O usuário do OpenClaw automatiza pagamentos de estacionamento ao fazer engenharia reversa do portal governamental

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: March 13, 2026🔗 Source
O usuário do OpenClaw automatiza pagamentos de estacionamento ao fazer engenharia reversa do portal governamental
Ad

O que aconteceu

Um desenvolvedor usou o OpenClaw para construir um sistema automatizado de pagamento de estacionamento após esquecer repetidamente de pagar e receber multas. A abordagem inicial usava automação de navegador que custava cerca de US$ 3 por transação, mas depois ele fez engenharia reversa do portal do governo para criar um script mais eficiente.

Como funciona

O sistema roda em um Mac mini local com custo operacional zero. O script é executado em um cronograma duas vezes por dia, pagando por 15 minutos de estacionamento cada vez. Ele envia notificações no Telegram apenas quando falha - execuções bem-sucedidas não acionam notificações. Se o script falhar, ele notifica o agente do OpenClaw para tentar reparos.

O usuário forneceu este prompt para configurar o sistema:

Você pode pagar por 15 minutos de estacionamento aqui. [link do site do governo para pagar estacionamento] Você faz o processo pela primeira vez. Faremos isso em um cronograma 2x por dia, então precisamos descobrir como fazer com o mínimo absoluto de tokens. Idealmente totalmente scriptado que só notifica você se falhar. E se tiver sucesso, me notifica. Faça manualmente desta vez para descobrir. Idealmente temos sessão logada. Talvez possamos falsificar mensagens da API? Ou algum tipo de automação de navegador para fazer isso. Defina um estacionamento de 15 min agora para o teste. Então em 20 min podemos tentar seu fluxo automatizado. Não agende automaticamente o próximo, apenas adicione capacidade e eu enviarei uma mensagem para você tentar mais tarde.
Ad

Abordagem técnica

O usuário começou com automação de navegador, mas achou caro. Ele então fez engenharia reversa do portal do governo para criar uma solução mais eficiente. A implementação atual usa uma abordagem totalmente scriptada que minimiza o uso de tokens. O usuário mencionou explorar opções como manter uma sessão logada ou falsificar mensagens da API para melhorar a eficiência.

Para desenvolvimento futuro, o usuário sugeriu adicionar uma webcam para detectar quando fiscais de estacionamento estão por perto e pagar pelo estacionamento apenas nesses momentos.

📖 Read the full source: r/clawdbot

Ad

👀 See Also

Claude Code Lança Jogo Multiplayer Completo a Partir de Projeto Pela Metade
Use Cases

Claude Code Lança Jogo Multiplayer Completo a Partir de Projeto Pela Metade

Um desenvolvedor usou o Claude Code para completar um jogo competitivo de estimativa chamado Closer, adicionando multiplayer em tempo real via Supabase Realtime, sistema de classificação ELO, desafios diários com rankings percentuais, painel de análise comportamental, roteamento do lado do cliente e acompanhamento de calibração de confiança.

OpenClawRadar
Executando Ferramentas de IA OpenClaw em Laptop Básico Sem GPU
Use Cases

Executando Ferramentas de IA OpenClaw em Laptop Básico Sem GPU

Um usuário executou com sucesso as ferramentas de IA OpenClaw em um laptop básico sem GPU dedicada, compartilhando seu processo de configuração em um tutorial no YouTube.

OpenClawRadar
Usuário Usa com Sucesso a Claude AI para Redigir Declaração de Mitigação Legal
Use Cases

Usuário Usa com Sucesso a Claude AI para Redigir Declaração de Mitigação Legal

Um usuário do Reddit relata usar o Claude AI para ajudar a vencer um caso de infração de trânsito, baixando os detalhes da infração e solicitando ao Claude que escrevesse uma declaração de mitigação, o que impressionou o juiz.

OpenClawRadar
Ajuste Local Fino do Llama 3.2-1B para Detecção de Segredos Supera o Modelo da Wiz
Use Cases

Ajuste Local Fino do Llama 3.2-1B para Detecção de Segredos Supera o Modelo da Wiz

Um desenvolvedor replicou e melhorou o modelo de detecção de segredos da Wiz usando IA puramente local, alcançando 88% de precisão e 84,4% de recall com o Llama 3.2-1B. O processo envolveu aumento de conjunto de dados com geração procedural e rotulagem local usando Qwen3-Coder-Next.

OpenClawRadar