MonClaw: минималистичная реализация OpenClaw на базе OpenCode SDK
MonClaw — это новая минималистичная реализация функциональности OpenClaw с использованием OpenCode SDK, предлагающая разработчикам лёгкую альтернативу для создания ИИ-ассистентов в чатах.
Ключевые возможности
- Адаптер Telegram — построен на библиотеке Grammy
- Адаптер WhatsApp — использует библиотеку Baileys
- Простая система памяти — единственный markdown-файл (MEMORY.md), загружаемый при каждом сообщении
- Проактивные обновления памяти — через инструмент-плагин OpenCode (save_memory)
- Heartbeat runner — периодический чеклист из файла heartbeat.md
- Белый список по каналам — с сохранением на диске для безопасности
Модель авторизации
MonClaw переиспользует существующие механизмы аутентификации OpenCode. По умолчанию используется createOpencode(), поэтому SDK запускает и управляет локальным сервером OpenCode. Альтернативно можно задать OPENCODE_SERVER_URL для подключения к уже работающему серверу.
Быстрый старт
Проект требует runtime Bun. После клонирования репозитория и установки зависимостей нужно авторизоваться через OpenCode CLI, настроить переменные окружения (в первую очередь TELEGRAM_BOT_TOKEN) и запустить dev-сервер.
Доступные команды
/remember— принудительно сохранить память/pair— добавить аккаунт в белый список/new— начать новую общую сессию для всех каналов
Проект экспериментальный, автор рекомендует соблюдать осторожность с чувствительными данными.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Измерение стека MCP Claude Code: дружественность к кэшу против экономии байтов и двухстрочное исправление для кэша подсказок
Грег Шевченко тестирует MCP-компрессоры и слои извлечения по двум осям: экономия байтов и кэш-дружественность. Исправление в две строки (сортировка результатов rg, сортировка записей Map) повышает кэш-дружественность с ~0% до 100% без потери экономии байтов. Включает открытый тестовый стенд.
Кортекс: Локальный слой памяти для агентов OpenClaw с затуханием по Эббингаузу
Cortex — это инструмент с открытым исходным кодом для работы с памятью, созданный для решения проблем сжатия контекста у агентов OpenClaw. Он реализует кривые забывания Эббингауза для угасания фактов, сначала импортирует данные из файлов и работает как один 19-мегабайтный бинарный файл Go с SQLite.
LightMem: Облегченная система памяти для LLM-агентов с приростом производительности в 10+ раз и снижением затрат в 100 раз
LightMem — это модульная система памяти для агентов LLM, которая обеспечивает повышение точности до 10,9%, сокращая при этом количество токенов до 117 раз, количество вызовов API до 159 раз и время выполнения более чем в 12 раз. Она предназначена для масштабируемого рассуждения в длинных контекстах в рамках рабочих процессов агентов.
Навыки Claude: 12 строгих наборов правил кодирования для TypeScript, Rust, Swift, Go, JS, Postgres и аудитов
12 файлов Markdown с авторитетными правилами, учитывающими версии, для TS, Rust, Swift, Go, JS, Postgres, безопасности, производительности, тестирования, проверки кода, стандартов GitHub и git-коммитов. MIT, бесплатно, без регистрации.