OpenClaw-Benutzer baut 10-Automatisierungs-Operationen-Stack mit Sportwetten-Tipps, Lead-Generierung und digitaler Auftragserfüllung auf

Ein Entwickler dokumentierte seine zweimonatige Erfahrung beim Aufbau eines praktischen KI-Operations-Stacks auf OpenClaw, was zu 10 funktionierenden Automatisierungen führte, die autonom laufen.

Erstellte funktionierende Automatisierungen

• Tägliche Sporttipp-Pipeline, die um 10 Uhr CT läuft, Tipps aus ESPN-Daten mithilfe eines benutzerdefinierten Konfidenzmodells generiert, sie in SMS-Karten für Abonnenten formatiert und per E-Mail + Twilio zustellt
• Nächtlicher Tippbewerter, der um 1 Uhr aufwacht, um Endergebnisse nachzuschlagen und Gewinn-/Verlust-Aufzeichnungen zu aktualisieren
• Prospektgenerator, der jeden Werktagmorgen Google Maps nach lokalen Geschäftskontakten durchsucht
• Stripe-Abfragen, die alle 5 Minuten laufen, um digitale Produkte automatisch an Käufer zu liefern
• Sitzungsvorbereitungs-E-Mail, die jedes Mal ausgelöst wird, wenn eine neue Sitzung beginnt, damit der Agent genau weiß, wo die Dinge stehen geblieben sind
• Täglicher Operationsbericht um 6 Uhr mit sozialen Statistiken, Tippbilanz, Anmeldedatenstatus und offenen Punkten

Was nicht funktioniert hat

Der Entwickler baute auch eine vollständige KI-Videoproduktionspipeline mit automatisierten Renderings, Qualitätsprüfungen und ElevenLabs-Sprachausgabe, stellte sie jedoch ein, weil sie keine Einnahmen generierte, ständige Wartung erforderte und ein Qualitätssicherungssystem hatte, das einmal „ein Video eines Spielers, der auf einem Parkplatz steht und ein Interview gibt“ genehmigte. Er beschreibt dies als „für das Ego gebaut, nicht für Kunden“.

Dokumentationsansatz

Der Entwickler verpackte alle 10 funktionierenden Automatisierungen in ein Handbuch, das als „kein Tutorial – ein Feldhandbuch“ beschrieben wird. Jede Automatisierung enthält:

• Was sie tut
• Wie sie funktioniert
• Was mich verbrannt hat, damit es Sie nicht verbrennt

Das Handbuch enthält auch:

• Alle 10 Automatisierungen mit Architekturhinweisen
• Die MEMORY.md-Disziplin, die den Agenten tatsächlich Dinge über Sitzungen hinweg merken lässt
• Vollständiges ASCII-Diagramm, wie alles verbunden ist
• Einen direkten Abschnitt über ego-getriebene Produkte (unter Verwendung der Videopipeline als Fallstudie)
• Einen Hinweis auf Band 2, der den digitalen Produkterfüllungs-Stack behandelt

Der Entwickler merkt an, dass „das meiste länger dauerte als erwartet, um es richtig hinzubekommen“ und dass das gesamte System „läuft, während ich schlafe“.