Плагин Claw-Written добавляет поддержку уровня мышления Qwen 3.8 27B в OpenClaw
Запускаете Qwen 3.8 27B на llama.cpp с OpenClaw 2026.6.9, но не хватает встроенного управления уровнем мышления? Один пользователь OpenClaw столкнулся с той же проблемой и поручил своему ИИ-агенту написать плагин для её решения — полностью сгенерированный, не проверенный человеческим глазом.
Зачем нужен этот плагин
Qwen 3.8 управляет уровнями мышления через чат-шаблон, а не через отдельный параметр. Бэкенд llama.cpp в OpenClaw версии 2026.6.9 не поддерживает это из коробки, поэтому уровни мышления игнорируются или применяются неправильно. Плагин устраняет этот разрыв.
Что он делает
- Уровни мышления для каждого вызова API — корректно вставляет значение
enable_thinkingв чат-шаблон для каждого запроса. - Отдельный уровень для heartbeat — установите другой уровень мышления для фоновых heartbeat-вызовов (автор использует
xhigh). - Режим инструкций (мышление отключено) — отключает мышление и применяет параметры сэмплирования, рекомендованные unsloth для оптимального вывода.
- Необязательная защита от тайм-аута — принудительное сжатие в режим инструкций, чтобы избежать тайм-аутов во время длинных цепочек рассуждений.
Как получить
Плагин опубликован на GitLab:
git clone https://gitlab.com/moltwithhat/llamacpp-qwen-thinking
Примечание автора: «Я даже не смотрел на код» — всё это было написано самим ИИ-агентом. Это доказательство концепции, что агенты могут создавать полезные и доступные для обмена инструменты без проверки человеком.
Для кого это
Для тех, кто запускает Qwen 3.8 (или аналогичные модели) на llama.cpp через OpenClaw и хочет точно контролировать уровни мышления для каждого запроса. Если вы полагаетесь на heartbeat или нуждаетесь в режиме инструкций как запасном варианте, это избавит вас от лишней работы.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

RubyLLM: Единый фреймворк Ruby для всех крупных AI-провайдеров
RubyLLM предоставляет единый Ruby-фреймворк для OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama и более 800 моделей. Поддерживает чат, зрение, аудио, инструменты, агентов, стриминг и интеграцию с Rails.

Дообученная модель Qwen3-0.6B превосходит учителя размером 120B в структурированном вызове функций.
Distil Labs опубликовала сквозной конвейер, который дообучает модель Qwen3-0.6B для достижения 79,5% точного соответствия при вызове функций IoT умного дома, превосходя 120B учительскую модель на 29 пунктов. Конвейер использует рабочие трассировки для генерации синтетических обучающих данных без ручной аннотации.

Atoo Studio: Открытая рабочая среда для управления рабочими процессами с кодом Claude в нескольких проектах
Atoo Studio — это открытая рабочая среда, созданная для решения проблемы хаоса в терминалах и вкладках при использовании Claude Code в нескольких проектах. Она вводит ветвление сессий по аналогии с ветками Git и позволяет продолжать работу между Claude Code, Codex CLI и Gemini CLI.

Graft: перехватчики Claude Code сокращают токены grep на 42%
Graft создает постоянный граф знаний для агентов кодирования, сокращая вызовы инструментов на 46%, токены на 42% и повышая правильность SWE-bench с 54% до 66%.