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

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 23 февраля 2026 г.🔗 Source
Использование OpenClaw с инструментами ИИ для видео для масштабирования создания короткого контента
Ad

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
Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

Пользователь Reddit делится настройкой Claude Code для портфолио проектов.
Кейсы

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.

OpenClawRadar
Агент OpenClaw демонстрирует рабочий процесс эскалации модели с использованием Claude Opus.
Кейсы

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.

OpenClawRadar
🦀
Кейсы

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.

OpenClawRadar
Разработчик рассматривает переход с DeepSeek на Grok для создания финансового AI-агента
Кейсы

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.

OpenClawRadar