OpenClawによるビジネス審査の自動化：事例研究
ある開発者が、OpenClawを使用して自社のビジネス審査プロセスを自動化し、手動検証からAIを活用したシステムへ移行した方法を共有しました。
課題
MoRプラットフォームを立ち上げた後、ビジネス検証リクエストが急増しました。各プロファイルの提出には承認判断のための詳細な調査が必要で、多くの時間を消費し、頻繁なコンテキストスイッチを引き起こし、特に却下が必要な場合には特に負担が大きくなっていました。
解決策
彼らはOpenClaw上で完全に動作するKelviq審査システムを構築しました。ワークフローは以下の通りです：
- プロファイル提出がDiscordへのメッセージをトリガーし、Kelviqボットにタグ付けされます
- OpenClawサーバーがリクエストを取得します
- AIエージェントがウェブサイトを分析し、ポリシーと比較して判断を行います
- ボットが承認または却下、詳細な理由説明、適切なカテゴリ、信頼度スコアを出力します
使用技術
- DigitalOceanにデプロイされたOpenClawイメージ
- OpenRouterサブスクリプション
- メッセージング用のDiscord
この実装により、初期スクリーニングを処理し、ビジネス検証プロセスにおける顧客オンボーディングを迅速化しています。
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also
開発者が単一セッションでClaude Codeを使用してWhatsApp Business MCPサーバーを構築
ある開発者が、Claude Codeを使用して、1回のコーディングセッションで完全なWhatsApp Business MCPサーバーを構築しました。このサーバーはClaudeとWhatsApp Business APIを接続し、ユーザーがClaudeにWhatsAppメッセージの送信を依頼し、そのコマンドを実行できるようにします。
ADHDの特性を持ちながら20個のClaude Codeターミナルウィンドウを同時に実行する
ADHDの特性を持つ開発者が、異なるプロジェクトで20個のClaude Codeターミナルウィンドウを同時に実行している。AIエージェントを活用して、自身の脳では維持できないコンテキストを外部化した記憶システムを構築している。この記事では、このワークフローの生産性向上効果と潜在的な課題の両方を検証する。
B2Bロールプレイプラットフォーム、バックエンドにOpus 4.7、ライブチャットにHaiku 4.5を採用
Socratize (socratize.io)は、オーケストレーションと勝敗評価にOpus 4.7、リアルタイムチャットには協調性が高く低コストなHaiku 4.5を使用しています。
AI支援開発のためのクロスプラットフォームグラフィックステストワークフロー
開発者が、GPUなしのヘッドレスLinux CIランナー上でWindows D3D11/D3D12グラフィックスコードをテストするワークフローを共有しています。MinGW-w64、Wine、DXVK/VKD3D-Proton、Lavapipe、llvmpipeを使用し、CIパイプラインを通じてAI生成コードの包括的な検証を可能にします。