Première heure avec OpenClaw : créer un tableau de suivi des réclamations de Reddit vers Airtable

Ce tutoriel mène une automatisation OpenClaw de bout en bout : elle récupère des posts depuis deux flux Reddit, les filtre avec une grille d'évaluation explicite, écrit les affirmations acceptées dans Airtable, enregistre le flux de travail comme compétence et le planifie. Le résultat est un tableau d'affirmations sur les modèles, collectées depuis r/openclaw et r/hermesagent, avec la phrase et le lien pour chacune.

Pourquoi diviser le pipeline en cinq étapes

La structure enseignée comporte cinq parties : une source qui change, un jugement que vous définissez, une destination que vous pouvez voir, une compétence réutilisable et une planification. Garder les étapes séparées facilite la localisation des échecs — vérifiez si le flux RSS contenait le post, si la grille l'a rejeté et si l'écriture dans Airtable a préservé chaque champ. L'auteur note que le RSS évite à la fois une connexion et une demande d'accès à l'API Reddit, ce que l'agent a proposé de lui-même lorsqu'on lui a demandé de planifier d'abord.

Étape 0 — demander un plan avant toute donnée

Ne commencez pas par une demande de données. L'invite utilisée était en substance : décrire la surveillance de ce que les gens disent sur les nouveaux modèles d'IA dans r/openclaw et r/hermesagent, tenir un tableau d'affirmations à jour, détailler étape par étape ce qu'il faut récupérer, comment le juger, où va la sortie, et rédiger le tout en PDF. La réponse a été un court PDF couvrant la source, le filtre, la destination et les questions ouvertes — et il prévoyait d'utiliser le RSS.

Étape 1 — récupérer les données et les examiner

Demandez les 20 posts les plus récents de chaque flux, en affichant le titre, l'auteur, la date et les premières lignes du corps sous forme de liste numérotée. Les deux flux ont répondu ; presque tout était des discussions de configuration, « quel modèle dois-je utiliser » et des posts d'images sans texte. C'est tout l'intérêt d'examiner avant de transformer.

Étape 2 — écrire le jugement

Transformez les posts en affirmations, une ligne par affirmation, et affichez les lignes avant d'écrire quoi que ce soit. Lors de l'exécution du 22 septembre de l'auteur, Reddit a renvoyé 25 posts par flux malgré la demande de 20 posts — 50 posts au total. Les comptes des flux peuvent varier. Huit ont produit des affirmations ; les 42 autres ne nommaient aucun modèle ou ne formulaient aucune affirmation clairement positive ou négative.

Étape 3 — pousser les données vers un endroit visible

Créez une base Airtable nommée « First hour » et une table « Model Claims », avec Model et Sentiment en sélection unique, Summary et Full Claim en texte long, et Post en URL. Créez ensuite un jeton sur airtable.com/create/tokens avec data.records:read, data.records:write et schema.bases:read, limité à cette base uniquement. Placez-le dans TOOLS.md pour le test initial, ne validez jamais ce fichier et déplacez-le vers votre gestionnaire de secrets habituel une fois l'intégration fonctionnelle. La première écriture a ajouté les huit affirmations examinées ; après les exécutions suivantes, le tableau contenait 38 affirmations réparties sur 28 modèles, chaque ligne étant liée à son post.

Étape 4 — enregistrer les étapes comme compétence

Transformez le flux en compétence avec une Claim Key construite à partir du modèle + de l'URL du post + du résumé. Créez ou mettez à jour uniquement ; ne supprimez jamais. Relancer la même entrée ne doit créer aucun doublon. Approuvez le fichier de compétence avant sa première exécution, puis exécutez-le une fois et indiquez les lignes créées par rapport aux lignes inchangées. La compétence contient les flux, la grille d'évaluation, la destination et la planification.

À qui cela s'adresse

Aux développeurs qui utilisent déjà un agent pour relier le RSS à un stockage structuré et qui veulent un modèle propre en cinq étapes à copier.