Создание Концертного Радара с OpenClaw: Сбор информации о выступлениях артистов из нескольких источников

Разработчик создал инструмент радара концертов с использованием OpenClaw, работающего на VPS, для автоматического поиска анонсов концертов артистов, на которых он подписан в Spotify. Система специально сканирует концерты в Нью-Йорке и показывает мероприятия до того, как они появятся во многих других местах.
Как работает радар концертов
Система работает по следующему алгоритму:
- Получает около 100 артистов из Spotify, используя данные о подписанных артистах, популярных артистах и недавно прослушанных треках
- Ежедневно сканирует несколько источников, включая сайты площадок (Bowery Ballroom, Brooklyn Steel и др.), DICE, Bandsintown и Ticketmaster
- Нормализует все события в единый формат
- Сопоставляет имена артистов со списком артистов из Spotify
- Удаляет дублирующиеся события из разных источников
- Отслеживает ранее увиденные события, чтобы сообщать только о новых анонсах
- Запускается ежедневно через cron-задачу OpenClaw
Технические сложности и решения
Особенно сложным аспектом был парсинг DICE, где события не находятся в HTML страницы, а скрыты в полезной нагрузке Next.js. Скрипт извлекает данные из <script id="__NEXT_DATA__">, анализируя props.pageProps.events.
Система также обрабатывает нормализацию заголовков, преобразуя сложные названия событий, такие как "Sammy Virji North America Tour 2026 Part 1 (Friday)", в чистые совпадения артистов ("Sammy Virji").
Пример события, которое обнаружила система: Sammy Virji 31 июля 2026 года в Brooklyn Army Terminal: Pier 4, которое появилось из DICE раньше, чем в других источниках.
📖 Прочитать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Практический опыт работы с OpenClaw: настройка, навыки и реальные затраты
Разработчик протестировал OpenClaw для создания семейного помощника, обнаружив, что он может создавать структуры папок, изменять конфигурации, писать Python-скрипты и организовывать файлы напрямую. Для работы потребовался WSL на Windows, ключи API OpenAI с кредитами, дополнительные инструменты для веб-сёрфинга и тщательное управление различными каналами связи.

Автоматизированный конвейер разработки ИИ с 11 контрольными точками качества и профилями уверенности
Разработчик создал конвейер на базе ИИ с 11 автоматизированными контрольными точками качества, который работает от начала до конца без ручных утверждений, используя профили уверенности, автоматическое восстановление и кэширование для автономной обработки проектирования, планирования, сборки, тестирования и проверок безопасности, сокращая использование токенов на 60–84%.

Создание управляемой платформы для размещения ИИ с использованием Rails 8, Docker и Traefik
Разработчик создал управляемую платформу хостинга для AI-приложений, используя Rails 8 монолит, PostgreSQL и API Hetzner Cloud, привлек 50 платящих клиентов за две недели. Технический разбор охватывает проблемы конфигурации Docker, SSE-стриминг через Traefik и обработку аварийных инцидентов с клиентскими инстансами.

Добавление облегченного браузерного слоя в OpenClaw на безголовом VPS
Разработчик делится своим подходом к работе с сайтами, которым требуется больше, чем просто безголовый браузинг, добавляя минимальную визуальную среду браузера только при необходимости, сохраняя VPS безголовым по умолчанию и повторно используя постоянные профили браузера.