OpenClaw初回1時間ウォークスルー：RedditからAirtableへのクレームボードを構築

このウォークスルーでは、OpenClawの自動化を最初から最後まで一通り体験します。2つのRedditフィードから投稿を取得し、明示的なルーブリックでフィルタリングし、承認された主張をAirtableに書き込み、ワークフローをスキルとして保存し、スケジュール実行します。成果物は、r/openclawとr/hermesagentから収集したモデルの主張をまとめたボードで、各主張の文章とリンクが含まれます。

パイプラインを5つのステージに分ける理由

ここで教える構成は5つの部分からなります：変化するソース、あなたが定義する判断基準、目に見える出力先、再利用可能なスキル、そしてスケジュールです。ステージを分けておくことで、失敗の特定が容易になります — RSSに投稿が含まれていたか、ルーブリックがそれを却下したか、Airtableへの書き込みがすべてのフィールドを保持したかを確認できます。著者は、RSSならログインもReddit API申請も不要だと指摘しています。これは、まず計画を立てるよう依頼したときにエージェント自身が提案したものです。

ステップ0 — データの前に計画を求める

最初からデータを要求しないでください。使用したプロンプトは、要するにこうです：r/openclawとr/hermesagentで新しいAIモデルについて人々が何を言っているかを観察し、主張のボードを継続的に管理し、ステップバイステップで説明する — 何を取得し、どう判断し、出力はどこへ行くのか — それをPDFとして書き出す。返答は、ソース、フィルター、出力先、未解決の疑問をカバーする短いPDFで、RSSを使う計画が含まれていました。

ステップ1 — データを取得して確認する

各フィードから最新の20件の投稿を取得し、タイトル、著者、日付、本文の最初の数行を番号付きリストで出力するよう依頼します。両方のフィードから結果が返りましたが、ほとんどはセットアップの話、「どのモデルを使うべきか」という質問、テキストのない画像投稿でした。変換する前に確認することの重要性がここにあります。

ステップ2 — 判断基準を書く

投稿を主張に変換し、主張ごとに1行とし、どこかに書き込む前にまず行を表示します。著者の9月22日の実行では、20件のリクエストにもかかわらず、Redditはフィードごとに25件の投稿を返しました — 合計50件です。フィードの件数は変動することがあります。8件が主張を生成し、残りの42件はモデルを特定せず、明確な肯定的または否定的な主張もしていませんでした。

ステップ3 — 目に見える場所にプッシュする

「First hour」という名前のAirtableベースと「Model Claims」というテーブルを作成し、ModelとSentimentを単一選択、SummaryとFull Claimを長文テキスト、PostをURLとして設定します。次にairtable.com/create/tokensでトークンを作成し、data.records:read、data.records:write、schema.bases:readをそのベースのみにスコープします。初期テスト用にTOOLS.mdに記載し、そのファイルは絶対にコミットせず、統合が機能するようになったら通常のシークレットマネージャーに移動してください。最初の書き込みでレビュー済みの8件の主張が追加され、その後の実行でボードには28モデルにわたる38件の主張が保持され、すべての行が元の投稿にリンクされています。

ステップ4 — 手順をスキルとして保存する

フローをスキル化し、モデル+投稿URL+サマリーからなるClaim Keyを組み込みます。作成または更新のみ；決して削除しない。同じ入力を再実行しても重複が作成されてはなりません。スキルファイルを初回実行前に承認し、一度実行して作成された行と変更されなかった行を報告します。スキルにはフィード、ルーブリック、出力先、スケジュールが含まれます。

対象読者

すでにエージェントを使ってRSSを構造化ストアに接続している開発者で、コピーできるクリーンな5ステージのテンプレートを求めている人。