Пользователь OpenClaw автоматизирует кросс-платформенное форматирование контента с помощью пользовательского навыка.
Разработчик на r/openclaw поделился своим решением для автоматизации публикации контента на разных платформах с помощью OpenClaw. Пользователь пишет контент о Web3 для нескольких платформ и ранее сталкивался с проблемой ручной корректировки форматирования.
Что делает навык
Разработчик создал простую цепочку в OpenClaw, которая обрабатывает весь его рабочий процесс кросс-постинга. Согласно источнику:
- Пользователь помещает свой черновой текст в локальную папку
- Навык OpenClaw обрабатывает контент
- Он выводит идеально отформатированные версии для каждого целевого сайта
Навык специально решает проблемы форматирования, такие как:
- Исправление таблиц в разметке под требования каждой платформы
- Корректировка тегов в соответствии с особенностями каждого сайта
- Обработка повторяющейся работы по форматированию, которую ранее приходилось выполнять вручную
Опыт пользователя
Разработчик отметил, что ручное исправление форматирования для каждой платформы было "ужасным" до автоматизации. После внедрения навыка OpenClaw он обнаружил, что инструмент "гораздо лучше справляется с этой скучной повторяющейся работой, чем настоящее программирование".
Пост также вызвал обсуждение других нишевых автоматизированных процессов, и разработчик спросил: "Какие странные нишевые процессы вы используете?"
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Управление кодом Claude через WhatsApp с помощью функции Каналы
Разработчик подключил WhatsApp к активной сессии Claude Code с помощью функции Channels (версия 2.1.80+), что позволяет использовать текстовые сообщения, голосовые заметки с транскрипцией через Whisper и голосовые ответы с помощью OpenAI TTS для взаимодействия с одной и той же сессией CLI.
OpenClaw как разработчик: двухнедельный эксперимент с изолированными ИИ-агентами кодирования
Разработчик создал автономного «AI-разработчика» на базе OpenClaw, который работает в Slack, использует Claude Code для написания кода и работает с конфигурациями только для чтения. После двухнедельного теста он задается вопросом, не является ли его подход без самообучения тупиковым.
Анализ антропоморфизма в чате Claude Pokemon с использованием байесовских моделей
Исследователь проанализировал сообщения чата Twitch из бенчмарка Claude Plays Pokemon, чтобы изучить, как пользователи антропоморфизируют ИИ, используя байесовские модели со смешанными эффектами на 107 тысячах сообщений, аннотированных Gemini 2.0 Flash. Теги ложных убеждений оказались сильными предикторами антропоморфизации, увеличивая вероятность с ~11% до ~45%.
