Первое знакомство с OpenClaw: создаём доску заявок из Reddit в Airtable

Этот разбор проводит одну автоматизацию OpenClaw от начала до конца: она забирает посты из двух лент Reddit, фильтрует их по явной рубрике, записывает принятые утверждения в Airtable, сохраняет рабочий процесс как навык и ставит его в расписание. Результат — доска утверждений о моделях, собранных из r/openclaw и r/hermesagent, с предложением и ссылкой для каждого из них.

Зачем разбивать конвейер на пять этапов

Изучаемая схема состоит из пяти частей: источник, который меняется, заданное вами суждение, видимый пункт назначения, переиспользуемый навык и расписание. Разделение этапов облегчает поиск сбоев — проверьте, содержал ли RSS пост, отклонила ли его рубрика и сохранила ли запись в Airtable все поля. Автор отмечает, что RSS позволяет обойтись без логина и заявки на API Reddit, о чём агент сам сообщил, когда его попросили сначала составить план.

Шаг 0 — попросите план до каких-либо данных

Не начинайте с запроса данных. Использованный промпт по сути был таким: опиши наблюдение за тем, что люди говорят о новых ИИ-моделях в r/openclaw и r/hermesagent, веди текущую доску утверждений, пройди по шагам: что забирать, как оценивать, куда идёт результат, и оформи это в PDF. Ответом стал короткий PDF, охватывающий источник, фильтр, назначение и открытые вопросы, — и в нём планировалось использовать RSS.

Шаг 1 — заберите данные и посмотрите на них

Попросите 20 самых свежих постов из каждой ленты, выводя заголовок, автора, дату и первые несколько строк текста в виде нумерованного списка. Обе ленты вернулись; почти всё было разговорами о настройке, вопросами «какую модель использовать» и постами с картинками без текста. В этом и смысл — посмотреть перед преобразованием.

Шаг 2 — напишите суждение

Превратите посты в утверждения, по одной строке на утверждение, и покажите строки до записи куда-либо. В запуске автора 22 сентября Reddit вернул по 25 постов на ленту, несмотря на запрос в 20 постов, — всего 50 постов. Количество постов в ленте может варьироваться. Восемь дали утверждения; остальные 42 не назвали модель и не сделали ясного положительного или отрицательного утверждения.

Шаг 3 — отправьте это туда, где видно

Создайте базу Airtable с названием «First hour» и таблицу «Model Claims», где Model и Sentiment — одиночный выбор, Summary и Full Claim — длинный текст, а Post — URL. Затем создайте токен на airtable.com/create/tokens с правами data.records:read, data.records:write и schema.bases:read, ограниченными только этой базой. Поместите его в TOOLS.md для первоначального теста, никогда не коммитьте этот файл и перенесите его в ваш обычный менеджер секретов, как только интеграция заработает. Первая запись добавила восемь проверенных утверждений; после последующих запусков на доске было 38 утверждений по 28 моделям, каждая строка связана со своим постом.

Шаг 4 — сохраните шаги как навык

Превратите поток в навык с Claim Key, построенным из модели + URL поста + резюме. Создавайте или обновляйте; никогда не удаляйте. Повторный запуск с теми же входными данными не должен создавать дубликаты. Утвердите файл навыка перед его первым запуском, затем запустите один раз и сообщите о созданных и неизменённых строках. Навык хранит ленты, рубрику, назначение и расписание.

Для кого это

Для разработчиков, уже использующих агента, чтобы связать RSS со структурированным хранилищем и желающих получить чистый пятиэтапный шаблон, который можно скопировать.