OpenClawは、AIモデルを使って動画の90％を69.5ドルで制作します。
あるRedditユーザーが、OpenClawを使用して動画の90%を作成し、残りの10%はCapCutでの基本的な編集とYouTubeへのアップロードで完了したことを実演しました。
OpenClawが担当した部分
- トピックの選択
- キャラクターの生成
- ストーリーボードの作成
- シーンの設定
- 最初のフレームの準備
- 動画プロンプトの作成
- 動画セグメントの生成
必要な手動ステップ
- CapCutを使用してイントロ、一部のテキスト、キャプション、いくつかのトランジションを追加
- YouTubeへのアップロード（エージェントによる自動化が可能と記載）
結果と出力
最終的な動画にはグリッチがありましたが、以下の成果を達成しました：
- 動画全体を通して一貫したキャラクター
- 多くの手動ステップの自動処理
- 2人のキャラクター、3つの設定環境、50枚の最初のフレーム画像、50本の4〜8秒クリップを作成
使用モデルとコスト
使用モデル：
- トピック選択、ストーリーボード、プロンプト生成用のOpenAI GPT-5
- VEO3.1 fast
- Nano Banana Pro
動画作成コスト内訳：
- 画像：50 × $0.15 = $7.50
- クリップ：50 × $0.15 × 8 = $60.00
- LLM：200 × $0.01 = $2.00
- 合計：$69.50
複数回の試行によるテストとセットアップには、追加で$100のコストがかかりました。
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also
Claude Wordアドイン：100ページ超の法律文書と複数シートのスプレッドシートを並列処理
ユーザーは、Claude Wordアドインを使用して、40～100ページ以上の法的文書や10シートのスプレッドシートを並行して同期し、エージェントがデータをプッシュ/プルしながら文書パッケージ全体の一貫性を確保していると報告しています。
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。
取引アルゴリズム再構築：勝率から推定PoPとスマート事前フィルタリングへ
ある開発者が、誤解を招く「勝率」計算を、損益分岐価格におけるN(d2)を用いた正確な「推定利益確率（Est. PoP）」に置き換えることで、自らの株式取引スキャナーを再構築しました。さらに、市場指標による事前フィルタリングを追加してAPI呼び出しを85%削減し、三つの結果を考慮した期待値モデルを実装しました。
自律型OpenClawエージェントがAPIキーを使用して24時間体制でコールドアウトリーチを実行します。
ある開発者が、OpenClawエージェントに完全な読み書きアクセス権を与え、人間の介入なしで24時間コールドアウトリーチを実行する実験を行いました。このセットアップでは、自律的な推論にOpenClaw、統合にZapier MCP、調査にBrave Search API、大量のコンテキスト処理にGemini/OpenRouterを使用しました。