Локальный менеджер проектов в стиле Trello для агентов OpenClaw, использующий файлы в формате markdown.

Локальное управление проектами для агентов OpenClaw
Разработчик создал систему управления проектами в стиле Trello, специально разработанную для работы с ИИ-агентами OpenClaw, сохраняя безопасность за счёт локального хранения всех данных. Инструмент решает проблемы подключения конфиденциальных клиентских проектов к внешним сервисам, работая полностью на машине OpenClaw (в данном случае — на старом ноутбуке) и будучи доступным только в локальной сети.
Техническая реализация
Система использует простой технологический стек:
- Бэкенд: Node.js + Express для API-сервера и обслуживания статических файлов
- Фронтенд: React + react-trello для Kanban-интерфейса с функцией перетаскивания
- Уровень данных: Файлы Markdown с YAML frontmatter вместо базы данных
- Библиотеки: gray-matter для парсинга frontmatter, multer для загрузки изображений, nanoid для генерации уникальных ID карточек и lucide-react для иконок
Как это работает
Каждая карточка проекта хранится как файл .md на диске. Сервер Express читает и записывает эти файлы через REST API, который использует React-фронтенд. Агент OpenClaw полностью обходит API и взаимодействует с файлами карточек напрямую в файловой системе. Изображения хранятся в локальной директории и обслуживаются через API с аутентификацией по токену.
Система поддерживает все основные функции Trello: создание карточек, чек-листов, загрузку изображений и добавление комментариев. Разработчик использует Telegram для уведомления своего агента о готовности новых карточек, и агент продемонстрировал способность создавать собственные карточки, управлять приоритетами и обрабатывать чек-листы.
В настоящее время разработчик хранит проект в приватном репозитории и рассматривает возможность инвестировать больше времени в его дальнейшее развитие для более широкого использования.
📖 Прочитать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

4-уровневая архитектура базы знаний для повышения точности ИИ-агентов
Разработчик создал структурированную базу знаний из 200+ статей для предоставления контекста в конкретной предметной области AI-агентам, реализовав 4-уровневый конвейер с классификацией запросов, что сократило расход токенов примерно на 40%.

Тестирование 88 малых моделей GGUF на Mac Mini M4 с 16 ГБ памяти.
Автоматизированный конвейер протестировал 88 моделей GGUF на Mac Mini M4 с 16 ГБ оперативной памяти, определив 9 непригодных к использованию и 4 модели LFM2-8B-A1B MoE на границе Парето по скорости и качеству.

Qwen 3.6 27B F16 проходит тест программирования Pacman, но 8-битные квантизации проваливаются — ключевые уроки по шаблонам и спекулятивному декодированию MTP
Пользователь с одного раза заставляет клон Pacman работать с Qwen 3.6 27B F16 — две из трех попыток дают почти идеальные игры. 8-битные квантизации полностью проваливаются. Подробные заметки о настройке шаблона чата и ускорении декодирования с MTP.

Почему Codex всё ещё превосходит Claude Code для сложных монолитов на Python
Старший разработчик сравнивает Codex и Claude Code на примере продакшен-монолита на Python со смешанными архитектурными слоями. Codex побеждает в бэкенд-работе благодаря лучшему планированию, повторному использованию кода и соблюдению принципов harness-инженерии.