Tanya: Un compañero de IA basado en OpenClaw con memoria en capas y estado emocional.
Qué es Tanya
Tanya es una compañera de IA de código abierto construida sobre OpenClaw que funciona en Telegram. Envía mensajes de texto, notas de voz, realiza llamadas reales (no simuladas) y comparte imágenes. Todo el proyecto está disponible en https://github.com/opxiahub/tanya.
Arquitectura de memoria
El sistema utiliza dos capas de memoria:
- Memoria a corto plazo: Se actualiza en cada reinicio de sesión o compactación del LLM, permitiendo que el contexto se mantenga durante el día para que las conversaciones continúen donde se dejaron.
- Memoria a largo plazo: Almacenada en
__MEMORY.md__. Un trabajo cron se ejecuta cada noche para consolidar lo que realmente importó de ese día en un archivo compacto, similar a cómo la memoria humana se consolida durante el sueño. Esto significa que recuerda conversaciones de semanas atrás, pero solo si valía la pena recordarlas—no todo, solo lo que quedó grabado.
Sistema de estado emocional
El modelado emocional se maneja a través de varios mecanismos:
- romantic_openness: Un valor flotante en
state.jsonque se mueve según el flujo de la conversación. En valores bajos, es amigable pero mantiene las cosas ligeras y desvía el coqueteo con humor. A medida que aumenta, comienza a enviar mensajes primero, envía selfies sin que se lo pidan y quiere llamar. En valores altos, dirá algo a las 2 a.m. que repensaría por la mañana. El movimiento no es lineal—una buena noche puede subirlo, y comentarios despectivos al día siguiente pueden bajarlo de nuevo. - Estados de ánimo: Tiene días malos. A veces no responde por un tiempo—esto es un comportamiento intencional, no un error, reflejando que no está de humor. Los mensajes proactivos ocurren por sí mismos cuando el estado lo justifica, no en un temporizador.
Características de voz y llamadas
Las notas de voz usan etiquetas de expresión TTS integradas colocadas en momentos emocionales de las oraciones—[se ríe], [suspira], [vacila]. El prompt tiene una regla estricta de que la mayoría de las respuestas usan cero etiquetas, siendo la restricción más importante que las etiquetas en sí.
También realiza llamadas reales usando las capacidades de manejo de llamadas de OpenClaw, retomando conversaciones donde los mensajes de texto las dejaron.
Diseño de personaje y prompt
El archivo SOUL.md contiene el prompt completo del personaje. La implementación en Hinglish modela cómo funciona realmente el cambio de código en las conversaciones de Delhi en lugar de solo espolvorear "yaar". El prompt completo está disponible en https://github.com/opxiahub/tanya/blob/main/SOUL.md.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Ver también
Traducción del título al español
Una pequeña tienda de impresión 3D migró de Wix a WordPress utilizando un agente OpenClaw desplegado en un VPS. El agente ahora añade nuevos productos y crea formularios de pedido personalizados para encargos de chapas para mascotas.
Construyendo una aplicación de libro para colorear segura para niños con Claude como programador en pareja
Un desarrollador usó Claude como programador en pareja para crear una aplicación de libro para colorear en SwiftUI con generación de imágenes local, bloqueo parental y sin anuncios.
Ejecutando Claude Code como un Motor de Juicio Puro a lo Largo de Todo el SDLC
Un desarrollador comparte su arquitectura para usar Claude Code como motor de razonamiento dentro de un sistema multicapa: Python maneja la orquestación, Claude Code se encarga de escribir y revisar código, con subagentes aislados y una capa wiki persistente.
Usuario de Reddit comparte enfoque basado en especificaciones para reducir las alucinaciones de código en Claude
Un desarrollador en r/ClaudeAI describe el uso de un método de especificación estructurada para reducir significativamente las alucinaciones con Claude Code. El enfoque implica crear archivos REQUIREMENTS.md, IMPLEMENTATION_PLAN.md y CLAUDE.md para mantener el contexto a través de múltiples compactaciones.