モバイル文書の直接取り込みからOpenClawへ:iOSからRaspberry Piへの健康ワークフロー

r/openclawの開発者が、モバイルiOSクライアントから直接Raspberry Pi上で動作するローカルOpenClawインスタンスにドキュメントをプッシュする実験的なパターンを文書化しました。目的は、検査結果や処方箋などのドキュメントをスマートフォンでスキャンし、クラウド仲介者や手動アップロードなしでOpenClawに送り込み、下流処理を行うことです。
アーキテクチャ概要
このシステムは2層アプローチを使用しています:スマートフォンがキャプチャ層として機能し、OpenClawが処理層として機能します。モバイルクライアントは完全にローカルでプライバシー保護を重視して設計されており、クラウド依存や外部AIサービスはありません。Apple OCR(Vision)とオンデバイスインテリジェンスを抽出と検索に使用し、生のドキュメントと抽出されたコンテンツは、明示的にOpenClawにプッシュされるまでデバイス上に保持されます。
ペアリングと設定
QRコードベースのペアリングフローにより、手動設定を回避します。QRペイロードは、OpenClawマシン上で生成されたbase64エンコードされたJSONブロブで、次の構造を持ちます:
{ "url": "wss://", "bootstrapToken": "", "hooksToken": "", "agentId": "", "hookPath": "/hooks/rkive" } hooksTokenはiOSキーチェーンに保存され、非機密設定はローカルストレージに保存され、wss://URLはプッシュリクエストのためにhttps://に変換されます。
データフロー
iPhoneモバイルクライアントは、Bearerトークン({hooksToken})とbase64エンコードされたPDFを含むJSONペイロードを添えて、/hooks/rkiveにPOSTリクエストを送信します。これはOpenClawインスタンス(Raspberry Pi、ローカルネットワークまたはVPN上)に到達し、ingest_rkive.py変換スクリプトを実行します。このスクリプトは元のPDFをhealth-records/originals/に保存し、インデックスレコードをhealth-records/index.jsonlにアップサートし、チャンク化されたアセンブリと中止時のクリーンアップを処理します。専用の健康エージェントはその後、下流処理を管理します:OCR → 検証 → 構造化出力。
主要な設計判断
- OpenClaw内の専用エージェント: マルチエージェント設定には、ドキュメント取り込み、検証、下流構造化を担当する専用の健康エージェントが含まれており、健康関連のワークフローを分離しています。
- 専用エンドポイント:
agentIdを介した動的ルーティングではなく、/hooks/rkiveのような固定エンドポイントを使用することで、決定論的ルーティングを確保し、誤った分類を回避し、サーバー側ロジックを簡素化します。
下流ワークフローと未解決の課題
下流ワークフローは進行中の作業です。Apple OCRは100%の精度で信頼できないとされているため、計画では、ユーザーの信頼できるAIワークフローを使用してOpenClaw内でクリーンなマークダウンにテキストを再抽出し、コンテンツ検証のための人間による検証ステップ、FHIRスタイルのリソースへの構造化抽出、縦断的データセットへの追加、健康インサイトの提供を行います。
著者はコミュニティフィードバックのために2つの未解決の質問を提起しています:1)このパターンが実際の定期的な使用において有用と感じられるか、それとも摩擦が大きすぎるか、2)人々がOpenClawに個人健康記録を取り込んだ後に何をしてほしいか、縦断的イベントタイムライン、ギャップの検出(例:見逃されたフォローアップ)、定期的な要約などのアイデアを提案しています。
📖 Read the full source: r/openclaw
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