📖 ガイド
Step-by-step tutorials and how-to articles
あなたのLLMはコーディングエージェントのワークフローであるべきではない：OpenClawにおける関心の分離
コーディングエージェントのワークフローがLLMの利用制限に達した瞬間に停止してしまうなら、それはLLMがやりすぎている証拠です。キュー、状態、リトライ、検証は決定的に保ち、LLMは判断が必要なときだけ呼び出しましょう。
よくあるコーディングタスクにはタスクランナーを使う
Ham Vocke氏は、ビルド、テスト、フォーマットなどの一般的なコマンドをリポジトリ間で標準化するために、シンプルなbashスクリプトやMakefileをタスクランナーとして使う方法を説明しています。
OpenClawフォールバックチェーンはアップタイムを維持するが、静かに信頼性を低下させることがある
OpenClawのモデルフォールバック機構は、信頼性の問題を隠す可能性があります。小規模なフォールバックモデルは単純なタスクでは成功しても、複雑なタスクでは失敗し、再試行やレビューにコストがかかることがあります。
OpenClawとHermesをSSH自己移行を使ってマシン間で移行する方法
あるユーザーが、ラップトップのWSL2 UbuntuからEVO-X2のWSL2 Ubuntu 2604インスタンスへ、OpenClawとHermesをSSH経由で自己移行させました。
Google AI Proアカウント、OpenClaw OAuth禁止後に復活——異議申立フォームが機能
OpenClawをGoogle OAuth経由でリンクしたことでGoogle AI Proアカウントが停止されたが、3ヶ月後に復旧したとユーザーが報告。公式の異議申立フォームが最終的に機能した。
ESP32ディスプレイでLM Studio用の$10トークンモニターを構築する
開発者が10ドルのESP32ウェザーステーション表示器をLM Studioのトークンモニターに改造し、Codexで15分でファームウェアを作成した。
すべてのOpenClawプロファイルが公開される前の5つの整合性チェック
完璧なスプーフィングを追い求めるのはやめよう。内部シグナルの一貫性の方が重要だ。r/openclawからのTLS、ロケール、WebGL、Canvas、動作チェック。
ヒッチハイカーによるエージェンティックAIガイド — 完全概説
LLMの内部動作、RL訓練、推論、RAGメモリ、マルチエージェントシステム、MCPやスキルなどのツールを解説するReddit投稿。論文へのリンク付き。
Claude Code オーケストレーターが有用であるための4つの要素
Claude Codeでオーケストレーターエージェントを構築した開発者からの実践的アドバイス：ミッションドキュメント、ハートビート、エージェント間通信、監査可能な制御。
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。