📖 ガイド
Step-by-step tutorials and how-to articles
週間150以上のPRに対応するエージェント型コーディング：Lovableでの85,000ドルトークンから得た教訓
Alexander Lebedevが、1人の人間で週20～30件だったPRを、AIエージェント群を活用して週150件以上にスケールさせた方法を共有。1月からトークンに$85Kを費やした。主要な学び：リスク分類、人間によるコードレビューに代わるAIレビュー、知識伝達の維持という課題。
AIエージェントの価格設定：OpenClawを中小企業に販売した教訓
OpenClawエージェントを法律事務所や不動産業者に販売してきた開発者が、実践的な価格戦略を共有：シート単位は失敗、AI社員フレーミングが有効、LLMコストはパススルーでマージン減少を防ぐ。
短牵绳AI编码法：通过保持控制战胜寓言
Greg Slepak氏の「短いリード」方式は、AIコーディングエージェントに計画、差分レビュー、変更拒否、サブタスク完了後のコミットを求める。開発者をループに留めることでFable品質を上回る。
アイドルエージェントが1日5000万トークンを消費した理由と改善方法
アイドル状態のOpenClawエージェントが、ハートビートpingにより毎日5000万トークンを無駄に消費。Redditユーザーがリークを追跡し、設定変更で修正した方法を共有。
llama.cppキャッシュにおけるFix OpenClaw Slowdown in Long Sessions: contextInjection continuation-skip
OpenClawセッションが時間とともに遅くなる問題を実際に修正: contextInjectionをcontinuation-skipに設定してllama.cppのプロンプトキャッシュを維持し、プロンプト評価時間を130秒から1.3秒に短縮します。
オープンクロー・メモリージャーニー：組み込み検索 vs MemPalace によるリアルタイムセッション想起
開発者がIntel Mac上で組み込みmemorySearch、QMD、MemPalaceをベンチマーク。リアルタイムセッションインデックスに問題があり、cronによる再インデックスを用いた分割戦略に落ち着く。
macOSでローカルLLMを使ってOpenClawを実行するガイド – 16～24GB RAM対応
OpenClaw + ローカルLLMをmacOS（16～24GB RAM）で動かす実践ガイド。量子化Qwen 3.5をセットアップし、テストスキルで動作確認する手順を紹介。
OpenClawとOllamaを使った完全ローカル型マルチエージェントアシスタントの構築
開発者が、OpenClawとOllamaを使った完全ローカルのパーソナルAIアシスタントのスタックを公開。モデルはqwen3.5:35b-a3b、gemma3:4b、mistral:7b、MCPサーバーはHome AssistantとGmail、Telegram Botインターフェースを採用。
OpenClawセットアップでよくある5つのミスとその修正方法
OpenClawセットアップでよくある5つのミスを実践的に修正：永続メモリの欠如、送信アクセスなし、システムプロンプトの過負荷、フォールバック動作の欠如、単一モデルの使用。
OpenClaw求職自動化ガイド — 設定、cronジョブ、フィルタリング
OpenClawを使った求人検索自動化の実践ガイドです。明確な条件設定、求人取得ツールの選択（ブラウザ自動化、スクレイピング、構造化API）、検証、そしてcronジョブの設定までを解説します。
AI時代に新米エンジニアが成長する7つの方法：基礎を極め、AIと協働し、エンドツーエンドのプロジェクトを構築せよ
IEEE Spectrumの記事Lokesh Lagudu氏（IEEE上級会員、Walmart Global Techシニアエンジニアリングマネージャー）が、AI時代に新米エンジニアが成功するための7つの実践的ヒントを紹介。基礎の重要性、AIとの協働、プロジェクトベースの学習に焦点を当てています。
Qwen 3:0.6Bのファインチューニングによる質問分類 - ベースライン対ファインチューニング結果
パラメータ数0.6Bの小型LLM（Qwen 3:0.6B）を約850の家庭用質問でUnslothを使ってファインチューニング。ベースラインのプロンプトでは10%の正答率だったが、ファインチューニング後は80～90%以上と推定される。