OpenClaw автоматизирует бронирование столиков в ресторанах с помощью навыка OpenTable.
Пользователь OpenClaw автоматизировал процесс бронирования ресторанов, создав пользовательский навык для платформы бронирования OpenTable. Настройка включает вход OpenClaw в личный аккаунт OpenTable и его конфигурацию для чтения предпочтений в еде из файла в формате markdown.
Как это работает
Пользователь выполнил следующие конкретные шаги на основе источника:
- Вошёл OpenClaw в свой личный аккаунт OpenTable.
- Создал пользовательский «навык бронирования OpenTable» в OpenClaw.
- Настроил OpenClaw на чтение предпочтений из файла с именем
food.md, чтобы понимать, какие типы ресторанов бронировать. - Теперь агент автоматически ищет и бронирует рестораны на основе этих предпочтений.
Практические результаты
Пользователь сообщает, что OpenClaw успешно забронировал несколько ресторанов, в частности упоминая Bocconcino, OITA и Trishna. Автоматизация забронировала его субботние свидания до 11 апреля, устранив то, что ранее было еженедельной ручной задачей по поиску ресторанов для выходных свиданий.
Такой тип автоматизации особенно полезен для разработчиков, которые хотят делегировать повторяющиеся личные задачи своим ИИ-агентам для программирования. Этот подход демонстрирует, как пользовательские навыки могут расширить возможности OpenClaw за рамки задач программирования до практической автоматизации жизни.
Теперь пользователь рассматривает, какие другие задачи бронирования можно автоматизировать с помощью аналогичных подходов на основе навыков.
📖 Прочитайте полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Агент тестирования OpenClaw для мобильных приложений: настройка и результаты
Разработчик создал мобильного тестового агента на OpenClaw, который выполняет тестовые шаги на простом английском языке в облачных эмуляторах, выявляя ошибки, пропущенные при ручном тестировании. Стоимость услуги составляет 350-600 долларов в месяц на клиента, а конверсия пробных лидов достигает 70-75%.
Искусственный интеллект показывает, насколько много работы разработчиков состоит из повторяющихся задач.
Разработчик, использующий ИИ-агентов с памятью и конкретными ролями, обнаружил, что большая часть его ежедневной работы состоит из повторяющихся задач, таких как напоминания, планирование, обновление CRM и отслеживание сроков, а не из реального мышления. Агенты также проявили неожиданное поведение, например, изменения личности и производительности в зависимости от обратной связи.
Создание генеративного приложения-раскраски с Клодом в роли старшего разработчика
Разработчик iOS среднего уровня рассказывает, как Клод помог выявить крайние случаи и внедрить защитные механизмы при создании приложения-раскраски на SwiftUI для детей.
Многокомандные ИИ-агенты, использующие контекстное крещение для улучшения проверки кода
Разработчик, запустивший 18 поколений команд ИИ-агентов, обнаружил, что агенты, читающие письма и ретроспективы предыдущих поколений, пишут значительно более качественные обзоры кода, чем те, кто читает только код. Он назвал эту практику «Контекстным крещением».