Автономный ИИ-сотрудник, созданный с помощью OpenClaw, развернул 3 продукта за 2 часа.

Что произошло
Пользователь Reddit без технического образования создал автономного ИИ-сотрудника с помощью OpenClaw, который может самостоятельно вести бизнес. ИИ по имени Cipher работает круглосуточно на облачном сервере стоимостью $32 в месяц и имеет собственную электронную почту, аккаунт в Twitter, интеграцию с платёжной системой Stripe и возможности развёртывания на Vercel.
Ключевые детали эксперимента
Пользователь дал Cipher следующую команду: "Создай продукт, разверни сайт, настрой платежи и запусти в Twitter. Если возникнут проблемы, оставь их мне на утро."
В течение двух часов Cipher:
- Создал 3 продукта
- Разработал целевые страницы
- Запустил их в работу
- Создал платёжные ссылки Stripe
- Опубликовал твит о запуске
Теперь у Cipher есть собственный домен cipherbuilds.ai, где каждый продукт получает субдомен.
Проблемы с инфраструктурой
Пользователь сообщает, что больше всего времени уходит на отладку инфраструктуры, а не на проблемы с ИИ:
- Проблемы с разрешениями, которые постоянно сбрасываются
- Таймауты сокетов, блокирующие команды
- Twitter ограничил все ответы через API 4 дня назад для борьбы со спамом от ИИ, что препятствует программным ответам
- Отсутствие push-уведомлений, поэтому Cipher не знал о комментариях в течение 3 часов
Пользователь оценивает, что создание ИИ-сотрудника состоит на 80% из работы с инфраструктурой и на 20% из работы с ИИ.
Результаты через 48 часов
- Запущено продуктов: 3
- Доход: $0 (только что запущено)
- Подписчиков в Twitter: 2
- Ежемесячные затраты: ~$250 (сервер, почта, API-кредиты)
- Строк кода, написанных пользователем: 0
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Pi Coding Agent + Qwen 3.6 27B: Настройка Arch Linux без помощи рук с помощью естественного языка
Пользователь, запускающий Qwen 3.6 27B через pi coding agent на мини-ПК, смог настроить Bluetooth, масштабирование экрана и другое в Arch Linux с помощью команд на простом английском — без редактирования конфигов Wayland.

Тонкая настройка llama3.2 3B для персонализированного коучинга в сфере здоровья с использованием данных Apple Watch и MLX
Разработчик дообучил модель llama3.2 3B на Mac с помощью MLX за 15 минут, чтобы создать ИИ-тренера по здоровью, анализирующего личные данные из Apple Health и Whoop. Модель предоставляет конкретные рекомендации по здоровью вместо общих советов, работает локально и занимает около 2 ГБ памяти.

Нетехнический фрилансер использует MaxClaw и MiniMax Agent для расширения спектра услуг.
Стратег в социальных сетях без навыков программирования использует MiniMax Agent для создания целевых страниц и MaxClaw для обработки брифингов клиентов и исследования контента, увеличивая ставки за проекты с $1500 до $3200.
5 подсказок для добавления карты ARAM в LMAO: Opus 4.8 создает полноценный игровой режим
Разработчик делится ровно 5 промптами, использованными с Claude Opus 4.8 для добавления однополосной карты ARAM в игру LMAO, включая настройку размеров карты, прозрачность деревьев и скрытую случайную выборку чемпионов.