OpenClaw-Walkthrough für die erste Stunde: Erstelle ein Reddit-zu-Airtable-Claims-Board

Diese Anleitung führt eine OpenClaw-Automatisierung von Anfang bis Ende durch: Sie zieht Posts aus zwei Reddit-Feeds, filtert sie mit einer expliziten Bewertungsrubrik, schreibt akzeptierte Aussagen nach Airtable, speichert den Workflow als Skill und plant ihn zeitlich. Das Ergebnis ist ein Board mit Modellaussagen, die aus r/openclaw und r/hermesagent gesammelt wurden – jeweils mit Satz und Link.

Warum die Pipeline in fünf Stufen aufgeteilt wird

Das vermittelte Muster hat fünf Teile: eine Quelle, die sich ändert, eine von dir definierte Beurteilung, ein Ziel, das du sehen kannst, einen wiederverwendbaren Skill und einen Zeitplan. Getrennte Stufen machen Fehler leichter auffindbar – prüfe, ob der RSS-Feed den Post enthielt, ob die Rubrik ihn abgelehnt hat und ob beim Schreiben nach Airtable alle Felder erhalten geblieben sind. Der Autor merkt an, dass RSS sowohl einen Login als auch eine Reddit-API-Beantragung vermeidet, was der Agent von sich aus vorschlug, als er zuerst planen sollte.

Schritt 0 – erst planen lassen, bevor Daten fließen

Beginne nicht mit einer Datenanfrage. Der verwendete Prompt war im Kern: Beschreibe, wie man beobachtet, was Leute in r/openclaw und r/hermesagent über neue KI-Modelle sagen, führe ein laufendes Board mit Aussagen, gehe es Schritt für Schritt durch – was abgerufen wird, wie es beurteilt wird, wohin die Ausgabe geht – und schreibe es als PDF auf. Die Antwort war ein kurzes PDF, das Quelle, Filter, Ziel und offene Fragen abdeckte – und es plante, RSS zu verwenden.

Schritt 1 – Daten abrufen und ansehen

Fordere die 20 neuesten Posts aus jedem Feed an und gib Titel, Autor, Datum und die ersten Zeilen des Textes als nummerierte Liste aus. Beide Feeds kamen zurück; fast alles war Setup-Gerede, „Welches Modell soll ich verwenden“ und Bildposts ohne Text. Genau darum geht es: erst schauen, dann transformieren.

Schritt 2 – die Beurteilung schreiben

Verwandle Posts in Aussagen, eine Zeile pro Aussage, und zeige die Zeilen an, bevor irgendwo geschrieben wird. Im Lauf des Autors vom 22. September lieferte Reddit trotz der Anfrage nach 20 Posts je 25 Posts pro Feed – insgesamt 50 Posts. Die Feed-Anzahl kann variieren. Acht ergaben Aussagen; die anderen 42 nannten kein Modell oder enthielten keine klare positive oder negative Aussage.

Schritt 3 – an eine sichtbare Stelle pushen

Erstelle eine Airtable-Basis namens „First hour“ und eine Tabelle „Model Claims“ mit Model und Sentiment als Einzelauswahl, Summary und Full Claim als Langtext sowie Post als URL. Erstelle dann unter airtable.com/create/tokens ein Token mit data.records:read, data.records:write und schema.bases:read, beschränkt auf genau diese Basis. Lege es für den ersten Test in TOOLS.md ab, committe diese Datei niemals und verschiebe es in deinen üblichen Secret-Manager, sobald die Integration funktioniert. Der erste Schreibvorgang fügte die acht geprüften Aussagen hinzu; nach späteren Läufen enthielt das Board 38 Aussagen über 28 Modelle, jede Zeile mit ihrem Post verlinkt.

Schritt 4 – die Schritte als Skill speichern

Verwandle den Ablauf in einen Skill mit einem Claim Key, der aus Modell + Post-URL + Zusammenfassung gebildet wird. Nur erstellen oder aktualisieren; niemals löschen. Ein erneuter Lauf mit derselben Eingabe darf keine Duplikate erzeugen. Gib die Skill-Datei vor ihrem ersten Lauf frei, führe sie dann einmal aus und berichte, wie viele Zeilen erstellt und wie viele unverändert geblieben sind. Der Skill enthält die Feeds, die Rubrik, das Ziel und den Zeitplan.

Für wen es gedacht ist

Für Entwickler, die bereits einen Agenten nutzen, um RSS mit einem strukturierten Speicher zu verbinden und eine saubere, kopierbare Vorlage in fünf Stufen suchen.