OpenClaw 2026.3.22-beta.1: Ключевые изменения в рабочем процессе для разработчиков плагинов и автоматизации браузера
Установка плагинов теперь предпочитает ClawHub
Команда openclaw plugins install <package> теперь сначала проверяет ClawHub на наличие npm-совместимых имён, возвращаясь к npm только если пакет не найден на ClawHub. Это меняет предыдущий порядок разрешения. Если вы поддерживаете внутренние или общедоступные плагины, разместите их на ClawHub, чтобы установка работала без указания источника пользователями. Проверьте все скрипты установки плагинов, чтобы убедиться, что они по-прежнему разрешаются корректно.
Ретранслятор расширения Chrome удалён
Устаревший путь ретрансляции расширения Chrome, встроенные ресурсы расширения, driver: "extension" и browser.relayBindHost удалены. Автоматизация браузера, полагающаяся на это, перестанет работать при обновлении. Запустите openclaw doctor --fix, чтобы автоматически перенести локальные конфигурации хоста на путь существующей сессии/пользователя. Docker, безголовые, песочничные и удалённые потоки браузера, использующие чистый CDP, не затронуты. Создавайте будущие конфигурации агентов браузера на основе существующей сессии.
Генерация изображений объединена
Обёртка навыка nano-banana-pro и связанная документация/примеры удалены. Генерация изображений теперь стандартизирована на основном инструменте image_generate. Если вы копировали конфигурацию навыка nano-banana-pro, она не работает. Новый путь — установить agents.defaults.imageGenerationModel.primary: "google/gemini-3-pro-image-preview" в вашей конфигурации. Обновите все профили агентов, которые использовали старую обёртку навыка.
Критические изменения в Plugin SDK
Новая публичная поверхность Plugin SDK — openclaw/plugin-sdk/*. Старый openclaw/extension-api удалён без совместимости. Это критическое изменение для авторов плагинов — старые импорты перестанут работать немедленно. Встроенные плагины должны использовать внедрённую среду выполнения для операций на стороне хоста. Если вы публикуете или используете общедоступные плагины, проверьте, были ли они перенесены, перед обновлением. Прочтите руководство по миграции на docs.openclaw.ai/plugins/sdk-migration.
Удалены устаревшие переменные окружения и каталоги состояния
Устаревшие переменные окружения совместимости CLAWDBOT_* и MOLTBOT_* больше не работают. Устаревший каталог состояния .moltbot и автоматическое обнаружение/откат миграции moltbot.json также удалены. Если ваше состояние всё ещё находится в ~/.moltbot, переместите его в ~/.openclaw или явно установите OPENCLAW_STATE_DIR. Проверьте ваши файлы .env и конфигурации Docker с помощью grep для MOLTBOT или CLAWDBOT перед обновлением.
Новая команда /btw
Добавлена команда /btw для побочных вопросов, которые получают быстрые ответы без инструментов о текущей сессии, не влияя на будущий контекст сессии.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Подписчики ЕС сообщают о нераскрытых ограничениях использования Claude Pro – возможное нарушение законодательства о защите прав потребителей
В одном из постов на Reddit описывается, как маркетинговые обещания Claude Pro «без ограничений» приводят к дополнительным расходам для пользователей из ЕС и скрытым лимитам сессий, что может нарушать директивы ЕС о защите прав потребителей.
Claude Code якобы отклоняет запросы или взимает дополнительную плату, когда в коммитах упоминается 'OpenClaw'
Твит от Theo утверждает, что Claude Code либо отказывает в запросах, либо взимает дополнительную плату, если ваши git-коммиты упоминают 'OpenClaw', что вызвало обсуждение на HN.
Текущее состояние китайских больших языковых моделей: лидеры рынка, открытые модели и бизнес-модели
Анализ на Reddit описывает ландшафт китайских больших языковых моделей (LLM), определяя Doubao от ByteDance как лидера на рынке проприетарных моделей, а DeepSeek — как самую инновационную компанию. В отчёте также изложены бизнес-модели основных игроков и «Шести AI-тигрят», которые сосредоточены на моделях с открытыми весами.
TabFM: Фундаментальная модель Google с нулевым обучением для классификации и регрессии табличных данных
TabFM применяет обучение в контексте к табличным данным, устраняя необходимость в настройке гиперпараметров и инженерии признаков для классификации и регрессии. Доступен на Hugging Face и GitHub.