Tutorial da primeira hora do OpenClaw: crie um painel de reivindicações do Reddit para o Airtable

Este walkthrough leva uma automação OpenClaw do começo ao fim: ele puxa posts de dois feeds do Reddit, filtra com uma rubrica explícita, grava as claims aceitas no Airtable, salva o fluxo de trabalho como uma skill e o agenda. O resultado é um quadro de claims de modelos raspadas do r/openclaw e do r/hermesagent, com a frase e o link de cada uma.

Por que dividir o pipeline em cinco etapas

A estrutura que está sendo ensinada tem cinco partes: uma fonte que muda, um julgamento que você define, um destino que você consegue ver, uma skill reutilizável e um agendamento. Manter as etapas separadas facilita localizar falhas — verifique se o RSS continha o post, se a rubrica o rejeitou e se a gravação no Airtable preservou todos os campos. O autor observa que o RSS evita tanto um login quanto uma solicitação de acesso à API do Reddit, o que o agente levantou por conta própria quando solicitado a planejar primeiro.

Etapa 0 — peça um plano antes de qualquer dado

Não comece pedindo dados. O prompt usado foi, essencialmente: descreva como acompanhar o que as pessoas dizem sobre novos modelos de IA no r/openclaw e no r/hermesagent, manter um quadro atualizado de claims, percorrer isso passo a passo, o que puxar, como julgar, para onde vai a saída, e escrever tudo como um PDF. A resposta foi um PDF curto cobrindo a fonte, o filtro, o destino e as questões em aberto — e ele planejava usar RSS.

Etapa 1 — puxe os dados e olhe para eles

Peça os 20 posts mais recentes de cada feed, imprimindo título, autor, data e as primeiras linhas do corpo como uma lista numerada. Os dois feeds retornaram; quase tudo era conversa de configuração, "qual modelo devo usar" e posts de imagem sem texto. É justamente esse o ponto de olhar antes de transformar.

Etapa 2 — escreva o julgamento

Transforme posts em claims, uma linha por claim, e mostre as linhas antes de gravar em qualquer lugar. Na execução do autor em 22 de setembro, o Reddit retornou 25 posts por feed apesar do pedido de 20 posts — 50 posts no total. As contagens dos feeds podem variar. Oito produziram claims; os outros 42 não nomearam nenhum modelo nem fizeram uma claim clara positiva ou negativa.

Etapa 3 — envie para algum lugar que você consiga ver

Crie uma base no Airtable chamada "First hour" e uma tabela "Model Claims", com Model e Sentiment como seleção única, Summary e Full Claim como texto longo, e Post como URL. Depois crie um token em airtable.com/create/tokens com data.records:read, data.records:write e schema.bases:read, com escopo apenas para essa base. Coloque-o em TOOLS.md para o teste inicial, nunca faça commit desse arquivo e mova-o para o seu gerenciador de segredos normal assim que a integração funcionar. A primeira gravação adicionou as oito claims revisadas; após execuções posteriores, o quadro continha 38 claims em 28 modelos, cada linha vinculada ao seu post.

Etapa 4 — salve as etapas como uma skill

Transforme o fluxo em uma skill com uma Claim Key construída a partir de modelo + URL do post + resumo. Crie ou atualize apenas; nunca exclua. Reexecutar a mesma entrada não deve criar duplicatas. Aprove o arquivo da skill antes da primeira execução, depois execute uma vez e informe linhas criadas versus inalteradas. A skill contém os feeds, a rubrica, o destino e o agendamento.

Para quem é

Desenvolvedores que já usam um agente para conectar RSS a um armazenamento estruturado e querem um template limpo de cinco etapas que possam copiar.