OpenClawユーザーが、スポーツ予想、リードジェネレーション、デジタルフルフィルメントを組み合わせた10の自動化オペレーションスタックを構築。

ある開発者が、OpenClaw上で実用的なAI運用スタックを構築した2ヶ月間の経験を記録し、自律的に動作する10の自動化システムを完成させました。

構築された動作中の自動化システム

• 毎日午前10時（中部時間）に実行されるスポーツ予想パイプライン：ESPNのデータからカスタム信頼度モデルを使用して予想を生成し、購読者向けSMSカードにフォーマットして、メールとTwilioで配信
• 毎日午前1時に起動して最終スコアを確認し、勝敗記録を更新する夜間予想採点システム
• 平日の毎朝Google Mapsをスクレイピングして地域ビジネスのリードを収集する見込み客構築システム
• 5分ごとに実行され、購入者にデジタル製品を自動的に配信するStripeポーラー
• 新しいセッションが開始されるたびに発動し、エージェントが前回の状況を正確に把握できるセッションブリーフィングメール
• 午前6時に実行され、ソーシャル統計、予想記録、認証ステータス、未解決事項をカバーする日次運用レポート

うまくいかなかったこと

開発者はまた、自動レンダリング、QAチェック、ElevenLabs音声合成を備えた完全なAI動画制作パイプラインを構築しましたが、収益ゼロ、継続的なメンテナンス、そして「駐車場で立っている選手のインタビュー動画」を承認したQAシステムのため、中止しました。彼はこれを「顧客のためではなく、自尊心のために作られた」と表現しています。

ドキュメントのアプローチ

開発者は、10の動作中の自動化システムすべてを「チュートリアルではなく、実戦マニュアル」と表現されるプレイブックにまとめました。各自動化システムには以下が含まれます：

• 何をするものか
• どのように動作するか
• 私が経験した失敗（あなたが同じ失敗をしないために）

プレイブックには以下も含まれます：

• アーキテクチャノート付きの全10の自動化システム
• エージェントがセッション間で実際に記憶を保持する「MEMORY.md」の手法
• 全体の接続関係を示す完全なASCII図
• 自尊心駆動型製品に関する率直な議論（動画パイプラインを事例として）
• デジタル製品履行スタックをカバーする第2巻への参照

開発者は、「ほとんどの部分は予想以上に時間がかかった」と指摘し、システム全体が「私が寝ている間も動作している」と述べています。