📖 Guias
Step-by-step tutorials and how-to articles
Escalando Código Agêntico para Mais de 150 PRs/Semana: Lições de US$ 85 Mil em Tokens na Lovable
Alexander Lebedev compartilha como escalou de 20–30 PRs/semana com um humano para 150+ PRs/semana com um enxame de agentes de IA, gastando $85K em tokens desde janeiro. Principais aprendizados: classificação de risco, revisão por IA substituindo a revisão humana de código e o desafio de preservar a difusão do conhecimento.
Precificação de Agentes de IA: Lições da Venda do OpenClaw para Pequenas Empresas
Após meses vendendo agentes OpenClaw para escritórios de advocacia e imobiliárias, um desenvolvedor compartilha estratégias práticas de precificação: precificação por assento falha, enquadramento como 'funcionário de IA' vence, e repasse de custos de LLM evita erosão de margem.
Método de Codificação de IA com Rédea Curta: Vença a Fábula Mantendo o Controle
O método de coleira curta de Greg Slepak para agentes de IA de código: planejar, revisar cada diff, negar mudanças ruins, commit após subtarefas. Supera a qualidade do Fable mantendo o desenvolvedor no loop.
Como um Agente Inativo Queimava 50M Tokens por Dia – e Como Corrigir Isso
Um agente OpenClaw ocioso queimava 50 milhões de tokens por dia com pings de heartbeat em uma sessão inchada. Um usuário do Reddit conta como rastreou o vazamento e o corrigiu com alterações na configuração.
Corrigir lentidão do OpenClaw em sessões longas: injeção de contexto com continuação-pulo para cache do llama.cpp
Uma correção real para sessões do OpenClaw que ficam mais lentas com o tempo: defina contextInjection como continuation-skip para preservar o cache de prompt do llama.cpp, reduzindo a avaliação de prompt de 130s para 1,3s.
Jornada de Memória OpenClaw: Busca Integrada vs MemPalace para Recuperação de Sessão em Tempo Real
Um desenvolvedor compara o memorySearch integrado, QMD e MemPalace em um Intel Mac. A indexação em tempo real de sessões encontra problemas; ele adota uma estratégia de recall dividido com reindexação via cron.
Execute o OpenClaw com um LLM Local no macOS – Guia para 16–24GB de RAM
Um guia prático para configurar um modelo Qwen 3.5 quantizado com OpenClaw no macOS (16–24 GB de RAM), incluindo uma habilidade de teste para verificação.
Construindo um Assistente Multiagente Totalmente Local com OpenClaw e Ollama
Um desenvolvedor compartilha sua stack para um assistente pessoal de IA totalmente local usando OpenClaw e Ollama, incluindo modelos qwen3.5:35b-a3b, gemma3:4b, mistral:7b, servidores MCP para Home Assistant e Gmail, e uma interface de Bot do Telegram.
5 Erros Comuns na Configuração do OpenClaw e Como Corrigi-los
Correções práticas para os cinco erros mais comuns na configuração do OpenClaw: pular a memória persistente, sem acesso externo, sobrecarga do prompt do sistema, falta de comportamento de fallback e uso de um único modelo.
Guia de Automação de Busca de Empregos no OpenClaw — Preferências, Cron Jobs e Filtragem
Um guia prático usando OpenClaw para automatizar a busca de empregos: defina uma especificação clara de preferências, escolha uma ferramenta para obter vagas (automação de navegador, scraping ou API estruturada) e valide o fluxo antes de configurar um cron job.
7 Maneiras para Novos Engenheiros Prosperarem com IA: Domine Fundamentos, Colabore com IA, Construa Projetos de Ponta a Ponta
Artigo do IEEE Spectrum por Lokesh Lagudu oferece 7 dicas práticas para novos engenheiros prosperarem em um mundo impulsionado por IA, enfatizando fundamentos, colaboração com IA e aprendizado baseado em projetos.
Ajuste Fino do Qwen 3:0.6B para Categorização de Perguntas – Resultados da Linha de Base vs. Ajuste Fino
Ajuste fino de um LLM minúsculo de 0,6B parâmetros (Qwen 3:0.6B) com cerca de 850 perguntas domésticas usando Unsloth. A abordagem inicial com prompt obteve 10% de precisão; os resultados do fine-tuning provavelmente excedem 80-90%.