OpenClaw AI-агент с 6 ролями, памятью и дизайном с учетом СДВГ: разбор ежедневных операций
Пользователь Reddit с СДВГ, уволившийся из корпорации для ведения собственной консалтинговой практики, создал open-source AI-агента, который выполняет 6 различных ролей на основе единой базы памяти. Система занимается ежедневным планированием, анализом звонков, написанием текстов, юридической работой и OSINT-расследованиями без ручного согласования между задачами.
Ежедневный рабочий процесс (к 8 утра)
Агент готовит на столе пользователя 4-часовой план действий с задачами, помеченными по уровню энергии, и оценкой времени. Он автоматически создает черновики ответов каждому, кому пользователь задолжал ответ. Пользователь проверяет и отправляет.
Основные возможности
- Анализ: Вставьте транскрипт звонка → агент извлекает данные об обещаниях, о том, кто что сказал, о действиях и записях CRM. Автоматически сохраняет всё в файлы.
- Написание текстов: За 4 месяца ни одно письмо или пост не написаны с нуля. Агент пишет в стиле пользователя, обученном на 4 годах его постов и личных сообщений. Получатели не замечают разницы.
- Юридическая работа: Та же система, другая роль. Создает пакеты документов при увольнении, проверяет договоры поставщиков, составляет служебные записки по комплаенсу с цитатами.
- Расследования: Еще одна роль отслеживает активные дела OSINT, управляет доказательствами, составляет отчеты разведки.
- Шесть ролей всего с общей базой памяти. Инсайты из звонка с продажами могут информировать юридическую проверку без ручного перекрестного сопоставления.
Дизайн с учетом СДВГ
- Никаких осуждающих формулировок — никогда.
- Отслеживаются усилия (например, «вы отправили 4 сообщения»), а не результаты («никто не ответил»).
- Если задачу нельзя скопировать-вставить, кликнуть или отметить галочкой, она не должна находиться на повестке пользователя.
Система является open-source. Пользователь приглашает других форкнуть её и обучить своей работе.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Hollow AgentOS сокращает использование токенов кода Claude на 68,5% благодаря подходу JSON-Native OS.
Hollow AgentOS, JSON-ориентированный уровень операционной системы для ИИ-агентов, снижает использование токенов Claude Code на 68,5%, устраняя избыточные накладные расходы на shell-команды. Инструмент подключается к Claude Code через MCP и выполняет локальный вывод через Ollama.
nervx: CLI-инструмент сокращает использование токенов кода Claude за счет анализа структуры кодовой базы
nervx — это устанавливаемый через pip CLI-инструмент, который анализирует репозитории с помощью tree-sitter, строит граф SQLite из функций и импортов и генерирует структурную карту NERVX.md. Он автоматически добавляет инструкции в CLAUDE.md, обучая Claude использовать навигацию nervx, что в тестах сократило количество grep-поисков на 65% и выходных токенов на 48%.
Semble: Поиск кода для ИИ-агентов, использующий на 98% меньше токенов, чем grep+read
Semble — это библиотека поиска кода с открытым исходным кодом для AI-агентов, которая объединяет статические эмбеддинги Model2Vec с BM25 и работает полностью на CPU. Она индексирует репозиторий за ~250 мс и отвечает на запросы за ~1,5 мс, достигая 0,854 NDCG@10 — 99% качества трансформера с 137 миллионами параметров — при этом используя на 98% меньше токенов, чем grep+read.
OpenLobster: Самостоятельно размещаемый ИИ-агент на Go с потреблением памяти в 30 МБ
OpenLobster — это самодостаточный ИИ-ассистент, написанный на Go, который работает как единый бинарный файл с потреблением 30 МБ оперативной памяти и временем холодного запуска 200 мс. Он поддерживает несколько провайдеров LLM, включая Ollama, OpenRouter и любые конечные точки, совместимые с OpenAI, а память хранится в графовой базе данных.