Использование OpenClaw с инструментами ИИ для видео для масштабирования создания короткого контента

Разработчик на r/openclaw поделился своим практическим рабочим процессом для создания коротких видео в больших объёмах, комбинируя OpenClaw с инструментом для видео на ИИ. Подход фокусируется на объёме и тестировании, а не на чрезмерном обдумывании каждого отдельного видео.
Рабочий процесс
Процесс разработчика состоит из четырёх конкретных шагов:
- Использовать OpenClaw для поиска ракурсов, зацепок и контента, который уже работает
- Превратить эти находки в сценарии для коротких видео
- Пропустить сценарии через инструмент для видео на ИИ, который создаёт готовое видео
- Публиковать контент последовательно в Shorts, Reels и TikTok
Ключевые выводы из реализации
Разработчик подчеркнул несколько практических выводов из своего опыта:
- Создание короткого контента рассматривается как игра в числа, а не как доведение каждого видео до совершенства
- Они публикуют 5–10 видео партиями, чтобы тестировать, что находит отклик у аудитории
- ИИ справляется с большей частью «скучной работы» в производстве видео
- OpenClaw помогает определить, какой контент создавать в первую очередь
- Фокус остаётся на ракурсах, предложениях и публикациях, а не на деталях производства
Результаты и масштабируемость
Хотя это не «история о мгновенном миллионере», разработчик сообщил:
- Стабильные переходы по партнёрским ссылкам
- Выплаты от платформ, накапливающиеся со временем
- Реальный заработок с помощью этого подхода
- Более высокая масштабируемость по сравнению с предыдущими методами создания контента
Разработчик пришёл к выводу, что если вы используете OpenClaw, но не сочетаете его с созданием короткого контента, вы, вероятно, упускаете деньги.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Пользователь Reddit делится настройкой Claude Code для портфолио проектов.
Разработчик описывает свой переход от ручного рабочего процесса в Claude.ai к структурированному подходу Claude Code с использованием файловой памяти и файлов CLAUDE.md для планирования и документирования.

Агент OpenClaw демонстрирует рабочий процесс эскалации модели с использованием Claude Opus.
Разработчик описывает, как его агент OpenClaw распознал, что Codex GPT-5.4 застрял на задаче по программированию, эскалировал проблему к Claude Opus 4.6 через Antigravity, обсудил решение, а затем вернулся, чтобы завершить работу автономно.
3B-модель Apple на устройстве как проверяющий для вывода агента OpenClaw
Разработчик подключил 3-миллиардную локальную модель Apple к OpenClaw в качестве фактчекера, который проверяет ответы агента по результатам инструментов перед выводом.

Разработчик рассматривает переход с DeepSeek на Grok для создания финансового AI-агента
Разработчик, создающий финансовое веб-приложение с ИИ на FastAPI/Python, сообщает, что у DeepSeek V3.2 Reasoning время до первого токена составляет 70 секунд, а скорость вывода — около 25 токенов в секунду, из-за чего потоковая передача работает очень плохо. Он рассматривает переход на Grok 4.1 Fast Reasoning с временем до первого токена около 15 секунд и скоростью вывода около 75 токенов в секунду.