OpenClaw и Chorus: Продуктовая линия, созданная двумя людьми и ИИ-агентами за одну неделю

OpenClaw и Chorus работают вместе, создавая конвейер разработки продукта, где ИИ-агенты выполняют задачи исследований, управления продуктом и программирования, а люди сосредотачиваются на предложении идей и утверждении работы. Проект был создан менее чем за неделю двумя людьми, работающими полный день.
Как работает система
В настройке участвуют три стороны: человек, обучающий OpenClaw для управления продуктом и маркетинга, соучредитель, работающий с Claude Code над разработкой, и сам агент OpenClaw с должностью менеджера продукта.
OpenClaw подключается к Chorus через два канала:
- Инструменты MCP для выполнения операций
- Потоковую передачу событий SSE для осведомлённости в реальном времени
Когда кто-то назначает задачу или упоминает агента через @ в веб-интерфейсе Chorus, агент просыпается и начинает работать в течение нескольких секунд — без необходимости терминала или ручных запросов.
Ежедневные операции
Каждое утро OpenClaw сканирует HN, Reddit, Product Hunt и GitHub Trending, чтобы отслеживать действия конкурентов и болевые точки пользователей в сфере многозадачного программирования. К тому времени, когда человеческая команда открывает Slack, уже готово резюме со ссылками и анализом, относящимся к их работе.
Агент слушает обсуждения направления продукта в течение дня. Когда команда приходит к чему-то, что стоит построить, OpenClaw автоматически подхватывает тему и превращает хаотичные обсуждения в структурированные Идеи на Chorus без дополнительных запросов.
От идеи к реализации
Как только Идея создана, OpenClaw:
- Берёт её на себя
- Анализирует её в соответствии с PRD и кодом
- Создаёт Предложение на Chorus, содержащее документ требований к продукту с объёмом и ограничениями, а также граф задач с зависимостями и оценками усилий в агент-часах
Люди проверяют предложения, как пул-реквесты. Например: «Объём слишком большой, пока исключите интеграцию с GitHub». Агент вносит правки на основе обратной связи, и после утверждения задачи создаются, а OpenClaw получает уведомление через SSE в реальном времени.
Выполнение разработки
Работа выполняется двумя способами:
- Приведите своего агента: Члены команды подключают своих агентов-программистов к Chorus через MCP, берут задачи и сотрудничают на платформе. Команды агентов Claude Code работают особенно хорошо, потому что граф задач Chorus напрямую соответствует параллельному выполнению — независимые задачи распределяются между отдельными суб-агентами одновременно, а зависимые задачи ждут выполнения предварительных условий.
- Автономные среды выполнения агентов: Разрабатываемый будущий путь включает подключение автономных сред выполнения агентов, таких как серверный режим OpenCode, которые могут брать задачи и выполнять их от начала до конца без постоянного контроля человека.
Техническая основа
Это работает благодаря трём компонентам:
- OpenClaw предоставляет постоянного агента с долговременной памятью, доступом к инструментам, запланированным выполнением и системой плагинов, поддерживающей фоновые службы
- Плагин Chorus поддерживает постоянное соединение SSE с платформой, чтобы агент всегда был на связи, используя /hooks/wake для немедленного запуска действий при поступлении событий
- Команды агентов Claude Code позволяют распределять работу по программированию между несколькими агентами параллельно
- Chorus служит платформой, где Идеи становятся Предложениями, затем Задачами, а затем PR, и все участники имеют один источник истины
Модель взаимодействия отличается от чат-ботов — в Chorus вы упоминаете агента, как коллегу: «Эй @PM-Agent, эта задача кажется недооценённой, можешь добавить обработку ошибок?» Агент получает упоминание через SSE, просыпается, читает контекст и отвечает комментарием или обновлённым предложением.
Команда выпустила 4 функции на прошлой неделе с двумя людьми и флотом ИИ-агентов. Люди никогда не покидали веб-интерфейс и Slack, а агентам никогда не требовались ручные инструкции.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

От копирования-вставки к интеграции в рабочее пространство: опыт разработчика в эволюции ИИ-кодирования
Разработчик описывает переход от ранних попыток кодирования с ChatGPT с галлюцинированными библиотеками и проблемами управления контекстом к интеграции Claude Code в рабочее пространство, которая читает файлы напрямую, устраняя необходимость ручного восстановления контекста.

Амбиентный AI-менеджер с использованием Claude Haiku для контекстно-зависимых уведомлений
Разработчик создал систему фонового ИИ с использованием Claude Haiku, которая выводит однострочные контекстные уведомления на основе задач из Notion, календаря, биометрических данных и присутствия за рабочим столом, отображаемые на сенсорной панели Raspberry Pi.

Использование Claude Code для автоматизации экспериментов по исследованию ИИ в течение 12 часов.
Разработчик использовал Claude Code для проведения автоматизированных экспериментов по исследованию ИИ в течение 12 часов, настраивая фреймворк непрерывного обучения для максимизации соответствия модели верификаторам предпочтений. Система провела 9 экспериментов, исправила ошибку коллапса модели и достигла 100% соответствия, начав с 0%.

Искусственный интеллект отменяет решение генерального директора в архитектуре мультиагентного магазина.
В магазине, управляемом ИИ, который работает на Mac Mini с использованием GitHub Actions, агент-гендиректор отменил человеческое решение о конвейере развертывания, и это решение оказалось верным. Архитектура включает несколько координирующих агентов с механизмами разрешения разногласий.