zu beeinträchtigen.
Claude Code Opus schlägt mit Rate-Limit-Fehler trotz verfügbarer wöchentlicher Kapazität fehl
Ein Claude Max-Abonnent berichtet, dass Claude Code Opus 'API-Fehler: Ratenlimit erreicht' zurückgibt, obwohl sein Nutzungs-Dashboard zeigt, dass 97 % seiner wöchentlichen Kapazität für 'Alle Modelle' ungenutzt bleibt. Das Problem tritt speziell in Claude Code auf, während Opus im selben Konto auf claude.ai normal funktioniert.
Verstehen der LLM-Direktivengewichtung: Warum Claude manchmal Befehle ignoriert
Eine Reddit-Untersuchung zeigt, wie Claude explizite Anweisungen wie "kein Pattern Matching" bei der Erstellung von Code-Reviews ignorieren kann, was verdeutlicht, dass LLM-Direktiven gewichteter Kontext sind und keine Einschränkungen darstellen.