Переход с OpenClaw на Cowork + Claude Code: опыт разработчика

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 30 марта 2026 г.🔗 Source
Переход с OpenClaw на Cowork + Claude Code: опыт разработчика
Ad

Разработчик поделился опытом перехода с OpenClaw на Cowork от Anthropic с сессиями Claude Code. После месяца работы с OpenClaw, где использовалось 17 навыков, ежедневные автоматизации и система памяти, которая «вроде работала», он перенёс всё на Cowork за выходные, когда Anthropic выпустил Cowork с диспетчеризацией и сессиями Claude Code.

Архитектура: Cowork как мозг, Claude Code как руки

Cowork служит уровнем оркестрации — получает инструкции, решает, куда что направить, запускает cron-задачи и поддерживает память между диалогами. Claude Code занимается выполнением — читает файлы, пишет код, запускает скрипты и выполняет операции с git. Вы взаимодействуете с Cowork, который передаёт задачи Claude Code, когда требуется выполнение кода, а затем возвращает результаты.

Трёхуровневая контекстная архитектура

Разработчик реализовал систему контекста, основанную на идее, что «качество агента в основном зависит от качества контекста».

  • Уровень 1: Глобальные инструкции Cowork — Загружаются в каждый диалог через настройки десктопного приложения, минимальны (около 5 строк, описывающих личность пользователя, язык и рабочие привычки).
  • Уровень 2: CLAUDE.md — Находится в корне рабочего пространства, читается Claude Code при запуске. Это руководство по эксплуатации (менее 200 строк), описывающее, как работать, какие файлы важны и как работает память.
  • Уровень 3: Папка context/ — Содержит профиль пользователя, личность агента и бизнес-документы. Не загружается каждый раз — агент подтягивает нужное в зависимости от задачи.

Структура рабочего пространства

agent-workspace/
├── CLAUDE.md
├── context/
│   ├── USER.md ← Профиль и предпочтения пользователя
│   ├── SOUL.md ← Личность агента
│   ├── IDENTITY.md ← Идентичность агента
│   └── business/ ← Бизнес-контекстные документы
├── agents/
│   ├── default.md
│   ├── code-reviewer.md
│   ├── seo-analyst.md
│   └── ceo-agent.md
├── skills/
│   ├── README.md
│   └── x-scanner/
│       ├── SKILL.md
│       └── x-scan.js
├── memory/
├── data/
└── .gitignore

Реализация памяти

Система использует два уровня памяти:

  • Автоматическая память Cowork — Обеспечивает сохранность диалогов между чатами, хранит предпочтения, контекст проекта и указатели на ресурсы. Загружается автоматически и описывается как «знание вас как личности».
  • Память рабочего пространства memory/ — Хранит ежедневные логи сессий в git-репозитории, читается Claude Code во время работы. Это представляет собой «воспоминание о сделанном».
Ad

Тестовые сценарии

Разработчик протестировал четыре сценария:

  • Сканер X-KOL — Передано Claude Code, читает конфигурацию навыка, запускает скрипт, сканирует аккаунты X, находит 135 сигналов, выводит сводку. Настроено как ежедневная cron-задача на 9 утра.
  • Стратегический обзор CEO — Загружает конфигурацию агента плюс бизнес-контекст, запускает сократические вопросы с четырёх сторон (инвестор, пользователь, конкурент, команда). С минимальным контекстом выдавал общие вопросы; после добавления реальных финансов и конкурентной разведки вопросы стали достаточно конкретными, чтобы быть полезными.
  • Ежедневный брифинг — Cowork полностью справился с этим самостоятельно — открыл Gmail и Calendar через Chrome, собрал входящие и расписание, нашёл отраслевые новости, составил брифинг. Никогда не передавалось Claude Code.
  • YouTube Clipper — Сторонний навык с GitHub, который скачивает полный подкаст (59 минут), анализирует субтитры для разбивки на главы, выбирает 3 лучших сегмента, обрезает видео, добавляет двуязычные субтитры. Потребовалась отладка смещений времени субтитров в конфигурации навыка.

Преимущества перед OpenClaw

  • Настоящие cron-задачи — У Cowork есть реальное планирование cron, в отличие от чек-листа HEARTBEAT.md в OpenClaw, который требовал ручного запуска.
  • Маршрутизация диспетчеризации — Cowork решает, обрабатывать ли задачи самостоятельно или отправлять Claude Code, тогда как OpenClaw всё запускал по одному пути.
  • Постоянство памяти — Cowork запоминает вещи между диалогами без инструкций, тогда как OpenClaw требовал абзацев инструкций по управлению памятью в MEMORY.md и всё равно терял контекст.
  • Переключение ролей в середине диалога — Разработчик упоминает эту возможность, но источник обрывается на середине предложения.

📖 Прочитать полный источник: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Использование yavy.dev для запросов к документации OpenClaw через ИИ для помощи с настройкой.
Кейсы

Использование yavy.dev для запросов к документации OpenClaw через ИИ для помощи с настройкой.

Пользователь сообщает об успешной настройке OpenClaw, используя yavy.dev для индексации документации и запросов через Claude AI, перейдя от непонимания к рабочей конфигурации за один день.

OpenClawRadar
Искусственный интеллект Claude используется как резервный мозг для Alexa для обработки неподдерживаемых команд.
Кейсы

Искусственный интеллект Claude используется как резервный мозг для Alexa для обработки неподдерживаемых команд.

Разработчик создал легковесный слой, в котором Claude AI обрабатывает каждую неудачную команду Alexa, работая с хинди, трансляцией CCTV и управлением неумными устройствами. Система использует WebSocket для управления телевизором, DLNA для приставок и преобразование RTSP→HLS для CCTV.

OpenClawRadar
Claude AI использовался для автоматизации исследования и ранжирования стартапов YC W26.
Кейсы

Claude AI использовался для автоматизации исследования и ранжирования стартапов YC W26.

Пользователь Reddit автоматизировал исследование для венчурных ассоциатов, поручив Claude изучить каждый стартап из YC W26 и оценить их по критериям: достоверность основателей, реальность продукта, рыночные возможности и конкуренция, присвоив рейтинги от S до D.

OpenClawRadar
Модифицированный vLLM 0.17.0 работает на Tesla P40 для транскрипции в реальном времени с использованием Qwen3 ASR 1.7B.
Кейсы

Модифицированный vLLM 0.17.0 работает на Tesla P40 для транскрипции в реальном времени с использованием Qwen3 ASR 1.7B.

Разработчик модифицировал vLLM 0.17.0 для работы на графических процессорах Tesla P40 с архитектурой Pascal, достигнув почти полного аппаратного ускорения для транскрипции лекций в реальном времени с использованием модели Qwen3 ASR 1.7B. Форк доступен на GitHub.

OpenClawRadar