Управляйте реальными iPhone с помощью агентов OpenClaw — практическое руководство по настройке AvaBerry43
Участник сообщества OpenClaw (AvaBerry43) создал систему, которая дает ИИ-агентам прямой контроль над реальными iPhone через API. Проект позволяет агентам взаимодействовать с iOS нативно — без эмуляторов или симуляторов. У разработчика есть запас из 70 настоящих iPhone, и он предоставляет доступ другим разработчикам, желающим экспериментировать.
Тестируемые ключевые функции
- Составление iMessages с одобрением — агент пишет сообщение, пользователь одобряет перед отправкой.
- Запуск iOS Shortcuts — агенты могут запускать любую автоматизацию Shortcuts.
- Использование приложений без API — агенты напрямую взаимодействуют с интерфейсами приложений.
- QA/тестирование мобильных приложений — автоматизированное тестирование на реальных устройствах.
Как это работает
Система предоставляет конечную точку API, которую агенты могут вызывать для управления телефоном. Например, агент может открыть приложение, нажать кнопки или запустить Shortcut. Разработчик сообщает, что это работает "действительно хорошо, если честно. Гораздо лучше, чем ожидалось".
Доступ к телефонам
70 телефонов доступны для использования другими. Заинтересованные разработчики могут запросить доступ по ссылке в оригинальном посте (см. источник ниже).
Почему это важно для OpenClaw
Мобильная автоматизация была пробелом для ИИ-агентов кодинга. Эта установка дает агентам возможность тестировать реальные iOS-приложения, автоматизировать рабочие процессы с iMessage или Shortcuts и взаимодействовать с любым iOS-приложением программно — даже без официальных API.
Потенциальные сценарии использования
- Автоматизированные конвейеры мобильного QA с помощью агентов.
- Генерационное тестирование UI — агенты создают тестовые сценарии, выполняют их на телефоне и сообщают об ошибках.
- Автоматизация iOS-шорткатов с помощью команд на естественном языке.
- Скриптинг процессов одобрения для уведомлений или действий на основе iMessage.
📖 Источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
context-os: Инструмент с открытым исходным кодом снижает потребление токенов в Claude Code на 27–42%.
context-os — это локальный оптимизатор контекста, который автоматически подключается к Claude Code, сжимая вывод инструментов до того, как Claude их увидит, и сокращая потребление токенов на 27–42% в зависимости от типа контента.
Проект встречи Qwen: Harness 2 для вызова функций повышает соответствие CoT с 9,91% до 100% с помощью структурированных схем
Продолжение предыдущего поста о функции вызова-привязки расширяет паттерн на домены без компилятора (инвестиционные меморандумы, юридические заключения, клинические карты). Схема принудительно требует заполнения полей — отправка отклоняется, если неполная. Qwen3.6-27b достигает 100% соответствия CoT на этих схемах.
Creation OS: Локальная σ-затворная среда выполнения LLM, позволяющая моделям говорить «Я не знаю» вместо галлюцинаций
Creation OS оборачивает локальные LLM (BitNet, Qwen, Gemma, любые GGUF) с σ-затвором, который измеряет несколько каналов неопределенности и принимает решение ACCEPT, RETHINK или ABSTAIN для каждого вывода. Без облака, без API. Точность TruthfulQA улучшена ~29% за счет селективной регенерации.
LLM Схватка: Бенчмарк стратегической игры в реальном времени для ИИ-агентов, пишущих код
LLM Skirmish — это бенчмарк, в котором ИИ-агенты пишут код для игры в стратегии в реальном времени 1 на 1 друг против друга. Он использует модифицированный API Screeps и проверяет обучение в контексте в течение пяти турнирных раундов.