ClawControl 1.7.1은 OpenClaw의 메시지 신뢰성과 미디어 지원을 향상시킵니다.
ClawControl 1.7.1은 사용자들이 보고한 일상적인 사용 문제를 해결하는 OpenClaw용 클라이언트 업데이트입니다. 이 클라이언트는 데스크톱, iOS, Android 플랫폼에서 AI 에이전트와 채팅, 세션 관리, 도구 사용, 자동화 모니터링을 위한 통합 인터페이스를 제공합니다.
주요 수정 및 개선 사항
- 생성 루프로 인한 텍스트 무한 누적 현상 수정
- chat:final 이벤트 후 발생하는 삼중 메시지 및 유령 말풍선 수정
- 채팅 기록 로딩 문제 수정
- 도구 호출 상세 보기 문제 수정
- Mac 빌드 구성 문제 수정
- 미디어가 조용히 삭제되는 문제 수정
- 서버 파싱 URL, 비디오, 문서에 대한 향상된 지원 추가
- 중복 메시지 감소
- v3.23 호환성을 위한 속도 제한 표시 추가
이번 릴리스는 메시지 정확도를 향상시키고 OpenClaw를 집중적으로 일상 사용할 때 나타나는 클라이언트 측 이상 현상을 줄이는 데 중점을 두었습니다. 업데이트는 OpenClaw 3.28 버전까지 호환성을 유지하며 Windows, Mac, Linux, iOS, Android에서 사용 가능합니다.
📖 Read the full source: r/clawdbot
👀 See Also
하드웨어 위젯 및 Chrome 확장 프로그램으로 Claude API 요율 제한 모니터링
개발자가 ESP8266과 OLED 디스플레이를 사용하여 Claude의 속도 제한을 실시간으로 추적하는 하드웨어 위젯을 제작했으며, Claude의 내부 /usage API를 가로채 사용 패턴을 보여주는 Chrome 확장 프로그램도 함께 개발했습니다. 총 BOM 비용은 약 6.50달러입니다.
코드 진화 방법, ARC-AGI-2 벤치마크에서 LLM 성능 3배 향상
연구진은 코드 진화를 통해 오픈 가중치 모델로 ARC-AGI-2 벤치마크에서 2.8배 향상을 달성했으며, 태스크당 $2.67의 비용으로 34% 정확도에 도달했습니다. 동일한 방법으로 Gemini 3.1 Pro는 태스크당 $8.71의 비용으로 95% 정확도를 기록했습니다.
OpenClaw 스킬 사용 추적기: 실제로 사용하는 스킬을 모니터링하세요
한 개발자가 OpenClaw 스킬 사용량 분석 도구를 개발했습니다. 이 도구는 스킬 호출 횟수, 에이전트 및 채널별 분석, 다양한 기간별 상위 스킬 순위 등을 추적합니다.
OmniRecall 베타: 클라우드 LLM 채팅을 위한 FAISS 기반 메모리 주입
OmniRecall은 FAISS 인덱싱과 sentence-transformers MiniLM-L6를 사용하여 영구 메모리 계층을 추가하면서, DeepSeek과 같은 클라우드 채팅 인터페이스로 향하는 트래픽을 가로채는 로컬 mitmproxy 우회 도구입니다. 현재 베타 버전으로, CPU 전용으로 작동해야 하며, 공격적으로 제한적인 소스 이용 가능 라이선스를 사용합니다.