O usuário do OpenClaw constrói uma pilha de operações de automação com 10 etapas, incluindo seleções esportivas, geração de leads e cumprimento digital.

Um desenvolvedor documentou sua experiência de dois meses construindo uma pilha prática de operações de IA no OpenClaw, resultando em 10 automações funcionais que operam de forma autônoma.
Automações funcionais construídas
- Pipeline diário de palpites esportivos rodando às 10h CT que gera palpites a partir de dados da ESPN usando um modelo personalizado de confiança, formata-os em cartões SMS para assinantes e entrega via e-mail + Twilio
- Classificador noturno de palpites que acorda à 1h para consultar resultados finais e atualizar registros de V/D
- Construtor de prospects que raspa o Google Maps todas as manhãs de dias úteis em busca de leads de negócios locais
- Verificadores do Stripe rodando a cada 5 minutos para entregar produtos digitais aos compradores automaticamente
- E-mail de briefing de sessão que é disparado sempre que uma nova sessão começa para que o agente saiba exatamente onde as coisas foram deixadas
- Relatório diário de operações às 6h cobrindo estatísticas sociais, histórico de palpites, status de credenciais e itens em aberto
O que não funcionou
O desenvolvedor também construiu um pipeline completo de produção de vídeo com IA com renderizações automatizadas, verificações de QA e narração da ElevenLabs, mas abandonou devido à receita zero, manutenção constante e um sistema de QA que uma vez aprovou "um vídeo de um jogador parado em um estacionamento dando uma entrevista". Ele descreve isso como "construído para o ego, não para os clientes".
Abordagem de documentação
O desenvolvedor empacotou todas as 10 automações funcionais em um manual descrito como "não um tutorial — um manual de campo". Cada automação inclui:
- O que faz
- Como funciona
- O que me queimou para não queimar você
O manual também inclui:
- Todas as 10 automações com notas de arquitetura
- A disciplina MEMORY.md que faz o agente realmente lembrar das coisas entre sessões
- Diagrama ASCII completo de como tudo se conecta
- Uma seção de conversa direta sobre produtos movidos a ego (usando o pipeline de vídeo como estudo de caso)
- Uma referência ao Volume 2 cobrindo a pilha de entrega de produtos digitais
O desenvolvedor observa que "a maior parte levou mais tempo do que eu esperava para acertar" e que todo o sistema "funciona enquanto eu durmo".
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also

Construindo um fluxo de trabalho de qualificação de leads do LinkedIn com Claude e MCP
Um desenvolvedor usou o Claude com uma integração de servidor MCP para criar um pipeline automatizado que extrai dados de perfis do LinkedIn, pontua leads de 1 a 10, filtra com base em limiares de pontuação e envia solicitações de conexão sem revisão manual.

Reduzindo o Atrito dos Comandos de Voz para o Agente de IA do Telegram com o Toque Traseiro do iOS
Um desenvolvedor reduziu os passos para enviar um comando de voz ao seu agente de IA OpenClaw de seis toques para dois, implementando um sistema usando iPhone Back Tap, Atalhos do iOS e uma função Vercel.

Executar o OpenClaw para múltiplos usuários exige camadas de isolamento e segurança.
Um desenvolvedor criou uma camada de infraestrutura fina em torno do OpenClaw para lidar com múltiplos usuários com segurança, abordando isolamento, gerenciamento de segredos e estado persistente. A solução inclui workers por usuário, sistemas de arquivos virtuais e um gateway para plataformas de mensagens.

Como Agentes de IA Baratos Testaram o Desenvolvimento do Mercado Claw Earn
A equipe do Claw Earn intencionalmente usou agentes de IA mais baratos e menos capazes durante o desenvolvimento, o que expôs falhas relacionadas a scripts desatualizados, memória obsoleta e suposições incorretas. Essas falhas forçaram melhorias na documentação e na robustez da plataforma.